불규칙한 형태와 색상 유사 이물로 선별 난도 높은 김자반, 기존 육안·색채검사 한계 보완
김자반 전용 솔루션 'SAI-FOOD GIM'으로 이물 검출 경쟁력 및 생산현상 적용성 강화
실제 김자반 생산라인 공급 경험과 검증 데이터 기반으로 시장 확대 추진
국내 김 산업의 수출 성장세가 이어지면서 가공식품의 품질관리와 이물선별 기술의 중요성이 높아지고 있다. 특히 김자반은 일반적인 낱장김과 달리 불규칙한 형태와 복잡한 가공 특성으로 인해 이물선별 난도가 높은 품목으로 꼽힌다. AI 초분광 솔루션 전문기업 엘로이랩(대표 유광선)은 이러한 김자반 생산공정의 기술적 문제를 해결하기 위해 김자반 전용 AI 초분광 이물선별 솔루션 'SAI-FOOD GIM'을 공급하며 김 가공산업의 품질관리 자동화 시장을 본격적으로 공략하고 있다고 밝혔다.
일반적인 낱장김은 얇고 평평한 형태를 유지하고 있어 상대적으로 균일한 검사 환경을 구현하기 용이하며, 일정한 표면을 대상으로 이물의 색상이나 형태적 차이를 분석할 수 있다.
반면 김자반은 잘게 가공된 원물의 크기와 형태가 일정하지 않고, 불규칙한 굴곡과 두께 편차, 원물 간 중첩 등 복합적인 특성을 갖는다. 이러한 구조적 차이로 인해 기존 낱장김에 적용되는 이물선별 방식을 김자반 생산공정에 그대로 적용하기 어려우며, 보다 정교한 검사 기술이 요구된다. 특히 김자반은 생산라인에서 수많은 원물 조각이 불규칙하게 분포하고 이물질이 원물 사이에 혼재할 수 있어, 정상 원물과 이물을 구분하기 위한 검사 조건이 더욱 까다롭다.
여기에 검은색 플라스틱이나 비닐 등 김과 외관상 색상이 유사한 이종재질 이물이 혼입될 경우 선별 난도는 한층 높아진다. 일반적인 RGB 기반 색채선별 방식은 주로 색상과 형태의 차이를 분석하기 때문에, 원물과 색상이 유사하거나 외형적 특징이 뚜렷하지 않은 이물을 판별하는 데 한계가 발생할 수 있다. 결국 낱장김의 이물선별이 비교적 균일한 표면에서 이물의 차이를 찾아내는 과정이라면, 김자반은 불규칙하게 뒤섞인 원물 속에서 정상 원물의 다양한 특성과 실제 이물의 차이를 구별해야 하는 고난도 검사 영역이다. 이에 따라 김자반 제조현장에서는 단순한 색상이나 형태 분석을 넘어, 원물과 이물의 재질적 차이를 판별할 수 있는 검사 기술의 필요성이 높아지고 있다.
엘로이랩이 공급하는 'SAI-FOOD GIM'은 이러한 김자반 고유의 생산환경과 검사 특성을 고려한 전용 AI 초분광 이물선별 솔루션이다.
기존 RGB 카메라 기반 검사 방식이 주로 물체의 색상과 형태 차이를 활용한다면, 엘로이랩의 초분광 기술은 물체에서 반사되는 빛을 파장별로 분석해 원물과 이물 간의 분광 특성 차이를 판별한다. 이를 통해 외관상 색상이 유사하더라도 분광 특성이 다른 물질을 구분할 수 있어, 일반적인 색채선별 방식으로 판별하기 어려운 이종재질 이물의 검출에 활용할 수 있다.
특히 SAI-FOOD GIM은 범용 식품 검사장비를 단순히 김자반 생산라인에 적용하는 데 그치지 않고, 김자반 특유의 불규칙한 원물 형태와 분광 특성, 생산공정의 검사 조건을 고려한 AI 분석 및 선별에 초점을 맞춘 제품이라는 점에서 차별성을 갖는다.
엘로이랩은 실제 김자반과 김가루를 대상으로 이물 검증을 진행하며 다양한 이종재질 이물에 대한 검사 데이터를 축적하고 있다. 이러한 데이터를 기반으로 고객사의 원물 특성과 생산환경에 맞는 검출 조건을 검토하고, 실제 생산라인에 적용 가능한 솔루션을 제공한다는 방침이다.
엘로이랩은 김자반 제조기업 태풍그룹의 일본 수출용 김자반 생산라인에 AI 초분광 이물선별기를 공급하며 실제 제조현장 적용 사례를 확보한 바 있다. 해당 공급 사례는 김자반 생산공정에서 기존 검사 방식으로 구분하기 어려운 이종재질 이물에 대응하기 위한 것으로, 엘로이랩은 이를 통해 김자반 시장에서 AI 초분광 선별 기술의 상용화 기반을 마련했다.
회사는 이러한 현장 적용 경험을 바탕으로 김자반 전용 솔루션의 검사 성능과 운영 안정성을 지속적으로 고도화하고, 김 가공업체의 생산라인 및 품질관리 요구사항에 대응할 계획이다. 특히 국내 김자반 제조기업뿐 아니라 수출용 김 가공식품의 품질관리 수요에도 대응할 수 있도록 고객사별 기술 검증과 생산라인 도입 협의를 확대해 나갈 예정이다.
해양수산부에 따르면 2025년 국내 김 수출액은 약 11억 3,000만 달러로 역대 최대 실적을 기록했다. 정부 역시 2030년 김 수출액 18억 달러 달성을 목표로 생산·가공·유통 체계의 고도화를 추진하고 있다.
이처럼 김 산업의 성장과 수출 확대가 이어지는 가운데, 제조기업의 안정적인 품질관리 체계 확보는 제품 경쟁력과 수출 신뢰도를 높이기 위한 핵심 요소로 부각되고 있다.
이재균 엘로이랩 사업기획실 팀장은 “얇고 평평한 낱장김과 달리 김자반은 원물의 형태와 두께가 불규칙하고 이물이 원물 사이에 혼재할 수 있어 선별 난도가 높은 제품”이라며 “이러한 특성 때문에 단순히 색상과 형태의 차이를 분석하는 기존 검사 방식을 넘어, 원물과 이물의 재질적 차이를 판별할 수 있는 기술이 중요하다”고 설명했다. 이어 “특히 해양에서 채취되는 김 원료의 특성상 다양한 해양 유래 이물의 혼입 가능성을 고려해야 하며, 원물과 색상이 유사한 플라스틱이나 비닐 등 연질 이물은 기존 색채 기반 검사에서 구분하기 어려울 수 있다”며 “따라서 외관상 색상뿐 아니라 물질 고유의 분광 특성을 활용하는 재질 기반 이물선별 기술이 김자반 품질관리의 효과적인 대안이 될 수 있다”고 강조했다.
또한 “SAI-FOOD GIM은 이러한 김자반 생산공정의 특성을 고려한 전용 솔루션으로, 기존 검사 방식의 한계를 보완하고 제조기업이 보다 정교하고 체계적인 이물선별 공정을 구축할 수 있도록 지원하는 것이 목표”라며 “앞으로도 현장 검증 데이터와 실제 장비 운영 경험을 기반으로 김자반 시장에서 기술 경쟁력을 강화하고, 국내외 김 가공산업의 품질관리 자동화에 기여하겠다”고 밝혔다.
한편 엘로이랩은 AI와 초분광 기술을 결합한 산업용 이물선별 솔루션을 개발·공급하는 기업으로, 김자반을 비롯해 건조식품, 견과류 등 다양한 식품 제조공정에서 AI 기반 품질검사 기술의 상용화를 공급하고 있다.
이원지 기자 news21g@etnews.com
