This study quantitatively assess the risk of ice-related accidents on road facilities such as bridges and tunnels, and examines the influence of road facility characteristics on ice-related accidents. Ice-related accident data from expressways and national highways in South Korea were collected over a 10-year period (2013–2022). Geographic information systems (GIS) and node-link systems were employed to classify accidents based on road facility types. The number of ice-related accidents per unit length and per individual segment was examined according to the road classification. Furthermore, the fatality rate and fatality-weighted indicator (FWI) were calculated to evaluate the severity of icerelated accidents.The number of ice-related accidents per unit length of road facilities is higher on national highways than on expressways. For both expressways and national highways, the incidence rate of ice-related accidents on bridges was higher than those on ordinary sections and tunnels. A greater number of ice-related accidents occurred on long-span bridges and tunnels for both road classifications. The fatality rate of ice-related accidents on expressways was approximately 1.5 times higher than that on national highways. The fatality rate of ice-related accidents occurring on road facilities within expressways was approximately three times higher than the overall fatality rate of ice-related accidents on expressways. On national highways, the fatality rate of ice-related accidents on bridges was higher than the overall fatality rate of ice-related accidents, whereas the fatality rate of ice-related accidents in tunnels was lower than that on national highways. The FWI of ice-related accidents on bridges and tunnels was more than twice that on ordinary sections on both expressways and national highways. Among expressway facilities, tunnels exhibited the highest FWI, whereas on national highways, the FWI values for bridges and tunnels were similar. The findings of this study suggest that the influence of road facilities on ice-related accidents should be considered in winter road maintenance strategies. This could contribute to reducing not only the frequency of ice-related accidents, but also the number of fatalities and injuries resulting from such incidents.

본 연구는 도로 관리 주체의 Scope-3 배출량을 포함한 교량의 탄소 배출량을 정량적으로 산정하는 것을 목표로 한다. 기존의 탄소 배출량 산정 방식은 주로 직접 배출(Scope-1)과 간접 배출(Scope-2)에 초점을 맞추었으나, 도로 및 교량과 같은 사회간접자본(SOC) 시설에서 발생하는 Scope-3 배출량을 포함하는 종합적인 평가가 필요하다. 이를 위해 HDM-4 모델을 활용하여 교량의 노면 상태(IRI, Roughness)에 따른 연료 소비량 변화를 분석하였으며, PSC BEAM교를 대상으로 사례 연구를 진행하였다. 연구에서는 공기 저항, 구름 저항, 구배 저항 등의 주요 동력 저항 요소를 고려하여 연료 소비량을 산정하였으며, 이를 통해 단위시간당 연료소모량(IFC)과 총 연료 소비량을 평가하였다. 연구 결과, 도로 관리 주체가 교량 운영 단계에서 발생하는 Scope-3 배출량을 정확히 평가하는 것이 전체 탄소 배출량 산정에서 중요한 요소임을 확인하였다. 본 연구는 향후 도로 및 교량 설계, 유지보수 단계에서 탄소 저감 전략을 수립하 는 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

결빙(Black Ice)은 도로 포장체 표면의 균열 등에 스며든 습기나 눈, 그리고 차량 주행 중 발생하는 타이어 분진 및 배 기가스 등의 영향으로 인해 도로 표면과 유사한 색상의 얇은 얼음막이 형성되는 현상을 의미한다(Cho et al., 2021). 도로 노면이 결빙 상태일 경우, 평균 미끄럼 저항 계수는 건조 노면의 약 30% 수준으로 크게 낮아진다(Lee et al., 2024). 또 한, 결빙은 도로 표면과 색상이 유사하여 운전자가 노면 상태를 즉각적으로 인지하기 어렵고, 이에 따라 제동이나 회피 를 위한 충분한 시간을 확보하기 어렵다. 최근 5년간 발생한 서리·결빙 노면 교통사고의 치사율(사고 100건당 사망자 수) 은 2.69명으로, 이는 건조 노면 교통사고 치사율의 약 2배, 습윤 노면의 1.3배 수준에 해당한다(KoROAD, 2024). 이러한 위험성을 고려하여 국토교통부는 2020년 전국 고속국도 및 일반, 위임국도를 대상으로 403개 구간을 결빙 취약 구간으로 지정하였으며, 이후 464개소로 확대하여 자동염수분사시설, 그루빙(Grovving), 결빙주의표지판 등 안전시설을 확충하여 결빙사고를 집중적으로 관리하고 있다(MOLIT, 2020; BAI 2021). 하지만, 결빙사고 발생건수는 2020년 524건, 2021년 1,204건, 2022년 1,042건으로 증가추세를 보이고 있어, 결빙 취약 구간의 평가 적절성과 실효성에 대한 검토 필요성이 대 두되고 있다(KoROAD, 2024). 본 연구에서는 최근 10년 고속국도에서 발생한 결빙사고와 결빙사고 영향인자를 Random Forest Algorithm으로 분석하 여 도로 구간별 결빙사고 위험도를 평가하였다. 국가교통정보센터의 노드·링크(Node·Link) 체계를 기반으로 전국 고속국 도의 동절기 기상, 기하구조, 교통량 등 결빙사고 영향인자를 구간별로 수집하였다. 각 구간은 최근 10년 결빙사고 데이 터를 통해 결빙사고 발생구간과 비발생 구간으로 분류하였다. 구간별 수집한 결빙사고 영향인자를 독립변수, 사고발생유 무를 종속변수로하여 알고리즘 학습을 위한 데이터셋(Data Set)을 구성하고, 데이터불균형 문제를 해결하기 위해 오버샘 플링(OverSampling) 기법 중 하나인 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)을 적용하였다. 최종적으로 Random Forest Classification Model을 학습하고, 모델의 하이퍼파라미터 조정(HyperParameter Tunning)을 거처 결빙사 고 발생구간 예측성능이 가장 높은 모델을 결정하였다. 이를 통해, 전국 고속국도의 구간별 결빙사고 발생 위험도를 평 가하고 각 결빙사고 영향인자의 변수중요도를 분석함으로써 결빙 취약구간 평가 방안의 신뢰성 제고를 기대한다.

국제사회는 1992년 유엔기후변화협약(UNFCCC), 1997년 교토의정서, 2015년 파리협정, 2018년 IPCC ‘1.5℃ 특별보고서’ 채택을 통하여 온실가스 감축 목표를 세워 기후 문제에 대응하고자 하였다. 이러한 흐름에 대한민국은 2020년 ‘2050 탄 소중립 선언 및 비전을 선포하였고, 2021년 탄소중립기본법을 제정하였다. 이중 도로 건설도 환경영향평가의 대상으로 설정하여 인프라 시설물의 탄소중립에 노력을 기울이고 있다. 하지만 2011년 국토교통부의 ‘시설물별 탄소배출량 산정 가이드라인’ 외 구체적인 생애주기 분석 방법이 부재한 상황이며 기수행된 연구에서는 전과정이 아닌 특정 수명주기에 집중하였던 단점이 존재하였다. 특히 수명주기 중 사용단계는 시설물 이용, 유지관리, 에너지 및 용수 사용 등의 내용을 포함하며 2023년 세계 경제 포럼은 사용단계의 탄소배출량이 평균적으로 전체 탄소배출량의 70%를 차지한다고 발표하였 기 때문에 사용단계의 탄소배출량을 산정하는 것은 중요하다. 따라서 본 연구에서는 국제 표준 ISO 21930:2017의 전과정 평가 LCA(Life Cycle Assessment) 방법과 국토교통부의 ‘시설물별 탄소배출량 산정 가이드라인’을 따라 국내 탄소배출 계수를 기반으로 도로건설 전과정의 생애주기 구분을 하였고, 탄소배출량을 산정하였다. 이를 통해 국내 환경영향평가 방법의 보완에 기여하고자 한다.

연속철근 콘크리트 포장(CRCP: Continuously Reinforced Cement Pavement)은 시멘트 콘크리트 포장 공법 중 하나이 다. 한국형 포장 설계법(KPRP: Korean Pavement Research Program)은 국내 실정에 맞게 개발된 도로 포장 설계법으 로, 2011년에 최초로 개발되었다. 현재 최신 버전은 2016년 4월에 발표된 것으로, 이후 약 9년간 업데이트가 이루어지지 않았다. 본 연구의 목적은 한국형 포장 설계법 내 기존 CRCP 해석 모듈을 분석하고 이를 개선하는 것이다. 또한, 본 연 구에서 개선된 CRCP 해석 모듈은 추후 개발 예정인 고속도로 역학적-경험적 포장 설계법(EXPD: EXpressway Pavement Design)에 적용될 예정이다. 기존 KPRP의 연속철근 콘크리트 포장 설계법은 과거의 기상 데이터를 이용하여 슬래브에 가해지는 환경 하중에 의한 응력을 계산한다. 포장이 미래의 공용수명 20년을 버텨야 하나, 과거의 기상 데이터를 통해 계산된 환경 하중에 의한 응 력을 고려하도록 설계법이 구성되어 있는 현실이다. 과거의 기상 데이터가 아닌 기후변화 예측 모형을 통해 예측된 기상 데이터를 기존 포장 설계법에 적용한다면, 보다 타당한 공용성 해석 결과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다. 국립기상 과학원에서 배포한 IPCC 6차 평가보고서(AR6) 대응 전지구 기후변화 전망보고서에서 제시한 최신 온실가스 경로(SSP, Shared Socioeconomic Pathways)에 따라 산출된 신규 전지구 기후변화 시나리오 4종 중에서 가장 최악의 시나리오인 SSP-8.5로 가정하였을 때에 예측된 기상 데이터를 이용하여 공용성 해석 결과인 펀치아웃(Punchout) 개수와 포장 두께 변화에 대하여 분석해보았다.

본 연구는 한국 기상대 데이터를 활용하여 콘크리트 포장의 깊이별 온도를 예측하는 ANN(Artificial Neural Network) 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존의 열평형 방정식 기반 모델은 특정 지역의 기상 데이터를 필요로 하기 때문에 일반적인 적용이 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 ANN을 활용하여 기상대 데이터를 기반으로 범용적 인 온도 예측 모델을 개발하고자 한다. 이를 통해 다양한 지역 및 환경 조건에서도 적용 가능한 모델을 구축하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 2017년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지의 1시간 단위 기상 및 온도 데이터를 활용하며, 0.05m, 0.15m, 0.25m, 0.35m, 0.45m 깊이별 온도 데이터를 학습 데이터로 사용한다. 입력 변수로는 기온, 풍속, 강수량, 습도, 일 조량, 일사량, 적설량, 적운량, 지면온도를 포함한다. 이러한 다양한 기상 데이터를 활용하여 신경망 모델을 학습하고, 기 존 방식보다 높은 정확도를 확보하는 것이 연구의 핵심 목표이다. 기존 ANN 구조인 O = WI + B에서 확장된 O = W(I + (WI + B)) + B 형태의 비선형 구조를 적용하여 기존 모델이 가지는 비선형 관계 반영의 한계를 극복하고자 한다. 또한, 선형 다중 은닉층 모델과 비선형 다중 은닉층 모델을 각각 개발하여 성능을 비교하고, 비선형 모델의 필요성과 일반화 능력을 평가할 예정이다. 최종적으로 두 모델의 성능을 평균 제곱 오차 및 평균 절대 오차 등과 같은 평가 지표들을 이용하여 비교 분석하고, 가장 적합한 모델을 도출하고자 한다.

This study aimed to statistically analyze and understand the factors contributing to road icing accidents on Korean roads, particularly within sections designated as ice-prone. The objective was to assess the adequacy of the existing criteria for designating these sections and to provide insights for improving safety measures on icy roads. Road icing accident data were collected from Korea’s (traffic accident analysis system (TAAS) database, covering incidents from 2018 to 2022 on both expressways and general roads. The data were compiled to create a comprehensive database that incorporated geographic and weather-related factors influencing road icing accidents. Using geographic information systems (GIS), a spatial analysis was performed on the designated ice-prone and non-designated sections. The inverse distance weighting (IDW) method was applied to interpolate the meteorological data, and the temperature lapse rate was used to adjust for altitude-related variations in temperature, providing estimates for conditions such as the average temperature, relative humidity, and precipitation days at each accident location. The analysis revealed that only 2.9% of designated ice-prone sections reported icing-related accidents, whereas 97.6% of icing accidents occurred in non-designated sections. This discrepancy highlights potential gaps in the current criteria for designating ice-prone areas. Additionally, road characteristics such as traffic volume, lane count, speed limit, and curve radius, along with meteorological factors such as humidity, precipitation frequency, and solar radiation exposure, were observed to be significantly correlated with icing accidents. Regions with high relative humidity and low sunlight exposure exhibited a heightened risk of road icing accidents, suggesting the need for these parameters to designate ice-prone sections. This study underscores the need to refine Korea's criteria for designating ice-prone sections by incorporating a wider range of risk factors, including detailed terrain data, shaded areas, and road geometry factors, such as slopes. Integrating these additional elements into the designation process could enhance the precision and effectiveness of preventive measures and ultimately reduce the risk of icing-related accidents in Korea’s road networks. These findings provide a foundation for future policy and management decisions to enhance road safety during the winter.

2020년 국토교통부에서는 ‘결빙 취약구간 평가 세부 배점표’에 의하면, 전국의 고속국도 및 일반국도를 대상으로 결빙 취약 구간 464 개소를 선정하여 관리중에 있다. 그러나 감사원은 2020년 진행한 주요 사회기반시설(도로ㆍ고속철도) 안전관리실태 감사에서 결빙 취 약 구간 선정 시 터널 입출구부 등 결빙위험이 큰 구간이 도로포장 홈파기 대상구간에서 누락된 점을 지적하였다. 이러한 근거로 결 빙에 취약한 터널 입ㆍ출구에서 결빙사고가 우려되는 등 ‘겨울철 도로교통 안전 강화대책’의 실효성이 저하될 가능성이 제시되었다. 또한 본 연구에서 자체적으로 검토한 결과, 4개 특성 12개 항목으로 구성된 ‘결빙 취약구간 평가 세부 배점표’의 도로시설 항목에서 터널, 교량 등 도로시설물의 배점 부여 기준을 확인하기 어려웠으며, 각 도로시설에 대한 정의가 모호하여 평가표의 현장 적용성이 제 한되거나 신뢰도 검증이 부족한 점을 확인하였다. 본 연구에서는 국토교통부에서 제공하는 노드(Node) 및 링크(Link) 기반의 국내 도로망 GIS(Geographic Information System)데이터 에 결빙사고 데이터의 위치정보를 결합하여 고속국도 및 일반국도의 터널 및 교량 등을 포함하는 도로시설물 및 그 주변에서 발생한 결빙사고 이력을 자료화하였다. 최종적으로 도로시설물별 결빙사고 발생 비율 및 사고 심각도(사망자, 부상자 수)에 대한 분석을 통해 도로시설물의 결빙사고 상관 정도와 영향 범위를 파악하였다.

2019년 12월, 상주-영천 고속도로 상행선에서 도로 노면 결빙에 의한 연쇄추돌사고로 48명의 사상자가 발생하였다. 이에, 국토교통부 는 2020년 1월 결빙 취약구간 선정기준을 마련하여 결빙 취약구간 403개소를 지정하고, 결빙 취약구간을 대상으로 2022년까지 1,699억 원의 예산을 투입하여 결빙사고 예방사업을 계획하였다(BAI, 2021). 하지만, 결빙 취약구간 선정기준에 대해 적정성 검토가 이루어지 지 않아 그 신뢰성과 실효성이 충분히 검증되지 않았다. 본 연구에서는 국가교통정보센터의 노드·링크(Node·Link) 체계를 기반으로 전국 고속국도 및 일반국도의 특성정보(시설, 선형구조, 기상, 교통 등)를 GIS(Geographic Information System) 데이터로 구축하였다. 최근 5년 결빙사고 발생이력이 있는 도로구간(Link)을 확인하고 Random Forest 알고리즘을 통해 도로 특성정보의 결빙사고에 대한 변수 중요도(Feature Importance)를 분석했다. 이를 통해 결빙사고와 각 인자의 상관성을 파악하여 ‘결빙 취약구간 평가 세부 배점표’의 항목별 배점을 수정, 보완함으로써 평가표의 신뢰성을 제고한다.

블로우업이 발생하는 구간에 ASR이 발생하고 있지만, 한국도로공사는 재료팽창인 ASR을 고려하지 않고, 콘크리트 팽창량을 계산하 여 팽창줄눈 설치간격을 제시하고 있다. 또한, 블로우업은 일종의 좌굴현상이므로 슬래브 두께에 따라 응력완화줄눈 설치 간격을 제시 할 필요가 있다. 따라서 본연구는 재료팽창과 슬래브 두께를 고려하여 응력완화줄눈 설치 간격을 제시하고자 한다. 팽창량 계산시, 재 료변형률과 지역별 온도와 건조수축을 고려하였으며, 이를 동등한 팽창을 유발하는 온도상승량으로 변환하는 식을 도출하였다. 기준온 도를 정하기 위해 실제 현장데이터를 팽창량 식에 대입하여 온도상승량으로 변환하였으며, 이를 블로우업을 모사한 콘크리트 포장 모 형의 유한요소해석 결과를 이용하여 결과값을 비교하였다. 안전설계를 위해 더 작은 온도 값인 블로우업 구조해석 결과 값 중 안전온 도를 블로우업이 일나는 기준으로 선정하였으며, 안전 온도를 넘지 않은 지역별 슬래브 두께에 따른 최대 응력완화줄눈 설치 간격을 제시했다. 한국도로공사가 제시하고 있는 기준과 비교한 결과, 일부 지역은 한국도로공사에서 제시하고 있는 기준에 만족하지 않았다. ASR 변형률을 고려하여 슬래브 두께에 따라 지역별로 응력완화줄눈 설치 간격을 제시하는 것이 블로우업 파손을 저감하고, 포장의 안정성을 향상시키는데 도움이 될 것이라고 판단된다.

아스팔트는 점성이 높은 도로포장 재료로서 골재와 채움재를 결합시키는 역할을 하는 중요한 재료이다. 아스팔트 콘크 리트는 생산 및 시공 과정에서 혼합물이 장비에 부착되는 현상이 발생하여 생산 효율 및 성능 저하를 유발하기도 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 석유류와 식물성 기름을 부착방지제(Asphalt Release Agent)로 사용하고 있다. 하지 만 석유류는 단시간에 아스팔트를 용해시켜 혼합물의 성능 저하를 유발할 수 있고, 발생하는 유증기로 인해 작업자를 위 험에 노출시킬 수 있다. 식물성 기름은 석유류에 비해 아스팔트에 대한 용해력은 다소 작지만 석유류와 동일한 문제를 야기하며 제품 단가로 인해 높은 비용을 발생시킨다. 이에 따라 아스팔트 혼합물 생산 및 시공현장에서 저독성이며 친환 경적인 부착방지제의 중요도가 상승하고 있다.

최근의 국제사회는 경제성장에 따른 기상이변의 방지를 위한 국가 간 기후변화협력 체결(1992년)을 시작으로 환경 오염물질 배출 저감을 요구하고 있다(Moon et al, 2014). 따라서 최근에는 전 세계적으로 지구온난화와 기후변화의 원인이 되는 온실가스의 발생을 줄 이고자 노력하고 있으며, 건설 산업은 이러한 온실가스 배출량의 주요 원인으로 인식되고 있다(Kong et al., 2016) 교량 건설사업이 환 경에 미치는 정도를 전과정평가(Life Cycle Assessment, LCA)방법을 활용하여 재료 및 공법의 지속가능성에 대한 객관적, 정량적 평가 체계를 구축하고자한다. 본 연구에서는 선행적으로 국내외 환경성적표지제도(Environment Product Declaration, EPD), 탄소발자국(Carbon footprint) 등을 분석함으로써, LCA 관련 제도에 대한 전반적인 동향을 파악하였다. 그다음, 국제적으로 통용되고 있는 제품 범주 규칙 (PCR)과 환경제품선언(EPD) 사례를 분석하여 LCA 관련 분석 범위를 확인했으며, 전과정영향평가(LCIA) 방법론과 국내외 LCI DB(Ecoinvent, Athena Pavement LCA, LCA PAVE 등)을 분석함으로써 국내외 환경 영향인자 관련 기술자료를 확보하였다. 또한, 건설 자재, 시공, 유지 관리 관련 설계 명세서, 표준품셈, 단가 산출표를 분석함으로써, 자재 투입량, 장비 연료 소모량에 대한 기초 DB를 도출하였다. 기존 프로그램을 토대로 고속도로 온실가스 산정 프로그램을 개발하여 건설자재, 수송, 시공, 유지 관리 단계에서의 탄소 배출량 산정 사례 분석을 수행했다. 교량 분야는 STEEL BOX교를 선정했다. 이에대하여 건설자재. 시공, 수송, 유지관리에 탄소배출량 을 산정하였다. 산정된 결과를 바탕으로 LCA분석의 기틀을 마련하였으며, 이를 통하여 추후 추가적인 기초 DB를 추가하여 교량 분야 전과정평가 LCA를 분석하기 위한 플랫폼을 제작할 예정이다.

겨울철 국내 도로 결빙으로 인한 교통사고가 증가하는 추세를 보이고 있으며 2018년~2022년까지 총 4,609건의 결빙 교통사고가 발 생하였다. 결빙 교통사고의 치사율은 2.3으로 일반적인 교통사고와 비교하여 높은 치사율을 보이며 최근 5년(2018~2022)동안 결빙 교 통사고로 인하여 107명이 사망자와 7,728명의 부상자가 발생하였다. 현재 국토교통부에서 제시한 결빙 취약구간 평가기준표에 따라 결 빙 위험 구간을 지정하고 있으나, 해당 기준은 결빙의 주요 요인으로 고려되는 기상조건을 충분히 반영하지 못하고 있다. 도로 결빙은 노면온도가 0℃ 이하이며 노면에 수분이 공급될 때 형성되며 기온, 구름량, 풍속, 풍향, 상대습도, 강수량 등의 기상인자들이 복합적으 로 작용하여 결빙이 발생한다는 점을 고려하였을 때, 기상 특성은 도로 결빙의 주요 인자로 판단된다. 따라서 국내 결빙 취약구간 평 가기준의 개선이 필요하며 본 연구의 목적은 국내 결빙 교통사고 데이터를 분석하고 결빙이 형성되는 기상 조건을 구체화하는 것이다. 분석을 위한 데이터로 2018년~2022년까지 5년동안 발생한 결빙사고 사례와 기상청 방재기상관측소(AWS)에서 제공하는 기상 데이터 를 적용하였다. 이후, 박스도표, 확률밀도함수 등의 통계분석을 적용하여 결빙 형성 기상 조건을 구체화하였다. 이를 통하여 기존 결빙 취약구간 평가기준의 기상학적 개선 방향성을 제시할 수 있으며 더 나아가 도로 결빙 예측 로직 개발을 기대할 수 있다.

본 연구에서는 훈제연어와 연어회 및 샐러드 등에 많이 활용되는 생연어 섭취에 따른 L. monocytogenes 에 의한 식중독 발생 리스크를 비교하기 위해 정량적 미생물 위해성 평가를 수행하였다. 연구 결과 하루에 1회 훈제연어와 생연 어 섭취로 L. monocytogenes로 인한 식중독 발생 가능성은 취약계층의 경우 1.02×10-7, 6.99×10-13이며, 일반계층에서는 2.27×10-9, 1.55×10-14으로 나타나 취약계층에서 식중독 발생 가능성은 훈제연어의 경우 100배, 생연어의 경우 10배로 증 가하는 것으로 확인되었다. 또한 생연어가 훈제연어보다 식중독 발생 가능성이 낮은 것으로 확인되었는데, 이는 생연어는 짧은 유통기한 때문에 냉장온도에서 최고농도로 증가할 수 있는 가능성이 매우 낮기 때문인 것으로 나타났다. 그러나 L. monocytogenes 최소 감염량이 102-103 cells로 매우 낮은 것을 고려할 때 임신부, 고령층과 같은 취약계층에 대한 식품안전 교육이 더욱 필요할 것으로 사료된다. 훈제연어에서는 염지, 훈연공정 때문에 4oC, 10oC 냉장보관 초기에는 L. monocytogenes의 성장이 다소 저해되었으나 각각 6.4일, 2.7일 후 다시 증식하는 것으로 확인되었다. 결론적으로 훈제연어에서 L. monocytogenes 오염수준이 높고 냉장 보관온도가 남용(10oC) 되었을 때 냉장유통 기간인 2주 동안에도 최고 농도로 성장해 식중독 발생 리스크가 높아질 수 있다. 따라서 훈제연어의 공정과정에서 L. monocytogenes 가 오염되지 않도록 철저한 위생관리가 필요하며 온·오프라인 유통환경관리에 대한 재점검이 필요할 것으로 사료된다.