[논문]국가표준식품성분 데이터베이스 대표시료 선정을 위한 표본설계

김진흠; 황해원; 조유정; 박진우

doi:10.5351/kjas.2020.33.2.215

[국내논문] 국가표준식품성분 데이터베이스 대표시료 선정을 위한 표본설계
A study on collecting representative food samples for the 10th Korean standard foods composition table 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.33 no.2, 2020년, pp.215 - 228

김진흠 (수원대학교 데이터과학부) , 황해원 (수원대학교 데이터과학부) , 조유정 (수원대학교 데이터과학부) , 박진우 (수원대학교 데이터과학부)

초록
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농촌진흥청에서는 식품산업진흥법 제19조 제1항에 의거하여 국가표준식품성분표를 5년 주기로 발표하고 있다. 본 논문에서는 2021년 국가표준식품성분표 제10개정판 발간을 앞두고 우리나라 국민들이 많이 소비하고 있는 식품으로 선정된 182개 식품의 대표시료를 합리적이고 과학적으로 추출하기 위한 방안을 제안하였다. 농수산물을 포함한 식품을 판매하는 식료품점을 유통형태에 따라 대형마트와 전통시장으로 구분한 후 NFNAP에서 제안한 층화다단추출법을 각각 적용하여 8개 표본을 추출하였다. NFNAP는 미국인들이 소비하고 있는 식료품의 성분표에 대한 신뢰성 있는 추정을 담보하기 위해 미국 농무성과 국립보건원이 1977년에 협약을 맺고 공동 연구로 개발한 국가식품 영양분석 프로그램이다. 대형마트에 기초한 표본추출에서는 이마트 가양점, 홈플러스 시흥점, 롯데마트 동두천점, 이마트 수원점, 롯데마트 둔산점, 롯데마트 여수점, 이마트 울산점, 하나로클럽 울산점이 표본으로 추출되었고, 전통시장에 기초한 표본추출에서는 서울시 금천구 독산동우시장과 송파구 풍납시장, 고양시 일산서구 일산시장, 광주광역시 북구 운암시장, 대전광역시 대덕구 법동시장, 부산광역시 영도구 봉래시장과 해운대구 좌동재래시장, 창원시 진해구 중앙시장이 표본으로 추출되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Under Article 19, Paragraph 1 of the Food Industry Promotion Act, Rural Development Administration renews the Korean foods composition table every five years. Before the publication of the tenth revision of the Korean foods composition table in 2021, this paper suggests methods for collecting representative samples of 182 highly consumed foods in Korea. Food markets are categorized by their distribution channels, which are supermarkets and local markets. Eight samples are collected from each category by applying the National Food and Nutrient Analysis Program (NFNAP)'s stratified multi-stage sampling. The NFNAP was implemented in 1997 as a collaborative food composition research effort between the National Institute of Health (NIH) and the US Department of Agriculture (USDA) to secure reliable estimates for the nutrient content of food and beverages consumed by the US population. Selected supermarkets for selecting representative food samples are Emart Kayang, Homeplus Siheung, Lottemart Dongducheon, Emart Suwon, Lottemart Dunsan, Lottemart Yeosu, Emart Ulsan, and Hanaroclub Ulsan. Selected local markets also are Doksandongusijang in Geumcheon-gu and Pungnapsijang in Songpa-gu, Seoul, Ilsansijang in Ilsanseo-gu, Goyang, Unamsijang in Buk-gu, Gwangju, Beopdongsijang in Daedeok-gu, Daejeon, Bongnaesijang in Yeongdo-gu and Jwadongjaeraesijang in Haeundae-gu, Busan, and Jungangsijang in Jinhae-gu, Changwon.

주제어

표/그림 (18)

그림 Figure 2.1. Ordered frame listing with selection zones.
표 Table 2.1. Cumulative sequential probabilities for cumulative sample counts
그림 Figure 2.2. All possible paths for cumulative sample counts of sampling units in Figure 2.1.
표 Table 2.2. Cumulative sequential probabilities for cumulative sample counts of sampling units in Figure 2.1
표 Table 3.1. Counts of survey foods by food groups
표 Table 3.2. Counts of supermarkets (Homeplus, Emart, Lottemart, Hanaroclub) by si/do
표 Table 3.3. Distribution of the number of supermarkets (NoS) based on 161 si/gun/gu
표 Table 3.4. Sampling frame in the ﬁrst stage when the secondary sampling units are supermarkets (§) or local markets (†)
그림 Figure 3.1. Boxplot of D-statistic based on 20,000 candidate samples when the secondary sampling units are supermarkets.
그림 Figure 3.2. Q-Q plot of sample vs. ideal sample for si/gun/gu population size by region (left) and overall si/gun/gu population size Q-Q plot of sample vs. ideal sample (right) when the secondary sampling units are supermarkets.
표 Table 3.5. Percentage of pairs of (the number of samples from region 1, the number of samples from region 2, the number of samples from region 3, the number of samples from region 4) based on 20,000 candidate samples when the secondary sampling units are supermarkets
표 Table 3.6. Sampling frame in the second stage based on the first sampling units; Kanfseq-gu, Geumcheon-gu (Seoul-si), Dongducheon-si, Gwonseon-gu (Gyeonggi-do), Seo-gu (Daejeon-si), Yeosu-si (Jeollanam-do), Nam-gu, Buk-gu (Ulsan-si)
그림 Figure 3.3. Boxplot of D-statistic based on 20,000 candidate samples when the secondary sampling units are local markets.
표 Table 3.7. The total number of local markets with more than 50 stores by si/do
표 Table 3.8. Distribution of the number of local markets (NoLM) based on 172 si/gun/gu
그림 Figure 3.4. Q-Q plot of sample vs. ideal sample for si/gun/gu population size by region (left) and overall si/gun/gu population size Q-Q plot of sample vs. ideal sample (right) when the secondary sampling units are local markets.
표 Table 3.9. Percentage of pairs of (the number of samples from region 1, the number of samples from region 2, the number of samples from region 3, the number of samples from region 4) based on 20,000 candidate samples when the secondary sampling units are local markets
표 Table 3.10. Sampling frame in the second stage based on the first sampling units; Geumcheon-gu, Songpa-gu (Seoul-si), Ilsanseo-gu (Gyeongg-do), Buk-gu (Gwangju-si), Daedeok-gu (Daejeon-si), Haeundae-gu, Yeongdo-gu (Busan-si), Jinhae-gu (Gyeongsangnam-do)

AI 본문요약
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문제 정의

NFNAP의 주요 목적은 미국인들이 소비하는 식료품의 영양성분에 대해 신뢰성 있는 측정값을 제공 하는 것이다. 이를 위해 미국 인구주택총조사의 자료와 AC Nielson의 소매점(retail outlets) 식료품 매출액 자료, 식료품 브랜드별 시장점유율 자료 등에 층화다단추출법(stratified multi-stage sampling)을 적용하여 표본을 설계하고 그에 따라 대표시료를 추출하였다.
우리나라에서도 합리적인 표본설계를 통해 대표성 있는 표본을 기초로 국가표준식품성분 DB를 구축할 필요가 절실하다. 본 논문에서는 1997년 미국 농무성의 Nutrient Data Laboratory (NDL)와 National Institutes of Health (NIH)가 공동으로 개발한 후 2001년과 2011년에 개정한 National Food and Nutrient Analysis Program (NFNAP)을 참고하여 우리나라 상황에 맞고 대표성을 담보할 수 있는 통계적 표본설계 방안 을 제시한다.
농촌진흥청에서는 식품산업진흥법 제19조 제1항에 의거하여 국가표준식품성분표를 5년 주기로 발표하고 있다. 본 논문에서는 2021년 국가표준식품성분표 제10개정판 발간을 앞두고 우리나라 국민들이 많이 소비하고 있는 식품의 대표시료를 합리적이고 과학적으로 추출하기 위한 방안을 제시하였다. 제10개 정판 작성을 위해 대상이 된 식품은 총 182개이며 식품군으로는 총 20개이다.
1에 정리된 것처럼 2021년 개정예정인 ‘국가표준식품성분표’ 작성을 위해 조사대상이 된 식품수는 총 182개이며 식품군으로는 총 20개이다. 본 논문에서는 식료품점을 유통형태에 따라 마트와 시장으로 구 분하고자 한다. 그 이유는 조사대상 식품 중에는 마트나 시장 어느 곳에서도 채취가 가능한 식품이 있지만 어느 한 곳에서만 채취가 가능한 식품도 있기 때문이며, 동일한 식품이라 할지라도 국민들이 마트와 시장 중 어느 한 곳에서만 구매를 하지 않기 때문이다.
둘째, 식품 및 영양성분별로 대표성을 충분히 확보하기 위해서 는 유통형태와 지역뿐만 아니라 NFNAP (Pehrsson 등, 2000, 2013)처럼 식료품점 매출액, 식료품 브 랜드별 시장점유율 등으로 더욱 자세히 나누어 시료를 확보하는 것이 바람직하지만 시간, 예산, 성분분석 여건 등의 제약으로 인해 제한된 범위 내에서의 대표성을 담보하기 위한 방안을 제시하였다. 셋째, 심사위원이 제안한 것처럼 향후 연구에서는 Stevens와 Olsen (2004)이 제안한 공간균등추출(spatially balanced sampling) 방법과 PMRPPS 방법의 효율을 비교하고자 한다.

제안 방법

식료품점을 유통형태에 따라 대형마트와 전통시장으로 구분한 후 NFNAP에서 제안한 층화다단추출법을 각각 적용하여 표본 을 추출하였다. 대형마트에 기초한 표본추출에서는 161개 시/군/구 총인구수로 이루어진 1차 추출틀에 크로미의 PMRPPS 방법을 적용하여 시/군/구를 8개 추출한 후, 시/군/구에 있는 대형마트의 매장면적으로 이루어진 2차 추출틀에 각각 PPS를 적용하여 1개씩 총 8개 표본을 추출하였다. 최종적 으로 추출된 대형마트는 이마트 가양점, 홈플러스 시흥점, 롯데마트 동두천점, 이마트 수원점, 롯데마 트 둔산점, 롯데마트 여수점, 이마트 울산점, 하나로클럽 울산점으로 나타났다.
kr)에서 는 전국 250개 시/군/구 슈퍼마켓수와 종사자수에 대한 정보만 제공하고 있어 일반 슈퍼마켓이나 중 형급 마트의 명부(상호명, 소재지, 매장면적 등)는 확보하기가 어려워 식료품의 유통형태가 마트인 경우 추출틀을 대형마트로만 제한하였다. 둘째, 식품 및 영양성분별로 대표성을 충분히 확보하기 위해서 는 유통형태와 지역뿐만 아니라 NFNAP (Pehrsson 등, 2000, 2013)처럼 식료품점 매출액, 식료품 브 랜드별 시장점유율 등으로 더욱 자세히 나누어 시료를 확보하는 것이 바람직하지만 시간, 예산, 성분분석 여건 등의 제약으로 인해 제한된 범위 내에서의 대표성을 담보하기 위한 방안을 제시하였다. 셋째, 심사위원이 제안한 것처럼 향후 연구에서는 Stevens와 Olsen (2004)이 제안한 공간균등추출(spatially balanced sampling) 방법과 PMRPPS 방법의 효율을 비교하고자 한다.
최종적 으로 추출된 대형마트는 이마트 가양점, 홈플러스 시흥점, 롯데마트 동두천점, 이마트 수원점, 롯데마 트 둔산점, 롯데마트 여수점, 이마트 울산점, 하나로클럽 울산점으로 나타났다. 또한 전통시장에 기초 한 표본추출에서는 172개 시/군/구 총인구수로 이루어진 1차 추출틀에 크로미의 PMRPPS 방법을 적 용하여 시/군/구를 8개 추출한 후, 시/군/구에 있는 전통시장의 점포수로 이루어진 2차 추출틀에 각 각 PPS를 적용하여 1개씩 총 8개 표본을 추출하였다. 최종적으로 추출된 전통시장은 서울특별시 금천 구 독산동우시장과 송파구 풍납시장, 고양시 일산서구 일산시장, 광주광역시 북구 운암시장, 대전광역 시 대덕구 법동시장, 부산광역시 영도구 봉래시장과 해운대구 좌동재래시장, 창원시 진해구 중앙시장으로 나타났다.
NFNAP에서는 1차 추출단위인 카운티를 추출하기에 앞서 generalized Core Based Statistical Areas (gCBSA)라는 개념을 도입했는데 CBSA에 포함된 카운티들은 gCBSA를 CBSA로 정의했으며, 그렇지 않은 카운티들은 gCBSA를 카운티 그 자체로 정의했다 (Pehrsson 등, 2000, 2013). 먼저 카운티들 을 센서스권역(region), 센서스 권역내 디비전(division), 디비전내 주(state) 순으로 나눈 뒤, 주내에 서는 gCBSA의 총인구수, gCBSA 내에서는 도시성(unbarnicity)을 기준으로 정렬하였다. 센서스 권역 은 west, midwest, south, northeast이며 각 권역은 다시 디비전, 주 순으로 세분된다.
본 논문에서는 1차 추출단위인 시/군/구를추출하기 위해 17개 시/도의 지리적 위치와 총인구수를 고려하여 전국을 4개 권역 즉, 서울특별시와 인 천광역시를 ‘서울인천권’(1권역), 경기도를 ‘경기권’(2권역), 강원도, 충청남북도, 대전광역시, 전라남북 도, 광주광역시, 제주특별자치도를 ‘강원충청전라제주권’(3권역), 경상남북도, 대구광역시, 부산광역시, 울산광역시를 ‘경상권’(4권역)으로 나누었다.
이를 위해 미국 인구주택총조사의 자료와 AC Nielson의 소매점(retail outlets) 식료품 매출액 자료, 식료품 브랜드별 시장점유율 자료 등에 층화다단추출법(stratified multi-stage sampling)을 적용하여 표본을 설계하고 그에 따라 대표시료를 추출하였다. 본 논문에서는 먼저 우리나라 식료품점을 유통형태에 따라 대형마트와 전통(재래)시장으로 구분하고 각각 층화다단추출법을 적용하 여 대표시료를 추출한다. 2절에서는 1단계 추출에서 적용할 크로미(Chromy)의 최소복원확률비례추출 법(probability minimum replacement probability proportional to size; PMRPPS)에 대해 소개하고, 3절에서는 대형마트와 전통시장에 기초한 표본추출 결과를 제시한다.
제10개 정판 작성을 위해 대상이 된 식품은 총 182개이며 식품군으로는 총 20개이다. 식료품점을 유통형태에 따라 대형마트와 전통시장으로 구분한 후 NFNAP에서 제안한 층화다단추출법을 각각 적용하여 표본 을 추출하였다. 대형마트에 기초한 표본추출에서는 161개 시/군/구 총인구수로 이루어진 1차 추출틀에 크로미의 PMRPPS 방법을 적용하여 시/군/구를 8개 추출한 후, 시/군/구에 있는 대형마트의 매장면적으로 이루어진 2차 추출틀에 각각 PPS를 적용하여 1개씩 총 8개 표본을 추출하였다.
첫 번째 조건을 만족하도록 하기 위해 1단계 추출틀을 권역별로 정렬한 후 (1-4권역 순으로 정렬) 권역 내에서 시/도에 대한 행정구역 대분류 코드를 기준으로 시/도를 정렬한다. 시/도 내에서는 시/군/구 총인구수를 기준으로 서펀타인 정렬(serpentine sort)한다 (Chromy, 1979, 1981; Williams와 Chromy, 1980).
크로미는 추출틀을 n개 구역(zone)으로 나누었는데 각 구역의 크기는 동일하게 S(+)/n이 되도록 나누 었다. 크로미의 PMRPPS는 원칙적으로 각 구역에서 S(i)에 비례하여 표본을 하나씩 추출하는 방법이다.
4와 같은 1단계 추출틀(‘§’로 표시)을 얻었다. 크로미의 PMRPPS를 써서 1단계 추출틀로부터 후 보표본(candidate sample)을 추출한다. 이때 각 권역에서 표본이 2개씩 추출되도록 표본의 크기 n은 8로 설정한다.
이후로 권역내 시/도, 시/도내에서는 시/군/구 총인구수를 기준으로 정렬하였다. 한편 NFNAP에서는 카운티 인구수와 소매점의 식료품 매출액, 식료품 브랜드별 시장점유율로 각각 추출틀을 만들고 층화3단추출방법을 제안했는데 (Pehrsson 등, 2013) 본 논문에서는 식료품 브랜드별 시장점유율에 대한 자료 확보가 어려워 층화2단추출방법을 제안한다. Table 3.

대상 데이터

1절에서 언급한 두 번째(왼쪽 그림)과 세 번째(오른쪽 그림) 조건 하에서 최종표본의 콜모고로프-스미르노프 통계량 값과 Q-Q 그림을 나타낸 것이다. 20,000개 후보표본 중에서 1단계 최종표본은, 서울특별시 금천구, 송파구(이상 1권역), 고양시시 일산서구(2권역), 광주광역시 북구, 대전 광역시 대덕구(이상 3권역), 부산광역시 해운대구, 영도구, 창원시 진해구(이상 4권역)로 결정하였다 (D = 0.0842). 1, 3권역에서는 기대했던 대로 시/군/구가 2개씩 추출되었지만 2권역에서는 기대했던 것보다 1개가 적고 4권역에서는 1개가 많았는데 이는 각 권역의 총인구수 비율이 동일하지 않기 때문이다.
Table 3.1에 정리된 것처럼 2021년 개정예정인 ‘국가표준식품성분표’ 작성을 위해 조사대상이 된 식품수는 총 182개이며 식품군으로는 총 20개이다.
1에 정리된 것처럼 식품성분분석의 대상이 된 식품수가 많고 식품군도 다양하기 때문이다. 본 논문에서는 대형마트를 전국 홈플러스, 이마트, 롯데마트, 농협하나로클럽 지점으로 정의하였으며, 각 매장의 매장면적은 국토교통부 부동산정보조회시스템(http://kras.seoul.go.kr/)을 열람하여 수집하였다. 전국 17개 시/도별 대형마트수는 Table 3.
4와 같은 1단계 추출틀(‘†’로 표시)을 얻었다. 이 추출틀에 크로미의 PMRPPS를 적용하여 표본의 크기 n = 8인 후보표본을 추출한다. 이 후 보표본이 3.
1단계에서는 전국 17개 시/도내 250개 시/군/구 중 농수산물을 포함한 식품 등을 판매하는 전통시장이 1개 이상 있는 16개 시/도내 172개 시/군/구 총인구수로 추출틀을 구성하 고, 2단계에서는 전통시장 상호와 전통시장내 점포수로 추출틀을 구성한다. 전통시장에 대한 정보(자료 수정 기간: 2015.1.1-2019.10.31)는 공공데이터포털(http://www.data.go.kr/)에서 수집하였다. 전국 17개 시/도별 50개 이상 점포로 이루어진 전통시장수는 Table 3.
본 논문에서는 2021년 국가표준식품성분표 제10개정판 발간을 앞두고 우리나라 국민들이 많이 소비하고 있는 식품의 대표시료를 합리적이고 과학적으로 추출하기 위한 방안을 제시하였다. 제10개 정판 작성을 위해 대상이 된 식품은 총 182개이며 식품군으로는 총 20개이다. 식료품점을 유통형태에 따라 대형마트와 전통시장으로 구분한 후 NFNAP에서 제안한 층화다단추출법을 각각 적용하여 표본 을 추출하였다.
이 추출표본은 추출단위가 한 개씩 추출된 경우에 해당한다. 총 79개 가능한 표본 중에서 표본 {3, 4, 4, 8, 10}와 같이 추출단 위 4가 중복하여 추출되는 표본은 33개이다. 이 표본은 1구역에서 추출단위 3, 2, 3구역에서 추출단위 4, 4구역에서 추출단위 8, 5구역에서 추출단위 10이 각각 추출된 것이다.

데이터처리

또한 후보표본을 이상적인 모집단의 시/군/구 순서대로 정렬한 후 누적 총인구수의 비율을 후보표본의 표본 분포함수로 정의한다. 1단계 후보표본의 분포가 두 번째 조건에 따라 정의된 이상적인 모집단의 분포와 동일 한지를 검정하기 위해 일표본 콜모고로프-스미르노프(Kolmogorov-Smirnov) 적합도 통계량을 계산한다 (Massey, 1951). 마찬가지로 1단계 후보표본이 세 번째 조건을 얼마나 잘 만족하는지를 알아보기 위해 권역 및 시/도를 구분하지 않고 시/군/구 총인구수를 기준으로 서펀타인 정렬한 후 누적 총인구수의 비율을 구하고 이를 161개 시/군/구 이상적인 모집단 분포함수로 정의한다.
또한 후보표본을 이상적인 모집단의 시/군/구 순서대로 정렬한 후 누적 총인구수의 비율을 후보표본의 표본 분포함수로 정의한 다. 1단계 후보표본의 분포가 세 번째 조건에 따라 정의된 이상적인 모집단의 분포와 동일한지를 검정하기 위해 콜모고로프-스미르노프 적합도 통계량을 계산한다. 1단계 후보표본의 통합 통계량 값(D)은 두 콜모고로프-스미르노프 통계량 중에서 더 큰 값으로 정의한다.

이론/모형

NFNAP의 주요 목적은 미국인들이 소비하는 식료품의 영양성분에 대해 신뢰성 있는 측정값을 제공 하는 것이다. 이를 위해 미국 인구주택총조사의 자료와 AC Nielson의 소매점(retail outlets) 식료품 매출액 자료, 식료품 브랜드별 시장점유율 자료 등에 층화다단추출법(stratified multi-stage sampling)을 적용하여 표본을 설계하고 그에 따라 대표시료를 추출하였다. 본 논문에서는 먼저 우리나라 식료품점을 유통형태에 따라 대형마트와 전통(재래)시장으로 구분하고 각각 층화다단추출법을 적용하 여 대표시료를 추출한다.

성능/효과

2. 권역내 시/도 구분 없이 시/군/구 총인구수를 기준으로 정렬했을 때에도 골고루 추출된 표본이어야 한다.
ideal sample quantile, Q-Q)를 나타낸 그림이다. 20,000개 후보표본 중에서 1단계 최종표본은, 서 울특별시 강서구, 금천구(이상 1권역), 동두천시, 수원시 권선구(이상 2권역), 대전광역시 서구, 여수 시(이상 3권역), 울산광역시 남구, 북구(이상 4권역)로 나타났다 (D = 0.0811). 최종표본을 살펴보면 각 권역에서 추출단위가 2개씩 추출되었는데 Table 3.
3. 권역 및 시/도 구분 없이 시/군/구 총인구수를 기준으로 정렬했을 때에도 골고루 추출된 표본이어야 한다.
2단계에서는 1단계 최종표본에 포함된 시/군/구 추출틀에 각각 PPS를 적용하여 1개씩 총 8개 표본을 추출한다. 따라서 최종적으로 추출된 2차 추출단위는 이마트 가양점, 홈플러스 시흥점(이상 1권역), 롯데마트 동두천점, 이마트 수원점(이상 2권역), 롯데마트 둔산점, 롯데마트 여수점(이상 3권 역), 이마트 울산점, 하나로클럽 울산점(이상 4권역)으로 나타났으며, 성분분석을 위한 식료품의 대표시료는 추출된 대형마트내 식료품 코너에서 Table 3.1에 포함된 식료품의 브랜드별로 채취하여 얻었다.
2단계에서는 1단계 최종표본에 포함된 시/군/구에서 PPS를 적용하여 표본을 1개씩 총 8개 표본을 추출한다. 따라서 최종적으로 추출된 2차 추출단위는, 서울특별시 금천구 독산동우시장과 송파구 풍납시 장(이상 1권역), 고양시 일산서구 일산시장(2권역), 광주광역시 북구 운암시장, 대전광역시 대덕구 법동 시장(이상 3권역), 부산광역시 영도구 봉래시장과 해운대구 좌동재래시장, 창원시 진해구 중앙시장(이 상 4권역)으로 나타났으며, 성분분석을 위한 식료품의 대표시료는 추출된 전통시장내 식료품을 취급하는 모든 소매점에서 Table 3.1에 포함된 식료품의 브랜드별로 채취하여 얻었다.
1차 추출에서 적용 한 PMRPPS는 PPS의 일종인데 조사변수인 총인구수를 기준으로 권역별, 시/도별로 추출단위를 서펀 타인 정렬한 후 추출틀을 균등하게 분할하여 각 구역에서 표본을 하나씩 추출하기 때문에 PPS보다 골고루 표본를 얻을 수 있는 장점이 있다. 본 논문에 수록하지는 않았지만 시/군/구 인구수를 조사변수 로 두고 20,000개 후보표본을 각각 PPS와 PMRPPS로 추출하여 평균제곱오차를 비교해본 결과, 2차 추출단위가 대형마트의 경우는 16개 시/도 중 10개 시/도에서 PMRPPS가 더 우수하였으며, 전통시장의 경우는 12개 시/도에서 PMRPPS가 더 우수하였다. 본 논문의 1차 추출틀을 보면 전국 250개 시/군/구 중 대형마트의 경우는 161개 시/군/구, 전통시장의 경우는 172개 시/군/구만을 포함하고 있 어 각각 89개, 78개 시/군/구가 제외되어 미포함(undercoverage) 문제가 생길 수 있다.
본 논문에 수록하지는 않았지만 시/군/구 인구수를 조사변수 로 두고 20,000개 후보표본을 각각 PPS와 PMRPPS로 추출하여 평균제곱오차를 비교해본 결과, 2차 추출단위가 대형마트의 경우는 16개 시/도 중 10개 시/도에서 PMRPPS가 더 우수하였으며, 전통시장의 경우는 12개 시/도에서 PMRPPS가 더 우수하였다. 본 논문의 1차 추출틀을 보면 전국 250개 시/군/구 중 대형마트의 경우는 161개 시/군/구, 전통시장의 경우는 172개 시/군/구만을 포함하고 있 어 각각 89개, 78개 시/군/구가 제외되어 미포함(undercoverage) 문제가 생길 수 있다. 하지만 두 추출 틀을 통합하면 197개 시/군/구를 포함하며 인구수 기준으로는 포함률(coverage rate)이 94%가 되기 때 문에 다양한 식품종을 구입하기 어려운 소규모 마트나 시장을 조사대상으로 삼을 수 없다는 현실적인 제약을 극복하면서도 대표성을 지닌 추출틀이라고 생각된다.
대형마트에 기초한 표본추출에서는 161개 시/군/구 총인구수로 이루어진 1차 추출틀에 크로미의 PMRPPS 방법을 적용하여 시/군/구를 8개 추출한 후, 시/군/구에 있는 대형마트의 매장면적으로 이루어진 2차 추출틀에 각각 PPS를 적용하여 1개씩 총 8개 표본을 추출하였다. 최종적 으로 추출된 대형마트는 이마트 가양점, 홈플러스 시흥점, 롯데마트 동두천점, 이마트 수원점, 롯데마 트 둔산점, 롯데마트 여수점, 이마트 울산점, 하나로클럽 울산점으로 나타났다. 또한 전통시장에 기초 한 표본추출에서는 172개 시/군/구 총인구수로 이루어진 1차 추출틀에 크로미의 PMRPPS 방법을 적 용하여 시/군/구를 8개 추출한 후, 시/군/구에 있는 전통시장의 점포수로 이루어진 2차 추출틀에 각 각 PPS를 적용하여 1개씩 총 8개 표본을 추출하였다.
또한 전통시장에 기초 한 표본추출에서는 172개 시/군/구 총인구수로 이루어진 1차 추출틀에 크로미의 PMRPPS 방법을 적 용하여 시/군/구를 8개 추출한 후, 시/군/구에 있는 전통시장의 점포수로 이루어진 2차 추출틀에 각 각 PPS를 적용하여 1개씩 총 8개 표본을 추출하였다. 최종적으로 추출된 전통시장은 서울특별시 금천 구 독산동우시장과 송파구 풍납시장, 고양시 일산서구 일산시장, 광주광역시 북구 운암시장, 대전광역 시 대덕구 법동시장, 부산광역시 영도구 봉래시장과 해운대구 좌동재래시장, 창원시 진해구 중앙시장으로 나타났다. 성분분석을 위한 대표시료는 추출된 대형마트내 식료품 코너와 전통시장내 식료품을 취급 하는 모든 소매점에서 Table 3.
0811). 최종표본을 살펴보면 각 권역에서 추출단위가 2개씩 추출되었는데 Table 3.5에서 볼 수 있듯이 이와 같은 유형의 후보표본은 20,000개 후보표본 중에서 65.3%를 차지하였다.
본 논문의 1차 추출틀을 보면 전국 250개 시/군/구 중 대형마트의 경우는 161개 시/군/구, 전통시장의 경우는 172개 시/군/구만을 포함하고 있 어 각각 89개, 78개 시/군/구가 제외되어 미포함(undercoverage) 문제가 생길 수 있다. 하지만 두 추출 틀을 통합하면 197개 시/군/구를 포함하며 인구수 기준으로는 포함률(coverage rate)이 94%가 되기 때 문에 다양한 식품종을 구입하기 어려운 소규모 마트나 시장을 조사대상으로 삼을 수 없다는 현실적인 제약을 극복하면서도 대표성을 지닌 추출틀이라고 생각된다.

후속연구

그 이유는 조사대상 식품 중에는 마트나 시장 어느 곳에서도 채취가 가능한 식품이 있지만 어느 한 곳에서만 채취가 가능한 식품도 있기 때문이며, 동일한 식품이라 할지라도 국민들이 마트와 시장 중 어느 한 곳에서만 구매를 하지 않기 때문이다. 다만 조사 및 분석을 시행하는 농촌진흥청의 여건(시간, 예산, 성분분석기기 용량 등) 상추출된 점포에서 다양한 식품을 채취해야 하기 때문에 대형마트와 50개 이상의 점포가 있는 전통시장으로 제한하여 조사하고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	NFNAP란 무엇인가?	농수산물을 포함한 식품을 판매하는 식료품점을 유통형태에 따라 대형마트와 전통시장으로 구분한 후 NFNAP에서 제안한 층화다단추출법을 각각 적용하여 8개 표본을 추출하였다. NFNAP는 미국인들이 소비하고 있는 식료품의 성분표에 대한 신뢰성 있는 추정을 담보하기 위해 미국 농무성과 국립보건원이 1977년에 협약을 맺고 공동 연구로 개발한 국가식품 영양분석 프로그램이다. 대형마트에 기초한 표본추출에서는 이마트 가양점, 홈플러스 시흥점, 롯데마트 동두천점, 이마트 수원점, 롯데마트 둔산점, 롯데마트 여수점, 이마트 울산점, 하나로클럽 울산점이 표본으로 추출되었고, 전통시장에 기초한 표본추출에서는 서울시 금천구 독산동우시장과 송파구 풍납시장, 고양시 일산서구 일산시장, 광주광역시 북구 운암시장, 대전광역시 대덕구 법동시장, 부산광역시 영도구 봉래시장과 해운대구 좌동재래시장, 창원시 진해구 중앙시장이 표본으로 추출되었다.
	표준식품성분표 데이터베이스에 수록되는 식품이 구분되는 두가지 범주는 무엇인가?	국가표준식품성분표 데이터베이스(DB)에 수록되는 식품은 크게 두 가지 범주로 구분 된다. 음식을 만들기 위한 농축수산물 원재료(쌀, 시금치, 콩, 계란, 소고기, 고등어 등)와 가공식품(햇반, 고등어 통조림, 단무지, 햄 등)으로 단순 형태의 식품을 의미하며 여러 재료가 섞여 조리된 음식 은 해당되지 않는다. 국가표준식품성분 DB는 여러 행정부처에서 활용되고 있는데 가령 농림축산식품부에서는 식품수급 조절, 보건복지부에서는 한국인의 영양섭취 기준 설정, 교육부에서는 학생들의 단 체급식 식단 작성, 식품의약품안전청에서는 제품 영양표시등에 사용하고 있다.
	NFNAP의 주요 목적은 무엇인가?	NFNAP의 주요 목적은 미국인들이 소비하는 식료품의 영양성분에 대해 신뢰성 있는 측정값을 제공 하는 것이다. 이를 위해 미국 인구주택총조사의 자료와 AC Nielson의 소매점(retail outlets) 식료품 매출액 자료, 식료품 브랜드별 시장점유율 자료 등에 층화다단추출법(stratified multi-stage sampling)을 적용하여 표본을 설계하고 그에 따라 대표시료를 추출하였다.

참고문헌 (10)

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Massey, F. J. (1951). The Kolmogorov-Smirnov test for goodness of fit, Journal of the American Statistical Association, 6, 68-78.
Pehrsson, P. R., Haytowitz, D. B., Holden, J. M., Perry, C. R., and Beckler, D. G. (2000). USDA's national food and nutrient analysis program: food sampling, Journal of Food Composition and Analysis, 12, 379-389.
Pehrsson, P. R., Perry, C. R., Cutrufelli, R. C., et al. (2006). Sampling and initial findings for a national study of fluoride in drinking water, Journal of Food Composition and Analysis, 19, S45-S52.

상세보기
Pehrsson, P. R., Perry, C. R., and Daniel, M. (2013). ARS, USDA updates for food sampling strategies to keep pace with demographic shifts, Procedia Food Science, 2, 52-59.

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Perry, C. R., Beckler, D. G., Pehrsson, P., and Holden, J. (2000). A national sampling plan for obtaining food products for nutrient analysis, Proceedings of the American Statistical Association, Section on Survey Research Methods, 267-272.
Perry, C. R., Pehrsson, P. R., and Holden, J. M. (2003). A revised sampling plan for obtaining food products for nutrient analysis. In Proceedings of the American Statistical Association, Section on Survey Research Methods, CD-ROM.
Stevens, D. L. and Olsen, A. R. (2004). Spatially balanced sampling of natural resources, Journal of the American Statistical Association, 99, 262-278.

상세보기
Williams, R. L. and Chromy, J. R. (1980). SAS sample selection macros. In Proceedings of the Fifth Annual SAS Users Group International Conference, 392-396.

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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