지금까지 나온 AI 음식 분석 프로그램들은 대부분 사진만 보고 칼로리나 영양소를 계산했다. 하지만 이런 방식에는 큰 문제가 있었다. 같은 파스타라도 어떤 재료로 만들었는지, 어떤 소스를 썼는지에 따라 영양 성분이 완전히 달라지기 때문이다. 특히 집에서 만든 음식이나 여러 재료가 섞인 요리는 겉모습만 봐서는 정확히 알 수 없다.

이런 문제는 당뇨병 환자에게는 생명과 직결된다. 혈당 조절을 위해 인슐린 주사량을 정확히 계산해야 하는데, 음식의 영양소를 잘못 파악하면 위험한 상황이 벌어질 수 있다. 연구진은 단순히 사진만 분석하는 것이 아니라 레시피, 재료 정보, 개인의 알레르기, 종교적 금기사항, 건강 목표까지 모두 고려하는 시스템이 필요하다고 봤다.

세계 최초로 모든 음식 정보를 하나로 모은 '똑똑한 데이터베이스'

스위스 베른대학교 연구팀이 만든 '스위스 음식 지식 데이터베이스'는 이런 문제를 해결하는 혁신적인 시스템이다. 이 시스템은 1,000개의 스위스 전통 요리법과 재료 정보, 대체 재료, 영양소 데이터, 알레르기 정보, 국가 영양 가이드라인을 모두 연결해 놓은 세계 최초의 통합 데이터베이스다.

연구팀은 이 방대한 정보를 정리하기 위해 4개의 AI 프로그램을 활용했다. 이들 AI는 사람이 하기 어려운 복잡한 분류 작업을 대신 처리했다. 예를 들어 "레몬 1개, 껍질을 갈아서 사용하고 반개는 즙을 짜서" 같은 복잡한 재료 설명을 "재료: 레몬, 수량: 1개, 비고: 껍질 갈기, 반개 즙내기"로 깔끔하게 정리했다.

최종적으로 완성된 데이터베이스에는 약 6,000개의 음식 관련 정보와 62,000개 이상의 연결 관계가 저장되어 있다. 여기에는 소금, 후추, 올리브오일, 물, 설탕 같은 기본 재료부터 복잡한 요리법까지 모든 정보가 담겨 있다.

질문하면 즉석에서 답해주는 AI 영양사, 정확도 80% 달성

연구팀은 이 시스템이 실제로 얼마나 유용한지 확인하기 위해 특별한 실험을 했다. 사용자가 자연스러운 말로 질문하면 AI가 데이터베이스에서 정확한 정보를 찾아 답변하는 시스템을 만든 것이다. 마치 전문 영양사와 대화하는 것처럼 편리하게 정보를 얻을 수 있다. 50개의 다양한 질문으로 테스트한 결과, AI는 80%의 정확도로 올바른 답변을 제공했다. 이는 인터넷에서 불확실한 정보를 가져다 쓰는 기존 AI들과 달리, 검증된 전문 자료만을 바탕으로 답변하기 때문에 가능한 결과다.

흥미로운 점은 같은 AI라도 어떤 보조 프로그램을 사용하느냐에 따라 성능이 크게 달라진다는 것이다. 가장 좋은 조합을 찾았을 때와 그렇지 않았을 때의 차이가 최대 16%나 났다. 이는 이런 시스템을 만들 때 모든 구성 요소를 신중하게 선택해야 한다는 것을 보여준다.

나만을 위한 맞춤형 식단 추천, 이제 현실이 된다

이 시스템의 가장 큰 장점은 개인별 맞춤 서비스가 가능하다는 것이다. 단순히 일반적인 요리법을 알려주는 것이 아니라, 사용자의 알레르기, 종교적 금기사항, 건강 상태, 개인 취향까지 모두 고려해서 조언해준다. 스위스의 14가지 알레르기 분류와 18가지 식이 제한 사항이 모두 반영되어 있어, 누구나 안전하고 건강한 식단을 짤 수 있다.

연구팀은 앞으로 이 기술을 다른 나라로 확대해서 전 세계 음식 정보를 담은 거대한 데이터베이스를 만들 계획이라고 밝혔다. 또한 병원에서 환자 치료에 활용하거나, 환경을 생각하는 지속가능한 식단 추천, 건강 기능식품 연구 등으로도 활용 범위를 넓힐 예정이다. 특히 스마트폰으로 음식 사진을 찍으면 실시간으로 개인 맞춤 영양 정보를 알려주는 서비스도 개발 중이다.

이 연구는 유럽연합과 스위스 정부의 지원을 받아 진행됐으며, 당뇨병 환자를 위한 모바일 AI 솔루션 개발 프로젝트와 개인별 비만 예방 프로그램의 일부로 수행됐다.

FAQ

Q: 이 AI 영양사가 기존 음식 앱과 다른 점은 무엇인가요?

A: 기존 앱들은 음식 사진만 보고 대략적인 칼로리를 알려주는 수준이었습니다. 하지만 이 시스템은 요리법, 재료 하나하나, 개인의 알레르기나 종교적 제약까지 모두 고려해서 훨씬 정확하고 안전한 정보를 제공합니다. 특히 당뇨병 환자처럼 정확한 영양 정보가 중요한 사람들에게 매우 유용합니다.

Q: 작은 AI로도 정말 정확한 분석이 가능한가요?

A: 연구 결과 AI의 크기보다는 어떤 일에 특화되어 있느냐가 더 중요한 것으로 나타났습니다. 실제로 가장 작은 AI가 특정 분야에서는 가장 좋은 성능을 보이기도 했고, 전체적으로 80%의 정확도를 달성했습니다.

Q: 언제쯤 실제로 사용할 수 있나요?

A: 현재는 연구 단계이지만, 검증된 전문 데이터를 바탕으로 하기 때문에 기존 인터넷 정보에 의존하는 AI보다 훨씬 믿을 만합니다. 머지않아 의료진이 환자 상담에 활용하거나, 일반인도 스마트폰으로 쉽게 이용할 수 있는 서비스로 발전할 것으로 예상됩니다.

해당 기사에 인용된 논문 원문은 arvix에서 확인 가능하다.

논문 명: Introducing the Swiss Food Knowledge Graph: AI for Context-Aware Nutrition Recommendation

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.