CNU
바이오시스템기계공학과 조병관
충남대학교 바이오시스템기계공학과 및 스마트농업시스템기계공학과의 조병관 교수 연구실은 식품 및 농산물의 품질과 안전성 확보를 위한 첨단 비파괴 측정 기술 개발에 선도적인 역할을 하고 있습니다. 본 연구실은 분광학, 초분광 영상, 머신비전, 화학계량학, 인공지능 등 다양한 융합기술을 활용하여 식품 및 농산물의 외관 결함, 내부 결함, 성분 함량, 이물질 혼입 여부 등을 신속하고 정확하게 평가하는 시스템을 구축하고 있습니다.
특히, VIS/NIR 및 SWIR 영역의 초분광 이미징 기술을 적용하여 파인애플, 토마토, 감자, 계란, 고기 등 다양한 식품 및 농산물의 품질 특성을 비파괴적으로 평가하는 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 기술은 생산, 유통, 가공 현장에서 실시간으로 적용될 수 있어 산업적 활용도가 매우 높으며, 실제로 다양한 산업체 및 연구기관과의 협력 프로젝트를 통해 현장 적용성을 검증하고 있습니다.
연구실은 또한 초분광 영상과 인공지능 기술을 융합한 스마트 농업 시스템 개발에도 앞장서고 있습니다. UAV(드론) 기반 원격탐사, 3D LiDAR, 머신비전 등 다양한 센서와 결합하여 밭작물, 과수, 축산물의 생육 모니터링, 스트레스 진단, 수량 예측 등 스마트팜에 최적화된 솔루션을 개발하고 있습니다. 딥러닝 및 머신러닝 알고리즘을 활용하여 대규모 영상 및 센서 데이터를 분석하고, 작물의 생육 정보, 병해충 조기 진단, 수확 시기 예측 등 농업 현장에 실질적으로 적용 가능한 기술을 연구합니다.
식품 안전성 확보와 위조 식품 검출을 위한 첨단 바이오센서 및 라만 분광 기술 개발에도 주력하고 있습니다. 바이오센서는 식품 내 잔류 농약, 중금속, 미생물, 미세플라스틱 등 유해물질을 신속하고 민감하게 검출할 수 있는 차세대 센싱 기술로, 본 연구실에서는 휴대형 전자코, SERS(표면증강 라만산란) 기반 센서, 표면탄성파 센서 등 다양한 플랫폼을 개발하고 있습니다. 라만 분광 및 라만 화학 이미징 기술을 활용하여 분말 식품, 우유, 주스, 육류 등 다양한 식품의 위조 및 오염 여부를 비파괴적으로 판별하는 연구도 활발히 진행 중입니다.
이외에도, 본 연구실은 포스트하베스트 기술, 저장 및 물류, 자동화된 품질 분류 시스템, 스마트팜 센싱, 지능형 가축 모니터링 등 다양한 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 국내외 학술지 논문, 특허, 산업체 협력 프로젝트, 국제 학술대회 발표 등으로 활발히 공유되고 있으며, 미래 농업과 식품 산업의 혁신을 선도하고 있습니다.
Food Quality Assessment
Hyperspectral Imaging
Smart Farming
식품 및 농산물의 비파괴 품질·안전 측정 기술
본 연구실은 식품과 농산물의 품질과 안전성을 비파괴적으로 측정하는 첨단 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 전통적인 품질 검사 방법은 파괴적이거나 시간이 오래 걸리는 단점이 있었으나, 본 연구실에서는 분광학, 초분광 영상, 머신비전 등 다양한 비파괴 센싱 기술을 활용하여 신속하고 정확한 품질 평가 시스템을 구축하고 있습니다. 이를 통해 농산물의 외관 결함, 내부 결함, 성분 함량, 이물질 혼입 여부 등을 실시간으로 판별할 수 있습니다.
특히, VIS/NIR(가시광선/근적외선) 및 SWIR(단파장 적외선) 영역의 초분광 이미징 기술을 적용하여 파인애플, 토마토, 감자, 계란, 고기 등 다양한 식품 및 농산물의 품질 특성을 비파괴적으로 평가하는 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 기술은 생산, 유통, 가공 현장에서 실시간으로 적용될 수 있어 산업적 활용도가 매우 높습니다.
이와 더불어, 본 연구실은 비파괴 측정 기술의 정확도 향상을 위해 화학계량학(chemometrics)과 인공지능 기반 데이터 분석 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 이를 통해 대량의 스펙트럼 및 영상 데이터를 효과적으로 처리하고, 품질 예측 모델의 신뢰성을 높이고 있습니다.
초분광 영상 및 인공지능 기반 스마트 농업 시스템
연구실은 초분광 영상과 인공지능 기술을 융합한 스마트 농업 시스템 개발에 앞장서고 있습니다. 초분광 영상은 식물의 생육 상태, 스트레스 반응, 병해충 감염 등 다양한 생리적 변화를 비파괴적으로 감지할 수 있는 강력한 도구입니다. 본 연구실에서는 UAV(드론) 기반 원격탐사, 3D LiDAR, 머신비전 등 다양한 센서와 결합하여 밭작물, 과수, 축산물의 생육 모니터링, 스트레스 진단, 수량 예측 등 스마트팜에 최적화된 솔루션을 개발하고 있습니다.
특히, 딥러닝 및 머신러닝 알고리즘을 활용하여 대규모 영상 및 센서 데이터를 분석하고, 작물의 생육 정보, 병해충 조기 진단, 수확 시기 예측 등 농업 현장에 실질적으로 적용 가능한 기술을 연구합니다. 예를 들어, 딸기, 마늘, 감자, 고구마 등 주요 밭작물의 기상 스트레스 피해를 정량적으로 분석하고, UAV 초분광 영상을 통해 생육 상태를 실시간으로 모니터링하는 시스템을 구축하였습니다.
이러한 연구는 농업 생산성 향상과 품질 고도화, 노동력 절감, 환경 변화 대응 등 미래 농업의 혁신을 이끌고 있습니다. 또한, 스마트팜 센싱 기술, 지능형 가축 모니터링, 자동화된 품질 분류 시스템 등 다양한 응용 분야로 확장되고 있습니다.
식품 안전 및 위조 검출을 위한 첨단 바이오센서 및 라만 분광 기술
본 연구실은 식품 안전성 확보와 위조 식품 검출을 위한 첨단 바이오센서 및 라만 분광 기술 개발에도 주력하고 있습니다. 바이오센서는 식품 내 잔류 농약, 중금속, 미생물, 미세플라스틱 등 유해물질을 신속하고 민감하게 검출할 수 있는 차세대 센싱 기술로, 본 연구실에서는 휴대형 전자코, SERS(표면증강 라만산란) 기반 센서, 표면탄성파 센서 등 다양한 플랫폼을 개발하고 있습니다.
특히, 라만 분광 및 라만 화학 이미징 기술을 활용하여 분말 식품, 우유, 주스, 육류 등 다양한 식품의 위조 및 오염 여부를 비파괴적으로 판별하는 연구를 진행하고 있습니다. 예를 들어, 밀가루, 파프리카 분말, 우유 분말 내의 혼입물 및 유해물질 검출, 포장육의 신선도 평가, 계란의 내부 결함 탐지 등 실제 산업 현장에서 요구되는 다양한 문제에 대응하고 있습니다.
이러한 기술들은 식품 산업의 품질 관리, 위생 안전, 소비자 신뢰 확보에 크게 기여할 뿐만 아니라, 현장 적용이 가능한 실시간 검사 시스템으로 발전하고 있습니다. 또한, 최근에는 미세플라스틱, GMO 작물, 항생제 잔류 등 새로운 식품 안전 이슈에 대응하는 연구도 활발히 이루어지고 있습니다.
1
Hyperspectral imaging VIS-NIR and SWIR fusion for improved drought-stress identification of strawberry plants
Faqeerzada MA, Kim H, Kim MS, Baek I, Chan DE, Cho BK
Computers and Electronics in Agriculture, 2025
2
Non-destructive identification of microplastics in soil using spectroscopy and hyperspectral imaging
Pahlawan MFR, Kim Y, Aline U, Zahroh A, Masithoh RE, Kim MS, Baek I, Cho BK
Trends in Analytical Chemistry, 2025
3
Hyperspectral imaging with multivariate analysis for detection of exterior flaws for quality evaluation of apple and pears
Akter T, Faqeerzada MA, Kim Y, Pahlawan MFR, Aline U, Kim H, Kim H, Cho BK
Postharvest Biology and Technology, 2025
2
머신비전 기반 주요 밭작물 생육진단 측정 시스템 개발
3
밭작물(감자,고구마) 기상스트레스 피해 영상 해석 및 정량화 기술 개발