품질변동 최소화 및 계획생산 가능…김치 제조공정 효율성 향상 기대
세계김치연구소(소장 장해춘)는 배추의 중량과 부피를 실측하지 않고 영상 이미지만으로 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다.
김치 제조공정에서 배추의 중량과 부피는 김치의 생산량을 예측해 계획생산을 가능하게 하는 중요한 생산 지표일 뿐만 아니라 김치의 품질을 일관되게 유지하는데 활용이 가능한 품질 지표다. 하지만 김치제조업체에서 부피와 크기가 다른 배추의 무게를 일일이 측정하는 것은 현실적으로 어렵다.
이에 세계김치연구소 실용화기술연구단 정영배 박사 연구팀은 이미지 기반의 RGB-D 데이터와 머신러닝(ML) 기법을 활용해 배추의 중량과 부피를 실측하지 않고도 사전에 예측함으로써 김치 생산효율은 향상시키고 품질변동은 최소화시킬 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀은 배추의 중량을 예측하기 위해 배추를 절단 후 비정형으로 방사된 외엽을 최소화하는 모델과 머신러닝 기법을 적용해 중량 예측 정확도를 91.3%까지 크게 향상시켰다. 또 2D, 3D 및 색상 정보 통합 모델을 활용해 측정한 부피 예측 정확도는 90% 이상의 우수한 결과를 나타냈다.
특히 이번에 개발된 기술은 정형화되지 않은 배추의 부피와 중량 차이로 발생하는 절임배추의 염도 편차를 최소화시키고, 김치 생산량을 사전에 예측함으로써 계획적인 생산이 가능해지는 등 김치 제조공정의 효율성을 획기적으로 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
세계김치연구소 장해춘 소장은 “이번 연구 결과는 김치 생산공정에 ICT 기술을 접목한 사례로, 김치산업계의 고령화, 인력난 등을 해소할 수 있는 기술”이라며 “앞으로도 연구소는 미래 김치산업의 발전에 도움이 될 수 있도록 산업계 수요에 기반한 실용화 연구를 지속적으로 수행할 것”이라고 밝혔다.
한편 이번 연구결과는 농학 분야 상위 1.2% 이내 국제 학술지인 ‘Postharvest Biology and Technology (IF 6.4)’ 2024년 8월 온라인판에 논문명 ‘Mass and volume estimation of diverse kimchi cabbage forms using RGB-D vision and machine learning’으로 게재됐다.
