미생물학적 위해성 평가(Micribial risk assessment: MRA)에서 노출평가시 확률적 접근방법은 식중독 발생에 관련된 많은 위해 미생물의 다양성과 변이성 그리고 불확실성에 대한 분석이 가능하고 과적의 접근방법인 point estiamte 보다 훨씬 더 현실성이 반영된 결과를 제공할 수 있어 현재 MRA의 노출평가에서 가장 효과적인 방법으로 인정되고 있다. 본 연구는 MRA 방법론 중 노출평가에서 이용될 수 있는 수학적 확률분포 모델을 이용하여 위해 미생물의 발생수준을 추정하는 방법론을 제시하고, 이를 바탕으로 국내 식육에서의 Listeria monocytogenes에 대한 오염수준을 추정하였으며, 그 결과 국내 식육에서의 L. monocytogenes의 오염수준은 평균 (50_(th) percentile) -4.08 Log CFU/g이며, 최소 (5_(th) percentile) -4.88 Log CFU/g, 최대 (95_(th) percentile) -3.56 Log CFU/g의 범위를 갖는 것으로 추정되었다.

Probabilistic exposure assessment has been recognized as an important fool in microbial risk assessment, because of obtained the desired results to characterize of variability and uncertainty associated withe the microbial hazards. In addition, it will be provided much more actuality information than the point-estimate approaches. In this study, we present methodology using mathematical probability distribution in exposure assessment and estimating of contamination level of Listeria monocytogenes in meat and meat products as a case study. The result of estimation contamination level was mean (50_(th) percentile) -4.08 Log CFU/g, minimum (5_(th) percentile) -4.88 Log CFU/g, maximum (95_(th) percentile) -3.56 Log CFU/g.

• 박경진
• 김성조
• 심우창
• 천석조
• 최은영
• 최원상
• 홍종해