품질 낮은 양파 MRI 기법으로 골라낸다…농진청, 품질 판별 기술 개발

갈변·곰팡이·식감·맛 예측…인공지능 기반 모형 특허출원

[세종=뉴시스]농촌진흥청은 저장 양파 품질의 신뢰도를 높일 수 있도록 자기공명영상(MRI)을 활용한 인공지능 영상 기반 품질 예측 모형을 개발하고 이를 특허출원했다. 좌측은 엑스레이 영상으로 본 양파로 내부싹이 보이지 않는다. 우측은 자기공명영상으로 본 양파로 내부 싹이 보인다.(사진=농진청 제공)

[세종=뉴시스]김동현 기자 = 농촌진흥청은 저장 양파 품질의 신뢰도를 높일 수 있도록 자기공명영상(MRI)을 활용한 인공지능(AI) 영상 기반 품질 예측 모형을 개발하고 이를 특허출원했다고 18일 밝혔다.

양파는 5~6월 수확해 저온저장고에서 이듬해 봄까지 8개월 간 저장한다. 이때 상자나 망 안에 들어있는 양파 중 한 알만 상해도 주변 양파까지 빠르게 썩고 만다. 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 확인하기가 쉽지 않다.

농진청은 전북대와 공동 연구로, 모양(정형화율)과 색상(RGB), MRI 정보를 연계해 내부 품질을 판정하는 기술을 개발했다.

MRI 장치로 양파 싹을 관찰한 뒤, 양파 모양(정형화율)과 내부 색상(RGB)을 기초로 만든 '싹(맹아) 발생 지수 기반 품질 일람표'(차트)를 활용하는 방식이다.

양파는 생리적 요인에 의해 썩기 직전, 속에서 싹이 튼다. 이를 MRI 장치로 촬영하면 다른 부위와의 음영 차이가 보인다. 이 음영을 '싹(맹아) 발생 지수 기반 품질 일람표'에 적용해 분석하면 품질이 얼마만큼 떨어지는지 예측할 수 있다.

양파 내부의 싹 튼 비중이 한계치(0.7 이상)를 넘기 시작하면 곰팡이와 내부 갈변, 부패가 발생했다. 또 싹 튼 비율이 높으면 경도, 당도, 매운맛, 저장성 등이 감소하는 경향을 보였다.

농진청 관계자는 "저장 양파의 품질 관리 선진화를 위해서는 꼭 필요한 기술이지만, 현장에 보급하려면 영상장치 상용화와 전문가 양성이 필요하다"며 "선별기 제작 업체와 기술협력, 실증을 통해 양파 저장 기술을 최적화하고 부패율은 줄이겠다"고 말했다.

[세종=뉴시스]전라북도 완주군 소재 농촌진흥청 본사의 모습.(사진=농진청 제공)

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