• 한국식품위생안전성학회지
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• 제29권4호
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• pp.299-304
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• 2014

본 연구는 정량적 미생물 위해평가(Quantitative microbial risk assessment: QMRA)에 절대적으로 필요하지만 국내의 경우 관련 정보 및 자료가 부족한 주요 식중독 원인 미생물에 대한 용량-반응모델(dose-response models) 관련 자료를 수집 정리하여 가장 적합한 용량-반응 모델을 분석 및 선정하였다. 1980년부터 2012년까지 식중독 발생과 관련이 있는 26종의 세균, 9종의 바이러스, 8종의 원생동물관련 용량-반응 모델 및 위해평가 자료들을 중심으로 국내 NDSL (National Digital Science Library), 국외 PubMed, ScienceDirect database에서 총 193개의 논문을 추출하여 정리하였다. 조사된 자료로부터 세균별, 바이러스별, 원생동물별 용량-반응 모델의 미생물 위해평가 활용여부를 확인하고, 위해평가에 활용된 모델들을 메타분석(meta-analysis)에서 사용되고 있는 Relative frequency (fi, 상대빈도 값)를 계산하여 가장 적정한 용량-반응 모델을 제시하였다. 주요 식중독 원인 미생물들인 Campylobacter jejuni, pathogenic E. coli O157:H7 (EHEC / EPEC / ETEC), Listeria monocytogenes, Salmonella spp., Shigella spp., Staphylococcus aureus, Vibrio parahaemolyticus, Vibrio cholera, Rota virus, Cryptosporidium pavum의 적정 용량-반응 모델은 beta-poisson (${\alpha}=0.15$, ${\beta}=7.59$, fi = 0.72), beta-poisson (${\alpha}=0.49$, ${\beta}=1.81{\times}10^5$, fi = 0.67) / beta-poisson (${\alpha}=0.22$, ${\beta}=8.70{\times}10^3$, fi = 0.40) / beta-poisson (${\alpha}=0.18$, ${\beta}=8.60{\times}10^7$, fi = 0.60), exponential ($r=1.18{\times}10^{-10}$, fi = 0.14), beta-poisson (${\alpha}=0.11$, ${\beta}=6,097$, fi = 0.09), beta-poisson (${\alpha}=0.21$, ${\beta}=1,120$, fi = 0.15), exponential ($r=7.64{\times}10^{-8}$, fi = 1.00), beta-poisson (${\alpha}=0.17$, ${\beta}=1.18{\times}10^5$, fi = 1.00), beta-poisson (${\alpha}=0.25$, ${\beta}=16.2$, fi = 0.57), exponential ($r=1.73{\times}10^{-2}$, fi = 1.00), and exponential ($r=1.73{\times}10^{-2}$, fi = 0.17)로 각각 선정하였다. 본 연구에서 제시된 용량-반응 모델들은 향후 국내 QMRA 관련 연구 및 진행에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국식품조리과학회지
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• 제21권3호
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• pp.290-300
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• 2005

본 연구에서는 우리나라 집단급식소를 HACCP 지정유무 및 급식 유형별로 분류하여 위생관리 실태를 평가하여 유형별 문제점을 파악하고 개선방안을 제시하였다. 평가내용은 총 105개 항목, 9개의 영역으로 개인위생, 식재료의 공급, 식품의 저장, 생식품과 조리된 식품의 분리취급, 배식, 세척과 소독, 쓰레기처리, 방충$\cdot$구서 대책, 시설$\cdot$설비 관리영역으로 구성되어 있다. 조사대상급식소는 급식유형에 따라 발생되는 문제점을 고려하기 위해 중$\cdot$고등학교급식소, 대학교급식소, 사업체급식소를 대상으로 이루어졌다. 본 연구의 결과를 하면 다음과 같다. 1. 서울, 경기, 경남지역의 집단급식소 20개소를 대상으로 이루어졌다. 중$\cdot$고등학교급식소 7곳과 대학교 급식소 4곳, 사업체 급식소 9곳을 대상으로 하였다. HACCP 지정급식소는 6곳으로 중 고등학교가 3곳, 사업체 3곳을 포함한다. 평균 중식수는 약 1,400식 정도의 규모이며, 평균 근무인원은 약 34명 정도로 나타났다. 조리원 1인당 맡고 있는 식수는 평균 103식 정도로 양호한 작업량을 보였다. 2. 전체 평균점수는 105점 만점에 72.3점을 보였고 평균 43.9항목$(65.5\%)$이 준수되었고 18.9항목$(30.0\%)$이 비준수로 집계되었다. HACCP 지정업체와 비지정업체간의 비교에서는 HACCP 지정업체가 모든 영역에서 비지정업체에 비해 위생관리가 잘 이루어지고 있었으며 특히 시설$\cdot$설비영역에서 많은 차이를 보였다. 3. 급식유형별 비교에서는 중$\cdot$고등학교급식소가 다른 급식유형에 비해 많은 영역이 잘 이루어지고 있었다. 특히 방충$\cdot$구서대책이나 세척과 소독, 생식품$\cdot$조리식품의 분리취급에서 위생적으로 관리되고 있었다. 반면 대학교 급식소는 위생관리가 제대로 수행되지 않는 유형으로 시급히 보완되어야 하겠다. 특히 대학교 급식소는 방충$\cdot$구서 대책, 쓰레기처리, 시설$\cdot$설비영역, 식재료영역의 이행 수준이 낮게 나타났다. 이상의 결과에서 급식소의 위생관리를 철저히 수행하기 위해서는 본 연구에서 사용된 위생관리 모니터링 도구를 이용하여 정기적으로 평가하는 동시에 그 결과를 종업원에게 알려주고, 교육$\cdot$훈련에 적극 활용하는 것이 필요하다. 집단급식소의 경우 인력의 유동이 심하고 시간제 조리원이 많아 교육의 효과를 보기 어려운 경우가 많지만 지속적인 교육과 조직문화 창달을 통해서 그 효과를 배가 시켜야 하겠다. 또한 식당 홀뿐 아니라 주방내의 작업환경의 개선을 통해서 좀 더 효율적으로 위생관리 될 수 있는 급식 시스템의 구축도 필요하겠다. 식중독예방을 위한 방안으로 본 연구에 사용된 것과 같은 체계적인 모니터링 도구를 활용한 지속적인 자가 진단과 개선 및 시정이 철저하게 이루어져야 할 것이다. 본 연구의 제한점은 훈련된 연구원이 직접 현장 점검하는 방법을 채택하여 경제적, 시간적 한계로 인해 샘플수가 적었다. 그러므로 우리나라 집단급식소의 수에 비해 적은 수의 급식소를 대상으로 하여 대표성이 다소 결여되었다. 따라서 우리나라 집단급식소의 위생관리 실태를 완전하게 파악하기 위해서는 더 많은 연구자들이 급식소의 위생관리 실태조사에 참여하고, 이를 데이터베이스화하여 객관적으로 평가하는 작업이 필요할 것으로 사료된다

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.69-76
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• 2013

세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.