'덜 단 초콜릿'·'덜 짠 찌개' 표시 가능해진다

식약처, 나트륨·당류 저감 표시 지속 확대

 식품의약품안전처는 나트륨·당류 저감 표시 대상으로 빵류, 초콜릿류 등을 추가하는 '나트륨·당류 저감 표시기준' 일부 개정안을 행정 예고했다.

 이는 나트륨·당류 저감 제품 생산을 확대하고 '덜 짠', '덜 단' 제품을 선호하는 소비자 선택권을 보장하기 위한 조치다.

 27일 개정안에 따르면 시중에 유통 중인 제품의 평균값 대비 10% 또는 자사 유사 제품 대비 25% 이상 나트륨·당류의 함량을 줄인 빵류, 어육소시지, 식육 추출가공품, 초콜릿 등에도 '덜 짠', '당류 줄인' 등 표시를 할 수 있다.

 식약처는 "나트륨 및 당류 저감 제품의 생산과 유통을 활성화해 소비자의 건강한 식품 선택권 확대에 도움이 될 것"이라고 기대했다.


의료.병원,한방

더보기

학회.학술.건강

더보기

메디칼산업

더보기
생기원, 근로자의 작업 영상 통해 근육 피로도 예측하는 AI 개발
한국생산기술연구원은 근로자의 작업 영상을 분석해 근육 부하를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 3일 밝혔다. 산업 현장에서 반복적인 동작과 무거운 하중을 다루는 작업은 작업자의 근육 피로와 근골격계 질환 위험을 높인다. 근육 부하를 측정해 피로가 쌓이는 것을 막기 위한 기술이 요구되지만 기존 근전도 센서는 장시간 착용하기 불편하고 땀 배출 등 문제로 현장에서 활용하기 어려웠다. 생기원 태현철 수석연구원 연구팀은 작업 영상을 분석해 최대 근력 대비 현재 사용 비율을 계산할 수 있는 '영상 기반 근활성도 추정 시스템'을 개발했다. 우선 작업자의 주요 근육 부위에 근전도 센서를 부착한 뒤 집기·운반·들기 등 산업현장에서 빈번하게 수행되는 5가지 대표 동작을 반복 수행하는 실험을 진행했다. 이를 영상으로 촬영한 뒤 영상 속 인체 움직임을 3차원 뼈대 데이터로 변환, 영상 기반 근전도 추정을 위한 학습 데이터를 확보했다. 연구팀은 영상에서 추출한 시각 정보와 3차원 뼈대 움직임, 피험자의 신체 특성을 동시에 학습시켜 사람의 신체 특성과 작업 조건에 따른 근육 부하 차이까지 정밀하게 분석할 수 있는 AI 모델 을 개발했다. 작업 동작이 시간에 따라 변하