문제 정의

• 본 논문에서는 식품공급망상의 빅데이터, IoT를 활용한 FSMS(Food Safety Management System)의 시스템 설계 및 구현을 제안하였다. 제안하는 시스템은 대용량의 빅데이터 처리를 위해 분산 저장소와 분산 처리 시스템을 기반으로 한다.
• 본 논문은 다양한 식품안전에 관련된 실시간 빅데이터를 활용하여 FSMS시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 식품안전에 관련된 정형화된 공공데이터를 활용하여 통계 및 분석 정보를 제공하며, 사용자 메시지 및 식품 뉴스와 같은 실시간으로 수집되는

  제안 방법

  • 후)인식정보를">인식 정보를 제공받는다. FSMS 분산되어 있는 식품 상황정보를 수집하고 통합/분석하여 식품기업의 식품사고.위해상황에 대처한다.
  • OpenAPI를 통하여 일정 주기 마다 식품사고 정보, 뉴스 등을 수집하여 처리하고, 실시간 데이터수집은 사용자 메시지와 클라이언트에서 서버로 전송되는 정보 등을 수집하여 처리한다. 데이터 저장단계에서 는 데이터 [표1]은 FSMS시스템의 Pilot Test를 실시하였고, 검체는 냉장보관인 새우검체를 대상으로 실시하였다. 식품보관창고/배송차에 IoT센서를 부착하여 온도/습도를 실시간 모니터링하고 음식점까지 배송하였다.
  • 후)식품 사고">식품사고 방지와 식품기업의 경제적 자산을 지키는 등 먹거리 생활에 밀접한 정보로 가장 중요하게 연구되고 있다. 또한 과거의 식품안전 이력을 통계 분석하여 사용자의 식품안전이력정보와 IoT를 통한 발생될 수 있는 위험 예측정보를 제공함으로써 사용자에게 식품안전사고로부터 대비할 수 있도록 한다.
  • 또한 실시간 정보와 과거의 식품사고 이력 정보를 수집 결합하여 식중독, 식품안전사고, 온습도 데이터 등 식품안전사고에 관련된 위험요인을 분석하고, IoT센서를 통한 실시간 위험 예측 정보를 사용자에게 제공한다. 제안하는 시스템 서비스를 통해 식품기업은 본 논문에서 제안하는 시스템 구현 환경은 [그림12]와 같고, FSMS 빅데이터 시스템 구조도로서 데이터수집, 저장, 분석에 관한 알고리즘을 제공하는 서비스이다.
  • 본 연구에서는 수산물의 수입 -> 보관 -> 배송 - 음', >음식점 후)'>음')">> 음식점" data-origin="'>음')">>음식점" data-correct="'>음')">> 음식점">'>음')">>음식점 -> 소비자까지의 식품공급망상 에서의1) FSMS도입전 식품검체와2) FSMS도입후 식품검체의 샘플 수집후 국가공인식품시험검사연구소인 메빅슨에 의뢰하여 각 식품검체의 대장균/일반세균수를 분석하여 비교 분석하여 ICT기반의 FSMS의 도입효과를 검증하였다.
  • 후)식품공급망상의에서">식품공급망상의 에서 발생하는 정보로서 사용자의 접근성을 향상시킨다. 사용자가 현재 접속한 지역이나 사용자가 관심있는 공급망상의 Step에서의 실시간 식품안전정보를 제공한다.
  • 후)새우 검체를">새우검체를 대상으로 실시하였다. 식품보관창고/배송차에 IoT센서를 부착하여 온도/습도를 실시간 모니터링하고 음식점까지 배송하였다. Pilot Test이지만 대장균 및 후)정형ㆍ 비정형">정형ㆍ비정형 형태로 수집된 데이터를 통해 실시간 식품안전정보를 제공할 뿐만 아니라, 실시간 정보와 과거에 수집된 정보들을 결합하여 위험요인을 분석하고 예측정보를 사용자에게 제공한다. 또한 뉴스 및 사용자 메시지를 활용하여 현재 식품안전정보를 공유하고 향후 발생 가능성이 있는 후)식품 공급망상의">식품공급망상의 빅데이터, IoT를 활용한 FSMS(Food Safety Management System)의 시스템 설계 및 구현을 제안하였다. 제안하는 시스템은 대용량의 빅데이터 처리를 위해 분산 저장소와 분산 처리 시스템을 기반으로 한다. 제안하는 시스템은 서비스에 필요한 데이터를 받아오는 Data 수집 단계, 수집된 데이터를 서버에서 정제하여 다양한 데이터베이스에 저장하는 Spark 클러스터링, 사용자에게 제안하는 시스템의 서비스를 제공하기 위한 Web Server, 그리고 사용자에게 원하는 정보 등의 서비스를 위한 클라이언트 가시화로 구성되어 있다. [그림 본 논문은 다양한 식품안전에 관련된 실시간 빅데이터를 활용하여 FSMS시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 식품안전에 관련된 정형화된 공공데이터를 활용하여 통계 및 분석 정보를 제공하며, 사용자 메시지 및 식품 뉴스와 같은 실시간으로 수집되는 식품안전 정보를 검색하고 분석하여 실시간 정보를 제공한다.
  • 제안하는 시스템은 식품안전정보, 온도, 습도, CO2로 인한 식품사고 피해와 같은 통계 정보와 식품의 부패에 민감한 정보만을 고려한 빅데이터 분석서비스를 제공하고 있다. 또한, FSMS 서비스의 위험도 주요 서비스는 시·군·구 단위로 당일 기준 2일 후까지의 식중독 발생 위험 정보이며, 관심·주의·경고·위험 4단계로 구분하여 각 단계별 식중독 예방을 위한 행동요령과 함께 제공한다.

  대상 데이터

  • 후)식품 공급망상에서">식품공급망상에서 데이터 수집단계에서 는 각 Step 별 적용된 IoT센서 데이터와 같은 정형데이터와 빅데이터시스템에서 사용되는 식품안전 뉴스 같은 비정형데이터를 수집 한다.
  • ">제공 받는다. 이러한 정형/비정형데이터는 실시간 IoT센서정보, 공공기관의 식품관련 정보, 인터넷/SNS상의 식품안전정보를 수집한다.
  • 후)10]는데이터">10]는 데이터 수집부터 클라이언트로의 가시화 서비스까지 제안하는 시스템의 구성과 전체적인 흐름을 보여준다. 제안하는 시스템의 서비스에 대해 간략히 설명하면, 사용자는 클라이언트 디바이스를 통해 FSMS 빅데이터시스템에 수집 분석된 식품사고위해상황정보, 각종 정책정보 등을 제공 받는다. 이러한

    데이터처리

    • 예측 응용프로그램은 정형/비정형데이터수집과 데이터 정제 및 융합, 빅데이터 분석을 통한 식품사고.위해서비스 모델이다.