생선회용으로 대표되는 고품질의 참치 수요가 전 세계적으로 높아지고 있다. 글로벌 노트(GLOBAL NOTE)의 지난 4월 보고서에 따르면 2020년 5만톤 이상을 어획·생산하는 국가는 인도네시아(471,388톤/1위), 일본(182,135톤/2위), 한국(85,831톤/11위)을 비롯한 15개국에 이른다.

세계 참치시장은 최대 소비국가인 일본을 비롯한 미국, 그 뒤를 한국과 중국 등 전 세계에서 수요가 증가하고 있다.

마켓앤리서치(Research and Markets)의 지난 6월 조사 보고서에 따르면 전 세계 참치 시장은 2021년에 무려 407억 달러(약 51조 3천억원)에 달했다. 이 시장은 오는 2027년까지 488억 달러(약 61조 5천억원)로 2021부터 2027년까지 연평균 성장률(CAGR) 3.07%의 꾸준한 성장세로 시장을 형성할 것으로 예상했다.

참치의 대부분은 어획시에 선상에서 급속 냉동되어 가공 공장이나 일반 소비자 식탁에 오른다.

특히, 그 품질은 어획시의 상황이나 유통 과정에서의 관리에 크게 좌우된다. 냉동 참치 품질(신선도) 판별에는 꼬리 부분을 전기띠톱으로 자르고 절단면을 살펴 품질 등급을 선별하는 등 파괴적 검사가 주로 이용되고 이 과정은 소수의 전문가만 할 수 있다. 그러나 이 역시 평가할 수 있는 부위가 꼬리 주변에서만 제한적이며, 선별 정확성과 업무 효율이 높지 않았다.

또한, 비파괴 검사의 수단으로는 다양한 분야에서 초음파 검사가 사용되고 있지만, 냉동 참치와 같이 냉동물에서는 음파의 감쇠(減衰)가 크고, 일반적인 초음파 기기를 사용한 검사 역시 어렵긴 마찬가지였다.

여기에, 일본 토카이대학(Tokai University, 東海大学) 해양학부 수산학과의 고토 케이이치 교수와 후지쯔(Fujitsu) 연구본부 인공지능연구소 공동 연구팀은 냉동 참치의 중요한 품질 지표 중 하나 인 신선도에 대해 초음파 AI (Ultrasound AI) 기술을 활용하여 냉동 상태 그대로 세계 최초 비파괴 방식으로 선별하는 기술을 개발했다.

연구팀은 참치 선별에서 신선도 불량으로 판정받은 냉동 참치를 대상으로 감쇠가 적은 저주파 초음파를 사용하여 검사하고 그 파형을 머신러닝으로 해석함으로써 , 세계 최초의 비파괴 검사에 의한 냉동 참치의 신선도 불량의 판정에 성공했다.

냉동 참치를 검사하기 위한 최적의 초음파 주파수를 찾기 위해 여러 주파수에서 시험을 수행했다. 테스트 결과 약 500kHz의 상대적으로 낮은 주파수의 초음파가 최적의 결과를 제공하는 것으로 나타났다.

연구팀은 '신선도 불량'이라는 지표를 결정하기 위해 신선도에 따라 파형이 다른지 확인하기 위해 신선도 품질이 좋은 참치 표본과 불량 참치 표본의 초음파 파형을 비교했다. 그 결과 신선도가 부족한 참치 표본의 중간 뼈 부분에서 반사 강도가 특히 강하다는 사실을 발견했다.

이러한 연구 결과를 바탕으로 참치 표본의 중간 뼈에서 반사파를 기반으로 70% ~ 80%의 정확도로 냉동 참치의 신선도를 정확하게 검사할 수 있는 기계 학습 모델을 구축했다. 이 개발된 AI 기술은 사람의 눈으로 쉽게 구분할 수 있는 파형 외에도 시각적으로 인식하기 어려운 파형의 구분도 식별할 수 있다(위 사진 참조).

연구팀은 이 AI 기술을 적용한 핸디터미널로 도소매 현장에서 냉동 참치 부위별 신선도를 쉽고 빠르게 검사가 가능하고 공장이나 창고 등에서 벨트 컨베이어에 탑재해 실시간으로 자동 검사를 통해 냉동참치의 신선도 식별 문제를 해결할 수 있을 것이라고 밝혔다.

또한, 이번 연구에서 냉동 참치 검체(우수 및 불량) 10개로부터 취득한 222개의 초음파 파형으로 모델을 학습시켰다. 향후, 참치의 검체수를 늘림으로써 초음파 AI 기술의 정밀도 향상을 도모하는 것과 동시에, 혈전이나 종양 등의 신선도 불량 이외의 이상 검지에도 연구를 계속 할 것이라고 덧붙였다.

한편, 이 연구 결과는 지난 22일부터 23일까지 일본 히로시마에서 열린 전자정보통신학회Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, IEICE) 초음파 연구회 기술위원회 회의(Technical Committee Conference Society for Ultrasound Research)에서 발표됐다.