보도자료
[식품저널] 세계김치연구소, 고춧가루 불량 원료 혼입 신속 검사기술 개발
[식품저널] 세계김치연구소, 고춧가루 불량 원료 혼입 신속 검사기술 개발
2025.10.27
운영자
조회수 : 1,441
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* AI 영상기술 기반 불량 고춧가루 판별 모식도. 식품연 제공
하이퍼스펙트럴 영상ㆍAI 기반 머신러닝 기술 융합
식품저널 강건우 기자 2025. 10. 27
하이퍼스펙트럴 영상(HSI, Hyperspectral Imaging)과 인공지능(AI) 기반 머신러닝 기술을 융합, 고춧가루의 불량 원료 혼입 여부를 비파괴ㆍ비접촉 방식으로 신속ㆍ정밀하게 판별할 수 있는 기술이 개발됐다.
기존의 불량 고춧가루 검사법(HPLC, GC-MS, PCR 등)은 정확도가 높지만, 시료를 파괴해야 하고 분석에 1~2일 이상이 소요돼 현장 실시간 검사나 대량 시료 검수에 한계가 있었다.
이에 세계김치연구소(소장 장해춘) 스마트공정연구단은 단파적외선(SWIR, 900�nm) 영역의 HSI 기술을 활용, 고춧가루의 표면 반사 스펙트럼만으로 불량 원료 혼입 여부를 정밀 예측할 수 있는 AI 기반 분석 모델을 구축했다고 밝혔다.
연구팀은 112개 파장 정보를 분석, 품질 변화를 가장 민감하게 반영하는 15개 주요 파장대를 자동으로 추출하고, 이를 서포트 벡터 회귀(SVR) 및 순환신경망(RNN) 모델에 적용, 정확도 98%, 예측 오차 5% 미만의 성능을 확보했다.
이 기술은 불량 원료 혼입 비율을 정량적으로 예측할 수 있으며, 시료를 손상시키지 않으면서, 수초에서 수분 내에 판별 가능하다.
연구를 이끈 최지영 박사는 “이번 연구는 AI와 영상 기술을 융합, 식품 품질을 신속하고 정밀하게 검증한 대표적인 융합 연구성과”라며, “앞으로 김치 원료뿐만 아니라 다양한 농식품 원료의 비파괴 품질검사 기술로 확산시켜 식품안전성과 소비자 신뢰를 한층 높여 나가겠다”고 말했다.
이번 연구결과는 식품과학 분야 국제학술지 ‘International Journal of Food Properties(IF 3.9)’ 10월호에 게재됐다.
하이퍼스펙트럴 영상ㆍAI 기반 머신러닝 기술 융합
식품저널 강건우 기자 2025. 10. 27
하이퍼스펙트럴 영상(HSI, Hyperspectral Imaging)과 인공지능(AI) 기반 머신러닝 기술을 융합, 고춧가루의 불량 원료 혼입 여부를 비파괴ㆍ비접촉 방식으로 신속ㆍ정밀하게 판별할 수 있는 기술이 개발됐다.
기존의 불량 고춧가루 검사법(HPLC, GC-MS, PCR 등)은 정확도가 높지만, 시료를 파괴해야 하고 분석에 1~2일 이상이 소요돼 현장 실시간 검사나 대량 시료 검수에 한계가 있었다.
이에 세계김치연구소(소장 장해춘) 스마트공정연구단은 단파적외선(SWIR, 900�nm) 영역의 HSI 기술을 활용, 고춧가루의 표면 반사 스펙트럼만으로 불량 원료 혼입 여부를 정밀 예측할 수 있는 AI 기반 분석 모델을 구축했다고 밝혔다.
연구팀은 112개 파장 정보를 분석, 품질 변화를 가장 민감하게 반영하는 15개 주요 파장대를 자동으로 추출하고, 이를 서포트 벡터 회귀(SVR) 및 순환신경망(RNN) 모델에 적용, 정확도 98%, 예측 오차 5% 미만의 성능을 확보했다.
이 기술은 불량 원료 혼입 비율을 정량적으로 예측할 수 있으며, 시료를 손상시키지 않으면서, 수초에서 수분 내에 판별 가능하다.
연구를 이끈 최지영 박사는 “이번 연구는 AI와 영상 기술을 융합, 식품 품질을 신속하고 정밀하게 검증한 대표적인 융합 연구성과”라며, “앞으로 김치 원료뿐만 아니라 다양한 농식품 원료의 비파괴 품질검사 기술로 확산시켜 식품안전성과 소비자 신뢰를 한층 높여 나가겠다”고 말했다.
이번 연구결과는 식품과학 분야 국제학술지 ‘International Journal of Food Properties(IF 3.9)’ 10월호에 게재됐다.
* AI 영상기술 기반 불량 고춧가루 판별 모식도. 식품연 제공
하이퍼스펙트럴 영상ㆍAI 기반 머신러닝 기술 융합
식품저널 강건우 기자 2025. 10. 27
하이퍼스펙트럴 영상(HSI, Hyperspectral Imaging)과 인공지능(AI) 기반 머신러닝 기술을 융합, 고춧가루의 불량 원료 혼입 여부를 비파괴ㆍ비접촉 방식으로 신속ㆍ정밀하게 판별할 수 있는 기술이 개발됐다.
기존의 불량 고춧가루 검사법(HPLC, GC-MS, PCR 등)은 정확도가 높지만, 시료를 파괴해야 하고 분석에 1~2일 이상이 소요돼 현장 실시간 검사나 대량 시료 검수에 한계가 있었다.
이에 세계김치연구소(소장 장해춘) 스마트공정연구단은 단파적외선(SWIR, 900�nm) 영역의 HSI 기술을 활용, 고춧가루의 표면 반사 스펙트럼만으로 불량 원료 혼입 여부를 정밀 예측할 수 있는 AI 기반 분석 모델을 구축했다고 밝혔다.
연구팀은 112개 파장 정보를 분석, 품질 변화를 가장 민감하게 반영하는 15개 주요 파장대를 자동으로 추출하고, 이를 서포트 벡터 회귀(SVR) 및 순환신경망(RNN) 모델에 적용, 정확도 98%, 예측 오차 5% 미만의 성능을 확보했다.
이 기술은 불량 원료 혼입 비율을 정량적으로 예측할 수 있으며, 시료를 손상시키지 않으면서, 수초에서 수분 내에 판별 가능하다.
연구를 이끈 최지영 박사는 “이번 연구는 AI와 영상 기술을 융합, 식품 품질을 신속하고 정밀하게 검증한 대표적인 융합 연구성과”라며, “앞으로 김치 원료뿐만 아니라 다양한 농식품 원료의 비파괴 품질검사 기술로 확산시켜 식품안전성과 소비자 신뢰를 한층 높여 나가겠다”고 말했다.
이번 연구결과는 식품과학 분야 국제학술지 ‘International Journal of Food Properties(IF 3.9)’ 10월호에 게재됐다.
하이퍼스펙트럴 영상ㆍAI 기반 머신러닝 기술 융합
식품저널 강건우 기자 2025. 10. 27
하이퍼스펙트럴 영상(HSI, Hyperspectral Imaging)과 인공지능(AI) 기반 머신러닝 기술을 융합, 고춧가루의 불량 원료 혼입 여부를 비파괴ㆍ비접촉 방식으로 신속ㆍ정밀하게 판별할 수 있는 기술이 개발됐다.
기존의 불량 고춧가루 검사법(HPLC, GC-MS, PCR 등)은 정확도가 높지만, 시료를 파괴해야 하고 분석에 1~2일 이상이 소요돼 현장 실시간 검사나 대량 시료 검수에 한계가 있었다.
이에 세계김치연구소(소장 장해춘) 스마트공정연구단은 단파적외선(SWIR, 900�nm) 영역의 HSI 기술을 활용, 고춧가루의 표면 반사 스펙트럼만으로 불량 원료 혼입 여부를 정밀 예측할 수 있는 AI 기반 분석 모델을 구축했다고 밝혔다.
연구팀은 112개 파장 정보를 분석, 품질 변화를 가장 민감하게 반영하는 15개 주요 파장대를 자동으로 추출하고, 이를 서포트 벡터 회귀(SVR) 및 순환신경망(RNN) 모델에 적용, 정확도 98%, 예측 오차 5% 미만의 성능을 확보했다.
이 기술은 불량 원료 혼입 비율을 정량적으로 예측할 수 있으며, 시료를 손상시키지 않으면서, 수초에서 수분 내에 판별 가능하다.
연구를 이끈 최지영 박사는 “이번 연구는 AI와 영상 기술을 융합, 식품 품질을 신속하고 정밀하게 검증한 대표적인 융합 연구성과”라며, “앞으로 김치 원료뿐만 아니라 다양한 농식품 원료의 비파괴 품질검사 기술로 확산시켜 식품안전성과 소비자 신뢰를 한층 높여 나가겠다”고 말했다.
이번 연구결과는 식품과학 분야 국제학술지 ‘International Journal of Food Properties(IF 3.9)’ 10월호에 게재됐다.