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초록
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식중독의 원인이 될 수 있는 가능성이 있는 식품을 잠재적 위해식품이라 하며 이 식품들의 섭취행태가 정확이 파악되어야 정확한 미생물 위해평가를 할 수 있다. 본 연구는 50가지 잠재적 위해식품을 선정하고 대한민국의 성인을 대상으로 잠재적 위해식품의 섭취 실태를 조사하기 위해 전국의 성인 남녀 1,000명을 5월과 8월에 나누어 설문조사를 하였다. 월 1회 이상 섭취하는 빈도를 보았을 때 쌈야채는 소비자의 91.3%가 월 1회 이상 자주 섭취하는 것으로 가장 높게 나타났으며 데친 나물류는 72.3%, 닭튀김은 68.1%였으며 그 뒤로 파채(67.9%), 맛살/어묵(67.3%), 부추(65.3%), 삼각김밥(62.5%), 계란지단/찜(62.4%), 샐러드(59.8%), 오징어/문어(58.7%) 순으로 나타났다. 소비자의 위험인식도가 가장 높은 식품은 조개로 4.36점으로 조사되었으며 홍합(4.35점), 생굴(4.30점), 육회(4.29점), 생선회(4.27점), 해삼/멍게(4.19점), 꼬막(4.16점), 참치회(4.10점), 초밥(4.08점), 날치알(3.95점)의 순서로 나타나 수산물 및 수산가공품의 비율이 높게 나타났으며 이들의 위험인식도는 5월보다 8월이 더 높게 나타나 기온이 올라감에 따라 소비자들의 위험 인식도가 증가함을 볼 수 있다. 반면에 소비자는 위험하다고 생각하지 않는 식품으로는 부추가 1.93점으로 가장 낮게 나타났으며 쌈야채(2.00점), 파채(2.02점), 새싹채소/무순(2.12점), 생식/선식(2.40점), 샐러드(2.40점), 데친나물류(2.47점), 오징어채/포류(2.54점), 조미쥐포류(2.59점), 육포(2.63점) 순으로 나타났으며 미생물의 오염도가 높음에도 불구하고 위험 인식도가 낮아 이들 식품의 위험성에 대한 교육이 필요한 것으로 나타났다. 잠재적 위해식품의 섭취실태조사는 식중독의 원인이 될 수 있는 식품의 위해도 분석 시 기초자료가 될 수 있으며 소비자들의 위험 인식 수준에 대해 지각하고 식중독 예방교육의 방향을 제시해 줄 수 있다.

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This study investigated the frequency, amount and consumption patterns of 50 potentially hazardous foods (PHF) along with consumers' risk perceptions towards PHF in Korea. A quantitative survey was performed from May through August by trained interviewers, surveying 1,000 adults aged over 18 who wer...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 잠재적 위해식품이 병원성 식중독균에 오염되어 적절한 미생물 증식조건에 노출이 되면 식중독 사고를 일으킬 수 있으므로 그 관리가 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 국민의 식생활에서 주요 식중독의 원인이될 수 있는 잠재적 위해식품 50품목을 선정하여 50품목에 대한 섭취량 및 섭취 패턴 조사연구를 실시하여 미생물 위해평가시 노출평가를 위한 중요한 데이터 베이스를 구축하고자 하였다.
  • 식중독의 원인이 될 수 있는 가능성이 있는 식품을 잠재적 위해식품이라 하며 이 식품들의 섭취행태가 정확이 파악되어야 정확한 미생물 위해평가를 할 수 있다. 본 연구는 50가지 잠재적 위해 식품을 선정하고 대한민국의 성인을 대상으로 잠재적 위해 식품의 섭취 실태를 조사하기 위해 전국의 성인 남녀 1,000명을 5월과 8월에 나누어 설문조사를 하였다. 월 1회 이상 섭취하는 빈도를 보았을 때 쌈야채는 소비자의 91.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
식품안전 관리가 매우 중요한 이유는? 국민의 공중보건 확보차원에서 식중독을 포함한 식품으로 인한 사고를 예방하기 위해 식품안전 관리는 매우 중요하다. 식품 안전 관리 시스템이 잘 구축된 미국에서도 매년 약 480만명 정도의 세균성 식중독 환자가 발생하고 있으며 이 중 3,000명 정도가 사망하고 있고 주요 식중독균에 의해 발생한 식중독으로 연간 56-94억 달러의 비용이 소요되는 것으로 추정하고 있다(1).
본 연구에서는 우리나라 국민의 식생활에서 주요 식중독의 원인이될 수 있는 잠재적 위해식품 50품목을 선정하여 50품목에 대한 섭취량 및 섭취 패턴 조사연구를 실시하여 미생물 위해평가 시 노출평가를 위한 중요한 데이터 베이스를 구축하고자 한 이유는? 육류 및 식육 가공제품, 해산물, 유제품, 절단된 과일 및 야채와 같이 주로 단백질과 탄수화물이 주된 구성성분이며 식품의 내적인 요소(Intrinsic factor)인 pH와 Aw 등이 미생물 성장에 적당하여 온도 및 시간관리가 필요한 식품을 잠재적 위해식품(potentially hazardous food)이라 한다(12). 잠재적 위해식품이 병원성 식중독균에 오염되어 적절한 미생물 증식조건에 노출이 되면 식중독 사고를 일으킬 수 있으므로 그 관리가 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 국민의 식생활에서 주요 식중독의 원인이될 수 있는 잠재적 위해식품 50품목을 선정하여 50품목에 대한 섭취량 및 섭취 패턴 조사연구를 실시하여 미생물 위해평가시 노출평가를 위한 중요한 데이터 베이스를 구축하고자 하였다.
미생물 위해평가 시 미생물의 특징은? 미생물 위해평가 시 미생물은 숙주의 면역체계에 따라 독성반응이 달리 나타날 수 있고 균체마다 병원력(virulence)과 내성 (resistance)이 다르기 때문에 대상 식품별, 대상 집단별로 위해평가가 별개로 수행되어야 한다. 또한 식품을 대상으로 한 식중독의 경우에는 식중독균이 식품 중에 균질하게 분포하지 않기 때문에 일반화하기 어려운 점이 있고 또한 식중독 발생이 무작위 적으로 나타나는 불확실성(uncertainty)을 가지고 있기 때문에 확률 통계학적 개념이 정량적 미생물 위해평가 시 사용되고 있다 (5).
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참고문헌 (38)

  1. Scallan E. Foodborne illness acquired in the United States-major pathogen. Emerg. Infect. Dis. 7: 7-15 (2011) 

  2. Kim HJ. Application of predictive microbiology in food safety. Bull. Food Technol. 22: 339-348 (2009) 

  3. Lee SH. Quantitative microbial risk assessment. Safe Food. 6: 13- 16 (2011) 

  4. Oh DH, Rahman SME, Kim JM, Bahk GJ. The statistics probability analysis of pork-cutting processing condition for microbial risk assessment. J. Fd. Hyg. Safety 24: 63-68 (2009) 

  5. Yoon YH. Principal theory and application of predictive microbiology. Food Sci. Indus. 43: 70-74 (2010) 

  6. Leila MB, Barbara JP. Food consumption data in microbiological risk assessment. J. Food Protect. 67: 1972-1976 (2004) 

  7. Eileen A, Joseph VR, Jonathan IL, Lauren Z, Thomas AB. Science and decisions: Advancing risk assessment. Risk Anal. 30: 1028-1036 (2010) 

  8. Kim HM, Choi SK, Shin SA, Lee KY, Sin SH, Lee JW, Yu SH, Nam HS, Kim MG, Joung HJ. Validation study of dietary questionnaire for assessing exposure to food-borne hazards. Korean J. Nutr. 44: 171-180 (2011) 

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  10. Park HK. Study on extension of dietary exposure assessment system: On dietary intake database and food & nutrient content database. Annual report of KFDA, Korea Food & Drug Administration, Seoul, Korea. pp. 1-4 (2009) 

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  12. USDA. Food Code 2005. Available from: http://www.fda.gov/Food/FoodSafety/RetailFoodProtection/FoodCode/FoodCode2005/ ucm124080.htm. Accessed Dec. 27, 2011. 

  13. Kang ST. Development of risk profile in food. Annual report of KFDA, Korea Food & Drug Administration, Seoul, Korea. pp. 51-64 (2009) 

  14. Kang ST. Development of risk profile for 200 popular foods. Annual report of KFDA, Korea Food & Drug Administration, Seoul, Korea. pp. 36-68 (2009) 

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  16. Lee YN. Development of food and nutrient database: Food portion/ weight database. Annual report of KHIDI, Korea Health Industry Development Institute, Seoul, Korea. pp. 63-167 (2007) 

  17. KFDA. Available from: http://www.kfda.go.kr/index.kfda?mid92 &seq6083&cmdv. Accessed Dec. 31, 2012. 

  18. RDA. Available from: http://koreanfood.rda.go.kr/fct/FctcustTbl.aspx. Accessed June. 12, 2012. 

  19. Joung MS, Im KH. A study on analysis of live fish demand structure. Korea Maritime Institution, Seoul, Korea. pp. 40-44 (2003) 

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  21. Jung MS. Study on the risk management for risk reduction of Staphylococcus aureus in ready-to-eat foods. Annual report of KFDA, Korea Food & Drug Administration, Seoul, Korea. pp. 43-51 (2007) 

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  37. Moon SY, Chang TE, Woo GJ, Shin IS. Development of predictive growth model of Vibrio parahaemolyticus using mathematical quantitative model. Korean J. Food Sci. Technol. 36: 349-354 (2004) 

  38. Korea Meteorological Administration. Available from: http://www.kma.go.kr/weather/climate/extreme_yearly.jsp?typetemp-max& year2011&x12&y10. Accessed Jan. 31, 2012. 

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