기존의 모델에 1561개의 화학분자정보를 추가하여 최적 조합 추천
이번에 개발된 인공지능 모델은 식재료에 포함된 화학적 성분의 특징과 시중에 사용되는 레시피의 빅데이터를 이용해 지금까지 사용된 적이 없던 최적의 식재료 조합을 새롭게 구성해 추천해준다.
인공지능 모델의 학습에는 총 1,561개의 화학 분자 정보와 100만 개의 레시피에서 분석한 식재료 간의 관계를 하나의 통합된 그래프로 구성한 ‘FlavorGraph’가 활용되었다. 해당 모델을 통해 화학 분자와 식품 간의 새로운 관계를 예측할 수 있으며 창의적이고 새로운 레시피 조합 기술을 창조해낼 수 있다는 점에서 식품 과학 분야에서 갖는 의미가 크다.
2019년에도 연구팀은 식재료 조합을 추천하는 인공지능 모델을 개발했으나 당시에는 레시피 정보만을 활용했다. 이번에 새로 개발한 모델에서는 기존의 모델에서 사용한 레시피 페어링 정보에 추가로 1,561개의 화학 분자를 동시에 그래프 형태로 분석했다는 것이 핵심이다. 누적된 레시피 정보에 화학적 정보가 가미되어 더욱 정확하고 다양한 레시피를 도출할 수 있게 된 것이다.
이번 연구는 ‘SONY AI’와 공동연구를 통해 나온 결과이며 고려대 컴퓨터학과 강재우 교수 연구팀의 박동현 연구교수(고려대 컴퓨터·정보통신연구소)가 주도적인 역할을 했다.
‘SONY AI’는 인공지능 기술개발을 목적으로 2019년에 설립된 SONY의 자회사로, SONY 그룹의 주력 산업 분야인 게임과 이미지센서와 더불어 미식을 3대 주력 연구 분야에 포함하고 이들에 인공지능을 접목하는 연구를 진행 중이다.
고려대 강재우 교수 연구팀의 박동현 연구교수는 2019년에 ‘Kitchenette라는 식재료 조합 추천 인공지능 모델’을 개발하고 저명한 인공지능 국제학회인 ‘IJCAI’에 논문을 발표한 바 있다. 해당 논문을 눈여겨본 ‘SONY AI’의 요청으로 공동연구가 시작되었다. ‘Kitchenette’ 인공지능 모델은 이번에 개발한 ‘FlavorGraph’의 기초가 되었다.
후속 연구로 고려대는 ‘SONY AI’와 함께 ‘FlavorGraph’를 이용해 음식의 풍미와 영양도 고려한 새로운 레시피를 창작할 수 있는 인공지능 모델의 개발을 계획하고 있다. 이를 통해 개인의 유전적특징, 생활습관, 건강상태 등을 함께 고려한 개인 맞춤형 레시피 및 식단을 추천하는 정밀영양(Precision Nutrition) 프로그램을 구축한다는 계획이다.
이번 공동연구 결과는 지난 1월 네이처지의 자매지인 사이언티픽 리포트에 발표되었다.
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