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Case study
아플라톡신 예측 시스템 — 검출 전에 예방
식약처·식품안전 분야와 함께하는 한국형 AI 아플라톡신(곰팡이 독소) 예측·방지 시스템입니다. 환경·작물 데이터로 오염 위험을 사전에 예측합니다.
01 — 무엇을
검출은 이미 늦습니다 — 오염되기 전에 알아야 합니다
아플라톡신은 강한 발암성 곰팡이 독소로, 식품에서 검출된 시점에는 이미 손실과 위험이 발생한 뒤입니다. 국내 환경·작물 특성에 맞춰 오염 위험을 미리 예측하고 방지 조치로 이어지게 하는 시스템이 필요했습니다.
02 — 어떻게
데이터 → 예측 → 실사용 도구, 세 단계로
01
환경·작물 데이터 파이프라인
기온·습도·강수 같은 환경 변수와 작물·보관 조건 데이터를 수집·정제하는 파이프라인을 먼저 만들었습니다. 예측 모델의 품질은 데이터 파이프라인의 품질을 넘지 못하기 때문입니다.
02
시계열 기반 오염 위험 예측 모델
아플라톡신 오염은 사후 검출보다 사전 예방이 훨씬 저렴하고 안전합니다. 시계열 특성을 반영한 머신러닝 모델로 오염 위험을 사전에 점수화해, 위험 구간에 먼저 대응할 수 있게 했습니다.
03
의뢰 범위 밖까지 — 실사용 도구로 완성
모델만 던져주는 연구 결과물이 아니라 실무자가 바로 쓸 수 있는 도구 형태로 만들었습니다. 의뢰 범위 밖의 영역도 필요하다고 판단되면 먼저 제안하고 빠르게 구현했습니다.
03 — 지금
테스트 운영 중 — 실무 검증을 거치고 있습니다
현재 운영 중(Test) 단계로, 식품안전 실무 데이터로 예측 정확도를 검증하고 있습니다. 검증이 끝나는 대로 이 페이지에 실측 지표(예측 정확도, 위험 사전 감지율 등)를 공개할 예정입니다.
아플라톡신 예측 시스템✓ VERIFIED
“학생임에도 불구하고 대단한 기술력과 빠른 마감, 그리고 좋은 이해력까지 두루 갖추고 계셔서, 의뢰한 범위 밖의 영역도 알아서 빠르게 만들어 주셨습니다.”