이규빈 광주과학기술원 융합기술원 교수는 이같이 김재관 의생명공학과 교수와 함께 개발한 쇠고기 신선도 측정법이 활용될 수 있을 것으로 기대했다. 연구팀은 쇠고기에서 스펙트럼을 얻은 미오글로빈 정보를 추출해 쇠고기의 신선도를 빠르고 손상되지 않게 측정할 수 있는 딥러닝 기반 기술을 개발했다.
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쇠고기는 저장 기간이 길어지면 신선도가 떨어지고, 스펙트럼 정보와 미오글로빈 정보가 달라진다. 미오글로빈은 포유류의 근육 조직에서 발견되는 단백질로 산소와 결합하면 붉은색을 띤다.
연구팀은 ‘확산 반사 분광기법’으로 쇠고기의 신선도에 변화를 줄 수 있는 정보를 확인했다. 백색광을 육류에 쏘아 육류에서 반사되어 나오는 빛을 분광기로 받아 스펙트럼을 분석해 구성 성분을 알아내는 방식이다. 시스템은 스펙트로미터, 백색광, 광섬유로 비교적 간단하게 구성했고, 온도나 습도와 같은 주변 환경에도 영향을 받지 않게 만들었다.
정보는 딥러닝 모델로 학습해 신선도를 신선, 정상, 폐기로 분류했다. 연구팀은 상대적으로 저렴한 장비를 이용한데다 가격이 높은 센서 대신 휴대폰 속 카메라 센서를 이용하면 기기도 더 싸게 만들 수 있을 것으로 기대했다.
앞으로 쇠고기뿐 아니라 돼지고기, 닭고기 등의 신선도를 측정해 유통분야에서 활용하도록 후속 연구도 진행할 계획이다.
이규빈 교수와 김재관 교수는 “기존 육류 신선도 측정 방법들의 한계로 지적된 긴 측정 시간, 측정 과정에서의 육류 손상, 실험자의 숙련도에 따른 결과에서 발생하는 오차를 해결했다”며 “비교적 싼 가격으로 사용해 앞으로 식품 안전 분야에서 넓게 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.