음식을 빠르게 먹을 수록 비만 위험이 늘어난다. 이를 방지하기 위해 먹는 속도를 측정하는 인공지능(AI) 시스템이 개발됐다.
17일 관련업계에 따르면 미국 펜실베이니아주립대(Penn State) 캐슬린 켈러 교수팀은 영양학 저널 영양학 프론티어스(Frontiers in Nutrition)에서 어린이 식사 영상을 분석해 먹는 속도를 측정하는 인공지능 '바이트트랙'(ByteTrack)을 개발했다.
바이트트랙은 어린이 얼굴이 얼마나 명확하게 촬영됐는지에 따라 사람과 비교해 70~97%의 정확도를 보였다. 향후 연구자뿐 아니라 부모와 보건 전문가들이 어린이 식습관을 조절하는 데 도움을 줄 수 있다는 게 연구팀의 설명이다.
연구팀은 이전 연구에서 먹는 속도가 빠르고 한 번에 먹는 양이 많을수록 어린이 비만율이 높아진다는 결과를 보고했다. 다른 연구에서는 한입 크기가 클수록 질식 위험이 증가한다는 결과가 나오기도 했다.
먹는 속도와 비만 간 연관성 연구는 그동안 주로 실험실에서 소규모로 진행돼 왔다. 연구자가 식사 장면이나 영상을 일일이 보면서 단위 시간에 몇 번 음식을 입에 넣는지 측정해야 했기 때문이다.
이들은 이런 한계를 극복하기 위해 7~9세 어린이 94명에게 동일한 음식을 다양한 양으로 준 다음 네 차례 식사하는 장면을 촬영한 영상 242개(1천440분 분량)를 직접 보면서 먹는 속도를 분석한 뒤 이 데이터로 심층학습 AI 모델을 훈련했다.
논문 제1 저자인 야샤스위니 바트 연구원(박사과정)은 "아이의 얼굴이 카메라에 완전히 보이지 않거나 아이가 숟가락을 씹고 음식을 가지고 장난칠 때는 정확도가 떨어졌다"며 "더 많은 학습을 거치면 음식 섭취 행동만 정확히 구분할 수 있게 될 것"이라고 말했다.
이어 "궁극적인 목표는 현실 세계에서도 제대로 작동하는 시스템을 개발하는 것"이라며 "언젠가는 아이들이 건강한 식습관을 가질 수 있도록 너무 빨리 먹을 때는 천천히 먹으라고 알려주는 스마트폰 앱도 가능할 것"이라고 말했다.
이송렬 한경닷컴 기자 yisr0203@hankyung.com
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