한국지방행정연구원

배경 및 필요성

한국식품안전관리인증원은 중요관리점 관리일지의 위 ·변조 방지를 위해 센서로 중요관리점 데이터를 자동 기록 관리하는 스마트 HACCP 제도를 지난 2020년부터 도입하여 운영 중임
그러나 실시간으로 안전 데이터 수집·모니터링을 한다고 해도 사고가 발생한 직후에만 이상을 탐지할 수 있어 사고 자체를 원천적으로 차단하기는 어려움
이에 식품인증원은 식품 안전 및 식품업체 경영성 제고를 위해, 가장 많은 업체가 지정하고 있는 중요관리점인 금속검출과 냉장/냉동 온도 관련 데이터를 활용한 식품 제조공정 이상 징후 사전 탐지모델 구축에 착수함

추진내용

'식품 제조공정 이상 징후 사전탐지 모델' 개발을 위한 과정은 ① 분석 대상 데이터 정의 및 수집 ② 데이터 현황 및 특성 분석 ③ 데이터 정제 ④ 분석 대상 중요관리점 특성 분석 ⑤ 중요관리점 이상 징후 예측 모델 개발 ⑥ 성능 검증 및 결과 도출 순서로 진행됨
데이터 전처리 및 데이터 간 상관관계 분석으로 최종 데이터 마트(소규모 데이터 저장 및 분석시스템)를 구성함
중요관리점 공정 이상 징후 예측 모델 개발을 위한 DB를 구축함

정책효과

분석 과정을 거쳐 '금속검출 오작동 유무 예측 모델'과 '냉장/냉동 온도 중요관리점 적정 작업시간 예측 모델'을 개발함
식품인증원은 현재 개발 중인 스마트 HACCP 데이터 활용 플랫폼에 식품 제조공정 이상 징후 사전탐지 모델 탑재를 추진하고 있음
이번 분석을 통해 분석 모델 개발에 공장 내 온습도 데이터, 냉장/냉동창고 출입문 면적, 공기 조절 장치 등 온도 관리 설비 유무 등의 필요변수가 추가 반영되어야 함을 느꼈으며, 향후 위 변수들을 포함하여 분석 모델을 고도화할 예정임