저장 양파 품질의 신뢰도를 높일 수 있도록 자기공명영상(MRI)을 활용한 인공지능 영상 기반 품질 예측모형을 개발하고, 이를 특허출원했다.

농촌진흥청(청장 권재한)은 양파는 5~6월 수확해 저온저장고에서 이듬해 봄까지 8개월간 저장한다. 이때 상자나 망 안에 들어있는 양파 중 1알만 상해도 주변 양파까지 빠르게 썩고 만다. 실제 저장 양파의 부패율은 25~40%에 달한다.

              ↑영상내부에 싹이 보이지 않는다

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. 초분광 영상기술, 근적외선(NIR) 분광기술 적용 등 다양한 방법이 시도됐으나 정확도가 낮아 보다 효율적인 선별 방법이 요구됐다.

이에 농촌진흥청은 전북대학교와 공동 연구로, 모양(정형화율)과 색상(RGB), 자기공명영상(MRI) 정보를 연계해 내부 품질을 판정하는 기술을 확립했다.

                  ↑영상내부에 싹이 보인다. 

자기공명영상(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 것이다.

양파는 생리적 요인에 의해 썩기 직전, 속에서 싹이 튼다(맹아). 이를 자기공명영상(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. 또한, 싹 튼 비율이 높으면 경도, 당도, 매운맛, 저장성 등이 감소하는 경향을 보였다.

이번 연구는 자기공명영상(MRI)을 기반으로 저장성과 모양, 맛까지 연동함으로써 저장 양파 선별의 새로운 가능성을 제시한 데 의미가 있다.

공동 연구자인 전북대학교 김성민 교수는 “외국에서는 산업용으로 자기공명영상(MRI)을 활용한 사례가 있었지만, 이번 기술은 수확 후 생리 전문가가 영상을 판독하고 이와 연동된 품질 지표까지 개발했다는 점에서 활용 범위가 더욱 넓다.”라고 말했다.

농촌진흥청 국립원예특작과학원 저장유통과 임종국 과장은 “저장 양파의 품질관리 선진화를 위해서는 꼭 필요한 기술이지만, 현장에 보급하려면 영상장치 상용화와 전문가 양성이 필요하다.”라며 “선별기 제작 업체와 기술협력, 실증을 통해 양파 저장 기술을 최적화하고 부패율은 줄여나가겠다.”라고 밝혔다.