국내 연구진, 식재료의 식중독균 실시간 안전관리 기반기술 개발
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국내 연구진, 식재료의 식중독균 실시간 안전관리 기반기술 개발
  • 서혜지 기자
  • 승인 2020.12.18 11:26
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Dynamic 모델과 IoT를 활용한 식중독균 실시간 증식 예측

저장 및 유통 등 식품공급망의 다양한 변온환경에서 식재료의 식중독균 실시간 안전관리를 위한 기반기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

한국식품연구원(이하 “식품(연)”)은 식재료의 오염 가능성이 있는 살모넬라균, 황색포도상구균 등 식중독균의 Dynamic 예측모델을 개발했으며 개발된 모델은 IoT로 수집된 유통온도정보와 접목하여 해당 식재료의 실시간 안전관리에 활용될 수 있다고 밝혔다.

단체급식 등을 통해 소비되는 식재료는 대부분 안전한 수준이나, 일부 식중독균이 오염된 식재료의 경우 유통-보관 중 노출된 온도변화에 따라 증식하여 식중독 유발 가능성이 있으므로 유통-보관 과정에서 실시간 안전관리 기술 개발이 필요하다.

현대의 식품공급망은 많은 단계로 구성되어 있어 최종 제품의 온도가 기준을 충족하더라도 중간 단계에서 노출된 온도 상승 등의 환경 이력에 따라 식중독균이 증식하여 식중독 유발 가능성이 있다.

기존의 예측모델 기술은 고정된 온도에서의 증식 및 사멸을 예측하는 것으로 기준규격 설정 등의 목적으로 주로 활용되었으나, 변화하는 온도에 따른 실시간 증식예측에는 한계가 있다.

개발된 식중독균 Dynamic 예측모델은 식재료 출하 시 확인된 오염도 및 IoT 등으로 식품공급망을 통해 수집·제공되는 온도정보와 연동하여 실시간으로 식품에서 식중독균의 증식 여부를 예측할 수 있다.

여러 식재료 중 난황을 예시로 6종의 살모넬라균과 3종의 황색포도상구균이 오염되었을 경우를 가정하여 Dynamic 예측모델을 개발하고, 10-25도와 15-30도 온도 범위의 다양한 변온 사이클에서 검증한 결과 RMSE 0.095-0.31의 높은 정확도로 살모넬라균과 황색포도상구균의 증식을 예측할 수 있었다.

개발된 난황에서의 식중독균 Dynamic 예측모델은 계란말이에서 살모넬라균의 증식을 RMSE 0.04-0.48의 높은 정확도로 예측할 수 있어, 단체급식과 간편식으로 섭취가 증가하고 있는 계란말이 등 난가공제품에서 살모넬라균의 안전관리에도 효과적으로 활용할 수 있는 것으로 나타났다.

또한 개발된 모델은 다양한 독소유전자 프로파일을 갖는 황색포도상구균의 증식을 RMSE 0.05-0.23의 높은 정확도로 예측할 수 있어 개발에 이용한 표준균주 외에 여러 특징을 갖는 식품분리주에도 적용 가능하였다.

식품(연)은 다양한 식재료에 대한 Dynamic 예측모델과 IoT 기반으로 수집된 온도 정보를 활용하여 식품공급망에서 식중독균의 실시간 안전관리를 위한 기반기술로 활용할 수 있다고 제안하였다.

식품(연)은 자체 구축한 Dynamic 안전관리 시스템에 개발 예측모델을 탑재하여 식품공급망에서 식품안전관리를 위한 활용성을 제고하고, 향후 다양한 안전품질모델을 추가 개발하여 생산 및 유통관련 기업에서 식품안전관리 도구로 활용될 수 있도록 추진할 계획이다.

식재료에서 식중독균의 실시간 안전관리 기반기술 중 난황에서의 식중독균 Dynamic 예측모델 기술은 식품안전분야 국제학술지인 “Food Control”에 올해 12월 게재되었으며 한국식품연구원 주요사업비 (‘19) 지원을 받아 수행되었다.

발표된 연구결과는 특히 여름철 빈번하게 발생되는 살모넬라 식중독예방과 난류 및 난가공식품의 안전관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.


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