Irradiation of food is not only used for sanitation purposes but can be used for processing techniques to reduce or eliminate toxic or undesirable compounds on food. Irradiation wag effective to reduce the allergenicity of food by modification of the structure of proteins causing allergy reactions. Volatile N-nitrosmaine was reduced or eliminated by irradiation in the model system study and the breakdown products by irradiation did not recombine under human stomach conditions (pH 2,3, and 4,37$^{\circ}C$). The possibility of residual chlorophyll b reduction by irradiation was also found, and the model study indicated that irradiation be used to destroy chlorophyll b, resulting in protection from photooxidation in oil without acceleration of lipid oxidation during irradiation. In this paper, several on-going research projects for the application of food irradiation as a new processing technique are introduced, including reduction of food allergens, breakdown of volatile N-nitrosamine and residual chlorophyll b.
Food webs have received global attention as next-generation biomonitoring tools; however, it remains challenging because revealing trophic links between species is costly and laborious. Although a link-extrapolation method utilizing published trophic link data can address this difficulty, it has limitations when applied to construct food webs in domestic streams due to the lack of information on endemic species in global literature. Therefore, this study aimed to develop a link extrapolation-based food web model adapted to Korean stream ecosystems. We considered taxonomic similarity of predation and dominance of generalists in aquatic ecosystems, designing taxonomically higher-level matching methods: family matching for all fish (Family), endemic fish (Family-E), endemic fish playing the role of consumers (Family-EC), and resources (Family-ER). By adding the commonly used genus matching method (Genus) to these four matching methods, a total of five matching methods were used to construct 103 domestic food webs. Predictive power of both individual links and food web indices were evaluated by comparing constructed food webs with corresponding empirical food webs. Results showed that, in both evaluations, proposed methods tended to perform better than Genus in a data-poor environment. In particular, Family-E and Family-EC were the most effective matching methods. Our model addressed domestic data scarcity problems when using a link-extrapolation method. It offers opportunities to understand stream ecosystem food webs and may provide novel insights into biomonitoring.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1117-1125
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2012
식중독 발생에 대한 기존 연구에서는 기온과 습도와 같은 기후변수가 주된 설명변수로 취급되어 왔다. 이 논문에서는 주별 식중독 발생건수와 기후변수 간에 관계를 고찰하고 식중독 발생건수를 예측하기 위한 모형으로 포아송 회귀모형과 자기회귀이동평균모형을 비교한다. 비교결과 우리나라 식중독 발생은 시차를 두고 기후 변수에 영향을 많이 받고 있으나 식중독 발생 예측은 이들 변수보다 이전 시점의 식중독 발생 건수에 더 많이 영향을 받는 것으로 나타났으며 포아송 회귀모형은 예측의 관점에서 문제가 있음을 보였다.
This study evaluated Campylobacter jejuni risk in ground meat products. The C. jejuni prevalence in ground meat products was investigated. To develop the predictive model, survival data of C. jejuni were collected at $4^{\circ}C-30^{\circ}C$ during storage, and the data were fitted using the Weibull model. In addition, the storage temperature and time of ground meat products were investigated during distribution. The consumption amount and frequency of ground meat products were investigated by interviewing 1,500 adults. The prevalence, temperature, time, and consumption data were analyzed by @RISK to generate probabilistic distributions. In 224 samples of ground meat products, there were no C. jejuni-contaminated samples. A scenario with a series of probabilistic distributions, a predictive model and a dose-response model was prepared to calculate the probability of illness, and it showed that the probability of foodborne illness caused by C. jejuni per person per day from ground meat products was $5.68{\times}10^{-10}$, which can be considered low risk.
최근 온라인 플랫폼에서 구입한 육회를 섭취한 후 식중독 증상을 호소하거나 방울토마토에서 쓴맛이 난다는 리뷰가 뉴스에 등장한 사례가 있다. 이것은 정부 기관, 식품 제조업체나 유통업체가 온라인 플랫폼의 식품 리뷰를 분석하여 식품 위해를 탐지함으로써 소비자 식품안전 위험을 관리할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 감성분석과 대형 언어 모델을 활용하여 식품 리뷰를 분석하고, 부정적인 리뷰를 탐지하여 주요 식품안전 위해(식중독, 변질, 화학적 이취, 이물질)를 다중 라벨링하는 분류 모델을 제안한다. 감성 분류 모델에서는 'funnel' 모델이 낮은 False Positive 비율로 부정 리뷰의 오분류 가능성을 최소화하는 데 효과적이었다. 식품안전 위해 다중 라벨링 모델은 GPT-3.5 보다 GPT-4 Turbo를 활용한 것이 재현율과 정확도 모두 96% 이상으로 높은 성능을 보였다. 정부 기관, 식품 제조업체나 유통업체는 제안된 모델을 사용하여 소비자 리뷰를 실시간으로 모니터링하고, 잠재적인 식품안전 문제를 조기에 탐지함으로써 위험을 관리할 수 있다. 이와 같은 시스템은 기업의 브랜드 평판을 보호하고, 소비자 보호를 강화하며, 궁극적으로는 소비자의 건강과 안전을 증진시키는 결과를 가져올 수 있다.
대두단백질, 전분, 수분을 조합하여 만든 모형식품에 보습제 종류 및 이의 농도에 따른 수분활성도의 변화를 전기습도계법으로 측정하였다. 모형식품의 수분활성도는 NaCl이 Sucrose보다 강하효과가 크게 나타났으며 성분간에는 단백질, 전분혼합물$(P_1S_1)$에서 수분활성도 강하효과가 높게 나타났다. 또한 용액의 첨가량이 50%에서 70% 범위에서 모형식품의 성분비, 용액 첨가비, 용질의 농도와의 다중회귀식을 다음과 같이 얻었다. $NaCl\;E(Aw)=0.9317-3.48{\times}10^{-3}X-1.019{\times}10^{-4}X^2-2.217{\times}10^{-4}Y+3.924{\times}10^{-6}Y^2-7.163{\times}10^{-6}Z^2$$Sucrose\;E(Aw)=0.9259+1.715{\times}10^{-4}X-3.317{\times}10^{-5}X^2+2.451{\times}10^{-4}Y-1.604{\times}10^{-6}Y^2+1.076{\times}10^{-6}Z^2$ X : solute concentration(%), Y : {starch/total solid (starch+protein)}${\times}$100 Z : solution ratio of model food(%) 이때 $R^2$은 각각 0.910, 0.935이었다.
Water, energy, and food security already became a risk that threatens people around the world. Increasing of resources demand, rapid urbanization, decreasing of natural resources and climate change are four major problems inducing resources' scarcity. Indeed, water, energy, and food are interconnected each other thus cannot be analyzed separately. That is, for simple example, energy needs water as source for hydropower plant, water needs energy for distribution, and food needs water and energy for production, which is defined as W-E-F nexus. Due to their complicated linkage, it needs a computer model to simulate and analyze the nexus. Development of a computer simulation model using system dynamics approach makes this linkage possible to be visualized and quantified. System dynamics can be defined as an approach to learn the feedback connections of all elements in a complex system, which mean, every element's interaction is simulated simultaneously. Present W-E-F nexus models do not calculate and simulate the element's interaction simultaneously. Existing models only calculate the amount of water and energy resources that needed to provide food, water, or energy without any interaction from the product to resources. The new proposed model tries to cope these lacks by adding the interactions, climate change effect, and government policy to optimize the best options to maintain the resources sustainability. On this first phase of development, the model is developed only to learn and analyze the interaction between elements based on scenario of fulfilling the increasing of resources demand, due to population growth. The model is developed using the Vensim, well-known system dynamics model software. The results are amount of total water, energy, and food demand and production for a certain time period and it is evaluated to determine the sustainability of resources.
There have been academic debates upon which measure is more desirable in measuring service quality between SERVQUAL and SERVPERF In addition, Korean fast food industry is rapidly growing due to increasing income and globalization. Our study tried to contribute to both academic and practical issues. We compared SERVQUAL and SERVPERF measures to determine which one is superior to measure service quality in Korean fast food franchise. We collected data from two branch restaurants of one American global fast food franchise system. Regression analyses resulted in that SERVPERF outperformed SERVQUAL. Furthermore, we compared the goodness of fit of the two structural equation models of SERVQUAL anO SERVPERF, respectively. The SERVPERF model showed a much better model fit than the SERVQUAL model did. Thus, we suggest that SERVPERF be used to measure service quality in Korean fast food industry.
The purpose of this study is to investigate the manufacturing process for mass production of korean traditional cookies to be supplied to consumers with cheap price. Selected items for mass production is Yoomilkwa such as Yackwa. Maejackwa which preferred by consumers, and Chasookwa which was presented at royal party in YiDynasity. Standard mixing ratio of food material, manufacturing process, and machinery needed in each manufacturing process were suggested by the items of korean traditional cookies. Manufactured goods which is produced in large quantities by machinery are Yackwa model I, II Maejackwa model I, II, III, and Chasookwa model I, II.
본 연구는 수육에 쉽게 오염될 수 있는 S. aureus에 대한 성장 예측모델을 적용하고, 이를 비교하여 수육을 안전하게 관리하기 위한 적절한 모델을 제시하고자 하였다. 온도에 따른 S. aureus의 성장곡선은 5, 15, $25^{\circ}C$의 보관온도에서 측정하였다. 수육에 오염된 S. aureus의 성장결과를 기초로 온도에 따라 Baranyi model과 Gompertz model을 이용하여 SGR와 LT를 산출하였다. 두 모델에 대하여 R2과 RMSE를 산출하여 통계적인 적합성을 비교하였으며 그 결과 Baranyi model에서는 각각 0.98, 0.27, Gompertz model에서는 각각 0.84, 0.84로 나타나 Baranyi model이 온도변화에 따라 S. aureus 생육을 예측하기 위한 이차모델의 변수 값으로 사용하는데 더 적합하였다. RSM을 이용한 2차 모델에서는 $R^2$이 5, 15, $25^{\circ}C$에서 각각 0.88, 0.99, 0.99로 나타나 실험값과 예측값의 상관관계가 높았다. 또한 RMSE는 온도별로 각각 0.11, 0.24, 0.10로 나타났고, $B_f$는 각각1.12, 1.02, 1.03로, $A_f$는 각각 1.17, 1.03, 1.03로 나타나 통계적 적합성이 높다고 할 수 있다. 따라서 개발된 모델을 이용할 경우 수육의 다양한 조리환경과 온도에 따른 S. auresus 성장을 추정할 수 있으며, 이를 위해 평가에서 충분히 활용할 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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