이번 연구는 AI, 정보통신(ICT), 로봇 기술을 유기적으로 결합해 식품 제조의 자동화와 지능화를 구현하고, 품질 균일화와 생산성 향상이라는 성과를 동시에 달성했다

AI 로봇이 단순 동작을 반복하는 수준을 넘어, 식품의 물리적 상태를 인지하고 대응하는 기술로까지 발전하고 있다. 일정하지 않은 식재료, 복잡한 조리 공정 등 까다로운 식품을 AI 로봇이 공정 자동화를 통해 '손맛'의 변수까지 구별하는 수준이다.

한국식품연구원(원장 백현동, 이하 식품연)은 정형화되지 않은 식재료와 복잡한 조리 공정으로 인해 자동화의 사각지대에 놓여있던 식품 제조 현장을 혁신하기 위해, 'AI 로봇 시스템'을 개발했다고 밝혔다.

이번 연구는 단순히 특정 제품의 자동화를 넘어, 물리적 성질이 까다로워 기계적 취급이 어려웠던 식품산업의 고질적인 기술적 난제를 데이터 기반의 지능형 로봇으로 해결했다는 점에서 그 의미가 크다.

기존의 식품 제조 공정은 원료의 형태가 일정하지 않고 조리 과정이 섬세해 작업자의 숙련도에 전적으로 의존해 왔다. 식품연은 로봇 자동화의 기술적 파급효과를 극대화하기 위해 식품 제조 공정 중 가장 난도가 높은 '김부각 튀김'을 실증 대상으로 선정했다. 얇고 부서지기 쉬운 김부각은 일반적인 기계로 다루기 매우 어려워 자동화의 불모지로 여겨져 왔으나, 이처럼 난공정의 자동화에 성공할 경우 튀김, 조리, 정밀 이송 등 높은 숙련도가 요구되는 다양한 식품 제조 공정으로 기술을 즉시 확장 적용할 수 있기 때문이다.

이번 연구를 통해 개발된 시스템은 로봇이 단순히 정해진 동작을 반복하는 수준을 넘어 식품의 물리적 상태를 실시간으로 인지하고 대응하는 Physical AI 기술을 핵심으로 하며, 이를 통해 생산 효율을 극대화하는 정밀 공정 흐름을 구현했다. 먼저 지능형 위치 인식 및 선별 단계에서 머신비전과 센서가 원료의 크기와 위치를 파악해 불량품은 즉시 제거하고 정상품에 대해서만 최적의 파지 조건을 설정한다.

이어 파지용 로봇이 얇고 취급이 어려운 반제품을 파손 없이 유탕용 로봇의 특수 제작된 전용 로봇 그리퍼로 전달하면, 해당 로봇이 숙련공 특유의 좌우 흔들기 동작을 정밀하게 재현해 열전달 효율을 극대화하는 유탕 공정을 수행한다.

연구진이 로봇 자동 공정과 수작업을 비교 분석한 결과, 로봇 시스템이 김부각의 색상, 팽창도, 식감 등 모든 평가 항목에서 수작업 대비 높은 유사도와 일관성을 나타냈다. 이는 주관적인 감각에 의존하던 기존 튀김 공정의 변수를 기술적으로 완벽히 통제하여 품질 편차를 극대화했다는 점에서 의의가 크다.

결과적으로 이번 연구는 AI, 정보통신(ICT), 로봇 기술을 유기적으로 결합해 식품 제조의 자동화와 지능화를 구현하고, 품질 균일화와 생산성 향상이라는 성과를 동시에 달성했다.

실제 통합 공정 성과 평가 결과에 따르면, 로봇 시스템 적용 시 수작업 대비 제품 생산성은 약 3.2배 향상됐으며 품질 균일성 또한 약 1.5배 개선된 것으로 나타났다.

이는 생산 속도를 대폭 끌어올림과 동시에 작업자의 숙련도 차이로 발생하는 품질 불균형 문제를 근본적으로 해소했음을 입증한 것으로, 해당 연구 성과는 식품과학 분야 국제 최상위 학술지인 'Food Research International'에 게재돼 학술적 가치를 인정받았다.

이번 성과는 다루기 까다로운 김부각 제조에 AI와 로봇, 정보통신 기술을 결합한 성공적인 실증 사례로서, 향후 튀김처럼 짧은 조리 시간의 차이가 제품 품질을 결정짓는 다양한 식품 제조 공정에도 폭넓게 응용돼 식품산업 전반의 디지털 전환에 기여할 것으로 기대된다.

식품연 김아나 박사는 "이번 성과는 로봇이 식품의 물리적 특성을 이해하고 조리하는 Physical AI의 실질적인 적용 사례"라며, "김부각 공정에서 증명된 이 기술은 고도의 정밀함이 요구되는 식품 제조 전 분야의 디지털 전환을 이끄는 핵심 동력이 될 것"이라고 밝혔다.