Abstract
There were the attempts to prevent the spread of harmful materials of the agri-food through the record tracking of the products with the bar code, the partial information tracking of the agri-food storage and the delivery vehicle, or the control of the temperature by intuition. However, there were many problems in the attempts because of the insufficient information, the information distortion and the independent information network of each distribution company. As a result, it is difficult to prevent the spread over the life-cycle of the agri-food using the attempts. To solve the problems, we propose the mechanism mainly to do context awareness, predict, and track the harmful materials of agri-food using big data processing.
단순 바코드 또는 포장 내용물 단위의 이력추적, 농 식품의 저장 창고나 배송차량의 일부 정보 추적, 직감에 의한 원격 환경 조정 등을 통해 농 식품의 위해인자를 차단하려는 노력들이 있었다. 그러나 이러한 시도는 선택적인 정보수집 및 불충분한 정보량, 현실과 수집 시점 간 시간차에 따른 정보 왜곡의 문제점 및 각 유통 기업의 자체 독립적인 정보망으로 인하여 생산지로부터 소비자까지의 총체적인 위해인자 차단이 어렵다. 본 논문에서는 농 식품의 생산지뿐만 아니라 전주기상의 주요 유통 거점, 소비지까지 정형, 반 정형, 비정형의 다양하고 대규모의 농 식품 유통 정보를 이용하여, 위해인자 발생의 실시간 상황이나 예측, 추적을 통하여, 위해인자 파급 차단과 예방을 위한 농 식품의 위해인자 신속 관리 방법을 제안한다. 제안방법은 빅 데이터 클러스터 기반, 실시간으로 정보를 수집하고, 위해인자 상황인지, 위해인자 발생 예측, 위해인자 발생지 추적 분석을 통해 위해인자를 차단하고 파급을 예측하며, 그 결과를 가시화하여 신속하게 위해인자를 관리 할 수 있도록 한다.
