식품 유형별 특성 반영한 ‘인공지능 위험예측 모델’ 개발
식품의약품안전처(처장 오유경)는 위해도가 높은 수입식품의 국내 유입을 사전에 차단하기 위해 가공식품 유형별(과자류, 조미식품, 음료류 등) 특성을 반영한 ‘인공지능(AI) 위험예측 모델’을 2024년 개발하고, 수입 통관검사에 적용할 방침이다.
식약처는 지난해 가공식품, 건강기능식품 등 7개 품목별 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발하였으며, 올해 1월부터 통관단계에서 무작위검사대상을 선별하는데 활용하고 있다.
올해는 고위험 식품을 보다 정밀하게 식별하기 위해 6억 원의 예산을 투입해 가공식품 유형별 특성을 반영할 수 있도록 인공지능 모델을 고도화할 예정이다. 특히 수입량이 많고 부적합률이 높은 식품유형의 특성을 반영한 모델을 우선 개발할 계획이다.
이번 모델을 수입 통관검사에 활용시 고위험 수입식품 정밀검사에 집중할 수 있어 수입검사 업무가 효율화되고 수입식품 안전이 강화될 것으로 기대된다.
한편 ‘인공지능(AI) 위험예측 모델’은 ▲축적된 과거 부적합 내용, 원재료 등 ‘수입식품 검사 정보’ ▲기상, 수질 등 ‘해외 환경 정보’ ▲회수, 질병 등 ‘해외 위해정보’를 융합한 빅데이터를 인공지능(AI)이 학습해 부적합 가능성(위험도)이 높은 식품을 통관 과정에서 정교하게 선별하는 모델로 식약처는 2021년부터 ‘수입식품 안전 위해도 예측모형 연구’(R&D 사업)를 실시해왔다.
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