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[Smart Life] 식품업, AI와 환상의 콜라보레이션

안전하고 스마트하게!

AI(인공지능), IoT(사물인터넷), Big Data(빅데이터) 등 신기술을 바탕으로 한 '4차 산업혁명' 시대를 맞아 산업 전반에 변화의 물결이 거세다. '스마트 도시', '자율주행차량', '인공지능 스피커' 등은 더 이상 낯선 단어가 아니다. 식품업은 사람들의 안전과 직결되는 산업인 만큼 신기술 적용에 조심스러운 편이었지만, 최근 기술의 급격한 발전으로 인해 식품업계에도 조금씩 변화의 바람이 불고 있다. 그 첫 번째 이야기는 'AI(인공지능)로 인한 스마트한 변신'이다.


우리가 일상생활에서 많이 사용하는 배달앱은 빅데이터를 활용한 가장 친숙한 푸드테크 사례로 볼 수 있다. 가정에서 쓰는 다양한 가전기기도 AI와 만나 우리의 생활을 점차 스마트하게 변화시키고 있다. 나아가 사람이 필요 없는 무인 판매점이나 무인 물류 등도 점차 우리 생활에 자리잡고 있다.



스마트센서, 예측을 가능케하다

하나의 식품이 우리의 식탁에 오르기까지 과정은 복잡하다. 원료를 재배 및 수확하고 식품으로 제조한 후, 유통을 거쳐 소비에 이르기까지 다양한 위험 요소들이 잠재돼 있다. 식품은 자연 환경에 의해 품질이 크게 영향을 받을 뿐만 아니라 유통이나 보관 단계에서 온도나 습도에 의해 변질되기 쉬워 철저한 선별과 관리가 필요하다. 이 문제를 풀 수 있는 실마리로 ‘인공지능’ 기술이 주목받고 있다.


스마트센서는 기상정보, 인터넷 검색, 교통량 등의 광범위한 빅데이터와 사물인터넷으로 취합된 다양한 정보를 토대로 식품에 대한 안정성을 예측한다. 품질에 대한 예상뿐만 아니라 유통 이력 및 환경 등의 전 주기를 감지할 수 있어 예상치 못한 상황을 미리 제어할 수 있다.

앞서 언급했듯 식품이 소비자 손에 들어오기까지의 여러 단계는 사슬처럼 연결돼 있다. 그렇기 때문에 식품의 전 주기를 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 시스템이 갖춰져야 한다. AI를 활용한 스마트센서를 이용하면 식품의 품질 정보를 예측할 수 있다. 기상 및 지역 정보, 도로 교통량, 인터넷 검색 등의 빅데이터를 수집해 식품 사고에 대한 예측과 함께 대처 방안을 구축해낼 수 있다.

미국 워싱턴 대학과 마이크로소프트 연구팀은 식품의 영상 정보를 이용해 식품 내부 품질을 예측하는 초분광 센서를 개발했다. 과일과 채소에 세분화한 빛 파장의 특정 영역을 비춰, 반사 및 투과되는 영역을 분석하는 원리다. 초분광 영상 시스템으로 비춰볼 수 있는 생물체 고유의 빛 분자 정보로 신선도와 부패 여부도 측정할 수 있다. 지금처럼 과채류를 두드리거나 직접 잘라 성분을 분석하지 않아도 사전에 재료의 안전성을 체크할 수 있는 것이다.



데이터로 수요와 판매의 선순환을 만드는 AI

인공지능은 빅데이터를 기반으로 시장의 흐름을 예측할 수 있어, 다양한 공급 및 판매처가 이를 이용해 고객들의 소비 패턴을 읽는데 집중하고 있다. 소비자의 구입 내역, SNS 메시지, 포털 검색어, 웹사이트 내 머무는 시간 등 방대한 데이터를 수집해 하나의 패턴을 읽어내는 것이다. 이러한 패턴을 통해 제조업체는 상품 기획이나 마켓 분석 데이터를 도출할 수 있으며, 소매업과 음식업 분야에서는 고객에게 추천 데이터를 제공할 수 있다. 소비 패턴을 파악하게 되면 고객 니즈를 바탕으로 판매 수량을 예측할 수 있고 판매자는 수요에 맞춰 안정적으로 물건을 공급할 수 있다. 재고 발생이나 품귀 등의 불안정한 상황을 예방함으로써 식품의 품질 저하를 막을 수 있다. 결국 고객에게도 최상의 상품이 제공되는 것이다.


스마트폰 혹은 온∙오프라인마켓 등에서 나타난 세대별∙지역별 소비나 SNS 내 키워드 등의 빅데이터를 패턴화 하면 소비자와 공급자, 판매처 모두에게 안정적인 시장이 형성될 수 있다. 소비자는 추천 데이터를 공급받고, 판매처와 공급자는 수요를 예측해 재고 및 품귀 현상을 막을 수 있다.

세븐 일레븐과 같은 편의점의 경우 24시간 운영되기 때문에 페타바이트(PB)급 규모의 디지털 데이터를 활용하고 있다. 1페타바이트(PB)는 약 100만 GB로 DVD영화(약 6GB) 17만 4,000편을 담을 수 있는 용량이다. 끊임없이 늘어나는 데이터 양을 반영한 단위다. 세븐 일레븐은 AI를 이용해 수요를 예측하면서 소비자에게는 개인 맞춤 서비스를 제공한다. 동시에 점포에는 수량 결정, 시즌 트렌드, 기상정보에 따른 재고 최적화 등으로 활용하고 있다.

외식업계도 인공지능 로봇을 활용해 음식 주문을 받거나 서빙하는 등에 적극 활용하고 있다. 비대면 서비스를 비롯한 각종 디지털 기술은 가격에 의해 타격이 큰 식품업계에서 경쟁력으로 작용할 것이다.



가정의 식생활, ‘맞춤형 정보’에 AI 활용하다

우리의 가정도 다양한 인공지능과 어울려 살고 있다. 기업들은 인공지능기술을 활용해 식생활에 가이드가 되어주는 다양한 서비스를 선보이고 있다.


셰프 왓슨은 본아뻬띠의 1만여 가지의 레시피를 바탕으로 하고 있으며, 식재료가 요리에 따라 어떻게 사용되는지도 보여준다. 기존에 존재하는 레시피뿐만 아니라 수만 가지 조리법을 기반으로 새로운 조합을 찾아 제안하기도 한다.

IBM 셰프 왓슨

인공지능 의사로 유명한 IMB의 ‘닥터 왓슨’의 또 다른 직업은 셰프다. 셰프 왓슨은 1만여 개의 레시피를 미리 공부하고 이를 바탕으로 사용자에게 다양한 재료와 조리법을 추천한다. IMB의 엔지니어는 “셰프 왓슨의 강점은 데이터 안에 숨겨진 패턴과 관계를 찾아, 전례 없는 아이디어를 낼 수 있는 것”이라고 강조한 바 있다. 독일 밀레의 전자레인지에도 셰프 왓슨이 적용돼 소비자의 음식 취향에 따라 새로운 레시피를 추천하고 있다.


픽투레시피는 음식 사진을 보고 어떤 재료를 사용했는지 추적해서 보여주며, 그 음식 데이터베이스를 통해 사진과 비슷한 10가지의 조리법을 제시한다. 냉장고의 재료만 보고 요리할 수 있는 것은 무엇인지 제시할 보조 조리사로써의 역할도 기대하고 있다.

MIT의 요리 연구가 픽투레시피

아임투칼로리에는 이미지에 담긴 각 화소의 깊이와 딥러닝(Deep Learning: 자가학습 인공지능) 기술이 적용돼, AI가 사진 속 음식을 식별한 후 그 크기와 칼로리를 자동 계산한다.

구글의 아임투칼로리

MIT의 AI 픽투레시피(Pic2Recipe)는 요리 연구가의 역할을 한다. 음식 사진을 픽투레시피에게 보여주면 사용된 재료를 판단하고 그에 따른 또 다른 레시피 10개를 보여준다. 구글의 아임투칼로리(Im2Calories)는 음식 사진을 보고 이미지 패턴 인식 기법을 사용해 칼로리 정보를 기록한다. 유니레버의 식품 브랜드 크노르는 고객이 식재료를 문자로 보내면 현재 가지고 있는 재료로 할 수 있는 요리와 레시피를 알려준다.


동원몰에서도 AI 푸디(Foody)를 사용해 고객과 대화를 함으로써 소비자의 취향과 구매성향을 분석하고 맞춤형 상품과 연관 레시피 등 식품에 특화된 서비스를 제공하고 있다. 푸디는 '푸드(Food·식품)'와 '버디(Buddy·단짝)'의 합성어로, 식품 전문 챗봇을 의미한다. 동원몰 고객은 홈페이지 내 푸디에게 결제와 배송, 교환 등 각종 주문 관련 사항과 적립금, 쿠폰 등 다양한 회원 서비스에 대해 문의할 수 있다.

인공지능 기술로 인해 우리의 식생활은 분명 변화하고 있다. 식재료를 선택하고 조리하고, 먹기까지의 모든 단계에 있어 인공지능의 가이드가 자연스러워지는 시대다. 첨단 IT 기술을 통해 식품업계는 더욱 정확한 시장 전략을 세울 수 있고 업무의 효율성을 높일 수 있으며, 궁극적으로 고객의 만족도를 채우는 제품을 만들어낼 수 있다. 미래에는 점심 식사 메뉴로 선택 장애를 겪을 일도 사라지고 혼밥족도 건강하면서도 합리적인 식품을 소비할 수 있게 자기만의 맞춤형 셰프를 둘 수도 있지 않을까? 식품업에 부는 IT의 바람이 인류의 건강한 식생활에 어떤 나비효과를 불러일으킬지 점점 궁금해진다.

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