식품의약품안전처가 인공지능(AI) 기술을 활용해 수입식품 검사와 이물 관리, 식품 위해 예측을 강화한다. 위험도가 높은 식품을 선별해 집중 관리함으로써 식품 안전관리의 효율성과 정확성을 높이겠다는 취지다.
식약처는 올해 AI 기반의 '수입식품 검사관', '이물조사관', '식품위해예측관'을 도입해 국민 먹거리 안심 환경을 조성한다고 9일 밝혔다.
'AI 수입식품 검사관'은 AI 위험예측 시스템을 활용해 위해 우려가 큰 수입식품을 통관 단계에서 선별하는 방식이다. 수입식품 검사 정보와 해외 위해 정보를 융합한 빅데이터를 AI가 학습해 부적합 가능성(위험도)이 높은 식품을 자동으로 가려낸다.
그간 식약처는 위해요소 특성을 반영한 예측 모델을 활용해 무작위 검사 대상을 선정해 왔지만, 앞으로는 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품을 중심으로 유형별 세부 모델을 확대하고 예측 성능도 지속적으로 개선할 계획이다.
식육 이물 관리에도 AI 기술을 적용한다. 식약처는 소·돼지고기 등 가축 사육과 식육의 생산·가공 과정에서 발생할 수 있는 주삿바늘, 화농(고름), 플라스틱 등의 이물 잔류·혼입 문제를 해결하기 위해 식육 이물검출기인 'AI 이물조사관'을 개발해 업계에 제공할 예정이다.
현재는 육안 검사나 금속검출기, X-ray 장비에 의존하고 있어 크기가 작거나 비금속 이물의 경우 식별에 한계가 있었다. 식약처는 다량의 식육 X-ray와 카메라 영상 데이터를 AI에 학습시켜 이물을 자동으로 정밀 검출하는 시스템을 개발해 현장에 보급할 계획이다.
이를 통해 오판독률은 기존 최대 30% 수준에서 5% 수준까지 낮아질 것으로 전망된다. 소비자는 이물 없는 식육을 보다 안심하고 구매할 수 있고, 업체는 반품·회수·폐기에 따른 손실을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
기후·환경 변화에 따른 식품 위해 요소를 사전에 예측하는 'AI 식품위해예측관' 시스템도 구축된다. 이 시스템은 기온·습도 등 환경 정보와 식품 수거·검사 데이터를 AI가 분석해 국민 소비량이 많은 식품을 중심으로 위해 발생 가능성을 예측한다.
식약처는 지난해 곰팡이독소인 아플라톡신 예측 모델을 개발한 데 이어, 올해는 살모넬라 등 주요 위해요소 10종에 대한 예측 모델을 추가로 개발해 위해 예측 시스템을 본격 구축·활용할 계획이다.
식약처는 AI 식품위해예측관이 분석한 식품 위해 예측 정보를 일기예보처럼 국민이 실시간으로 확인할 수 있도록 제공해 위해 발생을 사전에 차단하고 과학적인 식품 안전관리를 강화하겠다는 방침이다.
식약처는 올해 AI 기반의 '수입식품 검사관', '이물조사관', '식품위해예측관'을 도입해 국민 먹거리 안심 환경을 조성한다고 9일 밝혔다.
'AI 수입식품 검사관'은 AI 위험예측 시스템을 활용해 위해 우려가 큰 수입식품을 통관 단계에서 선별하는 방식이다. 수입식품 검사 정보와 해외 위해 정보를 융합한 빅데이터를 AI가 학습해 부적합 가능성(위험도)이 높은 식품을 자동으로 가려낸다.
그간 식약처는 위해요소 특성을 반영한 예측 모델을 활용해 무작위 검사 대상을 선정해 왔지만, 앞으로는 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품을 중심으로 유형별 세부 모델을 확대하고 예측 성능도 지속적으로 개선할 계획이다.
식육 이물 관리에도 AI 기술을 적용한다. 식약처는 소·돼지고기 등 가축 사육과 식육의 생산·가공 과정에서 발생할 수 있는 주삿바늘, 화농(고름), 플라스틱 등의 이물 잔류·혼입 문제를 해결하기 위해 식육 이물검출기인 'AI 이물조사관'을 개발해 업계에 제공할 예정이다.
현재는 육안 검사나 금속검출기, X-ray 장비에 의존하고 있어 크기가 작거나 비금속 이물의 경우 식별에 한계가 있었다. 식약처는 다량의 식육 X-ray와 카메라 영상 데이터를 AI에 학습시켜 이물을 자동으로 정밀 검출하는 시스템을 개발해 현장에 보급할 계획이다.
이를 통해 오판독률은 기존 최대 30% 수준에서 5% 수준까지 낮아질 것으로 전망된다. 소비자는 이물 없는 식육을 보다 안심하고 구매할 수 있고, 업체는 반품·회수·폐기에 따른 손실을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
기후·환경 변화에 따른 식품 위해 요소를 사전에 예측하는 'AI 식품위해예측관' 시스템도 구축된다. 이 시스템은 기온·습도 등 환경 정보와 식품 수거·검사 데이터를 AI가 분석해 국민 소비량이 많은 식품을 중심으로 위해 발생 가능성을 예측한다.
식약처는 지난해 곰팡이독소인 아플라톡신 예측 모델을 개발한 데 이어, 올해는 살모넬라 등 주요 위해요소 10종에 대한 예측 모델을 추가로 개발해 위해 예측 시스템을 본격 구축·활용할 계획이다.
식약처는 AI 식품위해예측관이 분석한 식품 위해 예측 정보를 일기예보처럼 국민이 실시간으로 확인할 수 있도록 제공해 위해 발생을 사전에 차단하고 과학적인 식품 안전관리를 강화하겠다는 방침이다.