LG전자(HS) 냉장고 - AI 기반 식재료 보관 환경 최적화 및 신선도 관리 솔루션 개발

‘모두의 챌린지 AX’ 사업은 LG전자·퀄컴 등 글로벌 기업의 인프라와 국내 AI 스타트업의 기술을 연결해 디바이스·플랫폼 혁신을 촉진하기 위해 마련된 프로그램이다. AI 기술 상용화 수요 증가와 글로벌 경쟁 심화에 대응해 스타트업의 PoC 실증, 기술 고도화, 글로벌 진출 역량을 강화하는 데 목적이 있다. 창업 10년 이내 AI 기업이 참여할 수 있으며, 실제 제품·서비스에 기술을 적용해 빠른 사업화를 추진하는 것이 특징이다. 올해는 PoC 기반 협업, GPU 지원, 글로벌 네트워크 연계가 강화된 점이 주요 변화다.

본 과제의 목표는 냉장고 사용환경에서 수집되는 식재료·센서데이터를 바탕으로 보관 온도·습도 등 환경을 자동 최적화하고 식재료 신선도를 추정·관리하는 AI 솔루션을 개발하는 것이다. 이를 위해 식재료 특성 분석, 사용자 사용 패턴 학습, 센서 기반 상태 모니터링 모델을 구축하며, 결과 모델을 냉장고 시스템에서 테스트하는 PoC를 수행한다. 최종적으로 2026년 12월까지 LG전자 인프라에서 실증 가능한 수준의 모델 완성과 서비스 적용 가능성을 확보하는 것을 목표로 한다.

이 과제는 냉장고 내 식재료의 보관 환경을 능동적으로 관리하고 신선도 저하를 예측하기 위한 AI 솔루션을 구축하는 것을 목표로 한다. 스타트업은 LG전자의 실제 기기·데이터 활용 환경에서 PoC를 수행하며, PoC 자금과 기술 멘토링, GPU 등 다양한 지원을 받게 된다. 주요 개발 및 연구 내용은 다음과 같다. 1. 식재료 및 사용자 패턴 분석 - 식재료별 특성(부패 속도, 적정 온·습도 등) 데이터를 수집·정리 - 사용자 냉장고 사용 패턴(문 개폐, 재료 투입/사용) 분석 모델 개발 - 이종 데이터 통합을 위한 데이터 전처리·정규화 체계 구축 2. 센서 기반 환경 최적화 모델 개발 - 온도·습도·가스 센서 등으로부터 실시간 상태 데이터를 수집 - 식재료 상태 변화와 환경 변수 간의 상관관계 모델링 - 환경 자동 최적화 알고리즘 개발(예: 온·습도 자동 조절) 3. 신선도 예측 및 관리 기능 고도화 - 식재료별 신선도 예측 모델 구축(머신러닝·시계열 기반) - 예상 소비기한 알림, 신선도 위험 경고 등 관리 기능 설계 - 냉장고 UI/플랫폼 연계를 고려한 서비스 구조 설계 4. LG전자 기기 및 플랫폼 기반 PoC 실행 - LG전자 HS본부와 1:1 매칭하여 기술 검증 - 실제 장비 또는 시뮬레이션 환경에서 모델 테스트 - 기능별 정확도·적용성·사용성 평가 및 개선 5. 사업화 및 확장 가능성 검증 지원 - 기술 검증 결과 기반 사업화 전략 피드백 제공 - 글로벌 기업 협업 가능성 평가 및 네트워크 연계 - PoC 종료 후 확대 적용 시나리오 도출 본 과제는 단순 연구가 아니라 실제 냉장고 제품에 적용 가능한 수준의 AI 기능을 만들기 위한 실증 중심 프로젝트로, AI 예측·센서데이터 처리 기술을 가진 스타트업이 가전 분야에 진입할 기회로 활용할 수 있다.