‘식품 안전성’이 꾸준히 화두가 되는 이유는 무엇일까요?

식품 안전성과 관련된 문제는 국내외를 막론하고 꾸준히 발생하고 있습니다.

특히 식중독 사례와 같은 문제는 소비자들이 식품 구매 시 신선도와 안전성을 더욱 중요하게 생각하는 계기가 되었죠.
소비자들은 이제 단순히 가격이나 브랜드가 아닌, 식품의 안전성을 더욱 중요한 요소로 고려하고 있습니다.

식품 안전은 우리에게 주요한 키워드로 자리잡았습니다.

연구자들과 관련 기관들 또한 변화한 소비자 인식에 발을 맞추어 식품 안전을 위한 새로운 기술과 방법을 연구하고 있으며,
정기적인 점검과 규제 강화 등을 통해 공공의 건강을 지키기 위해 노력하고 있습니다.

그러나 현재 기술로는 생물학적 안전성을 완전히 확보하기 어려우며,
우리는 여전히 식품 안전과 관련된 위험에 노출되어 있습니다.

식품 안전성 연구는 우리 식탁의 안전을 지키기 위해 필요합니다.

우리가 먹는 음식은 농장에서 시작해 여러 가공, 유통, 보관 단계를 거쳐 식탁에 오릅니다.
이 과정에서 금속 조각, 농약, 박테리아, 바이러스 등의 다양한 위험 요소에 노출될 수 있어 소비자의 건강을 위협할
가능성이 있습니다.

따라서 식품 안전의 목표는 이러한 잠재적 위해 요소를 사전에 파악하고 철저히 관리함으로써
소비자가 음식을 섭취할 때 건강에 해를 입지 않도록 보장하는 데 있습니다.

그렇다면, 식품 안전은 어떻게 효과적으로 실현될 수 있을까요?

정부는 규제와 정책을 통해 식품 안전 기준을 설정하고, 이를 준수하도록 홍보와 교육을 진행합니다. 산업계에서는 식품 생산과
가공 현장에서 안전 관리 시스템을 준수해 식품의 안전성을 확보하고 있습니다. 또한 학계에서는 과학적 연구와 기술을 바탕으로
식품 안전 문제를 분석하고 해결책을 제시하는 연구를 수행합니다.

식품 안전성 연구를 효과적으로 실현하기 위해서는
식품을 취급하는 모든 관련 업체, 기관, 그리고 우리 모두의 노력이 필요합니다.

기존 살균 기술은 열 기술과 화학적 처리를 통해 진행되었습니다.

열 기술(Thermal technology)과 화학적 처리
(Chemical treatment)는 모두 기존의 식품 안전의 관점에서
주요한 도구로 사용되어 왔지만, 각각의 방법은 각각 고유한 한계를 지니고 있습니다.

식품영양학과 미생물안전성 연구실에서는 기존 살균 기술의 한계를 극복 하기위해 주로 빛을 통한 접근 방식을 모색하고 있으며, 보다 효과적인 미생물 제어 방법을 찾아 식품 안전성을 한층 더 강화하는 것을 목표로 합니다.

첫 번째, Chlorogenic Acid  와 UVA의 조합 처리 기술을 통해
미생물 사멸 효과를 분석하고 있습니다.

식품군에 따라 미생물이 죽는 패턴은 다르기 때문에 최적의 살균 조건을 파악하는 것은 매우 중요합니다.

머신러닝 모델을 통해 다양한 환경에서 미생물의 생존율을 예측하고,
그 결과를 바탕으로 최적의 조건을 도출하는 연구를 수행하고 있습니다.

베이지안 최적화 기법 을 통해 효율적인 실험을 설계하고 있습니다.

기존의 실험적 접근은 많은 시간과 자원이 소모되었지만, AI 기반 최적화 방법을 통해 더 빠르고 정확하게 실험을 설계할 수 있습니다. 이를 통해 잠재적 위험 요소를 최소화하고, 다양한 변수를 고려하여 가장 효과적인 살균 조건을 도출할 수 있었습니다.

이로써 식품 안전성을 획기적으로 향상시킬 뿐만 아니라, 산업적 효율성을 높이는 데에도 기여할 수 있는 시스템을
구현할 수 있는 가능성을 확인했습니다.

결국, AI 최적화 기술을 통한 미생물 제어는 미래 식품 안전을 위한
핵심 요소로 자리 잡을 것이며, 향후 다양한 산업에 걸쳐 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.