식품의약품안전처(처장 오유경)는 위해도가 높은 수입식품의 국내 유입을 사전에 차단하기 위해 가공식품 유형별(예: 과자류, 조미식품, 음료류 등) 특성을 반영한 ‘인공지능(AI) 위험예측 모델’을 2024년 개발하고 수입 통관검사에 적용하겠다고 밝혔다.
지난해에는 가공식품, 건강기능식품 등 7개 품목별* 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발하였으며, 올해 1월부터 통관단계에서 무작위검사**대상을 선별하는데 활용하고 있다.
* 가공식품, 건강기능식품, 식품첨가물, 기구 및 용기‧포장, 농산물, 축산물, 수산물
** 표본추출계획에 따라 물리적‧화학적‧미생물학적 방법으로 실시하는 검사(서류‧현장검사 포함)
올해는 고위험 식품을 보다 정밀하게 식별하기 위해 6억원의 예산을 투입하여 가공식품 유형별 특성*을 반영할 수 있도록 인공지능 모델을 고도화할 예정이다. 특히 수입량이 많고 부적합률이 높은 식품유형의 특성을 반영한 모델을 우선 개발할 계획이다.
* 예시) 원재료, 수분함량, 제조방법, 해외 위해정보 등
인공지능 기반 수입식품 위험예측 모형도
이번 모델을 수입 통관검사에 활용시 고위험 수입식품 정밀검사에 집중할 수 있어 수입검사 업무가 효율화되고 수입식품 안전이 강화될 것으로 기대한다.
최근 기술발전, 환경오염 등 식품안전 위협 요인*이 복잡‧다양해지고 식품의 수입과 해외직구가 지속적으로 증가**함에 따라 식약처는 수입식품의 효율적인 안전관리를 위해 ‘디지털 기반 수입식품 안전관리 혁신방안(’23년~’27년)’을 마련해 추진하고 있다.
* (기술발전) 배양식품, 3D푸드프린팅 등, (환경오염) 농약, 중금속, 미세플라스틱 등
** (수입) (’18년) 73만건 → (’22년) 80만건으로 최근 5년 식품 수입은 연평균 2.5% 증가 / (해외직구) (’18년) 997만건 → (’22년) 2,283만건으로 23% 급증
‘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 학습하여 부적합 가능성(위험도)이 높은 식품을 통관 과정에서 정교하게 선별하는 모델로 식약처는 2021년부터 ‘수입식품 안전 위해도 예측모형 연구’(R&D 사업)를 실시해왔다.
향후 식약처는 수입식품의 전주기(현지-통관-유통)에 대한 안전관리를 보다 강화하기 위해 식품 유형별 특성을 반영한 모델 개발을 지속적으로 확대하는 한편, 현지실사 대상(해외제조업체) 선정과 유통단계 수거‧검사 대상을 선정하는데 ‘인공지능(AI) 위험예측 모델’을 활용할 계획이다.
출처 - 식약처
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