음향 탐지를 통한 토마토·귤 저장 기간·경도 추정 기술

초록

본 논문은 작은 스피커와 마이크를 이용해 과일에 음향 신호를 전송·반사받아 저장 기간과 경도를 추정하는 방법을 제안한다. 토마토 162개·귤 153개를 35일·60일 동안 측정하고, 네 종류의 탐지 신호 중 스윕 신호가 가장 높은 정확도를 보였다. 교차 검증 결과 토마토는 저장 기간 평균 오차 0.89일, 경도 오차 9.47 g/mm², 귤은 각각 1.67일·15.67 g/mm²를 기록하였다.

상세 분석

이 연구는 과일의 물리적 상태를 비접촉식으로 평가하기 위한 음향 프로빙(acoustic probing) 기법을 체계적으로 검증한다. 먼저 저전력 스피커와 마이크를 일체형으로 설계해 휴대성이 높은 측정 장치를 구현했으며, 전송 신호는 정현파, 펄스, 스윕 등 네 종류를 시험하였다. 스윕 신호는 주파수 대역을 연속적으로 변화시켜 과일 내부의 복합 공진 현상을 포괄적으로 포착할 수 있어, 다른 신호에 비해 반사 파형의 특징 추출이 용이했다.

데이터 수집 단계에서는 토마토와 귤을 각각 다양한 저장 기간(035일, 060일)과 인위적으로 조절한 경도 수준으로 준비하였다. 경도는 상업용 과일 경도 측정기(Fruit Firmness Tester)로 정량화했으며, 각 과일에 대해 동일한 위치에서 10회씩 음향 반사 데이터를 획득해 평균값을 사용하였다.

신호 처리 과정에서는 반사 파형을 시간‑주파수 영역으로 변환한 뒤, 주요 피크 위치, 에너지 분포, 위상 차이 등을 특징 벡터로 추출하였다. 이 특징들은 선형 회귀, 서포트 벡터 회귀(SVR), 랜덤 포레스트 등 세 종류의 회귀 모델에 입력되어 저장 기간과 경도를 동시에 예측하도록 학습되었다. 교차 검증은 5‑fold 방식으로 수행했으며, 모델별 평균 절대 오차(MAE)와 결정계수(R²)를 비교하였다.

실험 결과, 스윕 신호와 랜덤 포레스트 조합이 가장 우수한 성능을 보였으며, 토마토의 경우 저장 기간 MAE 0.89일, 경도 MAE 9.47 g/mm², 귤은 각각 1.67일·15.67 g/mm²를 기록했다. 이는 일반 가정에서 “좋은 상태”의 과일을 선택하는 데 충분히 실용적인 수준이다. 또한, 동일한 장치를 이용해 다른 과일(예: 사과, 배)에도 적용 가능함을 시사한다.

한계점으로는 온도·습도와 같은 환경 변수의 영향을 충분히 통제하지 못했으며, 과일 표면의 불균일성이나 손상 부위가 반사 신호에 미치는 영향을 정량화하지 못했다는 점이다. 향후 연구에서는 다중 센서 융합, 딥러닝 기반 파형 해석, 그리고 실시간 모바일 앱 연동을 통해 정확도와 사용자 편의성을 동시에 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.