Ⅰ. 서론
한우는 우리 한국 사회의 오랜 기간동안 맥을 이어온 중요한 문화적 요소이다. 단순한 음식 문화로서의미를 떠나서 한국 사회의 뿌리라고 할 수 있는 농업과 꾸준하게 상생되어 온 한국의 뿌리라고 할 수 있다[1]. 오랜 기간 동안 한우는 한국을 대표하는 식재로로서 우수한 제품을 제공하고 있다. 특히, 농기계 보급 확대와 국민 경제 성장에 따라 고품질의 소고기 공급원으로 역할이 변모 되었다. 한우 가공 산업은 다른 육가공 발골 작업과는 다르게 발골 기술의 세밀함이 매우 중요시 되는 작업이다. 전통적으로 발골 작업은 축산 분야에서는 문화적으로 오랜 기간 동안 저평가 되고 저속하게 인식되어 왔다. 그래서 사람들에게 좋지 못한 직업군으로 여겨졌으나 발골 작업의 다양한 형태에 따라 고기 맛이 달라지고 고급 요리의 일부 과정으로 필수적인 작업으로 인정되면서 재 평가 되고 있다. 특히, 무거운 고기를 다루다 보니 현대에서는 최신 기술로서 로봇을 이용한 스마트 발골 공장 등이 생겨나게 되었다[2,4].
발골 작업에 따라 100가지 맛을 낸다라는 말이 있듯이 한우 발골 작업은 다른 유가공과 달리 고도의 발골 기술을 필요로 한다. 그리고, 발골 작업을 위한 작업 환경 또한 매우 중요하다. 고기의 상태를 유지하기 위한 저온 상태, 안전을 위한 보호 장비 착용, 100Kg이 넘는 거대한 고기 육을 다루어야 하는 힘들고 열악한 환경을 제공한다[3]. 이 때문에 높은 임금에도 불구하고 발골 작업자의 인력은 해마다 줄고 있는 상황이고 외국인들을 대상으로 이루어지고 있는 상태이다. 따라서 발골 작업의 교육이 무엇 보다 중요하지만 재료가 워낙 고가이므로 실습을 자유롭게 할 수 있는 상황이 아니다.
본 연구에서는 이러한 이유로 가상 현실 환경에서 실제 한우 발골 작업을 실제와 거의 유사한 작업이 이루어질 수 있는 플랫폼을 제안한다. 가상 환경에서 육 가공의 발골 작업을 구현하기 위해서는 다양한 응용 기술이 필요하다. 고기 육의 3D 모델링, 신선함을 위한 재질, 고기 절단과 휘어짐, 상호 작용 그리고 햅틱 등 수 많은 기술이 필요하겠지만, 현재 나와 있는 최고의 플랫폼 기반에서 구현한다는 점을 고려해서 개발 내용을 제안한다.
Ⅱ. 관련 연구
1. 한우 가공 작업 환경
한우 발골 작업의 근무 환경은 몇가지 어려운 환경에서 작업을 해야 함을 고려해야 한다. 우선 자동화가 아닌 전 작업의 공정이 수동으로 이루어져야 한다. 즉, 수작업의 발골 작업이 고기의 맛과 직결될 수 있기 때문에 부분 공정이 자동으로 이루어 진다 하더라도 전체 공정은 일반적으로 수동 작업이라고 할 수 있다. 따라서 4분할 도체의 무게가 무거운 점을 고려한다면 발골 작업자는 힘을 쓸 수 있는 젊은 층 대상으로 작업이 이루어져야 한다. 두 번째로 한우 발골 작업은 저온 작업 환경이라는 점이다. 고기의 신선함을 유지하기 위해서는 저온 환경에서 장시간 작업을 유지해야 한다는 점이다. 이는 작업의 집중도를 매우 필요하고 장시간 작업이 이루어질 경우 필로감이 급격히 늘어난다는 점을 고려 해야 한다. 소 지육의 4분할 도체의 무게는 110Kg 내외이기 때문에 무거운 무게를 감당하면서 작업을 진행해야 한다. 또한 동물에서 발생되는 세균등으로 오염된 칼날이 작업자의 실수로 인체를 해 할 경우 큰 부상으로 이어질 매우 위험한 사고가 발생할 수 있기 때문에 안전에 대한 중요도는 매우 높다고 할 수 있다. 안전을 위해 무거운 쇠사슬로 장식된 보호 장비를 착용할 경우 작업의 진행 속도는 매우 느리다고 할 수 있다. 이러한 한우 발골 작업의 열악한 작업 환경으로 인해 국내 근로자들의 인력이 매우 부족한 상황이고 교육 시스템이 부족하여 한우 발골 작업의 맥이 끊겨질 위기에 처한 상황이다. 그림1은 한우 발골 작업의 한 예를 보여주고 있다. 그림에서 보는 바와 같이 4분할 도체중 한 개를 발골 하고 있는 모습을 보여준다. 작업자의 모든 육체를 활용하여 작업을 하는 것을 알 수 있다.
그림 1. 한우 발골 작업
Fig. 1. Applied technology for deboning Korean beef
이렇듯 한우 발골 작업 환경은 고기의 육질의 맛을 유지하면서 반자동 상태에서 작업을 해야 하는 매우 어렵고, 이렇다 할 자동화 된 해결책이 있다라고 할 수 없는 분야이다. 본 논문에서는 점점 줄어 들고 있는 한우 발골 인력 부족을 위해 가상 현실 시스템을 개발하여 한우 발골 작업의 교육을 통해 발골 작업 인력을 양성하기 위한 확대에 도움을 주고자 한다.
2. 한우 발골 부분
한우 발골 작업 총 39부위의 발골 작업이 이루어져야 한다[5].
그림2은 한우 발골 작업을 위한 대분할 영역을 나타낸 그림이다. 표1은 대분할에 따른 소분할 한우 부위별 명칭을 나타낸 것이다. 가상 현실 콘텐츠 개발은 대분할 작업 및 소분할 작업 모두 합하여 총 39부위 발골 작업을 구현하도록 한다. 개발 난위도로 따지면 뺘 부분이 있는 대분할 쪽이 상당히 난위도가 높다라고 할 수 있다. 뼈로부터 부분육을 골라낸 소분할 작업에서는 상대적으로 절단 작업이 쉽게 진행 될 수 있다.
그림 2. 국내 한우 분할 방법
Fig. 2. How to divide domestic Korean beef
표 1. 한우 부분별 명칭
Table 1. Names of Korean beef parts
3. 국내외 스마트 발골 기술
전세계적으로 가축 발골 가공 작업은 국내를 제외하고 정교한 작업을 진행하지 않는다. ①미국 조지아대에서는 로봇 팔을 활용하여 닭 발골 작업을 정교하게 수행할 수 있는 연구가 진행되고 있다. 그림3에서와 같이 로봇을 이용한 자동화된 스마트 발골 시스템의 경우로서 ②덴마크를 들 수 있으며, 국내의 경우 ③로보스와 ④도드림 회사에서 적극적으로 활용하고 있다고 볼 수 있다[2]. 도드림 같은 기업은 국내 최초로 로봇을 활용한 돈육 발골(2분 분할) 시스템 및 대규모 공장을 건립하여 운영하고 있다. 그러나 이와 같은 자동화 시스템도 돼지육에 한정된 것이고 2분 도법 정도 진행된다고 볼 수 있다. 즉, 한우같은 39 부위 전 공정을 발골할 수 있는 자동화된 시스템은 전무한 상태이며 아직까지 전 작업을 수동에 의존한 가공작업이 이루어지고 있다. 이는 그만큼 발골 작업이 정교하기 때문에 기술적으로 해결하기 어려운 상황이라고 할 수 있다.
그림 3. 로봇을 활용한 국내외 발골 사례
Fig. 3. Domestic and international cases of bone fracture using robots
Ⅲ. VR한우 발골 응용 기술
1. 한우 발골 VR 응용 기술 개요
한우 발골 작업을 VR 콘텐츠로 개발할 시 몇 가지 개발 이슈를 고려해야 한다. 표2는 가상환경에서의 발골 작업을 콘텐츠로 개발할 시 필요한 대략적인 응용기술을 정리한 것이다. 이밖에 많은 부분을 고려해야 하겠지만 현재 나와 있는 VR 플랫폼을 기준으로 설정한 것이다.
표 2. 한우 발골 작업을 위한 응용 기술
Table 2. Applied technology for deboning Korean beef
2. 구현 방법
그림4는 본 연구에서 개발한 VR 콘텐츠 개발 중 3D 메시 절단을 위한 전과정에 대한 고정 프로세스 단계를 설명한 그림이다.
그림 4. 3D 발골 작업을 위한 메시 절단 과정
Fig. 4. Mesh cutting process for 3D deboning work
가. 3D 모델링 작업
그림 5는 4K 영상 촬영으로부터 3D 모델링 작업을 형상화 것이다. 위아래 좌우 360도 회전이 가능하며, 사실적인 표현을 위해 60만개 이상의 폴리건을 사용하였으며, 소 분할된 작은 부분육은 최소 20만개 이상의 폴리건을 사용하였다.
그림 5. 한우 4분 도체 하체 부위 3D 모델링
Fig. 5. 3D model of 4-segments of korean beer lower body
나. 메시 시뮬레이션 표현
고기 절단 표현 기술은 매우 중요한 연구 부분이다. 가상 환경에서 고기 절단 공정은 고기 절단, 지방제거, 고기 늘어짐, 고기 당기기, 칼의 동선, 칼의 각도, 안전 교육, 발골자의 몸의 자세등이 복합적으로 고려되어야 하는 개발 사항이다[6,7]. 이중 가상 발골 작업에 있어서 가장 핵심 기술은 고기 절단과 휘어짐을 어떻게 시각화로 표현하는 가가 매우 중요하다. 폴리곤 수가 많아지면 많을수록 계산량이 많아지고, 고기 3D 모델링은 텍스처가 비슷해서 모델링의 퀄리티를 높이는 작업이 쉽지 않다.
가상 발골작업시 메시 절단 알고리즘과 가상 발골 작업시 메시 휘어짐 알고리즘 개발 방법은 기존에 비슷한 방법이 소개되고 있으며 유사한 애셋들도 배포되고 있다. 그러나 일반적인 메시 컷팅 작업을 발골 작업에 적용시킬 수 없는 이유는 추운 환경에 한우는 얼어있는 상태이기 때문에 절단했을 때 물리 엔진을 활용해서 저절로 휘어지게 할 수 없다. 훈련자가 힘으로 어느정도 눌러주어야만 하는 작업 공정이 필요하다. 본 연구에서는 실감 표현을 위해 옮기기, 흔들림, 휘어짐에 대한 3가지 시뮬레이션을 구현하였다[8,9,10].
그림6은 발골 작업 중 옮기기 작업을 위한 메시 시뮬레이션을 나타낸 그림이다. 표3은 메시의 흔들림을 표현한 것이다. 신선식품인 고기는 딱딱한 고체와는 달리 유연한 물체임을 감안해야 한다. 분리된 정육을 힘을 주는 방향으로 수축과 팽창으로 떨림을 묘사해야 한다[11].
그림 6. 발골 작업(옮기기)을 위한 시뮬레이션
Fig. 6. Simulation for deboning (transfer) work
표 3. 메쉬의 흔들림 표현
Table 3. Expression of shaking in Mesh
두꺼운 생고기는 마치 두꺼운 고무재질이 휘는것과 같이유사한 변형 특성을 가져야 한다. 한 쪽은 지육에 붙어있고 다른 한쪽은 발골되어 휘어지는 상황을 적용해야 한다. 탄성의 정도를 조절하여 미소한 휘어짐, 많이 휘어짐, 말림 등을 연출해야 한다.
표 4. 메쉬의 휘어짐 표현
Table 4. Expression of bending in Mesh
Ⅳ. 실험 및 결과
본 연구에서는 한우 고기의 발골 공정을 실제 가상환경에서 시뮬레이션하였다. 앞에서 제안한 메시 시뮬레이션 응용 기술을 기반으로 실제 한우 모델링에 적용하여 원활한 발골 작업이 이우러지는가에 대한 실험이다.
표5는 메시 절단을 위한 일련의 과정을 시험하였다. (a)분할 선을 나타내는 가이드 선이다. (b)는 칼과 분할선과의 충돌 검사를 통해 벌어짐을 표현하며 (c)는 칼날의 깊이에 따라 더욱 벌어짐을 나타낸 것이다.
표 5. 한우 모델링을 가지고 메쉬 절단 작업
Table 5. Mesh Cutting using Korean beerf modeling
표6은 옮기기, 회전등의 작업을 통한 발골 공정 작업을 테스트한 결과이다. (d)는 최초 절단 안내선을 절단 시 5cm 깊이로 절단되는 상황을 나타낸 것이다. 이후 절단선 주변으로 벌어지는 상황을 묘사하고 지육의 내부 단면을 드러나게 하였다. (e) 지육을 돌려서 반대면의 절단 안내선을 절단할 때 앞서 절단된 면과 닿아 완전 절단되는 상황을 나타낸 것이다. (f) 완전 절단된 상황을 묘사하고 있다.
표 6. 한우 발골 작업의 완전 분리 표현
Table 6. Expression of complete seperation of Korean beef deboning work
Ⅴ. 결론
한우 발골 공정 작업은 국내 농축산 분야의 전통의 맥을 잇는 매우 의미있는 산업 분야이며 K-푸드와 연계해서 발골 기술을 해외에 전파할 수 있는 핵심 기술이다. 그러나, 가축 도륙이라는 저속한 문화적 인식으로 인해 저평가 되어 오고 있다. 또한, 열악한 근무 환경으로 인해 점점 발골 기술자들이 줄어들어 그 맥을 이어가기가 어려운 상황이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 가상 현실 기반에서 한우 발골 공정을 시뮬레이션하여 간접적인 체험을 함으로서 교육 인력을 양성할 수 있는 가상현실 플랫폼을 제안한다.
가상 현실 기반의 한우 발골 공정 작업 플랫폼은 다양한 측면에서 고려해야 할 점이 많다. 본 논문에서는 이러한 공정 작업에 필요한 응용기술이 무엇인지에 대해 다루었으며 또한 구현 방법은 무엇인지에 대해 논하였다. 특히, 공정 작업의 핵심인 모델링, 절단, 메시의 유동적 표현 방법등에 대해 자세하게 다루었다.
향후 연구로서는 가상 공간에서 실 로봇과 연계해서 로봇을 이용한 발골 작업이 어떻게 이루어지는지에 대해 연구할 계획이다.
References
- Sungil Han, Boknam Ko, Youngtai Kwak, "Step-by-Step Development Strategies of Korean Beef Brand Business", Vol.34, No.2, pp.444-455. 2018. UCI:1410-ECN-0102-2018-500-000065643 1410-ECN-0102-2018-500-000065643
- Haein Yong, Taekyung Kim, Jiyoon Cha, Mincheol Kang, Miran Kim, Yunsang Choi, "Smart Robotization Strategy for Food Science of Animal Resources", Korean Society for Food Science of Animal Resources, Vol.10, No.2, pp.53-67, 2021
- Geunho Kang, Jinyeun Jeong, Shawkat Ali, Sangho Kim, Beonggui Jang, Heeseol Kang, Duksu Lee, Snagjin Lee, Guboo Park, Seontea Joo, "Effect of Boning Time and Storage Temperature on Meat Qualify of Duck Breast", Food Science of Animal Resources, Vol.26, No.1, pp.43-48, 2006
- "2022 Food tech technology development trends and commercialization strategies in the global food and restaurant industry", DACO intelligence, 2022.
- Hakyoun Kim, Kyewoong Kim, Shinyoung Park, SolHee Lee, Gyumin Kang, "Research on segmentation and utiliztion by area", ISBN(978-89-93453-62-1), 2021.
- Juntae Kim, Yunkil Kim, Hyounwook Kim, Byoungkwan Cho, "Trend Analysis of Research and Technique of Data-Driven Smart Slaughterhouse", Korean Society for Agricultural Machinery, Vol.27, No.2, pp.280-281, 2022. UCI:1410-ECN-0102-2023-500-000900351 10-ECN-0102-2023-500-000900351
- Yeonchool Park, Sejoon Park, Yongjoon Lee, "Pose Estimation of Free-form Object and Cutting Path Tracking for Butcher Robot", Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol.23, No.1, pp.847-857, 2022. DOI:https://doi.org/10.5762/KAIS.2022.23.1.847
- John C. Hart, "Perlin noise pixel shaders", ACM, SIGGRAPH, pp.87-94, Aug. 2001. DOI:https://doi.org/10.1145/383507.383531
- Edward Luke, Eric Collins, Eric Blades, "A fast mesh deformation method using explicit interpolation", Journal of Computational Physics, Vol.231, No.2, pp.586-601, 2012. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jcp.2011.09.021
- Gang Wang, Xin Chen, Zhikan Liu, "Mesh deformation on 3D complex configurations using multistep radial basis functions interpolation", Vol.31, No.4, CSAA, pp.660-671, 2018. DOI:https://doi.org/10.1016/j.cja.2018.01.028
- Seon-Jong Kim, Joo-Man Kim, "Decomposition based on Object of Convex Shapes Using Poisson Equation", JIIBC, Vol.14, No.5, pp.137-144, 2014. DOI:https://doi.org/10.7236/JIIBC.2014.14.5.137