세계김치연, RGB-D 데이터와 머신러닝 적용
배추 중량 예측도 91%, 부피 예측도 90% 이상
배추 중량 예측도 91%, 부피 예측도 90% 이상
세계김치연구소는 정영배 박사 연구팀이 배추의 중량과 부피를 측정하지 않고, 영상 이미지만으로 예측할 수 있는 AI 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.
배추는 계절, 품종, 재배 환경 등 다양한 변수로 수확량과 크기가 달라진다. 특히 균일하지 않은 배추 중량으로 절임 배추의 염도가 달라져 김치 품질과 생산효율이 떨어지는 문제가 있다. 김치 제조 공정에서 배추의 중량과 부피는 김치의 생산량을 예측하고, 김치의 품질을 일관되게 유지하는 핵심 지표이기도 하다.
하지만 김치 제조 과정에서 부피와 크기가 다른 배추의 무게를 일일이 측정하는 것은 현실적으로 어렵다. 연구팀은 이미지 기반의 RGB-D(빛의 삼원색과 깊이 정보를 포함하는 이미지) 데이터와 머신러닝(기계학습) 기법을 활용해 배추의 중량과 부피를 측정하지 않고도 사전에 예측하는 기술을 개발했다. 이 기술을 적용한 결과, 배추의 중량 예측 정확도를 91.3%까지 크게 향상시켰고, 부피 예측 정확도도 90% 이상으로 높였다.
연구팀은 AI 기술을 적용해 배추의 부피와 중량 차이로 발생하는 절임배추의 염도 편차를 최소화하고, 김치 제조공정 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대했다.
장해춘 김치연 소장은 "김치 생산 공정에 AI 기술을 접목한 연구로, 김치산업계의 고민인 고령화와 인력난 해소 역할을 할 것"이라며 "미래 김치산업 발전을 위해 산업계 수요에 기반한 실용화 연구를 지속적으로 수행할 것"이라고 말했다.
이 연구결과는 농학 분야 국제 학술지인 '수확후 생물학 및 기술(8월)' 온라인에 실렸다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr
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