식품 산업 품질 관리 머신러닝 활용
현대 식품 생산의 복잡성 증가는 품질 관리, 안전 모니터링 및 공정 최적화를 위한 첨단 솔루션의 필요성을 증대시키고 있습니다. 본 연구는 식품 산업의 품질 관리에 적용된 머신러닝(ML) 기술의 최신 발전 동향을 6가지 주요 영역(식품 품질, 결함 감지, 성분 최적화, 포장-센서, 공급망 추적성, 인더스트리 4.0 모델)에 걸쳐 체계적으로 검토합니다. PRISMA 기반 방법론을 활용하여 Scopus 데이터베이스에서 2005년부터 2025년까지 발표된 124편의 동료 심사 논문을 검색했으며, 사전 정의된 포함 및 제외 기준, 방법론적…