"가장 맛있는 김치 2~3년내 나올 것"…발효 예측 AI기술 개발
인공지능(AI)을 이용한, 가장 맛있는 김치 개발이 2년 내 가능할 전망이다. 세계김치연구소(김치연)는 원태웅 지능형발효연구단장과 홍영식 전남대 교수 연구팀(제1저자 김유진 박사과정생)이 AI 머신러닝 기법을 활용해 김치 발효 단계를 9가지 핵심 성분을 중심으로 정밀하게 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 원태웅 단장은 "무균김치 기반으로 발효 모델을 구축했다"며 "한국인에 가장 맛있는 김치 발효 상태를 파악하고, 이를 확산하는 것이 이번 연구의 궁극적 목표"라고 말했다. 원 단장은 "마중기술인 GPU를 이용해 딥러닝으로 시계열적 데이터까지 확보해야 연구가 정리될 것"이라며 "여기까지 오는데 3년이 걸렸고, 한국적인 최적의 맛을 찾는데는 2~3년이 더 걸릴 것"으로 내다봤다. 김치 발효는 유산균 활동에 따라 산, 당, 아미노산 조성이 복합적으로 변화하면서 맛과 향이 형성된다. 그러나 실제 제조 현장에서는 원재료 특성, 발효 온도, 미생물 구성 등이 매번 달라 발효 진행 정도를 주로 경험과 감각에 의존해 판단해 왔다. 이로 인해 외관상 큰 차이가 없어 보이더라도 특정 시점 이후 맛이 급격히 변하는 구간에서는 적정 숙성 시점을 놓치기 쉬웠고, 그 결과 신맛과 단맛 편차 등 품질 불균형이 발생하는 한계가 있었다. 이번에 연구팀이 구축한 모델은 유산균을 인위적으로 접종해 발효를 진행함으로써, 미생물 조성 변화와 발효 특성을 정밀하게 분석할 수 있다. 유산균 10종을 동일한 비율로 혼합하거나 단일 접종한 무균 김치를 6·10·15도조건에서 발효시키고, 온도와 유산균 종류에 따른 발효 특성을 체계적으로 비교·분석했다. 연구 결과, 사람의 감각만으로는 구분이 어려운 구간에서도 발효 단계를 명확히 구분해 주는 성분 조합이 존재한다는 사실이 확인됐다. 연구팀은 AI 분석을 통해 발효 단계 예측에 필요한 9가지 핵심 성분을 선별하고, 이를 기반으로 발효 단계를 예측하는 모델을 개발했다. 선별된 9가지 성분은 산류(젖산, 숙신산), 당류(자당, 과당, 포도당), 아미노산류(글라이신, 글루탐산, 트레오닌) 및 기타 성분(콜린)으로, 김치 신맛(산미)·단맛·감칠맛 형성과 밀접하게 연관된 물질들이다. 특히 '젖산, 자당, 과당'은 발효 단계 구분에 가장 크게 기여하는 핵심 지표로 나타났다고 연구팀은 설명했다. 이 예측 모델은 연구팀 내부 실험 데이터뿐 아니라 외부에 공개된 김치 발효 데이터에서도 동일한 분류 성능을 재현해(AUC > 0.8), 실제 제조 현장에서도 활용 가능성이 확인됐다. 유산균과 성분 간 관계를 네트워크 분석한 결과, 류코노스톡 메센테로이데스와 락토코커스 락티스가 발효 성분 변화를 주도하는 핵심 유산균으로 확인됐다. 이번 연구 성과는 제조 현장에서 김치 발효 정도의 불균형으로 인한 품질 변동을 최소화하고, 소비자에게는 선호하는 숙성도의 김치를 보다 안정적으로 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다. 원태웅 단장은 “이번 성과는 김치 발효를 경험과 감각의 영역에서 측정과 AI 분석을 통한 예측의 영역으로 확장한 중요한 전환점”이라며, “앞으로도 발효식품의 품질을 일정하게 유지하고 공정을 정밀하게 관리할 수 있는 기술로 발전시켜, K-푸드의 신뢰성과 글로벌 경쟁력 강화에 기여할 것"이라고 밝혔다. 연구성과는 식품과학기술 분야 국제 학술지 '푸드 케미스트리'(Food Chemistry, IF 9.8)에 게재됐다.
