[완주신문]농촌진흥청은 저장 양파 품질의 신뢰도를 높일 수 있도록 자기공명영상(MRI)을 활용한 인공지능 영상 기반 품질 예측 모형을 개발하고, 이를 특허출원했다. 
 
양파는 5~6월 수확해 저온저장고에서 이듬해 봄까지 8개월간 저장한다. 이때 상자나 망 안에 들어있는 양파 중 1알만 상해도 주변 양파까지 빠르게 썩고 만다. 실제 저장 양파의 부패율은 25~40%에 달한다.

현재는 양파 크기를 기계로 측정하고, 사람이 직접 썩은 양파를 골라내는 등 외관 중심으로 선별하고 있다. 하지만, 비늘줄기가 겹겹이 쌓여있어 양파 속 상태를 확인하기가 쉽지 않다. 초분광 영상기술, 근적외선(NIR) 분광기술 적용 등 다양한 방법이 시도됐으나 정확도가 낮아 보다 효율적인 선별 방법이 요구됐다.

이에 농진청은 전북대학교와 공동 연구로, 모양(정형화율)과 색상(RGB), 자기공명영상(MRI) 정보를 연계해 내부 품질을 판정하는 기술을 확립했다. 

자기공명영상(MRI) 장치로 양파 싹을 관찰한 뒤, 양파 모양(정형화율)과 내부 색상(RGB)을 기초로 만든 ‘싹(맹아) 발생 지수 기반 품질 일람표’(차트)를 활용하는 것이다. 

양파는 생리적 요인에 의해 썩기 직전, 속에서 싹이 튼다(맹아). 이를 자기공명영상(MRI) 장치로 촬영하면 다른 부위와의 음영 차이가 보인다. 이 음영을 ‘싹(맹아) 발생 지수 기반 품질 일람표’에 적용해 분석하면 품질이 얼마만큼 떨어지는지 예측할 수 있다. 

양파 내부의 싹 튼 비중이 한계치(0.7이상)를 넘기 시작하면 곰팡이와 내부 갈변, 부패가 발생했다. 또한, 싹 튼 비율이 높으면 경도, 당도, 매운맛, 저장성 등이 감소하는 경향을 보였다.

이번 연구는 자기공명영상(MRI)을 기반으로 저장성과 모양, 맛까지 연동함으로써 저장 양파 선별의 새로운 가능성을 제시한 데 의미가 있다.