This study evaluated the risk of Clostridium perfringens (C. perfringens) foodborne illness from natural and processed cheeses. Microbial risk assessment in this study was conducted according to four steps: hazard identification, hazard characterization, exposure assessment, and risk characterization. The hazard identification of C. perfringens on cheese was identified through literature, and dose response models were utilized for hazard characterization of the pathogen. For exposure assessment, the prevalence of C. perfringens, storage temperatures, storage time, and annual amounts of cheese consumption were surveyed. Eventually, a simulation model was developed using the collected data and the simulation result was used to estimate the probability of C. perfringens foodborne illness by cheese consumption with @RISK. C. perfringens was determined to be low risk on cheese based on hazard identification, and the exponential model ($r=1.82{\times}10^{-11}$) was deemed appropriate for hazard characterization. Annual amounts of natural and processed cheese consumption were $12.40{\pm}19.43g$ and $19.46{\pm}14.39g$, respectively. Since the contamination levels of C. perfringens on natural (0.30 Log CFU/g) and processed cheeses (0.45 Log CFU/g) were below the detection limit, the initial contamination levels of natural and processed cheeses were estimated by beta distribution (${\alpha}1=1$, ${\alpha}2=91$; ${\alpha}1=1$, ${\alpha}2=309$)${\times}$uniform distribution (a = 0, b = 2; a = 0, b = 2.8) to be -2.35 and -2.73 Log CFU/g, respectively. Moreover, no growth of C. perfringens was observed for exposure assessment to simulated conditions of distribution and storage. These data were used for risk characterization by a simulation model, and the mean values of the probability of C. perfringens foodborne illness by cheese consumption per person per day for natural and processed cheeses were $9.57{\times}10^{-14}$ and $3.58{\times}10^{-14}$, respectively. These results indicate that probability of C. perfringens foodborne illness by consumption cheese is low, and it can be used to establish microbial criteria for C. perfringens on natural and processed cheeses.
대구지하철 화재사고에서와 같이 철도터널 내 화재는 제연과 배연의 어려움으로 자칫 대형 사고로 이어질 가능성이 크다. 철도터널에서는 화재 시 안전성 확보를 위하여 정량적 위험도 평가를 통하여 방재 시설을 설치하도록 되어 있다. 이 연구에서는 터널내 화재시 정량적 위험도평가를 위해서 필요한 화재발생 표준시나리오, 화재 및 대피해석모델, 사망자 추정모델, 사회적 위험도 평가기준 등을 정립하여 철도터널에 대한 정량적 안전성 평가 기법을 제시하고자 하였다. 또한 본 연구에는 각각의 철도터널 화재사고에 대한 정량적 위험도를 평가할 수 있는 프로그램의 개발과 각종 모델을 정립하여 호남고속철도 방재시설 설계에 반영하였다.
본 연구는 도시 내 녹지 공간을 대상으로 기후변화로 인한 재해 위험도를 평가하였다. 재해유형, 녹지공간 유형에 따른 평가를 실시하였으며, 수해와 풍해, 평지형 공원과 산지형 공원으로 유형화 시키고, 각 유형별 평가항목으로는 자연적 요소 인공적 요소 사회적 요소로 구분하여 평가 분석하였다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 수해로 인한 재해 위험도 표준화 점수는 평지형 공원의 경우, 아시아 공원이 55.800점으로 서울숲 51.775점보다 높았으며, 산지형 공원의 경우 도곡 공원 58.428점, 배봉산 공원 58.374점의 지수를 보이고 있었다. 풍해로 인한 재해 위험도 표준화 점수를 살펴보면 우선 평지형 공원의 경우, 아시아 공원이 64.763점으로 서울숲 61.054점보다 높았으며, 산지형 공원의 경우, 배봉산 공원이 58.533점으로 도곡 공원 55.459점보다 높은 지수를 나타냈다. 기후변화 재해로 인한 오픈스페이스 위험도 평가의 필요성과 가치를 제기하고, 오픈스페이스만의 재해 위험도 평가모형을 정립하여 위험도 평가를 시도하였으며, 도시 녹지공간의 재해 위험도를 제고하였다.
Background: A quantitative structure-activity relationship (QSAR) model was adopted in the Registration, Evaluation, Authorization, and Restriction of Chemicals (REACH, EU) regulations as well as the Act on Registration, Evaluation, etc. of Chemicals (AREC, Republic of Korea). It has been previously used in the registration of chemicals. Objectives: In this study, we investigated the correlation between the predicted data provided by three prediction programs using a QSAR model and actual experimental results (acute fish, daphnia magna toxicity). Through this approach, we aimed to effectively conjecture on the performance and determine the most applicable programs when designating toxic substances through the AREC. Methods: Chemicals that had been registered and evaluated in the Toxic Chemicals Control Act (TCCA, Republic of Korea) were selected for this study. Two prediction programs developed and operated by the U.S. EPA - the Ecological Structure-Activity Relationship (ECOSAR) and Toxicity Estimation Software Tool (T.E.S.T.) models - were utilized along with the TOPKAT (Toxicity Prediction by Komputer Assisted Technology) commercial program. The applicability of these three programs was evaluated according to three parameters: accuracy, sensitivity, and specificity. Results: The prediction analysis on fish and daphnia magna in the three programs showed that the TOPKAT program had better sensitivity than the others. Conclusions: Although the predictive performance of the TOPKAT program when using a single predictive program was found to perform well in toxic substance designation, using a single program involves many restrictions. It is necessary to validate the reliability of predictions by utilizing multiple methods when applying the prediction program to the regulation of chemicals.
Drought risk assessment is usually performed qualitatively and quantitatively depending on the definition a drought. The meteorological drought indices have a limit of not being able to consider the hydrological components such as evapotranspiration, soil moisture and runoff, because it does not consider the water demand in paddies and water supply in reservoirs. Agricultural drought was defined as the reservoir storage shortage state that cannot satisfy water requirement from the paddy fields. The objectives of this study were to suggest improved agricultural drought risk assessment in order to evaluate of regional drought vulnerability and severity studied by using Reservoir Drought Index (RDI). The RDI is designed to simulate daily water balance between available water from agricultural reservoir and water requirement in paddies and is calculated with a frequency analysis of monthly water deficit based on water demand and water supply condition. The results indicated that RDI can be used to assess regional drought risk in agricultural perspective by comparing with the historical records of drought in 2012. It can be concluded that the RDI obtained good performance to reflect the historical drought events for both spatially and temporally. In addition, RDI is expected to contribute to determine the exact situation on the current drought condition for evaluating regional drought risk and to assist the effective drought-related decision making.
In this article, we reviewed the literature on risk assessment (RA) models with and without molecular genomic markers and the current utility of the markers in the pharmacogenetic field. Epidemiological risk assessment is applied using statistical models and equations established from current scientific knowledge of risk and disease. Several papers have reported that traditional RA tools have significant limitations in decision-making in management strategies for individuals as predictions of diseases and disease progression are inaccurate. Recently, the model added information on the genetic susceptibility factors that are expected to be most responsible for differences in individual risk. On the continuum of health care, from diagnosis to treatment, pharmacogenetics has been developed based on the accumulated knowledge of human genomic variation involving drug distribution and metabolism and the target of action, which has the potential to facilitate personalized medicine that can avoid therapeutic failure and serious side effects. There are many challenges for the applicability of genomic information in a clinical setting. Current uses of genetic markers for managing drug therapy and issues in the development of a valid biomarker in pharmacogenetics are discussed.
본 연구는 국내에서의 가정내 냉장고 온도에 대한 조사를 수행하여, 현 시점에서의 냉장고에서의 식품보관 온도분포를 추정하였고, 이를 MRA(미생물 위해평가: Microbial risk assessment)의 입력변수로 활용할 수 있도록 적정 확률분포 모델을 제시하였다. 일반적으로 가정내 냉장고에서의 식품 보관온도는 식중독 발생 등에서 있어 중요한 위해인자로 작용하는 것으로 알려져 있다. 조사대상 가구는 총 139가구이었으며, 조사기간은 2009년 5월에서부터 9월까지 data logger를 이용하여 측정하였다. 조사된 냉장고 온도의 평균은 $3.53{\pm}2.96^{\circ}C$로, $5^{\circ}C$ 이상은 23.6%로 나타났다. 수집된 온도자료는 @RISK를 이용, 적합성 검정(GOF: K-S와 AD test)을 수행하여 적정 확률분포모델에 대해 추정하였고, 이중 LogLogistic(-10.407, 13.616, 8.6107)분포 모델이 가장 적절한 국내에서의 가정내 냉장고 식품보관 온도분포 모델로 나타났다. 이 확률분포 모델은 MRA적용에 있어 노출평가에서 입력변수로서 직접적 활용이 가능하다고 할 수 있겠다.
In general, entire supply air of the BSL3 laboratory should be vented to the outside for its biosafety and the air conditioning system should always be operating to maintain a room pressure difference. In this regard, annual energy consumption is approximately five or ten times greater than the magnitude of the office building. In addition, to adjust room pressure difference to the set value efficiently, the supply and exhaust duct system are installed in each room of the BSL3 lab. Thus, initial construction cost is extremely high. In this study, multizone simulation is performed to estimate maintaining the appropriate room pressure difference in the case of changing model A (each room supply and exhaust system) to model B (each zone supply and exhaust system) for verification of the BSL3 lab biosafety. Also, in the case of these two models, the multizone simulation for three kinds of biohazard scenario is performed as part of risk assessment. The analysis of initial construction cost of two models is conducted for comparison. According to the studies, initial construction cost of model B is less than about 22% of existing model A. Moreover, biosafety of the BSL3 lab is still maintaining in the case of the two models.
Cheese is generally considered a safe and nutritious food, but foodborne illnesses linked to cheese consumption have occurred in many countries. Several microbial risk assessments related to Listeria monocytogenes, Staphylococcus aureus, and Escherichia coli infections, causing cheese-related foodborne illnesses, have been conducted. Although the assessments of microbial risk in soft and low moisture cheeses such as semi-hard and hard cheeses have been accomplished, it has been more focused on the correlations between pathogenic bacteria and soft cheese, because cheese-associated foodborne illnesses have been attributed to the consumption of soft cheeses. As a part of this microbial risk assessment, predictive models have been developed to describe the relationship between several factors (pH, Aw, starter culture, and time) and the fates of foodborne pathogens in cheese. Predictions from these studies have been used for microbial risk assessment as a part of exposure assessment. These microbial risk assessments have identified that risk increased in cheese with high moisture content, especially for raw milk cheese, but the risk can be reduced by preharvest and postharvest preventions. For accurate quantitative microbial risk assessment, more data including interventions such as curd cooking conditions (temperature and time) and ripening period should be available for predictive models developed with cheese, cheese consumption amounts and cheese intake frequency data as well as more dose-response models.
Objective: The aims of this study were to provide the basic data for establishing a precautionary management policy and to develop a methodology for selecting a radon management priority target area suitable for the Korean domestic environment. Methods: A suitable mapping method for the domestic environment was derived by conducting a quantitative comparison of predicted values and measured values that were calculated through implementation of two models such as IDW and RBF methods. And a qualitative comparison including the clarity of information transmission of the written radon map was carried out. Results: The predicted and measured values were obtained through the implementation of the spatial analysis models. The IDW method showed the lowest in the calculated mean square error and had a higher correlation coefficient than the other methods. As results of comparing the uncertainty using the jackknife concept and the concept of error distance for comparison of the differences according to the model interpolation method, the sum of the error distances showed a modest increase compared with the RBF method. As a result of qualitatively comparing the information transfer clarity between the radon maps prepared with the predicted values through the model implementation, it was found that the maps plotted using the predicted values by the implementation of the IDW method had greater clarity in terms of highness and lowness of radon concentration per area compared with the maps plotted by other methods. Conclusions: The radon management priority area suggests selecting a metropolitan city including an area with a high radon concentration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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