식품 산업과 인공지능

인공지능, 식품 산업을 혁신하다
인공지능은 식품 산업 전반에서 혁신을 주도하고 있다. 예컨대 스마트 농업에서는 토양과 작물 상태를 실시간으로 분석해 최적의 재배 환경을 조성하고 농업 생산성을 극대화한다. 식품 가공 및 제조 과정에서는 자동화 시스템을 구축하며 품질 검사 및 위생 관리의 정밀도를 높여 안전한 식품 생산을 가능하게 한다. 또한 빅데이터와 머신러닝을 활용한 수요 예측 기술이 공급망을 최적화해 식품 폐기물을 줄이고 물류 비용을 절감한다. 이처럼 인공지능은 생산 자동화, 품질 관리, 맞춤형 식품 개발, 공급망 최적화 등 식품 산업의 다양한 분야에서 효율성과 지속 가능성을 높이고 있다.
이 책은 AI가 식품 산업에 미치는 영향과 최신 기술 트렌드를 분석하며, 지속 가능한 식품 시스템 구축을 위한 해법을 제시한다. AI가 변화시키는 식품 산업의 미래를 조망하고, 기술이 가져올 새로운 가능성을 탐색하는 데 유용한 길잡이가 될 것이다.

인공지능은 식품 산업의 효율성과 지속 가능성을 높인다. 생산 자동화, 품질 관리, 공급망 최적화, 맞춤형 식품 개발 등에 활용된다. 이 책은 인공지능이 식품 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 탐구하며, 지속 가능한 식품 시스템 구축을 위한 혁신적 해법을 제시한다.

김상오
단국대학교 식품공학과 조교수로 재직 중이다(2024.9.1∼ ). 서울대학교에서 식품공학 학사·석사·박사 학위를 취득했다. LG전자에서 16년간 프로젝트 리더 및 소프트웨어 아키텍트로 근무하며 스마트 가전제품 개발에 참여하고 제품 양산을 진행했다(2004.5.31∼2020.2.28). 현재는 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터를 활용한 식품 저장 및 가공 기술, 스마트 식품공정 자동화, 확장현실 기반의 식품 시스템 개발 분야를 연구하고 있다. 상명대학교를 거쳐(2020.3.1~2024.8.31) 단국대학교에서 학생들과 함께 연구를 수행하고 있으며, 이화여자대학교와 중앙대학교에서도 관련 강의를 맡아 진행하고 있다. 한국식품과학회, 한국산업식품공학회, 대한지역사회영양학회, 한국급식외식위생학회 등의 학회에서 임원으로 활동 중이며, 지금까지 30편 이상의 KCI, SCOPUS, SCI(E) 논문과 150건 이상의 국내외 특허를 통해 식품공학 및 융합 기술 분야의 발전에 기여하고 있다.

식품 산업에서 인공지능 응용 방안

01 식품 산업의 혁신과 AI
02 생산 최적화를 위한 AI 솔루션
03 품질 관리와 안전성 강화
04 수요 예측과 공급망 관리
05 맞춤형 식품 개발의 미래
06 소비자 경험과 마케팅의 디지털화
07 지속 가능한 식품 산업을 위한 AI
08 글로벌 식품 산업에서 AI 적용 사례
09 AI 구현을 위한 기술적 기초
10 식품 산업과 AI의 미래 전망

품질 관리에서는 AI 기반 전자 코(E-nose)와 전자 혀(E-tongue)가 식품의 맛, 신선도, 질감을 평가하는 데 사용되고 있다. 이 기술은 특히 유제품, 과일, 음료 산업에서 널리 사용되며, 품질을 유지하고 신뢰도 높은 소비자 경험을 제공한다. 예를 들어 AI는 과일의 색상과 크기를 평가해 소비자가 선호하는 품질 기준에 부합하는 제품만을 선별할 수 있다. 이러한 기술은 생산 라인에서 자동으로 작동해 일관성을 보장한다.
－01_“식품 산업의 혁신과 AI” 중에서

스마트폰과 웨어러블 디바이스는 맞춤형 식품 솔루션을 개인의 일상생활에 통합하는 데 중요한 역할을 한다. 예를 들어 피트비트(Fitbit)와 같은 웨어러블 디바이스는 사용자의 신체 활동 데이터를 실시간으로 모니터링해 소모된 칼로리를 계산한다. 식단 앱 마이피트니스팔(MyFitnessPal)은 이 데이터를 기반으로 개인의 영양 목표에 맞는 식품을 추천한다. 또한 애플 헬스(Apple Health)와 연동된 아이폰 앱은 사용자의 건강 기록과 운동 패턴을 분석해 맞춤형 식사 계획을 제공한다. 이러한 기술들은 사용자가 자신의 건강 목표를 효과적으로 달성하도록 지원하며, 개인화된 식품 선택의 효율성을 극대화한다. 이러한 디바이스는 사용자의 활동 수준, 칼로리 소비, 식습관을 실시간으로 모니터링해 개인화된 식품 추천을 제공한다.
－05_“맞춤형 식품 개발의 미래” 중에서

AI는 에너지 사용 패턴을 분석하고 효율성을 극대화하는 시스템을 개발해 온실가스 배출을 줄이는 데 기여한다. 일례로 AI는 에너지 집약적 공정에서 에너지 소비를 실시간으로 모니터링하고 최적의 에너지 사용 전략을 제안해 생산 공정의 탄소 배출을 최소화한다. 네슬레는 남아프리카공화국 프리토리아의 바벨레기(Babelegi) 공장에서 에미션캡처컴퍼니(Emissions Capture Company, ECCO)와 협력해 ‘화이트박스(WhiteBox)’라는 머신러닝 기반 기술을 도입했다. 이 기술은 생산 과정에서 발생하는 1차 탄소 배출(Scope 1 CO2 emissions)을 포집해 이를 소비재, 식품, 동물 사료, 화장품, 의약품 등의 생산에 활용되는 친환경 제품으로 전환한다. 또한 산업 폐수를 재활용해 연간 약 10만 세제곱미터의 물을 절약할 수 있다.
－07_“지속 가능한 식품 산업을 위한 AI” 중에서