반사광 스펙트럼 분석으로 육류 신선도 빠르게 측정한다

[아이뉴스24 최상국 기자] 소고기에 빛을 쬐어 반사된 빛의 스펙트럼을 분석해 신선도를 평가하는 기술이 선보였다. 스펙트럼 분광 데이터를 학습한 인공지능이 소고기의 신선도를 신선-정상-폐기의 세 단계로 빠르게 분류해 준다.

지스트(광주과학기술원) 융합기술원 이규빈 교수와 의생명공학과 김재관 교수 공동연구팀은 인공지능 광기술을 활용해 육류의 신선도를 측정하는 새로운 방법을 국제학술지 '푸드 케미스트리(Food Chemistry)'에 최근 발표했다.

육류의 신선도는 주로 화학적, 미생물학적 분석방법으로 측정한다. 기존의 방법들은 시간이 오래 걸리고 측정하는 과정에서 육류가 손상되며, 측정 결과의 정확도가 실험자의 숙련도에 따라 달라질 수 있다는 단점이 있다.

지스트 연구팀은 확산광 반사 분광기법과 딥러닝을 적용해 빠르고 편리하게 신선도를 측정하는 기술을 개발했다. 확산광 반사 분광법은 백색광을 샘플에 조사하고, 샘플 내에서 산란에 의해 확산 반사되어 나오는 빛을 분광기로 받아 스펙트럼을 분석해 샘플의 구성성분을 알아내는 기법이다.

이렇게 획득한 스펙트럼에서 신선도와 높은 상관관계를 보이는 미오글로빈(근육 조직에서 발견되는 단백질로 산소와 결합하면 붉은색을 띤다) 정보를 추출해 딥러닝 모델을 학습시켰다. 학습된 인공지능은 반사광 스펙트럼과 미오글로빈 정보의 변화를 통해 신선도를 분류해 냈다.

연구팀은 "육류의 손상을 최대한 줄이면서 빠르게 신선도를 측정할 수 있는 연구들이 진행되고 있으나, 대부분 고가의 장비가 필요하며 시스템이 매우 복잡하고, 측정 환경에 민감해 온도와 습도가 통제된 환경에서만 사용 가능하다는 한계가 있다. 확산광 반사 분광 시스템은 비교적 구성이 간단하며 전체적인 시스템의 비용 또한 상대적으로 저렴하다는 장점이 있다. 또한 기존 연구들과는 달리 물의 영향이 적은 파장 대역을 선택적으로 이용해 온도와 습도 같은 주변 환경 변화에도 견고함을 실험을 통해 입증했다"고 밝혔다.

또한 "기존 육류 신선도 측정 방법들의 한계로 지적된 긴 측정 시간, 측정 과정에서의 육류 손상, 실험자의 숙련도에 따른 오차 발생 등을 해결했다. 비교적 저렴한 가격으로 통상적인 환경에서 사용할 수 있어 향후 식품 안전 분야에서 폭넓은 응용 가능성이 기대된다”고 말했다.

◇논문명 : Rapid and Non-Destructive Spectroscopic Method for Classifying Beef Freshness using a Deep Spectral Network Fused with Myoglobin Information

◇저자 : 신성호(공동 제1저자, 융합기술원), 이영주(공동 제1저자, 의생명공학과), 김성철, 최승준, 김재관(공동 교신저자, 의생명공학과), 이규빈(공동 교신저자, 융합기술원)