$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

미생물학적 식품안전을 위한 기후변화 영향 식품 및 식중독 세균 우선순위 결정
Ranking Determination of Foods and Foodborne Pathogens for Impact of Climate Change on Microbiological Food Safety 원문보기

한국식품위생안전성학회지 = Journal of food hygiene and safety, v.28 no.1, 2013년, pp.36 - 40  

박경진 (군산대학교 식품영양학과) ,  하상도 (중앙대학교 식품공학과) ,  오덕환 (강원대학교 생명공학부 식품생명공학전공)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 기후변화와 관련하여 미생물학적 식품안전상 쉽게 영향 받을 수 있는 식품과 관련 식중독세균을 결정하는데 이용할 수 있는 Risk Ranger를 활용한 Excel spreadsheet 상의 모델을 개발하였고, 모델 입력값은 자료의 부족으로 전문가 설문을 통해 결정하였으며, 확률분포모델과 @RISK를 이용한 시뮬레이션을 통해 실제 국내 식품중 기후변화에 대한 민감할 것으로 예상되는 상위 5개 식품군과 이들 식품과 관련된 주요 식중독 원인균을 결정하였다. 추정결과, 상위 5종 식품과 관련 식중독 세균으로는 즉석섭취식 품류(RTE) (황색포도상구균, 살모넬라, 병원성대장균 O157:H7)가 가장 큰 영향을 받을 것으로 나타났으며, 다음이 떡류 및 빵류 (황색포도상구균, 바실러스 세레우스), 식육 및 알가공품 (살모넬라, 병원성대장균 O157:H7, 황색포도상구균), 두부류 또는 묵류 (바실러스 세레우스, 병원성대장균 O157:H7, 황색포도상구균)였으며, 마지막으로 어육가공품(황색포도상구균, 비브리오, 병원성대장균 O157:H7)의 순으로 나타났다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study was performed to determine the ranking foods and related foodborne pathogens for the impact of climate change, e.g., increasing temperature, on microbiological food safety. To do this, we developed an impact-ranking model comprising an Excel spreadsheet by using Risk Ranger. Because of a ...

주제어

참고문헌 (11)

  1. FAO: Climate change: Implications for food safety. Available from http://www.fao.org/ag/AGN/agns/files/HLC1_Climate_ Change_and_Food_Safety.pdf (2008). 

  2. Jacxsens, L., Luning, P.A., van der Vorst, J.G.A.J., Devlieghere, F., Leemans, R., Uyttendaele, M.: Simulation modelling and risk assessment as tools to identify the impact of climate change on microbiological food safety - the case study of fresh produce supply chain. Food Res. Int., 43, 1925-1935 (2010). 

  3. FAO/WHO: Joint FAO/WHO Imitative on Microbial Risk Assessment. IAFP 88th Annual meeting. Aug 7. Minneapolis, Minnesota, USA. (2001). 

  4. Ross, T., Sumner, J.: A simple, spreadsheet-based, food safety risk assessment tool. Int. J. Food Microbiol., 77, 39-53 (2002). 

  5. 보건복지부: 2007년 국민건강영양조사 (2010). 

  6. 박경진: 국내 주요 가공식품에 대한 위해순위 결정. 한국 식품위생안전성학회지, 24, 200-203 (2009). 

  7. Huss, H.H., Reilly, A., Ben Embarek, P.K.: Prevention and control of hazards in seafood. Food Control, 11, 149-156 (2000). 

  8. Sumner, J., Ross, T.: A semi-quantitative seafood safety risk assessment. Int. J. Food Microbiol., 77, 55-59 (2002). 

  9. Low, F., Lin, H-M, Gerrard, J.A., Cressey, P.J., Shaw, I.C.: Ranking the risk of pesticide dietary intake. Pest Manag. Sci., 60, 842-848 (2004). 

  10. Presi, P., Stark, K.D.C., Stephan, R., Breidenbach, E., Frey, J., Regula, G.: Risk scoring for setting priorities in a monitoring of antimicrobial resistance in meat and meat products. Int. J. Food Microbiol., 130, 94-100 (2009). 

  11. 민경진, 황인균, 이순호, 조준일, 윤기선: Risk Ranger를 활용한 잠재적 위해식품과 미생물 조합에 대한 위해순위 결정. 한국식품위생안전학회지, 26, 91-99 (2011). 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로