“한입이 빠를수록 살이 찐다?”… AI가 밝혀낸 어린이 식습관의 비밀

먹는 속도 빠를수록 과식·비만 위험↑

식사 속도가 빠를수록 비만 위험이 커지는 것으로 나타났다. 게티이미지뱅크

음식을 빨리 먹는 습관이 비만 위험을 높인다는 사실은 잘 알려져 있다. 미국 연구진이 어린이의 ‘먹는 속도’를 인공지능(AI)으로 자동 분석하는 기술을 개발해, 비만 예방에 새로운 가능성을 제시했다.

미국 펜실베이니아주립대(Penn State)의 캐슬린 켈러(Kathleen Keller) 교수 연구팀은 17일 국제학술지 영양학 프론티어스(Frontiers in Nutrition)에 실린 논문에서, 어린이 식사 영상을 분석해 음식 섭취 속도를 측정하는 AI 시스템 ‘바이트트랙(ByteTrack)’을 소개했다.

연구팀에 따르면 바이트트랙은 어린이의 얼굴 인식 정도에 따라 사람이 수동으로 분석한 결과와 비교했을 때 70~97%의 정확도를 보였다. 연구진은 “이 시스템은 연구자뿐 아니라 부모와 보건 전문가가 아이의 식습관을 점검하고, 비만 위험을 조기에 파악하는 데 도움을 줄 수 있다”고 설명했다.

켈러 교수는 “음식을 빨리 먹으면 위가 포만 신호를 제때 보내지 못해 과식을 유발할 수 있다”며 “이런 행동이 반복되면 비만 위험이 커진다”고 경고했다.

기존의 어린이 식습관 연구는 대부분 실험실에서 연구자가 직접 영상을 보고 ‘몇 번에 걸쳐 음식이 입에 들어가는지’를 일일이 세는 방식이었다. 연구팀은 이런 한계를 해결하기 위해 7~9세 어린이 94명의 식사 영상을 분석하고, 심층학습(Deep Learning) 모델로 1440분 분량의 데이터를 학습시켰다. 이후 별도의 51개 영상을 대상으로 검증한 결과, AI가 실제 연구자와 유사한 수준의 분석 정확도를 보여줬다.

논문 제1저자인 야샤스위니 바트(Yashasvini Bhatt) 연구원은 “얼굴이 부분적으로 가려지거나 아이가 장난을 칠 때 정확도가 떨어지긴 했지만, 추가 학습을 통해 음식 섭취 행동만 정확히 구분할 수 있을 것”이라고 말했다.

그는 또 “궁극적으로는 현실 환경에서도 작동하는 AI를 개발해, 아이가 너무 빨리 먹을 때 ‘천천히 먹으라’고 알려주는 스마트폰 앱으로 발전시키는 것이 목표”라고 덧붙였다.