콜드체인 정온·품질관리 및 효율 평가

Cold Chain Temperature and Quality Management with Efficiency Assessment

연구 내용

신선식품 콜드체인의 정온 운영과 포장 환경(CA/MA) 조건이 품질에 미치는 영향을 분석하고, 효율 격차를 모델링하여 개선 요소를 도출하는 연구

김용진 연구실은 콜드체인 물류에서 정온 관리와 품질 보존을 핵심 연구 자산으로 확보하고 있습니다. 현장 데이터와 실험 기반 품질 변화를 연계해 CA(Controlled Atmosphere)·MA(Modified Atmosphere) 조건이 갈변, 수분 손실, 조직 열화에 미치는 영향을 분석합니다. 아울러 지역·환경 요인을 분리하기 위해 다단계 DEA 및 SFA를 적용하여 냉장 물류의 효율과 규모 특성을 평가하고, 지역 간 편차의 구조를 파악합니다. 이러한 분석 결과를 이동형 게이트웨이와 프라이빗 블록체인 기록 구조로 연결하여 정온 센서 데이터의 수집·동기화·이력 관리를 수행하는 차별성을 보유하고 있습니다.

관련 프로젝트

6건

연구 흐름

초기에는 콜드체인 물류의 품질 저하 메커니즘을 포장 조건 관점에서 정리하고, 장거리 운송 과정에서 CA/MA 적용이 신선도 지표에 미치는 효과를 비교하는 실험 기반 연구를 수행했습니다. 이후 데이터 기반 평가로 확장하여 지역별 효율 격차를 다단계 DEA와 SFA 조합으로 분해하고, 외부 환경의 영향을 제거한 기술 효율과 규모 효율을 함께 제시하는 방향으로 연구를 심화했습니다. 최근에는 정온 센서 데이터의 수집 누락을 관리하고, 이동형 게이트웨이의 제어 명령·동기화·프라이빗 블록체인 기록을 통해 실시간 모니터링과 이력 추적이 가능한 체계를 구축하는 기술 개발로 이어지고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

정온 센서 데이터 이력관리
CA/MA 조건 최적화 지침
냉장 물류 효율 진단 프레임워크
지역 단위 콜드체인 투자 우선순위
품질 저하 위험도 평가
포장-운송 상호작용 모델링
디지털 트윈 기반 모니터링 로직
콜드체인 인증체계 시험평가 체계
신선식품 유통 SLA 설계
프라이빗 블록체인 기반 추적성 플랫폼