고려대 강재우 교수팀, '식재료 조합 추천 인공지능' 개발

100만 개 레시피 데이터 분석



고려대학교는 컴퓨터학과 강재우 교수 연구팀이 100만 개의 레시피를 분석해 학습하고 새롭고 창의적인 식재료의 조합 추천을 하는 인공지능 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.

전통적인 식재료는 매우 복잡한 화학 구조물들의 조합으로 이뤄져 음식 정보 데이터에 인공지능을 적용하는 것은 미지의 영역이었다.

강 교수 연구팀이 개발한 인공지능은 딥러닝 기반 '썀쌍둥이 네트워크(Siamese neural network)' 시스템을 음식 데이터 분야로 확장한 것이다. 컴퓨터가 100만개 이상의 레시피 데이터를 분석해 30만여 가지 식재료 조합에 관한 지식을 습득한다. 기존 식재료 조합에 관한 지식을 샴쌍둥이 네트워크 모델로 학습 한 뒤 과거에 사용되지 않던 새롭고도 신선한 조합들을 추전하는 토대를 마련했다.

또 이번 연구 결과를 사용자들이 쉽게 활용하도록 식재료 조합을 직접 찾아 볼 수 있는 웹페이지(http://kitchenette.korea.ac.kr/) 기반의 검색 기능을 제공한다.

연구팀은 식재료 추천 모델의 결과와 요식업계 전문가들이 추천하는 실제 푸드페어링과 비교 실험을 진행한 결과 실제 푸드페어링에도 적용이 가능하다는 점도 입증했다.

강 교수는 "이번 연구는 레시피 빅데이터를 분석한 결과를 음식의 조합 혹은 푸드페어링에 적용할 수 있는 인공지능 시스템의 가능성을 최초로 탐구하고, 모델 학습에 필요한 데이터와 알고리즘을 제안하여 후속연구의 기틀을 다졌다는 데에 큰 의의가 있다"고 전했다.

연구 결과는 11일~16일까지 중국 마카오에서 열리는 인공지능 최고권위 학술대회 중 하나인 'IJCAI-19'에서 발표된다.