한돈미래연구소(소장 김성훈)는 지난 3월 31일 한돈고급화 전략 수립을 위한 유통 및 소비 친화적 품질 등 개선방안 연구에 대한 최종 보고회를 개최하고, 프리미엄(고품질) 한돈 기준(안)으로 ▲도체중 88~93kg, ▲등지방 두께 24~27mm, ▲도체지방 수준 30~35%, ▲명도(L*, D65 광원 기준) 40~50 등 4가지 지표 및 기준을 제시했다.

본 연구는 연구소가 지난해 9월부터 올해 3월까지 7개월간 순천대학교 산학협력단(책임연구원 서강석 교수)을 통해 수행한 결과에 따른 것이다. 최근 한돈업계에서는 고품질 돈육에 대한 명확한 기준 마련과 돈육의 품질을 평가할 수 있는 현실적인 지표 발굴·적용의 필요성과 함께 획일적인 등급체계로 다양한 소비시장의 트렌드 반영이 미흡하고 현행 등급판정 기준이 돼지고기 품질 가치를 반영하는데 어렵다는 의견들이 꾸준히 제기되어 왔다.

이에 본 연구에서는 등급판정제도의 해외 사례 및 돈육 품질 관련 국내외 연구사례, 돼지고기 품질 및 관련 설문 등을 통해 소비자와 생산자(업계)가 공감할 수 있는 고급화에 대한 기준을 제시하고자 했다.

먼저 유통관계자, 유통전문가, 소비자, 영양사 등 대상으로 설문 조사한 결과 돼지고기 품질 및 관리사항에 대한 주요 키워드로는 마블링, 육색, 육질특성(보수력, 풍미), 지방함량(떡지방), 물퇘지, 잡냄새(이취), 보관상태 및 신선도(냉장/냉동), 위생관리, 원산지, 유통기한 등이 제시되었다. 이중 소비자는 육색, 위생상태, 잡냄새에 큰 관심을 보였으며, 유통관계자는 소비자와 달리 품질 특성, 마블링, 지방함량 등을 중요하게 보았다.

고품질 돼지고기 기준 마련을 위해, 실제 유통 현장에서 고품질 돼지고기가 높은 가격에 유통되고 있는 점에 착안하여 도매시장 경락단가와 도체중 및 등지방두께 값과의 상관관계를 분석하고자 했으며, 자동등급판정기계인 VCS2000과 오토폼에서 나온 실제 데이터를 분석했다.

연구에 활용된 VCS2000 데이터는 ‘22년도 6~10월 사이에 발생한 109,031개의 등급판정 자료이며, 이중 도체중 70kg 이하 및 개체 내 경락단가가 별도로 없는 경우를 제외한 약 83,185개 데이터이다. 오토폼의 경우 ’20년도 내 생성된 55,139개의 데이터를 분석하였다. 두 개의 판정기계를 통해 도출된 도체중 및 등지방두께에 따른 경락단가를 비교한 결과, 도체중의 경우 88~93kg, 등지방은 24~27mm 구간에서 가장 높은 가격을 형성하였으며, 지동등급판정기계에서 생성된 지방 비율을 분석한 결과 30~35% 구간에 해당하였음을 확인했다.

고품질 돼지고기를 생산 시스템의 위생상태, 친환경 또는 복지 상태와 같은 무형적인 특징뿐만 아니라 기술적 품질 특성, 소비자 기호도, 안정 및 건강에 대한 신뢰성 특성을 포함하는 속성으로 정의하고자 했다. 주관적인 관능적 특성(부드러움, 다즙성, 향미)은 객관적인 기술 품질 특성(색, 보수력, 조직감 등)과 연관이 깊고 이러한 특성은 소비자 선호도에도 큰 영향을 미치기 때문이다. 이에 고품질 돼지고기는 기술 품질 특성과 관능적 특성이 우수해야 함을 전제로 연구가 진행되었다.

따라서 돼지고기 품질 지표의 가장 중요한 지표이나 현장 측정이 용이하지 않은 보수력의 대안으로 명도(L*)값을 확정하였다. 당초 보수력 대안으로 pH와 육색이 제시되었으나 pH의 경우 도축 후에도 지속해서 pH 저하가 진행되고, pH가 안정화되기까지 지육을 냉장 보관하는 시설 확충이 어려운 점, 그리고 pH 측정이 파괴식 측정이란 점 등에서 현장 활용도가 떨어져 활용하기가 곤란하다 판단하였다. 이에 VCS2000을 활용하여 이미지 기반 자동 판정이 가능한 명도값을 현장 측정 지표로 설정하게 되었다.

결론적으로 다양한 선행조사와 설문조사, 그리고 현장 거래가격 분석 등을 종합한 결과 도체중 및 등지방 구간에 새로운 지표인 지방 비율과 함께 보수력 및 pH를 추정할 수 있는 육색 즉, 명도를 추가하여 돼지고기를 평가하게 되면 소비자 및 유통관계자 등이 원하는 고품질 돼지고기가 제시될 것으로 기대된다.

한편 순천대학교 서강석 교수는 최종 보고회에서 근막에 의한 명도 측정 불가능에 대한 질의와 관련하여, “반도체에서 명도 측정이 가능한 부위는 뒷다리살, 목살, 삼겹살 및 등심 등이 있으며, 이중 삼겹 부외와 등심 중간 부분은 근막에 의한 명도 측정이 어려울 수 있어 반도체 절단 과정에서 근육이 노출되는 근육 부위 중심으로 명도를 측정할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

또한 이미지 분석을 통한 명도 추정의 가능성과 관련, “최근의 발달한 이미지 분석 기술은 이의 추정이 가능함을 전문가 자문을 통해 확인할 수 있었으며 특히 인공지능(AI) 기술을 적용한 딥러닝 기법을 적용하여 정확도를 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 밝혔다.

연구소는 본 연구결과에 따라 제시된 지표를 검증하고자 올해 안에 지방 수준과 명도 측정을 위한 자동등급판정기계의 추가 소프트웨어 개발, 실제 도출된 데이터와 현장 실측된 자료 현장 실증 추진, 최종 적정범위 산정 등 제시된 지표에 대한 검증과정을 거친 후 고품질 돼지고기에 대한 지표를 확정할 계획이다.