한국식품위생안전성학회지 Vol.34 No.6 (p.542-550)

|Article|
IoT 적용 대장균 검출기 개발과 농식품 및 생산환경에 적용

Development of an IoT Device for Detecting Escherichia coli from Various Agri-Foods and Production Environments
키워드 :
IoT,Escherichia coli,Agri-food

목차

ABSTRACT
Materials and Methods
   IoT 적용 대장균 검출 장치 개발
   대장균 접종 농도에 따른 IoT 적용 대장균 검출기의 분석소요시간 및 민감도 확인
   농식품 생산환경 및 농식품의 위생상태 점검을 위한 대장균 검출기 적용
   농작업 도구 및 조리 도구
   농산물 및 식품
Results and Discussion
   IoT 적용 대장균 검출장치 개발
   IoT 적용 대장균 검출기의 평가
   농식품 생산환경 및 농식품의 위생상태 점검을 위한 대장균 검출기 평가
   대장균을 접종한 작업도구, 농산물 및 식품에서 대장균검출기 성능 평가
국문 요약
References

초록

농식품과 생산환경에서 대장균 오염여부를 휴대 전화에서 실시간으로 결과를 확인할 수 있는 IoT 기반 스마트 대장균 검출 장치를 개발하였다. 개발된 대장균 검출기는 온도 조절부, UV 램프, 고해상도 카메라 및 검출 여부를 판단할 수 있는 소프트웨어로 구성된 장치이다. 검출기의 성능을 평가하기 위하여 온도, 대장균 검출 시간 및 검출 한계를 측정하였는데, 개발 된 장치의 설정 온도와 실제 온도의 차이는 약 1.0oC 이내 였다. 또한 검출시간은 1 CFU / 100 mL일 때 15 시간이었고, 대장균 오염농도가 증가할수록 검출시간이 감소하였다. 개발된 스마트 대장균 검출기를 기구, 장갑, 관개 수, 종자 및 채소를 포함한 다양한 시료에 적용했을 때, 대장균의 검출율은 식품공전 법으로 분석하였을 때보다 높았다. 따라서 개발된 대장균 검출기술은 농식품 및 생산환경에서 대장균을 효율적으로 검출할 수 있을 것으로 판단된다.
To detect Escherichia coli from agri-food and production environments, a device based on IoT (internet of things) technology that can check test results in real time on a mobile phone has been developed. The efficiency of the developed device, which combines an incubator equipped with a UV lamp, a high-resolution camera and software to detect E. coli in the field, was evaluated by measuring the device's temperature, detection limit, and detection time. The device showed a difference between its programmed temperature setting and actual temperature of about 1.0oC. In a detection limit test performed with a single-colony inoculation, a color change to yellow and a florescent signal were detected after 12 and 15 h incubations, respectively. The incubation time also decreased along with increasing bacteria levels. When applying the developed method and device to various samples, including utensils, gloves, irrigation water, seeds, and vegetables, detection rates of E. coli using the device were higher than those of the Korean Food Code method. These results show that the developed protocol and device can efficiently detect E. coli from agri-food production environments and vegetables.