고등어의 맛과 신선도를 좌우하는 건 단순한 냉동이 아니라 ‘해동 방법’이었다. 한국식품연구원이 초분광 영상과 인공지능 분석을 결합해 해동 과정에서 발생하는 품질 변화를 실시간으로 분석할 수 있는 기술을 개발했다.

한국식품연구원(원장 백현동)은 근적외선 초분광 영상(HSI-SWIR) 데이터와 AI 분석 모델(PLS-DA)을 활용해 냉동·해동 과정에서 일어나는 이화학적 변화와 조직감 저하를 수치화하고, 이를 비파괴적으로 평가할 수 있는 품질 관리 모델을 완성했다고 19일 밝혔다.

이 연구는 해양수산부와 해양수산과학기술진흥원이 추진하는 ‘수산물 신선유통 스마트 기술 개발사업(과제번호: 20210695)’의 지원을 받아 수행됐다.

연구팀은 실제 산업 현장에서 쓰이는 두 가지 해동법, 즉 실온 해동(RT)과 흐르는 물 해동(WT)을 비교했다. 급속 동결(-20℃)된 고등어를 각각의 방식으로 해동한 뒤 저장하면서 이화학적 성분, 미생물, 조직감, 색상 등을 정밀 분석했다.

이 과정에서 얻은 초분광 영상 데이터를 AI 기반 PLS-DA 모델에 적용해 해동 방법별 품질 변화를 분류했다.

분석 결과, 1100nm·1200nm·1400nm 파장대에서 반사율 차이가 뚜렷하게 나타나 두 해동 방식을 명확히 구분할 수 있었다. AI 분석 또한 해동 후 1~3일차에 약 95% 이상의 정확도로 해동 방법을 판별했다.

기존의 화학적 검사가 시간과 비용이 많이 드는 반면, 이번 기술은 비파괴적이면서 빠르고 정확해 현장 적용성이 높다는 평가다.

한국식품연은 이번 기술이 대규모 유통과 가공 현장에서 자동화된 품질 관리 시스템으로 발전할 가능성이 크다고 밝혔다. 이를 통해 수산물의 신선도와 품질을 표준화하고, 소비자에게 보다 안전하고 일관된 제품을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

스마트제조연구단 박슬기 박사는 “초분광 영상과 인공지능 분석의 결합은 냉동 수산물을 포함한 수산식품 품질 관리에 새로운 패러다임을 열 것”이라며 “해동 과정뿐 아니라 다양한 품질 변화 분석에도 실시간 비파괴적 평가가 가능할 것”이라고 말했다.