식중독균은 식품의 생산, 가공 및 유통 과정에서 확산 될 수 있으며, 이는 대규모 식중독 사고로 이어질 수 있 다. ‘Farm to table’ 전 과정에서의 식품 안전을 확보하기 위해서는 신속하고 정확한 검출 기술이 필수적이다. 그러 나 기존 PCR 시스템은 실험실 환경에 제한되어 있어 현 장 적용이 어렵다. 이를 해결하기 위해 현장형 PCR 기기 가 개발되었으며, 마이크로유체칩(microfluidic chip)은 고속 처리, 비용 효율성 및 다중 검출 기능을 갖춘 기술로 주목 받고 있다. 특히, 반응 구획이 분리된 다중 반응 챔버를 활용하면 여러 병원체를 동시에 검출할 수 있다. 본 연구에 서는 현장형 실시간 PCR 장비와 마이크로유체칩을 통합한 Lab-on-a-chip 시스템을 개발하고, 이를 이용한 식중독균의 신속한 현장 검출법을 검증하였다. 본 시스템은 swab 분석 을 이용한 DNA 추출법과 현장형 실시간 PCR을 결합하여 E. coli O157:H7, Salmonella spp., L. monocytogenes, S. aureus의 DNA를 식품 및 환경 시료에서 효과적으로 추출 하고 분석할 수 있었다. GENECHECKER® UF-300 실시간 PCR 시스템을 활용한 검출 결과, 30분 이내에 105-101 CFU/ mL (cm2) 수준의 검출 한계를 나타내며, 신속하고 민감한 다중 병원체 검출이 가능함을 확인하였다. 본 연구 결과 는 마이크로유체칩을 활용한 현장형 실시간 PCR 시스템 이 식품 안전 모니터링 및 현장 진단에 효과적으로 활용 될 가능성을 보여준다. 현장형 다중 검출 시스템을 통해 식중독균을 보다 신속하게 검출할 수 있어, 식중독 예방 및 감시 체계에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

본 연구에서는 Plate Count Agar (PCA; 48시간 배양)와 MC-Media Pad A.C+ (MMPAC+; 24시간 배양)의 검출 효 율과 정량 정확도를 비교하여 건조필름의 배양시간 단축 가능성을 평가하였다. 샐러드 60건에 대한 검출 효율 실 험에서 PCA는 6.1±1.0 log CFU/g, MMPAC+은 6.3±1.1 log CFU/g의 결과를 나타냈다. PCA와 MMPAC+의 P-value 는 0 .3 3 5로 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 상관계수 (R2)는 0.5545로 상당한 상관관계를 보였다. 샐러드에 일 반세균을 저농도로 접종한 결과 PCA의 경우 3.3±0.1 log CFU/g, MMPAC+의 경우 3.4±0.1 log CFU/g로 나타났고 P-value는 0.251로 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 고 농도로 접종한 결과 PCA의 경우 8.9±0.2 log CFU/g, MMPAC+의 경우 9.0±0.3 log CFU/g로 나타났고, P-value 는 0.561로 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 따라서 PCA(48시간 배양)와 더불어 MMPAC+ 건조필름을 24시 간 배양하여 일반세균 실험에 사용할 수 있을 것으로 판 단되었다.

The 5-enolpyruvylshikimate-3-phosphate synthase (EPSPS) gene derived from Agrobacterium sp. strain CP4 is known to confer herbicide resistance. It has been extensively utilized in the development of living modified organism (LMO) over the past 25 years. With increasing importation of LMO agricultural products, there is a growing need for rapid and reliable detection methods for detecting the CP4 EPSPS protein. In this study, a rapid immunoassay kit based on the lateral flow assay (LFA) principle was developed to detect herbicide-resistant crops. Using recombinant CP4 EPSPS protein developed by the National Institute of Ecology, two in-house antibodies were produced and evaluated alongside two commercially available antibodies. The optimized antibody combination demonstrated a detection limit of 1%, exhibiting superior sensitivity and accuracy to an existing commercial rapid kit. Furthermore, the developed kit showed shorter analysis time and higher cost efficiency, significantly improving its applicability in field settings. These advancements highlight the potential of this rapid immunoassay kit not only for domestic and international market penetration, but also as a critical tool for advancing GMO detection technologies.

국제무역의 확대는 농산물과 화훼류의 이동을 증가시켜 해충의 확산 위험을 높이고 있다. 그중 총채벌레는 원예 산업에서 식물에 심각한 피해 를 유발하는 주요 해충으로, 이를 방지하기 위한 검역의 중요성이 날로 강조되고 있다. 최근 10년간(2015-2024년) 수입절화에서 검출된 총채벌레 목(Thysanoptera)의 검출 기록을 분석한 결과, 총 누적 검출 건수는 13,960건으로 확인되었으며, 이는 수입 절화류에서 검출된 전체 해충의 52% 를 차지하는 것으로 나타났다. 가장 많이 검출된 품목은 장미(10.8%)와 클레마티스(9.7%) 절화였으며, 검출 빈도가 가장 높은 국가는 네덜란드 (50.6%)와 중국(13.9%)이었다. 아울러 DNA 바코드 분석을 활용하여 총채벌레목의 정확한 동정을 시도하였다. 본 연구를 통해 수입 절화류에 대 한 실험실 정밀검역의 기초 자료로 활용할 수 있는 데이터를 제공하고자 하였다.

Salmonella spp.는 식중독의 주요 원인균으로, 신속하고 정확한 검출 방법이 요구된다. 본 연구에서는 간소화된 direct multiplex real-time PCR 방법인 FS Finder SL키트 의 분석법 활용 가능성을 평가하고, 평판배지법과의 검출 성능을 비교하였다. 또한, real-time PCR의 검출 효율을 평 가하기 위해 FS Finder SL 키트에서 제공하는 세 가지 전 처리 방법(Method 1, 2, 3)을 비교 분석하였다. 실험 결과, 세 가지 전처리 방법을 이용한 direct multiplex real-time PCR 방법은 Salmonella spp.를 100% 검출할 수 있었으며, Ct 값 비교를 통한 통계적 분석에서도 세 방법 간 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다(P>0.05). 반면, 선택 배지를 이용한 검출에서는 2 log CFU/g 이상으로 접종된 샘플에 서만 Salmonella spp.가 검출되었으나 real-time PCR법의 경우 0-3 log CFU/g 범위의 샘플에서 모두 검출이 가능 하였다. 또한, 실험에 사용된 세 가지 즉석섭취식품군(알 가공품, 닭가슴살 제품, 편의점 도시락)에서 자연균총의 영 향을 평가한 결과, 도시락 샘플의 일반세균수가 3.56±0.18 log CFU/g으로 가장 높았으며, 알가공품과 닭가슴살 제품 에서는 검출되지 않았다. 결론적으로 FS Finder SL 키트 를 활용한 real-time PCR 방법은 기존의 평판배지법보다 높은 검출 감도를 보였으며, 검출까지의 소요 시간을 대 폭 단축할 수 있었다. 특히, 복합적인 식품 매트릭스에서 도 신속하고 정밀한 검출이 가능함을 확인하였다. 본 연 구는 즉석섭취식품 중 Salmonella spp. 검출을 위한 효율 적인 direct multiplex real-time PCR 분석법의 적용 가능 성을 제시하며, 향후 식품안전 관리 시스템에서 활용될 수 있는 기초 자료를 제공한다.

결빙되거나 적설이 있는 도로와 같이 마찰이 작은 노면에서는 일반 노면과 비교했을 때 제동거리가 크게 증가하기 때문에 심각한 교통사고로 이어질 수 있다. 이에 블랙 아이스(Black ice)와 같은 노면 위험을 감지 하기 위한 노면 분류 기술에 대한 연구가 지금까지 지속적으로 이루어지고 있다. ESC(Electronic Stability Control) 시스템은 차량 자세 제어를 통해 마찰이 작은 노면에서 차량의 미끄러짐 및 전복을 방지하는 능동 안전시스템(Active safety system)이다. ESC 시스템의 성능을 위해서는 정확한 노면 마찰 계수(Road friction coefficient) 추정을 통한 노면 분류가 중요하다. 최근의 노면 분류 기술은 카메라, LiDAR 등의 이미 지 기반의 방법에 중점을 두고 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 이미지 기반의 방법들은 정확도가 낮을 뿐만 아니라 높은 계산 복잡도의 문제를 가지고 있다. 이뿐만 아니라 높은 비용으로 인해 상용화 측면에서도 단점을 드러내고 있다. 본 연구에서는 그림1처럼 센서 융합 기술을 활용하여 이미지 기반 방법의 문제점을 해결하고자 한다. 차량 횡방향 동역학 모델(Vehicle lateral dynamic model)을 선형화하여 칼만 필터(Kalman filter)를 적용한 노면 마찰 계수 추정 알고리즘을 설계하고, 기계학습(Machine learning) 모델을 적용하여 블랙 아이스 검출 알고 리즘을 설계한다. 전기차 CAN 버스로부터 얻을 수 있는 차량 종방향 가속도(Vehicle longitudinal acceleration)를 제어 입력으로 하고, 요 레이트(Yaw rate)를 측정값으로 하여 칼만 필터에 적용하여 차량 종 방향 속도(Vehicle longitudinal velocity)와 차량 횡방향 속도(Vehicle lateral velocity), 요 레이트, 차량 횡방 향 힘(Vehicle lateral force)을 추정한다. 이때 전통적인 칼만 필터 대신 EKF-UI(Extended kalman filter with unknown input)를 적용하여 시스템 행렬의 크기를 줄여 계산 복잡도를 감소시키고 차량의 거동 변화 를 보다 정확하게 반영할 수 있도록 하였다. 추정된 차량 종방향 속도, 차량 횡방향 속도, 요 레이트를 통해 사이드 슬립 각(Side slip angle)을 구해 사이드 슬립 각과 차량 횡방향 힘의 관계를 이용해 특징들을 찾아 기계학습 모델(e.g. 앙상블 기법, SVM 등)을 적용하여 블랙 아이스를 검출할 수 있다. MATLAB/Simulink SW 및 CarSim을 사용하여 개발한 알고리즘의 성능을 검증하였으며, 본 연구의 결과는 ESC 시스템의 성능 을 개선시켜 차량의 미끄러짐으로 인한 교통사고의 예방에 도움이 될 것으로 예상한다. 여기에 스마트 타이 어(Smart tire)의 센서도 추가해 노면과 타이어 사이의 직접적인 데이터를 추가해 검출 성능을 높일 것이다.

Loop-mediated isothermal amplification (LAMP)는 PCR 보다 빠르고 간편한 새로운 분자 검출 방법이다. 본 연구 에서는 식품에서 오염된 Bacillus cereus 그룹 중 식중독 을 유발할 수 있는 bceT 유전자를 가진 B. cereus와 B. thuringiensis를 신속하게 검출하기 위한 LAMP 방법을 개 발하고 평가하였다. LAMP 방법은 외부 프라이머와 내부 프라이머를 포함한 4개의 프라이머를 사용하기 때문에 다 른 검사 방법보다 특이성이 높다. 시험결과, LAMP의 특 이도는 100%였으며, 검출한계는 10(CFU/반응)이었다. 이 분석은 다양한 식품에서 인위적으로 접종하여 장독소 유 전자 함유 B. cereus 그룹을 분석하는 데 사용하였다. 일 반가공식품 뿐아니라 즉석조리식품 중 전투식량, 냉동볶 음밥 등 포함한 20개의 모든 식품에서 적용하여 검출하였다. 결론적으로, 장독소 유전자 함유 B. cereus 와 B. thuringiensis 특이적 LAMP는 소상공인 제조업체뿐만 아 니라 식품 관련 기관 등에서도 진단방법으로 유용하게 사 용될 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 baird paker agar (BPA)와 MC-media pad SA (MMPSA)의 황색포도상구균 검출효율과 정성 및 정 량 정확도를 비교하여 황색포도상구균 건조필름의 사용가 능성을 평가하였다. 본 실험에 사용된 재료는 마카롱(30건), 편육(30건) 및 김밥(30건), 총 90건을 실험 재료로 사용하 였다. 유통식품 90건의 황색포도상구균 검출효율 실험결과, BPA와 MMPSA의 검출효율은 48건(53.3%)으로 동일 하게 검출되었다. 또한 정량 정확도는 BPA와 MMPSA에 서 각각 2.0±0.8, 2.0±0.7 log CFU/g로 유의적인 차이가 나 타나지 않았다. 황색포도상구균의 정성 정확도 실험결과, BPA의 경우 97.7%, MMPSA의 경우 96.4%로 산출되어 유 의적인 차이가 나타나지 않았다. 황색포도상구균의 검출효 율, 정성과 정량 정확도 실험결과, BPA와 MMPSA 두 배지 에서 유의적인 차이가 나타나지 않아 황색포도상구균 정성 과 정량실험 시 MMPSA도 사용이 가능할 것으로 판단된다.

해양 환경에서 발생하는 화재는 일반적인 화재 상황에 비해 빠르게 화염이 전파되기 때문에 초기 발견과 대응이 매우 중 요하다. 최근의 화재 감지 시스템은 카메라 센서와 딥러닝 검출 모델을 활용하여 개발되고 있지만, 해양 환경에 특화된 딥러닝 모델 을 학습하기 위해 해양 환경에서 화재 데이터를 실제로 수집하는 것은 기술적, 경제적 측면에서 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 언리얼 엔진 기반 가상 데이터 생성 도구를 활용하여 가상 환경에서 해양 환경을 구축하고 여러 상황 의 시나리오에서 데이터를 수집하여 해양 환경 화재 가상 데이터셋을 구축하였다. 가상 데이터셋으로 학습한 RT-DETR-L 모델은 실 제 해양 환경에서 발생한 화재 상황을 수집하여 제작한 테스트 데이터셋에서 mAP50:95 0.529를 달성하였다. 또한 가상 데이터로 학습 한 검출 모델은 일반적인 화재 상황이나 항만시설에서 연기만 발생하는 상황에서도 화재를 검출하는 것을 볼 수 있었다. 이를 통해 실제 데이터가 아닌 가상 데이터셋을 사용하여 데이터셋을 구축하여도 해양 환경 화재와 같은 특수한 상황에서의 검출 모델 성능 향 상에 도움을 줄 수 있다는 것을 확인하였다.

테트로도톡신(tetrodotoxin, TTX)은 강력한 해양생물 유 래 신경독소로, 수산물 내 TTX를 검출하기 위해 기존에 주로 사용되는 mouse bioassay (MBA)와 LC-MS/MS 기법 은 낮은 검출한계와 동물 윤리 문제 등의 한계가 있어 이 를 대체할 새로운 시험법 개발이 필요합니다. Neuro-2a assay는 대표적인 세포기반 대체 시험법으로, 이 방법은 마우스 신경모세포인 Neuro-2a 세포주에 ouabain (O)과 veratridine (V)을 처리하여 과도한 Na+ 유입으로 인한 세 포 사멸을 유도한 후, Na+ 채널 억제제인 TTX가 Na+ 유 입을 차단해 세포를 보호하는 원리를 이용해 TTX를 정량 합니다. 본 연구에서는 Neuro-2a assay를 국내 실험실 환경에 적용하기 위해 TTX 처리 조건과 O/V 농도 등의 매 개변수를 최적화하였습니다. 그 결과, 최적 O/V 농도로 600/60 μM를 설정하였으며, S자형 용량-반응 곡선이 도출 되는 8가지 농도(50-0.195 ng/mL)를 확인하였습니다. 또한, 24번의 반복 실험을 통해 데이터의 신뢰도를 평가할 수 있는 6가지 data criteria를 확립하였으며, 이 중 EC50 값 은 약 3.824-1.268 ng/mL로 나타났습니다. 실험실 간 변동 성 비교 결과, COV+와 Bottom OD값을 제외한 모든 품 질 관리 기준(quality control criteria)과 데이터 기준(data criteria)의 변동계수(CVs)는 1.31-14.92%로 도출되어, 실험 의 적정성과 재현성이 확인되었습니다. 본 연구는 국내에 서 활용 가능한 TTX 검출용 Neuro-2a assay의 최적 조 건과 신뢰성을 평가할 수 있는 quality control criteria와 data criteria를 제시하였습니다. 아울러, TTX뿐만 아니라 유사체인 4,9-anhydroTTX에 대한 TEF 값을 0.2098로 산 출하여, TTX뿐 아니라 다양한 유사체의 검출이 가능함 을 확인하였습니다. 향후, 본 시험법은 국내 수산물 내 TTX 검출을 위한 MBA 대체법으로 활용될 것으로 기대 됩니다.

기후 변화로 인한 해양 온도 상승으로 해양생물독소의 발생 빈도가 점점 증가하고 있으며, 이는 식품 안전과 공 중 보건에 중대한 위협을 가하고 있다. 해양생물독소를 검 출하기 위한 기존의 방법인 마우스 생체검사(MBA), 고성 능 액체 크로마토그래피(HPLC), 액체 크로마토그래피-질 량 분석법(LC-MS) 등은 절차가 오래 걸리고 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안 으로 바이오센서 기술이 유망한 해결책으로 부상하고 있 다. 이러한 바이오센서는 세포, 항체, 압타머, 펩타이드와 같은 바이오리셉터를 이용해 해양생물독소를 신속하고 정 확하게 검출한다. 본 리뷰에서는 다양한 종류의 바이오리 셉터를 논의하고, 해양생물독소 검출을 위한 바이오센서 기술의 최근 발전을 탐구한다. 또한, 이러한 바이오리셉터 의 장점을 강조하며, 해양생물독소 검출을 위한 바이오센 서 성능 향상을 위한 미래 연구 방향을 고려한다.

PURPOSES : This study aimed to compare the object detection performance based on various analysis methods using point-cloud data collected from LiDAR sensors with the goal of contributing to safer road environments. The findings of this study provide essential information that enables automated vehicles to accurately perceive their surroundings and effectively avoid potential hazards. Furthermore, they serve as a foundation for LiDAR sensor application to traffic monitoring, thereby enabling the collection and analysis of real-time traffic data in road environments. METHODS : Object detection was performed using models based on different point-cloud processing methods using the KITTI dataset, which consists of real-world driving environment data. The models included PointPillars for the voxel-based approach, PartA2-Net for the point-based approach, and PV-RCNN for the point+voxel-based approach. The performance of each model was compared using the mean average precision (mAP) metric. RESULTS : While all models exhibited a strong performance, PV-RCNN achieved the highest performance across easy, moderate, and hard difficulty levels. PV-RCNN outperformed the other models in bounding box (Bbox), bird’s eye view (BEV), and 3D object detection tasks. These results highlight PV-RCNN's ability to maintain a high performance across diverse driving environments by combining the efficiency of the voxel-based method with the precision of the point-based method. These findings provide foundational insights not only for automated vehicles but also for traffic detection, enabling the accurate detection of various objects in complex road environments. In urban settings, models such as PV-RCNN may be more suitable, whereas in situations requiring real-time processing efficiency, the voxelbased PointPillars model could be advantageous. These findings offer important insights into the model that is best suited for specific scenarios. CONCLUSIONS : The findings of this study aid enhance the safety and reliability of automated driving systems by enabling vehicles to perceive their surroundings accurately and avoid potential hazards at an early stage. Furthermore, the use of LiDAR sensors for traffic monitoring is expected to optimize traffic flow by collecting and analyzing real-time traffic data from road environments.

포장상태 평가를 위한 노면영상 촬영은 라인스캔 방식이 주를 이루고 있다. 라인스캔 특성 상, 조사환경이나 장비특성이 달라질 경 우 밝기가 상이한 노면영상을 취득할 수 있고 이는 U-net과 같은 픽셀 단위 segmentation 딥러닝 모델의 균열 자동검출 성능에 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공지능 검출 모델의 변경 없이 영상의 밝기 최적화와 morphology 연산기법을 노면영상 전·후처리 방법으로 제시하고 그 효과를 분석하였다. 영상 처리를 통해 과다 검출경향을 보인 이상치들이 제거되었으며 정답으로 간주할 수 있는 전문요 원 분석결과인 GT 균열률과의 상관성 또한 향상됨을 확인하였다.

Recently, SDAS(Advanced driver-assistance system) are being installed to assist driving of vehicles and improve driver convenience. LDWS(Lane departure warning system) and FCWS(Forward collision warning system) are the core of the technology. Among these, FCWS is evaluated as a key assistive technology to prevent vehicle crashes. Accordingly, many algorithms are being developed and tested to improve detection speed and actual detection algorithms are being commercialized. In this paper, We propose the design of a system that optimizes FCWS speed by considering the AI performance of the terminal device when implemented as an embedded system.

마비성 패류 독소(Paralytic shellfish poisoning, PSP)는 유해 조류에 의해 생성되며, 독소에 노 출된 수산물을 섭취하였을 때 중독이 발생한다. 수산물 중 PSP를 검출하는 표준 시험법인 Mouse bioassay (MBA)는 낮은 검출한계와 동물 윤리 문제로 대체 시험법의 개발 필요성이 대 두되고 있다. 이러한 대체 시험법 중, PSP가 신경 세포막의 Na+ 채널을 차단하는 기전을 이 용한 마우스 뇌신경 모세포종 세포 기반 시험법(Neuro-2a assay)의 표준화를 위한 노력이 대두 되고 있다. Neuro-2a assay의 원리는 Neuro-2a 세포주에 Na+/K+ ATPase 억제제인 Ouabain (O)과 Na+ 채널 활성화제인 Veratridine (V)을 처리하여 과도한 Na+ 유입으로 인한 세포사멸을 유도한 상태에서, Na+ 채널 억제제인 PSP를 처리하게 되면 Na+ 유입이 차단되어 세포가 생존 하는 것을 측정하는 것이다. 본 연구에서는 PSP 검출을 위한 Neuro-2a assay를 국내 연구 환 경에 맞게 다양한 매개변수를 개선하여 최적 시험법을 확립하고자 하였다. 고려한 매개변수 들은 세포밀도, 배양 조건 및 PSP 처리 조건 등으로, 그 결과는 아래와 같다. 초기 세포밀도 는 40,000 cells/well로, 세포 배양시간 및 처리시간은 각각 24시간으로 설정하였다. 또한 최적 O/V 농도는 500/50 μM로 설정하였다. 본 연구에서 PSP 중 Saxitoxin (STX)에 대해서 O/V 처 리가 된 상태에서 S자형 용량-반응 그래프가 도출되는 8가지 농도(368~47,056 fg/μl)를 확인 하였고, Neuro-2a assay의 실험실 간 변동성 비교를 통해, 실험의 적정성 확인을 위한 5가지 Quality Control Criteria와 실험 데이터의 신뢰가능 범위(Data Criteria) 6가지를 설정하였다. 확 립된 조건으로 Neuro-2a assay를 진행한 결과 반수영향농도(EC50) 값은 약 1,800~3,500 fg/μl 로 나타났다. 실험실 간 변동성 비교 결과, Quality Control Criteria 값 및 Data criteria 값의 변 동계수(coefficients of variation (CVs))가 1.98~29.15% 범위로 산출되어 실험의 적정성 및 재현 성이 확인되었다. 본 연구를 통해 우리나라에서 활용할 수 있는 PSP 검출용 Neuro-2a assay 시험법의 최적 조건 및 5가지 Quality control 기준을 제시하였고, PSP 중 대표적인 독소인 STX 을 대상으로 Neuro-2a assay를 실시한 결과 유의한 EC50 값을 산출할 수 있었으며, 향후 국 내 수산물을 대상으로 MBA를 대체할 수 있는 PSP 검출법으로 활용될 것으로 기대된다.

2015년부터 2022년도까지 6개목(딱정벌레목, 노린재목, 나비목, 벌목, 파리목, 총채벌레목) 곤충들에 대해서 식물검역현장 검출실적과 국내 보고된 미기록종을 분석하였다. 해당기간 동안 국경검역에서 6개목 곤충은 총 45,084건이 검출되었다. 같은 기간 국내에서는 총 545종이 미기록종 으로 보고되었으며, 이중 9종은 국경검역에서도 검출된 것으로 확인되었다. 검역현장에서는 딱정벌레목, 총채벌레목, 노린재목이 높은 검출률을 보 였으며, 국내 미기록종 중에서는 벌목이 176종으로 가장 많이 보고되었다. 본 연구를 통해 침입압력(국경검역 검출)과 실제 침입(국내 미기록종 발 견) 사이에 비동시성이 확인되었다. 향후 보다 장기적인 분석이 필요할 뿐만 아니라 지속적인 식물검역시스템 개선이 필요할 것으로 판단된다.

Rapid and accurate detection of pathogenic bacteria is crucial for various applications, including public health and food safety. However, existing bacteria detection techniques have several drawbacks as they are inconvenient and require time-consuming procedures and complex machinery. Recently, the precision and versatility of CRISPR/Cas system has been leveraged to design biosensors that offer a more efficient and accurate approach to bacterial detection compared to the existing techniques. Significant research has been focused on developing biosensors based on the CRISPR/Cas system which has shown promise in efficiently detecting pathogenic bacteria or virus. In this review, we present a biosensor based on the CRISPR/Cas system that has been specifically developed to overcome these limitations and detect different pathogenic bacteria effectively including Vibrio parahaemolyticus, Salmonella, E. coli O157:H7, and Listeria monocytogenes. This biosensor takes advantage of the CRISPR/Cas system's precision and versatility for more efficiently accurately detecting bacteria compared to the previous techniques. The biosensor has potential to enhance public health and ensure food safety as the biosensor’s design can revolutionize method of detecting pathogenic bacteria. It provides a rapid and reliable method for identifying harmful bacteria and it can aid in early intervention and preventive measures, mitigating the risk of bacterial outbreaks and their associated consequences. Further research and development in this area will lead to development of even more advanced biosensors capable of detecting an even broader range of bacterial pathogens, thereby significantly benefiting various industries and helping in safeguard human health