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고려대, 식재료 최적 조합 찾는 인공지능 개발
강재우 교수팀, 레시피 100만개 데이터 분석 활용
2019년 08월 12일 (월) 10:42:45 김경호 ggalba@daum.net

고려대학교는 컴퓨터학과 강재우 교수 연구팀이 100만개의 레시피를 분석 및 학습하고 새롭고 창의적인 식재료의 조합 추천이 가능한 인공지능 모델을 개발했다고 밝혔다.

   
강재우 교수
고려대는 “이번 연구는 레시피 빅데이터를 분석한 결과를 음식의 조합 혹은 푸드페어링에 적용할 수 있는 인공지능 시스템의 가능성을 최초로 탐구하고, 모델 학습에 필요한 데이터와 알고리즘을 제안하여 후속연구의 기틀을 다졌다는 데에 큰 의의가 있다”고 설명했다.

현재 많은 도메인에 인공지능이 적용되는 추세이지만, 아직까지 음식 정보를 다루는 데이터에 대한 인공지능의 적용은 미지의 영역이었다. 전통적으로 식재료는 매우 복잡한 화학 구조물들의 조합으로 이루어져 있기 때문에, 이를 데이터기반으로 분석한다는 일은 매우 어려운 일이었다.

강재우 교수 연구팀이 개발한 인공지능은 딥러닝 기반 ‘샴쌍둥이 네트워크 (Siamese neural network)’ 시스템을 음식 데이터 분야로 확장한 것이다.

컴퓨터가 100만개 이상의 레시피 데이터를 분석하여 30만여 가지의 식재료 조합에 관한 지식을 습득한다. 기존 식재료 조합에 관한 지식을 ‘샴쌍둥이 네트워크’ 모델로 학습한 뒤 과거에 사용되지 않던 새롭고도 신선한 조합들을 추천할 수 있는 토대를 마련했다.

   
KitcheNette 모델의 간략한 그림.
해당 식재료 추천 인공지능 모델의 성능 평가방법은 실제로 좋은 음식 조합들의 스코어를 얼마나 근접하게 예측했느냐를 정량적으로 평가했다. 해당 모델은 기존의 전통적인 기계학습 모델들의 예측 및 추천 성능을 월등히 뛰어 넘었다.

해당 식재료 추천 모델의 결과와 요식업계 전문가들이 추천하는 실제 푸드페어링과 비교실험을 진행하고 실제 푸드페어링에도 적용이 가능하다는 것을 보여준 것.

한 예로, 본 연구의 추천 결과가 푸드페어링의 권위자인 Karen Page의 ‘What to Drink with What You Eat’이라는 푸드페어링 가이드북과 일치한다는 것(레드와인-육고기류, 화이트와인-해산물류 등)을 보여주었다.

또한 한번도 사용되지 않았던 새롭고 창의적인 칵테일 레시피 조합(진-아쿠아빗, 샴페인-레몬소르베 등)도 해당 모델이 추천해준다는 것을 보여주었다.

고려대는 이번 연구의 결과를 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 식재료 조합을 직접 찾아볼 수 있는 웹페이지 기반의 검색 기능을 제공하고 있다.(http://kitchenette.korea.ac.kr/)

이번 연구 결과는 지난 11~16일 중국 마카오에서 열리는 인공지능 최고 권위 학술대회 중 하나인 IJCAI-19에 ‘KitcheNette: Predicting and Recommending Food Ingredient Pairings using Siamese Neural Networks’(샴 신경망을 이용한 식품 성분 예측과 권고)라는 제목으로 발표될 예정이다.
 

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