KR20170013451A - 위해도 평가 방법 및 장치 - Google Patents
위해도 평가 방법 및 장치 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20170013451A KR20170013451A KR1020150105802A KR20150105802A KR20170013451A KR 20170013451 A KR20170013451 A KR 20170013451A KR 1020150105802 A KR1020150105802 A KR 1020150105802A KR 20150105802 A KR20150105802 A KR 20150105802A KR 20170013451 A KR20170013451 A KR 20170013451A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- data
- risk
- evaluation
- food consumption
- monitoring data
- Prior art date
Links
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 23
- 235000012631 food intake Nutrition 0.000 claims abstract description 54
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 46
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 12
- 231100000716 Acceptable daily intake Toxicity 0.000 claims description 26
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 16
- 231100000419 toxicity Toxicity 0.000 claims description 16
- 230000001988 toxicity Effects 0.000 claims description 16
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 claims description 14
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 claims description 14
- 230000037406 food intake Effects 0.000 claims description 12
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 10
- 231100001240 inorganic pollutant Toxicity 0.000 claims description 6
- -1 inorganic pollutants Substances 0.000 claims description 6
- 239000002957 persistent organic pollutant Substances 0.000 claims description 6
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims description 6
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 claims description 6
- 239000003905 agrochemical Substances 0.000 claims description 4
- 238000011157 data evaluation Methods 0.000 claims 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 231100000105 margin of exposure Toxicity 0.000 description 4
- 231100000481 chemical toxicant Toxicity 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 239000003440 toxic substance Substances 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 239000000447 pesticide residue Substances 0.000 description 2
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- 239000003242 anti bacterial agent Substances 0.000 description 1
- 229940088710 antibiotic agent Drugs 0.000 description 1
- 231100000357 carcinogen Toxicity 0.000 description 1
- 239000003183 carcinogenic agent Substances 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 1
- 230000000378 dietary effect Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/02—Food
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
본 발명은 위해도 평가 장치에서의 위해도 평가 방법을 개시한다. 본 발명의 일 측면에 따른 위해도 평가 장치에서의 위해도 평가 방법은, 위해도 평가에 필요한 모니터링 데이터와 식품 소비량 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계; 및 상기 모니터링 데이터와 상기 식품 소비량 데이터를 연계하여 농산물에 포함된 잔류화학물질에 따른 위해도를 평가하는 단계;를 포함한다.
Description
본 발명은 위해도 평가 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 위해도 평가에 필요한 모니터링 데이터(예컨대, 농산물에 잔류하는 유해화학물질 등) 및 식품 소비량 데이터를 데이터베이스로 구축하고, 상기 모니터링 데이터와 상기 식품 소비량 데이터를 연계하여 분석함으로써 농산물에 포함된 잔류화학물질에 따른 위해도 평가 업무를 효율적으로 수행할 수 있도록 하는 위해도 평가 방법 및 장치에 관한 것이다.
정부에서 추진하고 있는 농식품 소비안전정책 선진화 계획은 안전한 먹거리 생산을 위한 농식품 안전 정책 및 소비자 권익 증진을 위한 소비자 정책으로 구성되어 있으며, 이중 농식품 안전 정책은 안전한 식품을 위한 생산, 가공, 유통, 판매단계의 사전예방 및 관리장치 구축을 목표로 하고 있다. 이에 변화하는 농산물 안전여건에 효율적으로 대응하기 위한 과학적 기반의 위해도 평가 기능 보완에 대한 필요성이 함께 제기되고 있다.
또한, 식품안전관리시행계획에 따라 농림수산식품부는 농약, 항생제, 발암물질 등 유해물질의 위해요소 평가를 강화하고, 농촌진흥청은 농산물 중 유해물질 안전성 연구 강화 등을 시행토록 함에 따른 효율적 업무지원장치가 요구되고 있는 실정이다.
한편, 위해도 평가 업무의 경우에 상기 위해도 평가를 위한 자료들은 상기 업무와 관련이 있는 각 기관별 각 부서별로 수작업을 통해 수집되어 취합과 공유가 어려워, 체계적이고 효율적인 위해도 평가를 위한 지원장치의 구축이 필요한 실정이다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 위해도 평가에 필요한 모니터링 데이터(예컨대, 농산물에 잔류하는 유해화학물질 등) 및 식품 소비량 데이터를 데이터베이스로 구축하여 효율적인 위해도 평가 업무를 수행할 수 있는 위해도 평가 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 일 실시 예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 위해도 평가 장치에서의 위해도 평가 방법은, 위해도 평가에 필요한 모니터링 데이터와 식품 소비량 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계; 및 상기 모니터링 데이터와 상기 식품 소비량 데이터를 연계하여 농산물에 포함된 잔류화학물질에 따른 위해도를 평가하는 단계;를 포함한다.
상기 모니터링 데이터는 토양을 통해 농산물에 잔류할 수 있는 농약, 무기오염물질, 유기오염물질 중 어느 하나 이상의 데이터일 수 있다.
상기 식품 소비량 데이터는 국민건강영양조사에서 조사된 식품섭취량 데이터일 수 있다.
상기 위해도를 평가하는 단계는, 상기 모니터링 데이터에서의 농산물명과 상기 식품 소비량 데이터에서의 농산물명을 매핑하여 상기 농산물에 포함된 위해요소의 노출 평가를 수행하고, 상기 노출 평가된 자료를 기초로 위해도를 평가할 수 있다.
상기 위해도 평가는 상기 노출 평가를 통해 구해진 노출량과 독성기준치 데이터를 비교하여 위해도를 평가할 수 있다.
상기 독성기준치 데이터는 일일 섭취허용량(acceptable daily intake, ADI), 잠정 주간 섭취 허용량(provisional tolerable weekly intake , PTWI), 1일 최대섭취량(tolerable daily intake, TDI) 중 어느 하나일 수 있다.
상기 위해도를 평가하는 단계 이후, 평가 완료된 농산물의 위해도 결과를 보고서로 출력하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따른 위해도 평가 장치는 위해도 평가에 필요한 모니터링 데이터를 데이터베이스에 저장하는 저장부; 및 상기 모니터링 데이터와 식품 소비량 데이터를 연계하여 농산물에 포함된 잔류화학물질에 따른 위해도를 평가하는 평가부;를 포함한다.
상기 모니터링 데이터는 토양을 통해 농산물에 잔류할 수 있는 농약, 무기오염물질, 유기오염물질 중 어느 하나 이상의 데이터일 수 있다.
상기 식품 소비량 데이터는 국민건강영양조사에서 조사된 식품섭취량 데이터일 수 있다.
상기 평가부는, 상기 모니터링 데이터에서의 농산물명과 상기 식품 소비량 데이터에서의 농산물명을 매핑하여 상기 농산물에 포함된 위해요소의 노출 평가를 수행하고, 상기 노출 평가된 자료를 기초로 위해도를 평가할 수 있다.
상기 위해도 평가는 상기 노출 평가를 통해 구해진 노출량과 독성기준치 데이터를 비교하여 위해도를 평가할 수 있다.
상기 독성기준치 데이터는 일일 섭취허용량(acceptable daily intake, ADI), 잠정 주간 섭취 허용량(provisional tolerable weekly intake , PTWI), 1일 최대섭취량(tolerable daily intake, TDI) 중 어느 하나일 수 있다.
상기 위해도를 평가한 후, 평가 완료된 농산물의 위해도 결과를 보고서로 출력하는 출력부;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 위해도 평가에 필요한 모니터링 데이터(예컨대, 농산물에 잔류하는 유해화학물질 등) 및 식품 소비량 데이터를 데이터베이스로 구축하여 체계적으로 관리함으로써 보다 효율적인 위해도 평가 업무를 가능하게 하여 관련된 업무의 예산을 절감할 수 있는 효과가 있다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 것이며, 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용들과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위해도 평가 장치의 구성을 개략적으로 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터베이스에 저장된 모니터링 데이터의 일 예를 도시한 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터베이스에 저장된 농산물 데이터의 일 예를 도시한 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터베이스에 저장된 식품 소비량 데이터의 일 예를 도시한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터베이스에 저장된 장비 데이터의 일 예를 도시한 도면,
도 6은 본 발명에 따른 위해도 평가를 위한 노출량 측정 알고리즘 및 관련된 자료들의 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위해도 평가 결과의 일 예를 도시한 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위해도 평가 벙법의 일 예를 도시한 도면이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위해도 평가 장치의 구성을 개략적으로 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터베이스에 저장된 모니터링 데이터의 일 예를 도시한 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터베이스에 저장된 농산물 데이터의 일 예를 도시한 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터베이스에 저장된 식품 소비량 데이터의 일 예를 도시한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터베이스에 저장된 장비 데이터의 일 예를 도시한 도면,
도 6은 본 발명에 따른 위해도 평가를 위한 노출량 측정 알고리즘 및 관련된 자료들의 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위해도 평가 결과의 일 예를 도시한 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위해도 평가 벙법의 일 예를 도시한 도면이다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “…부”등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위해도 평가 장치의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
이때, 본 발명에 따른 상기 위해도 평가 장치(100)는 위해도 평가를 위한 기초자료가 되는 자료들(모니터링 데이터, 식품 소비량 데이터)이 저장된 데이터베이스(170)를 포함하는 정보화 시스템일 수 있으며, 다양한 운영체제(Windows, MacOS, Linux 등)의 웹 브라우저를 통해 상기 기초자료의 입력 및 위해도 평가 결과에 대한 확인 그리고, 보고서의 출력이 가능할 수 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 위해도 평가 장치(100)는 저장부(110), 평가부(130), 출력부(150) 및 데이터베이스(170)를 포함한다.
저장부(110)는 위해도 평가에 필요한 모니터링 데이터를 입력받아 데이터베이스(170)에 저장한다. 이때, 상기 모니터링 데이터는 사용자의 편이성을 고려하여 오피스에서 흔히 사용되는 엑셀프로그램을 이용하여 데이터를 수집한 후 이를 바로 업로딩하여 데이터베이스(170)에 저장할 수 있다.
상기 모니터링 데이터는 위해도 평가 업무를 수행하고 있는 담당자가 보유하고 있는 기존의 모니터링 데이터일 수 있으며, 사전 입력 작업에 의해 데이터베이스(170)에 저장될 수 있다. 한편, 상기 모니터링 데이터는 토양을 통해 농산물에 잔류할 수 있는 농약, 무기오염물질, 유기오염물질 등과 같은 위해요소 데이터일 수 있다. 상기 데이터베이스(170)에 저장되는 모니터링 데이터는 추가, 변경, 삭제가 가능하며, 관리자(업무 담당자)에 의해 효율적인 관리가 가능하다. 상기 데이터베이스(170)에 저장된 상기 모니터링 데이터의 일 예는 도 2에 도시된 바와 같다.
또한, 상기 저장부(110)는 상기 모니터링 데이터뿐만 아니라 도 3 내지 5에 도시된 바와 같이 농산물의 목록 데이터, 식품 소비량 데이터 및 상기 모니터링 데이터의 분석시 사용된 장비들의 목록 데이터를 데이터베이스(170)에 저장할 수 있으며, 상술한 데이터들도 관리자에 의해 추가, 변경, 삭제가 가능하여 효율적인 관리가 가능하다.
그리고, 상기 저장부(110)는 식품별 잔류허용량 및 일일섭취량허용량 등과 같은 독성기준치 데이터도 데이터베이스(170)에 저장하여 농산물의 위해도 평가시 사용할 수 있다.
상기 데이터들 중 식품 소비량 데이터는 모니터링 데이터와 연계되어 위해도 평가에 사용되는 데이터로써, 국민건강영양조사에서 조사된 식품섭취량 데이터와 농약잔류허용기준 마련을 위한 식품섭취량 데이터의 입력 결과에 따라 추출되는 데이터일 수 있다.
자세하게, 상기 위해도 평가에 요구되는 식품소비량으로 활용 가능한 데이터는 국가수준에서의 조사 자료로써, 식품소비, 섭취조사로서 농촌경제연구원에서 제시하고 있는 식품수급표와 한국식품공업협회, 한국식품위생연구원, 한국보건산업진흥원 등에서 제시하고 있는 유통시장자료가 있으며, 질병관리본부에서 생산하고 있는 국민건강영양조사자료가 있다.
상기 국민건강영양조사자료는 1969년 이래 매년 실시되는 국민영양조사와 1962년에 시작된 국민건강 및 보건의식행태조사를 통합한 것으로, 국민건강증진법 제 16조에 근거하여 시행하고 있다. 현재 시행되고 있는 국민건강영양조사는 3년 주기로 시행되고 있으며, 검진조사, 건강설문조사, 영양조사로 이루어져 있다. 이때, 상기 영양조사는 식생활조사, 영유아식생활조사, 식품섭취조사, 식품섭취빈도조사로 이루어져 있으며, 영양조사 항목수는 132항목이며, 한국보건산업진흥원에서 수행하고 있다.
본 실시 예를 설명함에 있어서 식품 소비량 데이터는 상기 국민건강영양조사를 통해 얻어진 자료로, 상기 식품 소비량 데이터는 국민건강영양조사에서 최근 1년간 식사종류와 양의 변화, 하루 식사횟수 등 2개 문항과 식품섭취빈도 조사로 112개 음식항목에 대해 빈도 9개, 섭취량 3~4개 범주로 구성될 수 있다.
이때, 상기 식품 소비량 데이터는 조사시기, 연령별에 따라 추출할 수 있으며, 이와 관련된 인체 노출변수(체중 등)를 추출하여 활용할 수 있다.
상기 식품 소비량 데이터는 기간별, 연령별, 농산물별(식품별)로 추출하여 데이터베이스(170)에 저장할 수 있으며, 엑셀파일로 로딩하여 저장하거나 관리자가 직접 입력하여 저장할 수 있다.
상기 저장부(110)에 의해 데이터베이스(170)에 저장된 모니터링 데이터는 위해도 평가를 위해 다른 자료들과 매칭되어 그 결과가 출력부(150)를 통해 기간별, 생산기관별, 물질별, 농산물별로 보고서의 출력이 가능할 수 있으며, 상기 출력되는 보고서는 상기 모니터링 데이터에 기반한 자료의 평균 및 분포자료, 변수의 기능에 맞춘 추출이 가능할 수 있다.
평가부(130)는 상기 모니터링 데이터와 상기 식품 소비량 데이터를 연계하여 농산물에 포함된 잔류화학물질에 따른 위해도를 평가한다. 바람직하게, 상기 모니터링 데이터에서의 농산물명과 상기 식품 소비량 데이터에서의 농산물명(식품명)을 매핑하여 상기 농산물에 포함된 위해요소의 노출 평가를 수행하고, 상기 노출 평가된 자료를 기초로 위해도를 평가할 수 있다.
예컨대, 상기 평가부(130)는 노출 평가 목적에 따른 시나리오를 작성하여 이에 따른 모니터링 데이터와 식품 소비량 데이터를 추출함으로써 평가를 수행할 수 있다. 이때, 상기 시나리오는 기간, 연령, 농산물별(식품별)로 고려하여 만성, 급성 평가를 수행할 수 있게 하였으며, 상기 평가 결과(노출량)는 출력부(150)로 보내져 보고서로 출력이 가능하다.
자세하게, 상기 평가부(130)는 상기 연계된 데이터를 기초로 도 6에 도시된 노출량 측정 알고리즘(IESTI)을 활용하여 노출량을 측정하고, 상기 노출량과 독성기준치 데이터를 비교하여 위해도를 평가할 수 있다. 이때, 상기 평가된 결과의 일 예는 도 7에 도시된 바와 같다. 바람직하게, 상기 노출량은 도 6에 도시된 다수 개의 알고리즘 중 위해도를 평가하고자 하는 농산물(식품)과 관련한 변수 값에 따라 어느 하나를 선택하여 측정할 수 있다. 또한, 상기 입력된 독성기준치 데이터는 일일 섭취허용량(acceptable daily intake, ADI), 잠정 주간 섭취 허용량(provisional tolerable weekly intake , PTWI), 1일 최대섭취량(tolerable daily intake, TDI) 중 어느 하나일 수 있으며, 이때, 상기 노출량과 독성기준치 데이터의 비교를 통해 %ADI 또는 MOE(Margin of Exposure, 노출안전역) 등의 위해도 평가가 가능하다.
상기 평가부(130)는 상기 위해도 평가 결과를 출력부(150)로 보내 상기 출력부(150)에 의해 보고서가 출력될 수 있다.
출력부(150)는 상기 평가부(130)로부터 위해도 평가 결과를 수신하고 이를 보고서의 형태로 출력할 수 있다.
또한, 도 1에는 도시하지 않았지만, 본 발명에 따른 위해도 평가 장치(100)는 관리부를 포함할 수 있으며, 상기 관리부는 장치의 사용 권한 관리와 데이터베이스(170) 관리를 할 수 있다. 상기 관리부는 사용자모드와 관리자모드로 나누어 장치의 사용 권한을 관리할 수 있다. 이때, 상기 사용자모드는 시료채취 정보 입력, 분석방법 등의 정보입력, 유해물질 등록, 유해평가 등록 및 검출한계 등의 정보를 관리할 수 있으며, 상기 관리자모드는 상기 사용자모드를 포함하여 백업관리, 사용자 계정 관리, 허용 잔류량 정보 입력 및 업데이트, 식품섭취량 정보입력 및 업데이트, 농산물명의 정보관리 등을 할 수 있다.
또한, 상기 관리부는 장치에 접속한 사용자의 로그정보를 관리할 수 있다. 이때, 상기 로그정보는 관리자모드에서 확인할 수 있는 정보로, 장치를 사용한 사용자들의 ID와 접속시간, 접속 상태 정보일 수 있다.
그리고, 위해도 평가 장치(100)는 메모리, 메모리 제어기, 하나 이상의 포르세서(CPU), 주변 인터페이스, 입출력(I/O) 서브시스템, 디스플레이 장치 및 입력 장치 및 RF 회로를 포함할 수 있다.
이러한 구성요소는 하나 이상의 통신 버스 또는 신호선을 통하여 통신한다. 그리고 이러한 여러 구성요소는 하나 이상의 신호 처리 및/또는 어플리케이션 전용 직접 회로(application specific integrated circuit)를 포함하여, 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어 둘의 조합으로 구현될 수 있다.
메모리는 고속 랜던 액세스 메모리를 포함할 수 있고, 또한 하나 이상의 자기 디스크 저장 장치, 플래시 메모리 장치와 같은 불휘발성 메모리, 또는 다른 불휘발성 반도체 메모리 장치를 포함할 수 있다. 일부 실시 예에서, 메모리는 하나 이상의 프로세서로부터 멀리 떨어져 위치하는 저장 장치, 예를 들어 RF 회로와, 인터넷, 인트라넷, LAN(Local Area Network), WLAN(Wide LAN), SAN(Storage Area Network) 등, 또는 이들의 적절한 조합과 같은 통신 네트워크(도시하지 않음)를 통하여 액세스되는 네트워크 부착형(attached) 저장 장치를 더 포함할 수 있다. 프로세서 및 주변 인터페이스와 같은 위해도 평가 장치(100)의 다른 구성요소에 의한 메모리로의 액세스는 메모리 제어기에 의하여 제어될 수 있다.
주변 인터페이스는 위해도 평가 장치(100)의 입출력 주변 장치를 프로세서 및 메모리와 연결한다. 하나 이상의 프로세서는 다양한 소프트웨어 프로그램 및/또는 메모리에 저장되어 있는 명령어 세트를 실행하여 위해도 평가 장치(100)를 위한 여러 기능을 수행하고 데이터를 처리한다.
일부 실시 예에서, 주변 인터페이스, 프로세서 및 메모리 제어기는 칩과 같은 단일 칩 상에서 구현될 수 있다. 일부 다른 실시 예에서, 이들은 별개의 칩으로 구현될 수 있다.
I/O 서브시스템은 디스플레이 장치, 입력 장치와 같은 위해도 평가 장치(100)의 입출력 주변장치와 주변 인터페이스 사시에 인터페이스를 제공한다.
디스플레이 장치는 LCD(liquid crystal display) 기술 또는 LPD(light emitting polymer display) 기술을 사용할 수 있고, 이러한 디스플레이 장치 및 입력 장치는 용량형, 저항형, 적외선형 등의 터치 디스플레이를 구현할 수 있다. 터치 디스플레이는 위해도 평가 장치(100)와 사용자 사이에 출력 인터페이스 및 입력 인터페이스를 제공한다. 터치 디스플레이는 사용자에게 시각적인 출력을 표시한다. 시각적 출력은 텍스트, 그래픽, 비디오와 이들의 조합을 포함할 수 있다. 시각적 출력의 일부 또는 전부는 사용자 인터페이스 대상에 대응할 수 있다. 터치 디스플레이는 사용자 입력을 수용하는 터치 감지면을 형성한다. 입력 장치는 마우스, 키보드, 마이크 등의 입력 수단일 수 있다.
프로세서는 위해도 평가 장치(100)에 연관된 동작을 수행하고 명령어들을 수행하도록 구성된 프로세서로서, 예를 들어, 메모리로부터 검색된 명령어들을 이용하여, 위해도 평가 장치(100)의 컴포넌트 간의 입력 및 출력 데이터의 수신과 조작을 제어할 수 있다.
일부 실시 예에서, 소프트웨어 구성요소는 운영 체제, 그래픽 모듈(명령어 세트) 및 다수의 어플리케이션(명령어 세트)이 메모리에 설치될 수 있다.
운영 체제는, 예를 들어, 다윈(Darwin), RTXC, LINUX, UNIX, OS X, WINDOWS 또는 VxWorks, 안드로이드 등과 같은 내장 운영체제일 수 있고, 일반적인 시스템 태스크(task)(예를 들어, 메모리 관리, 저장 장치 제어, 전력 관리 등)를 제어 및 관리하는 다양한 소프트웨어 구성요소 및/또는 장치를 포함하고, 다양한 하드웨어와 소프트웨어 구성요소 사이의 통신을 촉진시킨다.
그래픽 모듈은 디스플레이 장치 상에 그래픽을 제공하고 표시하기 위한 주지의 여러 소프트웨어 구성요소를 포함한다. "그래픽(graphics)"이란 용어는 텍스트, 웹 페이지, 아이콘(예컨대, 소프트 키를 포함하는 사용자 인터페이스 대상), 디지털 이미지, 비디오, 애니메이션 등을 제한 없이 포함하여, 사용자에게 표시될 수 있는 모든 대상을 포함한다.
RF 회로는 전자파를 송수신한다. RF 회로는 전기 신호를 전자파로 또는 그 반대로 변환하며 이 전자파를 통하여 통신 네트워크, 다른 이동형 게이트웨이 장치 및 통신 장치와 통신한다. RF 회로는 예를 들어 안테나 시스템, RF 트랜시버, 하나 이상의 증폭기, 튜너, 하나 이상의 오실레이터, 디지털 신호 처리기, CODEC 칩셋, 가입자 식별 모듈(subscriber identity module, SIM) 카드, 메모리 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는, 이러한 기능을 수행하기 위한 주지의 회로를 포함할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위해도 평가 벙법의 일 예를 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 본 발명에 따른 위해도 평가 방법은 다음과 같다.
우선, 위해도 평가 장치(100)는 위해도 평가에 필요한 모니터링 데이터를 입력받아 데이터베이스(170)로 구축한다. 이때, 상기 모니터링 데이터는 사용자의 편이성을 고려하여 오피스에서 흔히 사용되는 엑셀프로그램을 이용하여 데이터를 수집한 후 이를 바로 업로딩하여 데이터베이스(170)에 저장할 수 있다.
상기 모니터링 데이터는 위해도 평가 업무를 수행하고 있는 담당자가 보유하고 있는 기존의 모니터링 데이터일 수 있으며, 사전 입력 작업에 의해 데이터베이스(170)에 저장될 수 있다. 한편, 상기 모니터링 데이터는 토양을 통해 농산물에 잔류할 수 있는 농약, 무기오염물질, 유기오염물질 등과 같은 위해요소 데이터일 수 있다. 상기 데이터베이스(170)에 저장되는 모니터링 데이터는 추가, 변경, 삭제가 가능하며, 관리자(업무 담당자)에 의해 효율적인 관리가 가능하다.
또한, 상기 위해도 평가 장치(100)는 상기 모니터링 데이터뿐만 아니라 농산물의 목록 데이터, 식품 소비량 데이터 및 상기 모니터링 데이터의 분석시 사용된 장비들의 목록 데이터를 데이터베이스(170)에 저장할 수 있으며, 상술한 데이터들도 관리자에 의해 추가, 변경, 삭제가 가능하여 효율적인 관리가 가능하다.
그리고, 상기 위해도 평가 장치(100)는 식품별 잔류허용량 및 일일섭취량허용량 등과 같은 독성기준치 데이터도 데이터베이스(170)에 저장하여 농산물의 위해도 평가시 사용할 수 있다.
상기 데이터들 중 식품 소비량 데이터는 모니터링 데이터와 연계되어 위해도 평가에 사용되는 데이터로써, 국민건강영양조사에서 조사된 식품섭취량 데이터와 농약잔류허용기준 마련을 위한 식품섭취량 데이터의 입력 결과에 따라 추출되는 데이터일 수 있다.
이때, 상기 식품 소비량 데이터는 조사시기, 연령별에 따라 추출할 수 있으며, 이와 관련된 인체 노출변수(체중 등)를 추출하여 활용할 수 있다.
상기 식품 소비량 데이터는 기간별, 연령별, 농산물별(식품별)로 추출하여 데이터베이스(170)에 저장할 수 있으며, 엑셀파일로 로딩하여 저장하거나 관리자가 직접 입력하여 저장할 수 있다.
상기 위해도 평가 장치(100)에 의해 데이터베이스(170)에 저장된 모니터링 데이터는 위해도 평가를 위해 다른 자료들과 매칭되어 그 결과가 기간별, 생산기관별, 물질별, 농산물별로 보고서의 출력이 가능할 수 있으며, 상기 출력되는 보고서는 상기 모니터링 데이터에 기반한 자료의 평균 및 분포자료, 변수의 기능에 맞춘 추출이 가능할 수 있다.
다음으로 상기 모니터링 데이터와 식품 소비량 데이터를 연계하여 농산물에 포함된 잔류화학물질에 따른 위해도를 평가한다.
위해도 평가 장치(100)는 상기 모니터링 데이터와 상기 식품 소비량 데이터를 연계하여 농산물에 포함된 잔류화학물질에 따른 위해도를 평가한다. 바람직하게, 상기 모니터링 데이터에서의 농산물명과 상기 식품 소비량 데이터에서의 농산물명(식품명)을 매핑하여 상기 농산물에 포함된 위해요소의 노출 평가를 수행하고, 상기 노출 평가된 자료를 기초로 위해도를 평가할 수 있다.
예컨대, 상기 위해도 평가 장치(100)는 노출 평가 목적에 따른 시나리오를 작성하여 이에 따른 모니터링 데이터와 식품 소비량 데이터를 추출함으로써 평가를 수행할 수 있다. 이때, 상기 시나리오는 기간, 연령, 농산물별(식품별)로 고려하여 만성, 급성 평가를 수행할 수 있게 하였으며, 상기 평가 결과(노출량)는 보고서로 출력이 가능하다.
자세하게, 상기 위해도 평가 장치(100)는 상기 연계된 데이터를 기초로 노출량 측정 알고리즘(IESTI)을 활용하여 노출량을 측정하고, 상기 노출량과 독성기준치 데이터를 비교하여 위해도를 평가할 수 있다. 바람직하게, 상기 노출량은 도 6에 도시된 다수 개의 알고리즘 중 위해도를 평가하고자 하는 농산물(식품)과 관련한 변수 값에 따라 어느 하나를 선택하여 측정할 수 있다. 또한, 상기 입력된 독성기준치 데이터는 일일 섭취허용량(acceptable daily intake, ADI), 잠정 주간 섭취 허용량(provisional tolerable weekly intake , PTWI), 1일 최대섭취량(tolerable daily intake, TDI) 중 어느 하나일 수 있으며, 이때, 상기 노출량과 독성기준치 데이터의 비교를 통해 %ADI 또는 MOE(Margin of Exposure, 노출안전역) 등의 위해도 평가가 가능하다.
상기 위해도 평가 장치(100)는 상기 위해도 평가 결과를 보고서 형태로 출력할 수 있다.
본 명세서는 많은 특징을 포함하는 반면, 그러한 특징은 본 발명의 범위 또는 특허청구범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 또한, 본 명세서의 개별적인 실시 예에서 설명된 특징들은 단일 실시 예에서 결합되어 구현될 수 있다. 반대로, 본 명세서의 단일 실시 예에서 설명된 다양한 특징들은 개별적으로 다양한 실시 예에서 구현되거나, 적절히 결합되어 구현될 수 있다.
도면에서 동작들이 특정한 순서로 설명되었으나, 그러한 동작들이 도시된 바와 같은 특정한 순서로 수행되는 것으로 또는 일련의 연속된 순서, 또는 원하는 결과를 얻기 위해 모든 설명된 동작이 수행되는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 환경에서 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 아울러, 상술한 실시 예에서 다양한 장치 구성요소의 구분은 모든 실시 예에서 그러한 구분을 요구하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 상술한 앱 구성요소 및 장치는 일반적으로 단일 소프트웨어 제품 또는 멀티플 소프트웨어 제품에 패키지로 구현될 수 있다.
상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 앱으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(시디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것은 아니다.
100 : 위해도 평가 장치
110 : 저장부
130 : 평가부
150 : 출력부
170 : 데이터베이스
110 : 저장부
130 : 평가부
150 : 출력부
170 : 데이터베이스
Claims (14)
- 위해도 평가 장치에서의 위해도 평가 방법으로서,
위해도 평가에 필요한 모니터링 데이터와 식품 소비량 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계; 및
상기 모니터링 데이터와 상기 식품 소비량 데이터를 연계하여 농산물에 포함된 잔류화학물질에 따른 위해도를 평가하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 위해도 평가 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 모니터링 데이터는 토양을 통해 농산물에 잔류할 수 있는 농약, 무기오염물질, 유기오염물질 중 어느 하나 이상인 것을 특징으로 하는 위해도 평가 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 식품 소비량 데이터는 국민건강영양조사에서 조사된 식품섭취량 데이터인 것을 특징으로 하는 위해도 평가 방법.. - 제 1 항에 있어서,
상기 위해도를 평가하는 단계는,
상기 모니터링 데이터에서의 농산물명과 상기 식품 소비량 데이터에서의 농산물명을 매핑하여 상기 농산물에 포함된 위해요소의 노출 평가를 수행하고, 상기 노출 평가된 자료를 기초로 위해도를 평가하는 것을 특징으로 하는 위해도 평가 방법. - 제 4 항에 있어서,
상기 위해도 평가는 상기 노출 평가를 통해 구해진 노출량과 독성기준치 데이터를 비교하여 위해도를 평가하는 것을 특징으로 하는 위해도 평가 방법. - 제 5 항에 있어서,
상기 독성기준치 데이터는 일일 섭취허용량(acceptable daily intake, ADI), 잠정 주간 섭취 허용량(provisional tolerable weekly intake , PTWI), 1일 최대섭취량(tolerable daily intake, TDI) 중 어느 하나인 것을 특징으로 위해도 평가 방법. - 제 6 항에 있어서,
상기 위해도를 평가하는 단계 이후, 평가 완료된 농산물의 위해도 결과를 보고서로 출력하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위해도 평가 방법. - 위해도 평가에 필요한 모니터링 데이터를 데이터베이스에 저장하는 저장부; 및
상기 모니터링 데이터와 식품 소비량 데이터를 연계하여 농산물에 포함된 잔류화학물질에 따른 위해도를 평가하는 평가부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 위해도 평가 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 모니터링 데이터는 토양을 통해 농산물에 잔류할 수 있는 농약, 무기오염물질, 유기오염물질 중 어느 하나 이상인 것을 특징으로 하는 위해도 평가 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 식품 소비량 데이터는 국민건강영양조사에서 조사된 식품섭취량 데이터인 것을 특징으로 하는 위해도 평가 장치.. - 제 8 항에 있어서,
상기 평가부는,
상기 모니터링 데이터에서의 농산물명과 상기 식품 소비량 데이터에서의 농산물명을 매핑하여 상기 농산물에 포함된 위해요소의 노출 평가를 수행하고, 상기 노출 평가된 자료를 기초로 위해도를 평가하는 것을 특징으로 하는 위해도 평가 장치. - 제 11 항에 있어서,
상기 위해도 평가는 상기 노출 평가를 통해 구해진 노출량과 독성기준치 데이터를 비교하여 위해도를 평가하는 것을 특징으로 하는 위해도 평가 장치. - 제 12 항에 있어서,
상기 독성기준치 데이터는 일일 섭취허용량(acceptable daily intake, ADI), 잠정 주간 섭취 허용량(provisional tolerable weekly intake , PTWI), 1일 최대섭취량(tolerable daily intake, TDI) 중 어느 하나인 것을 특징으로 위해도 평가 장치. - 제 13 항에 있어서,
상기 위해도를 평가한 후, 평가 완료된 농산물의 위해도 결과를 보고서로 출력하는 출력부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위해도 평가 장치.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020150105802A KR20170013451A (ko) | 2015-07-27 | 2015-07-27 | 위해도 평가 방법 및 장치 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020150105802A KR20170013451A (ko) | 2015-07-27 | 2015-07-27 | 위해도 평가 방법 및 장치 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20170013451A true KR20170013451A (ko) | 2017-02-07 |
Family
ID=58108253
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020150105802A KR20170013451A (ko) | 2015-07-27 | 2015-07-27 | 위해도 평가 방법 및 장치 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20170013451A (ko) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101875311B1 (ko) * | 2017-02-09 | 2018-07-06 | 대한민국 (식품의약품안전처장) | 영양기능성분 위해평가 장치 |
| KR20200028639A (ko) * | 2018-09-07 | 2020-03-17 | 이에이치알앤씨 주식회사 | 화학제품의 위해성 평가장치 및 방법 |
| KR20200103904A (ko) * | 2019-02-20 | 2020-09-03 | 켐아이넷(주) | 식품의 위해평가 시스템 및 평가 방법 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20120134462A (ko) | 2011-06-02 | 2012-12-12 | 한국식품연구원 | 식품 내 위해 성분에 대한 위해 평가 장치 및 방법 |
-
2015
- 2015-07-27 KR KR1020150105802A patent/KR20170013451A/ko active Search and Examination
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20120134462A (ko) | 2011-06-02 | 2012-12-12 | 한국식품연구원 | 식품 내 위해 성분에 대한 위해 평가 장치 및 방법 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101875311B1 (ko) * | 2017-02-09 | 2018-07-06 | 대한민국 (식품의약품안전처장) | 영양기능성분 위해평가 장치 |
| KR20200028639A (ko) * | 2018-09-07 | 2020-03-17 | 이에이치알앤씨 주식회사 | 화학제품의 위해성 평가장치 및 방법 |
| KR20200103904A (ko) * | 2019-02-20 | 2020-09-03 | 켐아이넷(주) | 식품의 위해평가 시스템 및 평가 방법 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Astill et al. | Transparency in food supply chains: A review of enabling technology solutions | |
| Kutz | Handbook of farm, dairy and food machinery engineering | |
| Jones et al. | Brief history of agricultural systems modeling | |
| Chen et al. | FDA-iRISK—a comparative risk assessment system for evaluating and ranking food-hazard pairs: case studies on microbial hazards | |
| Papetti et al. | A RFID web-based infotracing system for the artisanal Italian cheese quality traceability | |
| Peters et al. | Red meat production in Australia: life cycle assessment and comparison with overseas studies | |
| Persson et al. | A method for calculating a land‐use change carbon footprint (LUC‐CFP) for agricultural commodities–applications to Brazilian beef and soy, Indonesian palm oil | |
| Wamba et al. | A literature review of RFID-enabled healthcare applications and issues | |
| Zhao et al. | A literature review on risk sources and resilience factors in agri-food supply chains | |
| Smith et al. | A risk modeling framework to evaluate the impacts of climate change and adaptation on food and water safety | |
| Gonzales-Barron et al. | The use of meta-analytical tools in risk assessment for food safety | |
| Zoellner et al. | EnABLe: An agent-based model to understand Listeria dynamics in food processing facilities | |
| Alrobaish et al. | Food safety governance in Saudi Arabia: Challenges in control of imported food | |
| Perrotta et al. | Multiple myeloma and occupation: a pooled analysis by the International Multiple Myeloma Consortium | |
| Chevret et al. | Are systematic reviews and meta-analyses still useful research? No | |
| Rodrigues et al. | Inspection agency monitoring of food safety in an emerging economy: A multilevel analysis of Brazil's beef production industry | |
| KR20170013451A (ko) | 위해도 평가 방법 및 장치 | |
| Schmidt et al. | The use of standard operating procedures (SOPs) | |
| KR101859680B1 (ko) | 분포 기반의 시뮬레이션을 이용하는 위해도 평가 장치 및 방법 | |
| Teixeira et al. | A review of patient-reported outcomes used for regulatory approval of oncology medicinal products in the European Union between 2017 and 2020 | |
| Magalhaes et al. | Knowledge, utility, and preferences for beef label traceability information: A cross-cultural market analysis comparing Spain and Brazil | |
| Faour-Klingbeil et al. | Legislation for food control in the Arab countries of the Middle East | |
| Jiménez et al. | Occupation, occupational exposures and mammographic density in Spanish women | |
| Canady et al. | Determining the applicability of threshold of toxicological concern approaches to substances found in foods | |
| Namkhah et al. | Advancing sustainability in the food and nutrition system: a review of artificial intelligence applications |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination |