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쓰레기통이 꽉 차있는것을 감지하여 알려주기

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김태혁- 카메라와 인공지능(AI) 기술을 이용한 쓰레기 인지 기술이다. 쓰레기 투입구 앞에 카메라가 달린 단순한 형태의 저울을 설치해 버려지는 식재료의 종류와 무게를 모니터링하고 계산한다. 냉장고에 보관하다가 폐기된 것인지, 조리 과정에서 손실된 재료인지, 사람들이 다 먹지 않고 남긴 음식인지 패턴이 분석되는 것이다. AI 인식 기술을 이용하니 근로자가 수작업으로 이런 정보를 입력할 필요가 없어 기존 작업 방식을 유지하면서도 데이터 측정이 가능했다.

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김태혁- 카메라와 인공지능(AI) 기술을 이용한 쓰레기 인지 기술이다. 쓰레기 투입구 앞에 카메라가 달린 단순한 형태의 저울을 설치해 버려지는 식재료의 종류와 무게를 모니터링하고 계산한다. 냉장고에 보관하다가 폐기된 것인지, 조리 과정에서 손실된 재료인지, 사람들이 다 먹지 않고 남긴 음식인지 패턴이 분석되는 것이다. AI 인식 기술을 이용하니 근로자가 수작업으로 이런 정보를 입력할 필요가 없어 기존 작업 방식을 유지하면서도 데이터 측정이 가능했다.

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미국 실리콘밸리의 구글 본사를 비롯해 26개국 189개 구글 카페테리아에서도 린패스를 이용해 음식물 쓰레기 배출 현황을 실시간으로 분석한다. 결과는 눈에 띌 만한 음식물 쓰레기 감축이다. 2014년 처음 음식물 쓰레기를 데이터로 측정하기 시작한 이후, 구글 본사의 카페테리아에서만 5년간 2.7t 이상의 음식물쓰레기를 감축했다고 추산된다. 사용하지도 않고 버려지던 10%의 식재료가 2%대 이하 수준으로 줄어든 것이다.

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[이정윤의 미식탐구-25] 음식물 쓰레기는 전 세계의 문제다. 세계식량기구(FAO)는 생산된 식품의 약 35%가 버려지고 있으며, 미국에 의하면 4분의 1의 농업용수가 폐기될 농작물을 재배하는 데 사용된다고 분석한다. 비단 수자원 낭비뿐일까. '먹지 못할 음식'을 만들어내며 노동력과 에너지 낭비, 탄소 배출과 같은 환경 및 경제 문제가 발생한다. 음식물 쓰레기를 생산하거나 처리하는 과정에서 연간 세계 온실가스의 8%가 발생하는데 국가에 빗대면 중국, 미국에 이어 전 세계 3위 수준의 규모에 이른다.

아이러니한 것은 10억t에 이르는 음식물 낭비가 전 세계적으로 음식물이 풍부하다는 것을 증명하는 현상은 아니라는 점이다. 전 세계 인구 중 9명 가운데 1명이 영양실조를 겪는다. 매년 110조원에 이르는 경제적 손실에 기아로 사망하거나 치료받는 인구는 포함되지 않는다. 음식 자원의 배분이 원활하게 이루어지지 않기 때문이다.

인간과 음식이 상호작용하는 가치사슬을 경제적, 환경적, 사회구조적으로 혁신하는 푸드테크가 음식물 쓰레기 산업에 주목해야 할 이유다. 이정윤의 미식탐구에서는 여러 회에 나누어 음식 폐기물을 예방하거나 감축, 처리하는 푸드테크 기업들에 대해 다룰 예정이다.

◆식재료 생산부터 운반, 판매, 조리, 소비의 전 과정에서 발생하는 폐기물

음식물 쓰레기는 농장에서 식재료가 재배되어 유통되고 소비되는 모든 과정에서 다양한 형태로 생산된다. 작황이 너무 좋아도 문제다. 식재료 가격이 폭락하면 농부는 '밭을 갈아엎는 것이 더 경제적'이라는 판단하에 식재료를 폐기한다. 운반, 저장 등 유통 과정에서도 식품이 변질되는 경우가 발생한다. 시장이나 마트와 같은 B2C 판매처에서도 식재료가 폐기된다. 고객이 정확히 구매할 만큼만 정확한 기간에 상품을 진열해 둔다는 것이 원천적으로 불가능한 일이었기 때문이다. 가정에서도 예외가 아니다. 집으로 식재료가 안전하게 도착해도 냉장고에 무슨 음식이 있는지 깜빡 잊고 있다가 상한 재료를 버린 경험은 누구에게나 있을 것이다. 음식점 등 접객 공간에서 재고관리를 잘 못하거나 고객에게 나가더라도 양이 많거나 하는 등의 이유로 음식물 쓰레기는 계속 늘어난다.

◆선진국형 음식물 쓰레기는 소비자 접점에서 발생

EU 보고서에서는 국가에 따라 음식물 쓰레기 발생 패턴이 다르다고 분석한다. 미국 등 선진국에서는 주로 소비 단계에서, 개도국에서는 식품의 저장이나 운반 등의 단계에서 폐기가 발생한다. 먼저 미국 등 선진국에서는 마트를 비롯한 식재료 판매점, 음식점, 개별 가정과 같이 소비자가 직접 음식과 접촉하는 접점에서의 낭비가 80% 이상으로 추정된다. 한국도 크게 다르지 않다. 환경부 자료에 의하면 국내 음식물쓰레기가 매일 1만3221t 이상이고, 그중 약 70%가 가정과 소형 음식점에서 배출된다.

◆린패스(LeanPath), 음식물 쓰레기를 분석하고 측정해 배출량을 줄이다

선진국에서는 소비자 접점에서 전체 음식물 쓰레기의 약 40%가, 레스토랑이나 급식시설 등 외식상업시설에서 전체의 28%가 배출된다. 근본적인 해결 방법은 정확한 판매량 예측이지만, 어떤 음식이 잘 팔리고 사람들이 남기지 않을지 예측하는 것이 쉬운 일은 아니었다.

미국에서 2004년 창업한 린패스(LeanPath)는 음식물 쓰레기로 인한 손실량을 금전가치로 재환산하는 것에서 문제 해결의 실마리를 찾았다. 사람들이 어떤 음식을 자주 먹을지 '점치는' 것보다는 현재 배출되는 쓰레기를 검토하는 것이 더 쉬운 일이었기 때문이다. 무엇이 버려졌는지 알면 낭비하지 않았을 금전적 가치가 뚜렷이 보인다.

◆스마트 스케일과 카메라 AI 인식 기술로 쓰레기 인식

이 기업이 내세운 핵심 기술은 카메라와 인공지능(AI) 기술을 이용한 쓰레기 인지 기술이다. 쓰레기 투입구 앞에 카메라가 달린 단순한 형태의 저울을 설치해 버려지는 식재료의 종류와 무게를 모니터링하고 계산한다. 냉장고에 보관하다가 폐기된 것인지, 조리 과정에서 손실된 재료인지, 사람들이 다 먹지 않고 남긴 음식인지 패턴이 분석되는 것이다. AI 인식 기술을 이용하니 근로자가 수작업으로 이런 정보를 입력할 필요가 없어 기존 작업 방식을 유지하면서도 데이터 측정이 가능했다.

린패스는 이런 데이터를 가공하는 소프트웨어 기술로 사용성을 높였다. 어떤 과정에서 얼마만큼의 손실분이 발생했는지 수치화한 뒤 효과적으로 감축하는 방법을 제안하는 것이다. 외식사업자 입장에서도 손실량을 화폐가치로 확인하니 적극적으로 쓰레기 배출량을 줄이기 위한 방법을 고민하게 된다.

◆구글, 데이터를 읽고 음식물 쓰레기를 줄이다

미국 실리콘밸리의 구글 본사를 비롯해 26개국 189개 구글 카페테리아에서도 린패스를 이용해 음식물 쓰레기 배출 현황을 실시간으로 분석한다. 결과는 눈에 띌 만한 음식물 쓰레기 감축이다. 2014년 처음 음식물 쓰레기를 데이터로 측정하기 시작한 이후, 구글 본사의 카페테리아에서만 5년간 2.7t 이상의 음식물쓰레기를 감축했다고 추산된다. 사용하지도 않고 버려지던 10%의 식재료가 2%대 이하 수준으로 줄어든 것이다.

린패스 대표인 앤드루 셔크먼은 데이터 분석의 효용을 강조한다. "대부분의 요리사들은 본능적으로 음식물 쓰레기를 줄이고 싶어 하지만 바쁘게 요리를 하며 손님을 맞다 보면 시간을 내서 데이터를 분석하는 것이 사실상 불가능합니다. 우리는 이 측정과 분석을 자동화해서 요리사가 더 나은 계획을 세울 수 있도록 돕고 있습니다."

◆낭비되는 지점을 파악하니 생산량도 조정 가능

구글뿐 아니라 병원, 구내식당 등 대형 급식사업장도 마찬가지다. 미국 위스콘신의 병원 GLHS에서는 음식물 쓰레기 스마트 인식 기술을 사용한 뒤 8개월간 전체 배출량을 50%에서 최대 70%까지 감축했고, 연간 4500만원 정도의 비용을 절약한 것으로 추산한다.

핵심은 낭비되는 지점을 파악한 데 있었다. 이 병원 구내식당에서는 스파게티 면을 대량으로 삶은 뒤 1인분씩 소분해 냉장 보관하다가 판매되지 않은 양을 폐기했는데, 10개 중 6개가 버려지고 있었던 것. 수프도 실제 판매량에 비해 제조량이 월등히 높았다. 폐기량을 기반으로 생산량을 정비하고, 남는 음식을 지역 사회봉사단체 등에 적시에 기부하는 프로세스를 확립하니 사회환원 효과까지 생겼다.

◆음식물 쓰레기 줄이기 기술과 푸드테크 스타트업

기존의 음식물 쓰레기 감축을 위한 방안으로는 소비자 교육, 자원재활용 방법과 같은 방식이 대부분이었다. 국내에서도 음식물 쓰레기를 관리하는 정책이 대형 사업장을 중심으로 만들어져 있어 가정 및 소형음식점에는 의식 교육 외의 유의미한 지원이 불가능했다.

소개한 사례와 같이 최근 전 세계적으로 기술을 이용한 스타트업이 창의적인 방식으로 음식물 쓰레기 문제를 해결하며 사업을 확장하고 있다. 각 업장에서 배출되는 음식물 쓰레기의 데이터를 측정하고 통계를 분석하는 것. '먹을 만큼 담아가세요'라는 문구보다 더 실효성 있는 방안이 될 수 있다.

[이정윤 콘텐츠디렉터/다이닝미디어아시아 대표/julialee@diningmediaasia.com]

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데이터로 음식물 쓰레기를 줄였다, 푸드테크 기업 린패스

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이정윤의 미식탐구-25] 음식물 쓰레기는 전 세계의 문제다. 세계식량기구(FAO)는 생산된 식품의 약 35%가 버려지고 있으며, 미국에 의하면 4분의 1의 농업용수가 폐기될 농작물을 재배하는 데 사용된다고 분석한다. 비단 수자원 낭비뿐일까. '먹지 못할 음식'을 만들어내며 노동력과 에너지 낭비, 탄소 배출과 같은 환경 및 경제 문제가 발생한다.

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modi에서 필요한건 센서하고 스피커?
그런거???????하고 또 음음음음음음음으믕ㅁ 아아아 led도 있어도 돼겠다

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필요한것.
-ㅆ레기통
-배터리
-센서(2)
-led
-연결선
-연결블록(?)