자기공명영상(MRI)을 활용해 썩은 양파를 손쉽게 골라내는 기술이 개발돼 눈길을 끌고 있다.
농촌진흥청은 저장 양파 품질의 신뢰도를 높일 수 있도록 MRI를 활용한 인공지능(AI) 영상 기반 품질 예측 모형을 개발하고 이를 특허출원했다고 18일 밝혔다.
MRI 장치로 양파 싹을 관찰한 뒤 양파 모양(정형화율)과 내부 색상(RGB)을 기초로 만든 ‘싹(맹아) 발생 지수 기반 품질 일람표’를 활용하는 것이 핵심 기술이다.
양파는 5~6월 수확해 저온저장고에서 이듬해 봄까지 8개월간 저장한다. 이때 양파는 생리적 요인에 의해 썩기 직전에 속에서 싹이 튼다. 상자나 망 안에 들어있는 양파 중 한개만 상해도 주변 양파까지 빠르게 썩어 문제가 된다. 실제 저장 양파의 부패율은 25~40%에 달한다.
현재는 양파 크기를 기계로 측정하고 사람이 직접 썩은 양파를 골라내는 등 외관 중심으로 선별하고 있다. 하지만 비늘줄기가 겹겹이 쌓여있어 양파 속 상태를 겉으로는 확인하기 쉽지 않다. 내부를 확인하기 위해 초분광 영상기술‧근적외선(NIR) 분광기술 등 다양한 방법을 시도됐으나 정확도가 낮아 보다 효율적인 선별 방법이 요구됐다.
농진청은 전북대학교와 공동 연구를 통해 모양‧RGB‧MRI 정보를 연계해 내부 품질을 판정하는 기술을 확립했다.
MRI 장치로 양파 내부를 촬영하면 속에서 싹이 튼 부분은 다른 부위와의 음영 차이가 나타난다. 이 음영을 ‘싹 발생 지수 기반 품질 일람표’에 적용해 분석하면 품질이 얼마만큼 떨어지는지 예측할 수 있다.
농진청에 따르면 양파 내부의 싹 튼 비중이 한계치(0.7 이상)를 넘기 시작하면 곰팡이와 내부 갈변‧부패가 발생한 것이다. 싹 튼 비율이 높으면 경도‧당도‧매운맛‧저장성 등이 감소하는 것으로 나타났다.
공동 연구자인 김성민 전북대 교수는 “해당 기술은 수확 후 생리 전문가가 영상을 판독하고 이와 연동된 품질 지표까지 개발했다는 점에서 활용 범위가 넓다”고 말했다.
임종국 농진청 국립원예특작과학원 저장유통과장은 “MRI를 활용한 기술을 현장에 보급하려면 영상장치 상용화와 전문가 양성이 필요하다”며 “선별기 제작 업체와 기술협력‧실증을 통해 양파 저장 기술을 최적화하고 부패율은 줄여나가겠다”고 밝혔다.
[농축유통신문] 대아청과, 온라인도매시장 통해 배추 공급 
[농민신문] 정희용 의원, 인공지능산업 체계적 육성 위한 법안 발의 
