이미지 확대보기김자반은 일반 낱장김과 달리 잘게 가공된 원물의 형태와 크기가 일정하지 않아 이물선별이 까다로운 품목이다. 원물의 굴곡과 두께 편차가 크고 생산라인에서 여러 조각이 겹치거나 불규칙하게 분포해 기존 검사 방식만으로는 정상 원물과 이물을 구별하기 어려울 수 있다. 반면 낱장김은 얇고 평평한 형태를 유지해 상대적으로 균일한 검사 환경을 구성할 수 있다는 점에서 김자반과 검사 조건이 다르다.
특히 김자반 생산공정에서는 검은색 플라스틱이나 비닐처럼 원물과 외관상 색상이 비슷한 이종재질 이물이 섞일 경우 선별 난도가 높아진다. 일반적인 RGB 카메라 기반 색채선별 방식은 물체의 색상과 형태를 중심으로 분석해 외관상 차이가 뚜렷하지 않은 이물을 판별하는 데 한계가 있을 수 있다.
엘로이랩은 이런 문제에 대응하기 위해 김자반 전용 AI 초분광 이물선별 솔루션을 내놨다. SAI-FOOD GIM은 김자반 특유의 불규칙한 원물 형태와 분광 특성, 생산공정의 검사 조건을 반영해 AI 분석과 이물선별에 초점을 맞춘 제품이다.
초분광 기술은 물체에서 반사되는 빛을 파장별로 분석해 물질의 분광 특성을 확인하는 방식이다. 기존 RGB 기반 검사가 주로 색상과 형태 차이를 활용한다면, 초분광 기술은 원물과 이물 사이의 분광 특성 차이를 분석해 재질이 다른 물질을 구분하는 데 쓸 수 있다. 이를 통해 외관상 색상이 비슷하더라도 분광 특성이 다른 이물을 판별할 수 있다는 설명이다.
이미지 확대보기실제 공급 사례도 확보했다. 엘로이랩은 김자반 제조기업 태풍그룹의 일본 수출용 김자반 생산라인에 AI 초분광 이물선별기를 공급했다. 기존 검사 방식으로 판별하기 어려운 이종재질 이물에 대응하기 위한 사례로, 엘로이랩은 이를 바탕으로 김자반 분야에서 AI 초분광 선별 기술의 상용화 기반을 다졌다.
국내 김 산업의 수출 확대도 이런 품질관리 기술 수요와 맞물려 있다. 해양수산부에 따르면 2025년 국내 김 수출액은 약 11억3000만달러로 역대 최대를 기록했다. 정부는 2030년 김 수출액 18억달러 달성을 목표로 생산·가공·유통 체계 고도화를 추진하고 있다.
엘로이랩 사업기획실 이재균 팀장은 얇고 평평한 낱장김과 달리 김자반은 원물의 형태와 두께가 불규칙하고 이물이 원물 사이에 섞일 수 있어 선별 난도가 높은 제품이라고 짚었다. 그는 이런 특성 때문에 색상과 형태 차이를 분석하는 기존 검사 방식을 넘어 원물과 이물의 재질적 차이를 판별하는 기술이 중요하다고 설명했다.
이 팀장은 해양에서 채취되는 김 원료의 특성상 다양한 해양 유래 이물의 혼입 가능성을 고려해야 하며, 원물과 색상이 비슷한 플라스틱이나 비닐 등 연질 이물은 기존 색채 기반 검사로 구분하기 어려울 수 있다고 말했다. 그러면서 외관상 색상뿐 아니라 물질 고유의 분광 특성을 활용하는 재질 기반 이물선별 기술이 김자반 품질관리의 효과적인 대안이 될 수 있다고 강조했다.
그는 “SAI-FOOD GIM은 이런 김자반 생산공정의 특성을 고려한 전용 솔루션으로, 기존 검사 방식의 한계를 보완하고 제조기업이 보다 정교한 이물선별 공정을 구축하도록 지원하는 것이 목표”라며 "현장 검증 데이터와 실제 장비 운영 경험을 바탕으로 김자반 시장에서 기술 경쟁력을 강화하고, 국내외 김자반 가공산업의 품질관리 자동화에 기여하겠다"고 밝혔다.
엘로이랩은 AI와 초분광 기술을 결합한 산업용 이물선별 솔루션을 개발·공급하는 기업이다. 김자반을 비롯해 건조식품, 견과류 등 다양한 식품 제조공정에 AI 기반 품질검사 기술을 공급하고 있다.
[글로벌에픽 김동원 CP / epic@globalepic.co.kr]
<저작권자 ©GLOBALEPIC 무단 전재 및 재배포 금지>
