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- 저자 : 조상구(Sanggoo Cho) (검색결과 3 건)
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기계학습을 이용한 식품위생점검 체계의 효율성 개선 연구
조상구 ( Cho Sanggoo ),조승용 ( Cho Seung Yong ) (사)한국빅데이터학회 2020 한국빅데이터학회 학회지 Vol.5 No.2
본 연구는 가공식품의 제조·가공 업소를 대상으로 기계학습 분야의 지도학습(Supervised Learning) 예측 모형을 적용하여 부적합이 예상되는 업체를 사전에 적발하는 단속 선별시스템을 마련하여 단속 활동의 효율성을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 머신러닝의 예측 모델링을 위한 목적 정의, 데이터의 기초 분석과 시각화, 특성 변수 도출 및 예측 모형의 선정 및 예측 등으로 기계학습 수행의 표준적인 절차에 따라 연구를 수행하였다. 종속변수는 2014년도부터 2018년까지 과거 5년 동안 지도점검 적발 건수로 설정하였고, 목적함수는 실제 부적합업체를 사전에 판정하여 단속활동이 이루어지는 것을 최대화하는 것으로 하였다. 제조가공업소의 매출액, 영업일수, 종업원 수 등 기본속성뿐만 아니라 과거 지도점검 단속 이력 정보를 반영하여 자료를 재구성하였다. 특성 변수 추출 방법을 적용하여 부적합 판정에 영향을 미치는 업체 위험, 품목 위험, 환경 위험 및 과거 위반 이력 등을 특성 변수로 도출하여 머신러닝 알고리즘을 데이터에 적용하였다. 랜덤포레스트 모형이 식품의약품안전처 지도점검 업무 목적에 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 식품안전 관리 국가 사무가 데이터기반의 과학적인 행정 체계로 발전할 수 있는 기반이 되기를 기대한다. This study employees a supervised learning prediction model to detect nonconformity in advance of processed food manufacturing and processing businesses. The study was conducted according to the standard procedure of machine learning, such as definition of objective function, data preprocessing and feature engineering and model selection and evaluation. The dependent variable was set as the number of supervised inspection detections over the past five years from 2014 to 2018, and the objective function was to maximize the probability of detecting the nonconforming companies. The data was preprocessed by reflecting not only basic attributes such as revenues, operating duration, number of employees, but also the inspections track records and extraneous climate data. After applying the feature variable extraction method, the machine learning algorithm was applied to the data by deriving the company’s risk, item risk, environmental risk, and past violation history as feature variables that affect the determination of nonconformity. The f1-score of the decision tree, one of ensemble models, was much higher than those of other models. Based on the results of this study, it is expected that the official food control for food safety management will be enhanced and geared into the data-evidence based management as well as scientific administrative system.
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WTO SPS 협정에 기초한 식품안전 규제와 향후 과제
조승용(Seung Yong Cho),조상구(Sanggoo Cho) 한국식품과학회 2018 식품과학과 산업 Vol.51 No.3
This paper described the contents of the WTO (world trade organization) SPS (world trade organization) Agreement and trends in the WTO SPS provisions such as equivalence, localization, transparency, and risk assessment. The purpose of the WTO SPS agreement is to promote international trade by preventing arbitrary and unreasonable use of SPS measures, which are the rights of a country for the protection of human health and animal and plant health, and by abolishing the non-tariff barriers. To this end, the requirements for implementing the SPS measures taken by the importing country are restricted to those that can scientifically prove to be inevitable for SPS protection. The major provisions in WTO SPS agreement were elaborated to promote international trades. When trade-restricted SPS measures such as prohibition of imports are made, a scientific basis should be provided. Therefore, it is essential to provide scientific evidence based on risk analysis to protect people’s health from potentially harmful imported foods.
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