[푸드투데이 = 노태영기자] 함선옥 연세대학교 식품영양학과 교수팀과 누비랩 공동연구진은 경남 창원시 어린이집 12곳의 영유아 170명을 대상으로 운영 과정에서 축적된 음식기록 13만6,517건​을 AI로 분석해 약 1년간 식사 변화를 분석한 결과 평균 섭취율이 8.8%포인트 높아진 것으로 나타났다고 15일 밝혔다. 

함선옥 교수팀에 따르면 영양학에서 식이섭취를 조사할 때 대표적으로 활용되는 방법 중 하나는 24시간 회상법으로 조사 대상자나 보호자에게 지난 24시간 동안 무엇을 얼마나 먹었는지 묻는 방식이다.

식사기록법이나 직접 계량 방식도 활용되지만, 영유아처럼 자신의 섭취 내용을 정확하게 보고하기 어려운 대상은 보호자나 조사자의 기록에 의존하는 경우가 많고, 동일한 아동의 음식별 섭취량을 수개월에서 1년간 반복적으로 기록하려면 상당한 인력과 시간이 필요하다고 함 교수팀은 설명했다.

이번 연구에서는 반복적인 식사 기록을 누비랩의 ‘냠냠키즈 AI 푸드스캐너’는 식사 전후 식판 이미지를 분석해 음식별 제공량과 남은 양을 추정하는 방식에 AI 기술을 활용했으며, 일상적인 어린이집 급식 과정에서 축적된 데이터를 활용해 동일한 영유아의 식사 도입 초기와 약 1년 뒤의 섭취 변화를 비교했다.

또한 처음에 음식 섭취가 낮았던 아이들의 섭취량이 시간이 지나면서 어떻게 달라졌는지, 변화가 어떤 식품군에서 나타났는지를 분석했다.

분석 결과 초기 평균 섭취율이 절반에 미치지 못했던 집단에서는 약 1년 뒤 평균 섭취율이 8.8%포인트 높아진 것으로 나타났다. 채소류를 거의 먹지 않은 기록의 비율도 감소했다.

연구진은 이번 결과에서 특정 수치 자체보다 동일한 아동의 실제 식사를 장기간 반복 측정해 식사 변화 양상을 데이터로 확인할 수 있었고, 실제 급식에서 동일한 기준으로 식사 데이터를 장기간 축적하고 이를 연구에 활용할 수 있는 가능성을 확인하는 데 의미가 있다고 설명했다.

아울러 누비랩은 회사 집계 기준 1억 건 이상의 푸드 데이터를 AI 모델 개발에 활용해 왔으며, 미국 병원 30여 곳에도 식사 검수 솔루션을 공급하고 있다.

연구 결과는 학술지 Culinary Science & Hospitality Research 32권 8호에 게재됐다.

함선옥 교수는 “AI 푸드스캐너를 활용해 13만 건이 넘는 실제 급식 기록을 동일한 기준으로 확보하고, 같은 영유아의 약 1년간 식사 변화를 음식별·식품군별로 분석했다는 점에서 의미가 있다”며 “실제 급식 데이터를 활용한 장기간 식생활 연구의 가능성을 보여줬다”고 전했다.