DOI QR코드

DOI QR Code

Developing the Index of Foodborne Disease Occurrence

식중독 발생지수 개발

  • 최국렬 (인제대학교 데이터정보학과) ;
  • 김병수 (인제대학교 데이터정보학과) ;
  • 배화수 (인제대학교 데이터정보학과) ;
  • 정우석 (인제대학교 데이터정보학과) ;
  • 조영준 (인제대학교 데이터정보학과)
  • Published : 2008.08.31

Abstract

As the Eating Out Businesses are making rapid progress and most of the schools and the firms serve the meals, the foodborne disease has occurred increasingly and lots of researches and the policies are studied to prevent it. In Korea, the foodborne disease index for prevention is developed by using bacterial growth rate on the temperature to give the information about the danger level of the foodborne disease, but the gap between real status of the occurrences and the predicted danger level has been pointed out. This study aims at developing the index of the foodborne occurrence based on the log linear model using the data of the foodborne disease occurrence and the meteorological data for the last three years($2004{\sim}2006$). Comparison between the new index and the existing index showed that the new index is better in explaining the foodborne disease occurrence.

외식산업의 발달과 함께 학교와 기업 등의 단체 급식이 증가하고 있는 오늘날, 관련분야에서는 식중독 예방에 대해 많은 관심을 갖고 연구하고 있다. 우리나라에서는 온도에 따른 세균의 증식속도를 이용하여 식중독지수를 개발하여 식중독 위험에 대한 정보를 제공하고 있는데 그 정보가 식중독 발생상황과는 차이가 있음이 지적되고 있다. 본 연구에서는 최근 3년간($2004{\sim}2006$년)의 일별 식중독 발생과 기상자료를 이용하여 일 최고기온, 습도, 월효과를 설명변수로 하고, 식중독 발생건수를 반응변수로 하는 로그선형모형(Log Linear Model)을 이용하여 식중독 발생의 위험을 예보할 수 있는 사고발생지수를 개발하였다. 개발된 지수와 기존지수를 비교한 결과 개발된 지수가 식중독 발생 상황을 반영함에 있어서 더 나은 설명력이 있음이 나타났다.

Keywords

References

  1. 권기성 (2006). 식중독의 발생동향 및 관리체계, <보건복지포럼>, 118, 17-25
  2. 김진수 (2006). 단체급식과 식품안전정책방향, <식품산업과 영양>, 11, 35-37
  3. 신광순, 곽동경, 문혜경, 이지현, 안정화, 김윤주 (2004). 선진국의 식중독 관리 시스템 조사, <식품의약품안전청연구보고서>, 8, 2091-2092
  4. 최순곤 (2007). 식중독 예방관리 대책 추진 방향, <광주지방식품의약품안전청 식중독예방 Workshop>
  5. Agresti, A. (2007). An Introduction to Categorical Data Analysis, John Wiley & Sons. Inc. Hoboken. New Jersey
  6. Ingraham, J. L. (1958). Growth of psychrophilic bacteria, Journal of Bacteriology, 76, 75-80
  7. Krupnick, A., Batz, M. and Hoffmann, S. (2005). Prioritizing opportunities to reduce the risk of foodborne illness: A conceptual framework, Discussion Paper Series of Food Safety Research Consortium
  8. Lindsey, J. K. (1995). Modelling Frequency and Count Data, Clarendon Press, Oxford
  9. Xu, J., Zhang, X. and Li, Y. (2001). Kernel MSE algorithm : A unified framework for KFD, LS-SVM and KRR, In Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN-2001), 2, 1486-1491

Cited by

  1. Models for forecasting food poisoning occurrences vol.23, pp.6, 2012, https://doi.org/10.7465/jkdi.2012.23.6.1117
  2. Prediction of the Number of Food Poisoning Occurrences by Microbes vol.26, pp.6, 2013, https://doi.org/10.5351/KJAS.2013.26.6.923
  3. Analysis of Food Poisoning via Zero Inflation Models vol.25, pp.5, 2012, https://doi.org/10.5351/KJAS.2012.25.5.859
  4. An Analysis of the Correlation between Alopecia and Chief Complaints vol.17, pp.4, 2011, https://doi.org/10.4258/hir.2011.17.4.253
  5. Computing the Repurchase Index Based on Statistical Modeling vol.23, pp.4, 2010, https://doi.org/10.5351/KJAS.2010.23.4.739