세계김치연구소는 배추의 중량과 부피를 실측하지 않고 영상 이미지만으로 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.

김치의 주재료인 배추는 계절, 품종, 재배 환경 등 다양한 변수로 인해 매번 수확량과 크기가 달라질 뿐만 아니라, 배추마다 균일하지 않은 중량 때문에 절임 배추의 염도가 달라 김치의 품질이 달라지고 생산효율이 저하되는 등 문제가 나타나고 있다.

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 어려운 상황이다.

세계김치연구소 실용화기술연구단 정영배 박사 연구팀은 이미지 기반의 RGB-D 데이터와 머신러닝(Machine Learning·기계 학습) 기법을 활용해 배추의 중량과 부피를 실측하지 않고도 사전에 예측함으로써 김치 생산효율은 향상시키고 품질 변동은 최소화시킬 수 있는 기술을 개발했다.

RGB-D는 빛의 삼원색 빨강, 초록, 파랑과 깊이 정보를 모두 포함하는 이미지 유형이다.

장해춘 세계김치연구소장은 "이번 연구 결과는 김치 생산공정에 ICT 기술을 접목한 사례로 김치산업계의 고령화, 인력난 등을 해소할 수 있는 기술"이라며 "앞으로도 산업계 수요에 기반한 실용화 연구를 지속적으로 수행하겠다"고 말했다.