한국식품연구원은 근적외선 초분광영상(HSI-SWIR) 데이터와 인공지능(AI) 분석 모델을 활용해 생선의 냉동·해동 과정에서 구성 성분과 조직감 변화를 수치화하고 관리할 수 있는 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
생선은 냉동과 해동 과정을 거치며 품질이 저하돼 정확한 변화 양상을 파악하는 것이 중요하다.
연구팀은 영하 20℃에서 급속 동결한 고등어를 '실온 해동(RT)'과 '흐르는 물 해동(WT)' 두 가지 방식으로 해동하는 과정을 분석했다. RT와 WT는 산업에서 쓰이는 가장 대표적인 해동 방법이다. 일반적으로 WT가 RT보다 생선 품질 유지 측면에서 우수한 것으로 알려졌다.
연구팀은 해동 후 시간에 따른 고등어의 변화를 근적외선으로 촬영한 영상 데이터를 AI 기반으로 분석하고 고등어를 해동 방법에 따라 분류할 수 있는지 평가했다.
적외선 영역인 1100나노미터(nm, 10억분의 1m), 1200nm, 1400nm 부근 파장대에서는 두 해동 방법에서 고등어의 반사율 차이가 명확히 드러났다. AI 모델은 해동 이후 1~3일까지 95% 이상의 정확도로 두 해동 방법을 구분했다.
개발된 검사 방법은 기존 화학적 검사보다 빠르고 생선 시료를 파괴하거나 변형할 필요 없는 비파괴검사다. 실시간으로 해동 방법과 품질 차이를 평가하는 데 효과적이라는 뜻이다. 자동화된 품질 관리 시스템을 구축해 검사 비용과 시간을 절감할 것으로 기대된다.
박슬기 식품연 스마트제조연구단 연구원은 "초분광 영상과 AI 분석 기술은 냉동 수산물을 포함한 수산식품 품질 관리 및 실시간 분석, 품질 및 아종 분류 등에 새로운 패러다임을 제공할 것"이라며 "해동뿐 아니라 다른 품질 변화 과정도 실시간으로 비파괴 분석이 가능한 기반을 제공한다"고 밝혔다.
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