농진청·충남대, 기술 개발

소고기 자동 육량등급 판정 장치 측정 모습.
소고기 자동 육량등급 판정 장치 측정 모습.

 

농촌진흥청은 충남대학교와 함께 소 도체 부위별 산육량과 소고기 육량등급 자동 예측 기술을 개발했다고 밝혔다.
농진청에 따르면 현재 산육량은 도축된 소를 부위별로 해체, 뼈를 발라 실제 중량을 재야 알 수 있어 시간과 비용이 많이 든다. 게다가 소고기 육량등급 판정은 소 도체의 배최장근(등심) 단면과 사진 기준표를 눈으로 일일이 대조, 판정하는 사람의 전문성과 숙련도가 등급 판정에 영향을 줄 수 있을 뿐만 아니라 판정사의 업무 피로도가 크다.
소 도체 산육량 자동 예측 장치는 소 도체를 90도 자동 회전시켜 2대의 카메라로 찍은 영상을 인공지능(AI) 기반 딥러닝 분석기술을 적용해 예측한다.
여기에 활용되는 딥러닝 기술은 사물 감지와 분류에 대한 영상분석에 특화된 합성 곱 신경망(CNN) 알고리즘이다. 학습을 통해 소 도체의 척추 윤곽을 감지하고 산육량과 부위별 무게를 예측했다.
이 결과 측정하는데 1분 내외의 시간이 소요됐고, 부위별 무게에 대한 회귀 모델 평균 결정계수(R2)는 0.89로 우수했다.
소고기 육량등급 자동 예측 장치는 배최장근 단면 영상을 찍은 뒤 CNN, 인공신경망(ANN) 알고리즘을 적용한다. 
배최장근 단면적 정확도는 90%, 등 지방 두께 판정 정확도는 83%로 나타났다. 1도체 당 측정에 소요되는 시간은 30초 이내로 신속·정확한 등급을 판정할 수 있다.
소고기 육량등급 자동 예측 장치는 크기(19×17×12cm)가 작고 무게가 600g으로 가벼워 품질평가사가 들고 다니면서 활용할 수 있다.
농촌진흥청은 지난달 29일 현장 연시회에서 수렴한 의견을 통해 개선· 발전시켜 나갈 방침이다.                            

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