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어린이집에서 1년 동안 급식을 먹은 영유아들의 데이터를 분석한 결과 편식이 줄고 초기에 식사량이 적던 아이들이 더 많이 밥을 먹는 것으로 확인됐다. 누비랩의 냠냠키즈 AI 푸드스캐너를 활용한 조사 결과다.
AI 푸드테크 기업 누비랩은 함선옥 연세대 식품영양학과 교수팀과 함께 냠냠키즈 운영 과정에서 축적된 영유아 급식 데이터를 분석한 연구 결과를 15일 발표했다. 약 1년간 같은 아이들의 식사를 살펴본 결과 초기 섭취가 낮았던 아이들을 중심으로 섭취율이 높아지는 변화가 관찰됐다.
연구는 경남 창원 어린이집 12곳 영유아 170명의 음식기록 13만6517건을 대상으로 했다. 연구진은 같은 아동의 서비스 이용 초기와 약 1년 뒤 자료를 비교했다. 결과는 한국연구재단 등재 학술지 'Culinary Science & Hospitality Research' 32권 8호에 게재됐다.
초기 섭취 수준이 낮거나 중간이었던 집단에서 변화가 상대적으로 뚜렷했다. 특히 처음에 제공된 음식의 절반도 먹지 않았던 아이들은 1년 뒤 평균 섭취율이 8.8%포인트 높아졌다.
자료 수집에는 냠냠키즈 AI 푸드스캐너가 사용됐다. 식사 전후 식판 이미지를 분석해 음식별 제공량과 남은 양을 산출하고 섭취율을 계산하는 방식이다. 일상적인 급식 운영 중 쌓인 음식별 기록을 같은 아동의 장기 변화 분석에 활용했다.
기관은 이 자료로 반복적으로 섭취가 낮은 식품군과 메뉴를 파악하고 식단 구성이나 보호자 상담에 참고할 수 있다. 지자체도 사업 참여 기관 수와 만족도에 더해 실제 급식 섭취 양상을 살펴보며 보육·급식사업을 점검할 수 있다.
류제윤 누비랩 이사는 "그동안 영유아 급식에서 아이 한 명이 실제로 무엇을 얼마나 먹는지를 장기간 대규모로 확인하기는 어려웠다"며"이번 연구는 냠냠키즈 운영 과정에서 축적된 13만건 이상의 식사 기록으로 같은 아이들의 변화를 살펴봤다는 데 의미가 있고 특히 처음에 잘 먹지 않던 아이들의 섭취율이 높아지는 양상이 데이터로 관찰됐다"고 말했다.
이어 "이 데이터는 아이별 식생활 지원과 보호자 상담, 급식 운영 개선에 활용할 수 있는 기반이 된다"며 "더 많은 지역과 기관이 아이들의 식사를 데이터로 확인할 수 있도록 냠냠키즈 도입을 확대하고 연구 근거도 함께 넓혀 나가겠다"고 덧붙였다.
연구책임자인 함선옥 연세대 교수는 "영유아가 실제로 얼마나 먹는지를 장기간 추적하기 위해 직접 관찰, 실측, 회상조사 등 여러 방법이 활용돼 왔지만 표본과 관찰 기간을 함께 늘리는 데는 현실적인 어려움이 있었다"며 "이번 연구는 AI 푸드스캐너를 통해 13만건이 넘는 실제 급식 기록을 동일한 기준으로 확보하고 같은 영유아의 1년간 변화를 관찰했다는 점에서 영유아 식생활 연구의 방법론적 진전"이라고 설명했다.
아울러 "여러 지표에서 공통된 변화 방향이 확인된 만큼 실제 급식 데이터를 활용한 영유아 섭취 연구의 가능성을 충분히 보여줬다고 본다"고 덧붙였다.
연구팀은 이번 연구가 대조군을 두지 않은 관찰연구라는 점을 고려해 향후 대조군을 포함한 연구와 무게 측정법을 활용한 현장 검증, 다지역·다기관 확대 연구로 근거를 정교화할 계획이다. 누비랩도 이에 맞춰 냠냠키즈 도입 기관을 넓혀 데이터 기반을 확대한다.