개요
양파는 국내 주요 채소로, 저장성과 품질 유지가 수급 안정과 가격 안정에 직결된다. 그러나 저장 과정에서 맹아 발생이나 내부 갈변과 같은 생리장해로 품질 저하가 빈번하게 발생하고 있으며, 이는 농가의 손실로 이어진다. 이에 농촌진흥청은 영상 기반 품질 예측 기술을 개발하여 양파의 저장성을 높이고, 유통 과정에서의 손실을 최소화하고자 하였다.
기술 내용
농촌진흥청은 기존 육안 검사 방식의 한계를 극복하기 위해 핵자기공명(MRI) 영상 분석 기술을 도입하였다. 이를 통해 양파 내부에서 발생하는 맹아와 품질 변화를 조기에 탐지할 수 있게 되었다.
특히 맹아 발생 전 수분 이동 및 연조직 변화를 영상으로 확인할 수 있어, 기존 RGB·적외선 장비보다 정확도가 높다.
- MRI 영상 분석으로 맹아지수 산출
- 맹아지수 13%를 기준으로 경도·당도·갈변률 차이 확인
- 품질 예측 모형 개발 및 특허 출원 완료
이 기술은 양파의 내부 품질을 비파괴적으로 판정할 수 있어, 유통 전 단계에서 활용 가능하다.
활용 방법
- 저장 양파를 영상 분석 장비에 투입하여 내부 품질 진단
- 맹아 발생 가능성을 사전 판별하고 출하 시기 조정
- 저장 조건(온도·습도 등)과 연계해 품질 저하 위험을 관리
향후 농산물산지유통센터(APC)와 연계하여, 저장 환경 데이터와 영상 기반 품질 데이터를 융합한 스마트 저장 관리 시스템으로 발전시킬 계획이다.
기대 효과
- 저장 중 맹아 발생 조기 탐지로 유통 손실 최소화
- 농가 및 유통업체의 선제적 품질 관리 가능
- 출하 시기 조절을 통한 시장 수급 안정 기여
- 고품질 양파 안정 공급을 통한 소비자 신뢰도 제고
보급 및 확산 계획
현재 MRI 장비는 고가이자 전문가 관리가 필요한 장비라는 제약이 있다. 이에 농촌진흥청은 지역 농산물산지유통센터와 협력하여 실증 데이터를 확대하고, 산업계·학계와 연계한 보급 가능성을 타진하고 있다.
또한 장기적으로는 양파 외 다른 저장성 주요 채소 품목으로 기술을 확대 적용할 방침이다.
결론
영상 기반 품질 예측 기술은 양파 저장 과정에서 발생하는 품질 저하를 과학적으로 관리할 수 있는 기반을 마련하였다.
정부는 본 기술을 스마트 APC 모델과 연계해 저장 관리 효율을 높이고, 농가와 유통업체의 경쟁력을 강화해 나갈 계획이다.
핵심 요약
- 양파 저장 중 맹아 발생과 품질 저하 문제 해결을 위해 영상 기반 예측 기술 개발
- MRI 영상으로 조기 진단 및 품질 예측 모형 확립
- 스마트 APC와 연계한 품질 관리 체계 구축 추진