[논문]식품표면에 부착된 미세먼지의 정량법

박선영; 방봉준; 임다영; 정동화; 이동언

doi:10.23093/fsi.2021.54.1.29

식품표면에 부착된 미세먼지의 정량법
An automated determination method of particulate matter on food surface 원문보기

식품과학과 산업 = Food science and industry, v.54 no.1, 2021년, pp.29 - 33

박선영 (중앙대학교 식품생명공학과) , 방봉준 (중앙대학교 식품생명공학과) , 임다영 (서울대학교 국제농업기술대학원 바이오식품산업전공) , 정동화 (서울대학교 국제농업기술대학원 바이오식품산업전공) , 이동언 (중앙대학교 식품생명공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Particulate matter (PM) is an air pollutant that causes serious environmental problems in Korea and other countries. The annual average PM10 concentration in Korea is around 40 ㎛/㎥, which is more than twice as high as the WHO recommended standard. When consumed with food, fine PM can pose a risk to humans. However, the risk of fine PM has been focused on the risk of fine PM introduced through the respiratory system. We investigated the quantitative measuring methods of PM10 on food surface to identify possible risk analysis of fine PM. The surfaces of food with artificially contaminated PM10 were observed with a scanning electron microscope(SEM). An automatic object-based image analysis was used to analyze the amount and size distribution of particulate matter contained in SEM micrographs.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

식품 중 미세먼지의 영향에 대한 연구를 위해서는 식품 표면의 미세먼지 정량법 연구가 선행되어야 한다. 따라서 본문에서는 이미 환경 분야에서 연구되어진 미세먼지의 정량법 중 식품에 적용가능한 미세먼지 정량법과 더불어 식품 원료에의 적용 가능성을 살펴보고자 한다.

성능/효과

2016b). 가장 널리 사용되는 미세먼지 정량 방법인 육안을 이용한 수동 분석법과 비교하여, 수동 분석의 경우 95.53%, 객체기반 자동 이미지 분석의 경우 92.17% 로 전체적으로 비슷한 정확도로 분석되었다. 하지만 한 장의 주사전자현미경 이미지를 분석하는데 수동분석(13.
파일럿 규모의 미세먼지 부착 챔버를 이용하여 피망, 토마토 등의 식품을 노출한 후 표면의 미세먼지를 정량 함으로써 객체기반 자동 이미지 분석을 식품원료에도 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한 표면의 굴곡 등 특성 차이에 따라 미세먼지 부착 정도에 차이가 있음을 명확하게 확인할 수 있었다. 식품 분야에서 미세먼지 관련 연구가 시작되는 시점에서, 앞으로 소비자 대상 설문조사를 통한 미세먼지 오염 우려식품 선정 또는 식품 표면 특성 분석을 통한 미세먼지 오염 취약식품을 도출하여 해당 식품을 우선적으로 연구할 필요가 있다.
또한 Ruleset이라는 이미지 분석 툴을 이용하여 일괄적으로 분석하기 때문에 짧은 시간 내에 다수의 이미지를 자동으로 분석할 수 있고, 객관적 분석이 가능하다. 마지막으로, 한 번의 분석으로 입자의 개수뿐 아니라 모양과 크기와 같은 다양한 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있다.
특성에 대한 연구가 진행중이다. 파일럿 규모의 미세먼지 부착 챔버를 이용하여 피망, 토마토 등의 식품을 노출한 후 표면의 미세먼지를 정량 함으로써 객체기반 자동 이미지 분석을 식품원료에도 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한 표면의 굴곡 등 특성 차이에 따라 미세먼지 부착 정도에 차이가 있음을 명확하게 확인할 수 있었다.

후속연구

또한 표면의 굴곡 등 특성 차이에 따라 미세먼지 부착 정도에 차이가 있음을 명확하게 확인할 수 있었다. 식품 분야에서 미세먼지 관련 연구가 시작되는 시점에서, 앞으로 소비자 대상 설문조사를 통한 미세먼지 오염 우려식품 선정 또는 식품 표면 특성 분석을 통한 미세먼지 오염 취약식품을 도출하여 해당 식품을 우선적으로 연구할 필요가 있다.
또한 미세먼지의 양과 입도분포를 함께 측정할 수 있기 때문에 미세먼지에 의한 식품오염 평가에 다각적으로 적용될 수 있다. 이러한 객체기반 자동 이미지 분석을 식품 중 미세먼지의 정량에 적용한다면 식품 별 미세먼지부착 특성 데이터를 효율적으로 축적할 수 있을 것이라 예상된다.
인공적으로 생성된 입자의 경우 단순한 형태를 갖는 것이 특징이다. 이러한 정보들을 이용하여 식품 표면에 부착된 미세먼지를 분석한다면 식품별 미세먼지에 의한 오염 정도를 더욱 체계적으로 분류할 수 있을 것이라 기대된다.

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