세계김치연구소는 정영배 실용화기술연구단 박사팀이 배추의 중량과 부피를 실제로 측량하지 않고, 영상 이미지만으로 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.
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김치 제조공정에서 배추의 중량과 부피는 김치의 생산량을 예측해 계획생산을 가능하게 하고, 품질을 유지하기 위한 생산·품질 지표다. 하지만 업계에서 부피와 크기가 다른 배추의 무게를 일일이 측정하기 어려웠다.
연구팀은 이미지 기반의 RGB-D(빛의 삼원색과 깊이 정보를 포함하는 이미지) 데이터와 머신러닝(기계학습) 기법을 활용해 배추의 중량과 부피를 실측하지 않고도 사전에 예측해 김치 생산효율은 높이고, 품질변동은 최소화시킬 수 있는 기술을 개발했다.
분석 결과, 중량 예측 정확도를 91.3%으로 나타났다. 또 2D, 3D 및 색상 정보 통합 모델을 활용해 측정한 부피 예측 정확도는 90% 이상의 결과를 나타냈다.
연구팀은 이번 기술을 이용해 배추의 부피와 중량 차이로 발생하는 절임배추의 염도 편차를 최소화하고, 김치 생산량을 미리 예측해 계획 생산을 하는 등 김치 제조공정 효율성을 높일 것으로 기대했다.
장해춘 김치연 소장은 “김치 생산공정에 정보통신기술을 접목한 사례로 업계의 고령화, 인력난을 해소할 수 있는 기술”이라며 “김치연은 미래 김치산업 발전에 도움을 주기 위해 업계 수요에 기반한 실용화 연구를 계속 수행하겠다”고 말했다.
연구결과는 농학 분야 국제 학술지인 ‘포스트하베스트바이올로지앤테크놀러지(Postharvest Biology and Technology)’ 8월 온라인판에 게재됐다.