인터넷과 스마트폰의 보급과 함께 사람들은 관심 있는 정보를 포털사이트에서 실시간으로 검색할 수 있게 되었다. 그에 따라 빅데이터가 비정형적으로 형성되고 이를 이용하기 위한 연구 분야가 발전하고 있다. 최근 식품분야 에서도 빅데이터를 활용한 연구의 필요성이 꾸준히 제기 되고 있다. 본 연구는 국내 최대 규모의 포털 사이트인 네이버의 검색 통계를 활용하여, 사람들의 연관 검색어 빈도에 따른 식품안전 사고 원인 식품과 식중독 원인 병원 체들의 관계를 분석하였다. 특히 식중독과 관련된 식품과 식중독 원인 병원체의 포털사이트 키워드 검색 건수와 해당 원인 식품 및 병원체의 뉴스검색 건수를 분석하였으며, 최종적으로 키워드 검색 건수와 실제 식중독 발생 시기의 상관관계를 분석하였다. 분석결과, 일반적으로 식중독 발생 직후 관련 키워드 검색 건수가 증가하는 것으로 나타 났으며, 특별하게 굴과 같은 계절성 식품의 경우 키워드 검색 건수 증가 이후에 식중독 사고가 발생한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구결과를 통해 검색 건수가 증가하는 식중독 세균이나 식품들을 식중독 사전 예방적 차원의 정보로 활용할 수 있다면 식중독 사고 발생 가능성을 낮출 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구는 가공치즈에서 Staphylococcus aureus의 생장 을 예측하기 위한 수학적 모델을 개발하였다. 모짜렐라 슬라이스 치즈와 체다 슬라이스 치즈에 S. aureus 혼합균액 (ATCC13565, ATCC14458, ATCC23235, ATCC27664, NCCP10826) 0.1 ml (log CFU/g)을 접종한 후 4oC (1440 h), 15oC (288 h), 25oC (72 h), and 30oC (48 h)에 저장하면서 총 세균 수와 S. aureus 세균 수를 tryptic soy agar와 mannitol salt agar를 이용해 각각 확인하였다. S. aureus의 세균 수 를 Baranyi model로 분석하여 생장률(μmax; log CFU·g−1·h−1), 유도기(LPD; h), 초기 세균수(log CFU/g), 최대 생장 세균 수(log CFU/g)를 계산함으로써 1차 모델을 개발하였다. 또 한 저장온도와 S. aureus의 μmax, LPD의 관계를 분석하기 위해 square root model과 exponential decay model을 이용 하였고 이를 통해 2차모델을 개발하였으며 개발된 모델의 평균제곱근 편차(RMSE)를 계산하여 적합성을 검증하였다. 4oC에서는 모든 가공치즈에서 황색포도상구균의 생장이 관찰되지 않았으나 15oC, 25oC, 30oC에서는 모짜렐라 슬라이스와 체다 슬라이스 치즈에서 황색포도상구균이 생장 하였으며(R² = 0.785-0.996) 저장온도가 높아짐에 따라 생장률은 증가한 반면 유도기는 감소하였다(R² = 0.879-0.999). 또한 개발된 모델의 RMSE 값은 0.3500-0.5344로 적합하였다. 따라서 본 연구결과는 가공치즈에서 황색포도상구균의 생장 예측에 유용하게 사용될 것이다.