		보도자료
		과학의 힘으로 김치를 새롭게 하다!
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“인공지능(AI)으로 김치 발효 읽는다!” 김치(연), 발효 단계 정밀 예측 기술 개발 - 9가지 핵심 대사산물 분석을 통한 발효 단계 예측 모델 개발 … 김치의 과학적 기반 강화 -

과학기술정보통신부 산하 정부출연연구기관인 세계김치연구소(소장 장해춘)는 인공지능(AI) 분석을 통해 김치 발효 단계를 9가지 핵심 성분으로 정밀하게 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.

김치 발효는 유산균의 활동에 따라 산, 당, 아미노산 조성이 복합적으로 변화하면서 맛과 향이 형성되는 과정이다. 그러나 실제 제조 현장에서는 원재료 특성, 발효 온도, 미생물 구성 등이 매번 달라 발효 진행 정도를 주로 경험과 감각에 의존해 판단해 왔다. 이로 인해 외관상 큰 차이가 없어 보이더라도 특정 시점 이후 맛이 급격히 변하는 구간에서는 적정 숙성 시점을 놓치기 쉬웠고, 그 결과 신맛과 단맛의 편차 등 품질 불균형이 발생하는 한계가 있었다.

세계김치연구소 원태웅 박사 연구팀은 전남대학교 홍영식 교수와의 공동연구를 통해, 외부 미생물 영향을 배제한 ‘무균(無菌) 김치’ 기반의 통제된 발효 모델을 구축했다. 이 모델은 유산균을 인위적으로 접종해 발효를 진행함으로써, 미생물 조성 변화와 발효 특성을 정밀하게 분석할 수 있도록 설계됐다. 연구팀은 유산균 10종을 동일한 비율로 혼합하거나 단일 접종한 무균 김치를 6℃·10℃·15℃ 조건에서 발효시키고, 온도와 유산균 종류에 따른 발효 특성을 체계적으로 비교·분석했다.

※ 무균 김치: 원·부재료에서 유래한 외부 미생물(유산균 포함)이 섞이지 않은 상태의 김치.

연구 결과, 사람의 감각만으로는 구분이 어려운 구간에서도 발효 단계를 명확히 구분해 주는 성분 조합이 존재한다는 사실이 확인됐다. 연구팀은 AI 분석을 통해 발효 단계 예측에 필요한 9가지 핵심 성분을 선별하고, 이를 기반으로 발효 단계를 예측하는 모델을 개발했다.

선별된 9가지 성분은 산류(젖산, 숙신산), 당류(자당, 과당, 포도당), 아미노산류(글라이신, 글루탐산, 트레오닌) 및 기타 성분(콜린)으로, 김치의 신맛(산미)·단맛·감칠맛 형성과 밀접하게 연관된 물질들이다. 특히 ‘젖산, 자당, 과당’은 발효 단계 구분에 가장 크게 기여하는 핵심 지표로 나타났다.

해당 예측 모델은 연구팀 내부 실험 데이터뿐 아니라 외부에 공개된 김치 발효 데이터에서도 동일한 분류 성능을 재현해(AUC > 0.8), 실제 제조 현장에서도 활용 가능성이 확인됐다. 이는 김치 발효를 사람의 주관적 감각이 아닌 객관적·정량적 지표로 판단할 수 있게 한 기술적 전환점으로 평가된다.

※ AUC(Area Under the Curve): 분류 모델의 판별 성능을 나타내는 지표로 값이 1에 가까울수록 발효 단계 구분 정확도가 높음을 의미하며, 일반적으로 0.8 이상은 우수 모델로 분류함.

또한 유산균과 성분 간 관계를 네트워크 분석한 결과, 류코노스톡 메센테로이데스(Leuconostoc mesenteroides)와 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis)가 발효 성분 변화를 주도하는 핵심 유산균으로 확인됐다. 이번 연구 성과는 제조 현장에서 김치 발효 정도의 불균형으로 인한 품질 변동을 최소화하고, 소비자에게는 선호하는 숙성도의 김치를 보다 안정적으로 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다.

연구를 이끈 원태웅 박사는 “이번 성과는 김치 발효를 경험과 감각의 영역에서 측정과 AI 분석을 통한 예측의 영역으로 확장한 중요한 전환점”이라며, “앞으로도 발효식품의 품질을 일정하게 유지하고 공정을 정밀하게 관리할 수 있는 기술로 발전시켜, K-푸드의 신뢰성과 글로벌 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 밝혔다.

한편, 이번 연구 결과는 식품과학기술 분야 국제 학술지인 `Food Chemistry (IF 9.8)'에 게재됐다.

[첨부] 그림 2매

	이 보도자료와 관련하여 더 자세한 내용이나 취재를 원하시면 세계김치연구소 과학문화융합팀 이창현 팀장(☎ 062-610-1817)에게 연락해 주시길 바랍니다.

그   림

[그림1] AI 기반 발효 단계 분류 분석 체계

[그림2] 세계김치연구소 전경

※ 논문명: Strain-specific metabolic endpoints and predictive phase classification in gnotobiotic kimchi fermentation (DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2026.147886)  * (교신) 원태웅 박사/홍영식 교수 (제1) 김유진 박사과정 학생연구원