빅데이터로 고도화 되는 신산업

황유진

삼성전자 서비스 PM / 공학박사

IT의 발달은 식음료 도메인(F&B)에도 새로운 패러다임 도입을 가능하게 했다.

이제는 기술에 이해가 상대적으로 낮은 대중들도 AI 기반 기술들에 지속적으로 노출되는 시대가 열린 것이다.

특히 대한민국 기준으로 적어도 1인당 누구나 하루 평균 2.2끼를 소비하는 것이 식음료 시장이다 보니,

IT 기술이 접목되었을 때의 파급력도 그만큼 크다.

배달의 민족, 마켓컬리, 쿠팡 등과 같은 서비스들은 물론이고

근래에는 제조회사인 삼성전자, LG전자까지 발을 들일 만큼 기회의 땅이 되었다.

이렇게 IT기술이 접목된 식품산업은 "푸드 테크( Food Technology)"라는 용어로 새로운 산업분야를 의미하게 되었다.

실제로 우리가 일상 속에서 접할 수 있는 식물성 고기, 스마트팜을 통해 재배된 농산물,

모바일 어플리케이션을 통한 배달음식 주문, 서빙로봇, 무인 식당 키오스크 주문 등은 모두 푸드 테크의 산물이다.

이번 섹션에서는 빅데이터로 인해 고도화되고 있는 AI 기반 푸드테크 기술들 중 일부에 대해 소개한다.

(1) 개인화된 음식경험(food-experience) 제공

양질의 빅데이터를 기반으로 한 AI 모델을 활용하면 개인화되고 차별회된 음식 경험을 설계할 수 있다.

삼성전자의 '푸드 AI'는 갤럭시 워치로 수집한 개인의 건강 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 식단을 추천한다.

현재는 대량영양소(탄수화물, 단백질, 지방) 기반으로 큐레이션 하고 있지만

개인의 취향 및 음식 접근성 등에 대한 데이터들을 지속적으로 축적한 '푸드AI'는 더욱 고도화 될 예정이다.

또한 '푸드 AI'는 식재료 빅데이터를 기반으로 설계된 식품 자동 인식 기술로 보관 중인

다양한 식재료를 스스로 파악하며 인식된 식재료를 기반으로 맞춤형 식단을 추천한다.

'푸드 AI'의 경쟁력은 모델 그 자체도 있지만 푸드 게놈(Food Genome) 빅데이터가 핵심이다.

식품의 속성 데이터에 대한 관계도를 만들고 이를 푸드 게놈에 알고리즘화해서 적용한다.

(2) 대체 음식 등 식품소재 개발

대체식품이란 식물 단백질 추출, 동물 세포 배양 같은 기술을 활용해서

실제 육류나 수산물과 비슷한 식감과 맛이 나도록 가공한 식품을 말한다.

대체식품의 가장 큰 챌린지 중 하나는 식감과 맛의 완성도 인데 이 또한 AI모델과 양질의 빅데이터가 혁신한다.

스위스 법인 피르메니히(Firmenich)는 마이크로소프트와 함께

AI 기술로 식물성 대체육에 활용할 수 있는 새로운 맛을 개발했다.

이 맛은 ‘살짝 구운 쇠고기 맛’으로 명명되었으며,

마이크로소프트의 클라우드 머신러닝 기술과 피르메니히가 확보한 맛 빅데이터를 활용했다.

칠레 스타트업 낫코(NotCo)는 독자적인 머신러닝 툴인 ‘주세페’를 이용해 식물성 육류와 유제품을 개발했다.

국내 대기업과 스타트업들도 뛰어들어 국내 푸드테크 시장을 혁신하고 있다.

화합물 구조 정보와 단백질의 결합능력을 계산해 후보 물질들을 먼저 제시한다는 측면에서

신약개발 모델과 원리는 유사하다.

"극도로 고도화된 기술" VS "사용자의 니즈를 충족하는 기술" 사이의 끊임없는 조화와 균형 필요

위에서 소개한 몇가지 사례가 보여주듯이 AI 모델과 빅데이터의 만남은 '푸드테크'의 고속 발전을 가져오고 있다.

잘 짜여진 AI 모델과 양질의 빅데이터가 중요하다는 것은 당연한 이야기일 것이고,

사용자 경험(UX) 전공가이자 푸드테크 서비스 PM으로써 첨언하고 싶은 것은

도메인에 적합하게 사용자와 컨텐스트를 정의하고

기술을 통해 달성하고자 하는 목표를 명확하게 하는 것의 중요성이다.

푸드테크는 "극도로 고도화된 기술" VS "사용자의 니즈를 충족하는 기술" 사이의

끊임없는 조화와 균형에 대한 고민이 필요한 재미있는 도메인이 아닐까 생각해본다.

빅데이터 혁신융합대학