韓國非洲豬瘟疫情自2019年爆發以來，2025年9月14於京畿道漣川郡養豬場發現今年的第五起非洲豬瘟疫情，便依相關程序撲殺該養豬場飼養的847頭豬，並於9月15日將韓國全國危機警報等級調整至最高等級的「嚴重」。

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韓式烤五花肉搭配泡菜及蔬菜加點醬料或蒜頭包成一口菜包肉，再喝一口韓國燒酒，是韓劇及韓國綜藝中常見的橋段，高達69.5%的韓國人每週至少食用一次豬肉，可見韓國人民對於豬五花肉的喜愛。

此篇文獻提出了一個基於深度神經網路整合（DNNE）框架，利用超音波設備，根據測量的豬肉胴體特徵資訊來預測消費者對口味和外觀的偏好。前面提到的特徵分為七個：商品肉重、瘦肉重、瘦肉率、皮下脂肪重、皮下脂肪率、肌間脂肪重和五花肉的肌肉間脂肪率。咀嚼豬肉時，脂肪會刺激唾液分泌，肌間脂肪含量超過 20% 的豬肉加熱過程中水分蒸發較少，多汁且口感柔軟。因此，肌間脂肪是比其他因素更能影響消費者口味和決策過程的重要指標。

圖一、根據五花肉肌間脂肪比例對豬肉進行分類。（a）–（f）根據肌間脂肪比例繪製的豬肉代表性圖片

表一、口味和外觀偏好預測性能比較

表二、每個模型的實際和預測偏好分數t檢定結果

研究人員比較研究中提出的DNNE模型跟多種模型的平均絕對誤差 (MAE)、均方誤差 (MSE)、均方根誤差 (RMSE) 和平均絕對百分比誤差 (MAPE)。最後使用t檢定比較口味和外觀模型的實際和預測偏好分數。

結果顯示，基於深度學習的模型比其他機器學習方法具有更優的性能，但風味模型的預測表現與梯度提升模型有些許不同。顯然用數字表達個別消費者的口味偏好是困難的，因為消費者的體重及月經週期的賀爾蒙變化都是影響因素，個人口味會隨著時間及情況而變化。從視覺上知道韓國人喜歡食用高脂肪豬肉和中等脂肪豬肉。

研究人員原本預期假如此框架能夠預測偏好分數，將有助於公司制定行銷策略，風味評分高的豬肉可以送到餐廳，外觀評分高的豬肉可以送到市場。

參考文獻：
Ko, E., Jeong, K., Oh, H., Park, Y., Choi, J., & Lee, E. (2023). A deep learning-based framework for predicting pork preference. Current Research in Food Science, 6, 100495. https://doi.org/10.1016/j.crfs.2023.100495