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2026년 세계 무대 정조준한 장애인 국가대표 격려
문화체육관광부
[충청25시] 문화체육관광부 최휘영 장관은 1월 15일, 이천선수촌에서 열린 ‘2026년 장애인 국가대표 선수단 훈련개시식’에 참석해 훈련에 돌입한 장애인 국가대표 선수단을 격려하고 선수·지도자들과 새해 인사를 나눴다.이번 훈련개시식에는 동·하계 장애인 국가대표 선수와 경기 임원 등 90여 명을 비롯해 대한장애인체육회 회장, 경기단체 및 시도 장애인체육회 임직원 등 150여 명이 참석했다. 행사에서는 개식사를 시작으로 최휘영 장관의 격려사, 휠체어 컬링 남봉광 선수와 탁구 윤지유 선수의 국가대표 선수 다짐, 축하공연 등을 진행했다.특히 최 장관은 시각장애인 스포츠 종목인 골볼을 직접 체험하며 선수들과 소통했다. 최휘영 장관은 정책 담당자들에게도 직접 체험해 보기를 권하며, 장애인 체육 정책 수립 시 정책 대상자들과의 소통을 강화하는 것은 물론 현장을 직접 느껴볼 것을 강조했다.국제대회 참가 및 국외훈련 지원 확대, 우수선수 집중 육성으로 국제경쟁력 강화문체부는 2026년 장애인 국가대표 선수단의 국제경쟁력을 강화하기 위해 출전권 획득 대회를 포함한 종목별 국제대회 참가 지원 규모를 확대하고, 주요 국제대회를 대비하기 위한 국외 훈련 지원을 강화한다. 이를 통해 선수들이 실전 경험을 축적하고, 국제무대에 대한 적응력을 높일 수 있도록 뒷받침할 계획이다.아울러 메달 획득 가능성과 성장 잠재력이 높은 우수선수를 대상으로 영양, 체력, 심리, 장비 등 분야별 맞춤형 집중 지원을 하고, 종목 특성과 훈련 수요를 반영한 특별훈련비를 지원해 체계적으로 경기력을 높인다.최휘영 장관은 “2026년에는 밀라노·코르티나 동계패럴림픽과 아이치·나고야 아시아장애인경기대회 등 중요한 국제대회가 예정돼 있는 만큼, 우리 장애인 국가대표 선수단이 최상의 경기력을 발휘할 수 있도록 정부의 역할이 더욱 중요하다.”라며, “문체부는 선수들이 훈련에 전념할 수 있도록 현장의 목소리를 반영해 안정적인 훈련 여건을 지속적으로 지원하겠다.”라고 밝혔다.
2026-01-15
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인공지능(AI) 기술을 활용한 국민 먹거리 안심 환경 조성
식품의약품안전처
[충청25시] 식품의약품안전처는 2026년 AI 기반의 더 세심한 안전관리로 국민 안심 먹거리 환경을 조성하기 위해 AI를 활용해 수입식품 검사, 이물 관리를 강화하고 식품위해 요소 발생 가능성을 사전 예측하는 등 식품 안전관리의 효율성과 정확성을 높이겠다고 밝혔다.‘AI 수입식품 검사관’으로 위해 우려가 큰 수입식품을 핀셋 검사한다. AI 위험예측 시스템은 ‘수입식품 검사 정보’, ‘해외 위해정보’ 등을 융합한 빅데이터를 인공지능이 학습하여 부적합 가능성이 높은 식품을 통관 과정에서 자동으로 선별한다.그간 식약처는 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발*하여 통관단계 무작위검사**대상을 선별하는데 활용하고 있다.올해 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품의 유형별 특성을 반영한 세부 모델 개발을 확대하는 한편 예측 성능을 개선하는 등 시스템을 지속적으로 고도화할 예정이다.② AI 이물조사관으로 이물 검출 정확도 향상소․돼지고기 등 가축의 사육과 식육의 생산․가공과정에서 발생할 수 있는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물 잔류‧혼입 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하는 식육 이물검출기 개발 지원사업을 추진한다.그간 식육에 대한 이물검사는 사람이 육안으로 확인하거나 금속검출기, X-ray 장비를 활용했으나 이물의 크기나 종류에 따라 정확한 이물 식별에 한계가 있었다.이를 개선하기 위해 다량의 식육 X-ray, 카메라 영상 데이터 등을 AI가 집중 학습하여 이물을 자동으로 정밀하게 검출해내는 ‘AI 이물조사관’을 개발하고 업계가 현장에서 활용할 수 있도록 제공한다.이로써 식육에 대한 이물 검사의 정확도*가 높아져 소비자는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물이 없는 식육을 안심하고 소비하고 영업자는 이물 검출 제품의 반품·회수·폐기에 따른 영업 손실을 줄일 수 있다.기후․환경 변화에 따른 식품위해 요소 발생 가능성을 사전에 예측하는 ‘AI 식품위해예측관’ 시스템을 구축한다.AI 식품위해예측관은 기온․습도 등 기후․환경 정보와 그간 축적된 수거․검사 등 안전관리 데이터를 AI가 분석해 국민이 많이 소비하는 식품을 중심으로 위해요소의 변화와 발생 가능성을 예측하는 시스템으로 지난해 곰팡이독소인 아플라톡신*의 예측모델을 개발한 바 있다.올해는 살모넬라 등 주요 위해요소 10종*에 대한 예측모델을 추가로 개발하는 등 위해예측 시스템을 본격 구축·활용한다.현재는 기온 변화, 국내외 부적합 식품 정보 등을 토대로 위해발생 가능성이 높은 품목을 선별하여 관리하고 있으나, 한반도 기후․환경 변화로 인해 식품위해요소의 발생도 기존과 다른 양상이 나타나고 있다.식약처는 AI 식품위해예측관이 분석한 식품위해 예측정보를 일기예보처럼 국민이 실시간으로 확인할 수 있도록 제공할 예정이다. 이를 통해 식품위해 발생을 사전에 신속하게 차단하여 과학적 식품안전관리가 가능해진다.식약처는 앞으로도 국민이 신뢰하는 안전한 식품 소비 환경을 만들어 나가기 위해 AI 등 디지털 기술을 활용한 식품안전관리 혁신을 지속하겠다고 밝혔다.
2026-01-09
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인공지능(AI) 기술을 활용한 국민 먹거리 안심 환경 조성
식품의약품안전처
[충청25시] 식품의약품안전처는 2026년 AI 기반의 더 세심한 안전관리로 국민 안심 먹거리 환경을 조성하기 위해 AI를 활용해 수입식품 검사, 이물 관리를 강화하고 식품위해 요소 발생 가능성을 사전 예측하는 등 식품 안전관리의 효율성과 정확성을 높이겠다고 밝혔다.‘AI 수입식품 검사관’으로 위해 우려가 큰 수입식품을 핀셋 검사한다. AI 위험예측 시스템은 ‘수입식품 검사 정보’, ‘해외 위해정보’ 등을 융합한 빅데이터를 인공지능이 학습하여 부적합 가능성이 높은 식품을 통관 과정에서 자동으로 선별한다.그간 식약처는 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발*하여 통관단계 무작위검사**대상을 선별하는데 활용하고 있다.올해 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품의 유형별 특성을 반영한 세부 모델 개발을 확대하는 한편 예측 성능을 개선하는 등 시스템을 지속적으로 고도화할 예정이다.② AI 이물조사관으로 이물 검출 정확도 향상소․돼지고기 등 가축의 사육과 식육의 생산․가공과정에서 발생할 수 있는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물 잔류‧혼입 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하는 식육 이물검출기 개발 지원사업을 추진한다.그간 식육에 대한 이물검사는 사람이 육안으로 확인하거나 금속검출기, X-ray 장비를 활용했으나 이물의 크기나 종류에 따라 정확한 이물 식별에 한계가 있었다.이를 개선하기 위해 다량의 식육 X-ray, 카메라 영상 데이터 등을 AI가 집중 학습하여 이물을 자동으로 정밀하게 검출해내는 ‘AI 이물조사관’을 개발하고 업계가 현장에서 활용할 수 있도록 제공한다.이로써 식육에 대한 이물 검사의 정확도*가 높아져 소비자는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물이 없는 식육을 안심하고 소비하고 영업자는 이물 검출 제품의 반품·회수·폐기에 따른 영업 손실을 줄일 수 있다.기후․환경 변화에 따른 식품위해 요소 발생 가능성을 사전에 예측하는 ‘AI 식품위해예측관’ 시스템을 구축한다.AI 식품위해예측관은 기온․습도 등 기후․환경 정보와 그간 축적된 수거․검사 등 안전관리 데이터를 AI가 분석해 국민이 많이 소비하는 식품을 중심으로 위해요소의 변화와 발생 가능성을 예측하는 시스템으로 지난해 곰팡이독소인 아플라톡신*의 예측모델을 개발한 바 있다.올해는 살모넬라 등 주요 위해요소 10종*에 대한 예측모델을 추가로 개발하는 등 위해예측 시스템을 본격 구축·활용한다.현재는 기온 변화, 국내외 부적합 식품 정보 등을 토대로 위해발생 가능성이 높은 품목을 선별하여 관리하고 있으나, 한반도 기후․환경 변화로 인해 식품위해요소의 발생도 기존과 다른 양상이 나타나고 있다.식약처는 AI 식품위해예측관이 분석한 식품위해 예측정보를 일기예보처럼 국민이 실시간으로 확인할 수 있도록 제공할 예정이다. 이를 통해 식품위해 발생을 사전에 신속하게 차단하여 과학적 식품안전관리가 가능해진다.식약처는 앞으로도 국민이 신뢰하는 안전한 식품 소비 환경을 만들어 나가기 위해 AI 등 디지털 기술을 활용한 식품안전관리 혁신을 지속하겠다고 밝혔다.
2026-01-09
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인공지능(AI) 기술을 활용한 국민 먹거리 안심 환경 조성
식품의약품안전처
[충청25시] 식품의약품안전처는 2026년 AI 기반의 더 세심한 안전관리로 국민 안심 먹거리 환경을 조성하기 위해 AI를 활용해 수입식품 검사, 이물 관리를 강화하고 식품위해 요소 발생 가능성을 사전 예측하는 등 식품 안전관리의 효율성과 정확성을 높이겠다고 밝혔다.‘AI 수입식품 검사관’으로 위해 우려가 큰 수입식품을 핀셋 검사한다. AI 위험예측 시스템은 ‘수입식품 검사 정보’, ‘해외 위해정보’ 등을 융합한 빅데이터를 인공지능이 학습하여 부적합 가능성이 높은 식품을 통관 과정에서 자동으로 선별한다.그간 식약처는 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발*하여 통관단계 무작위검사**대상을 선별하는데 활용하고 있다.올해 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품의 유형별 특성을 반영한 세부 모델 개발을 확대하는 한편 예측 성능을 개선하는 등 시스템을 지속적으로 고도화할 예정이다.② AI 이물조사관으로 이물 검출 정확도 향상소․돼지고기 등 가축의 사육과 식육의 생산․가공과정에서 발생할 수 있는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물 잔류‧혼입 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하는 식육 이물검출기 개발 지원사업을 추진한다.그간 식육에 대한 이물검사는 사람이 육안으로 확인하거나 금속검출기, X-ray 장비를 활용했으나 이물의 크기나 종류에 따라 정확한 이물 식별에 한계가 있었다.이를 개선하기 위해 다량의 식육 X-ray, 카메라 영상 데이터 등을 AI가 집중 학습하여 이물을 자동으로 정밀하게 검출해내는 ‘AI 이물조사관’을 개발하고 업계가 현장에서 활용할 수 있도록 제공한다.이로써 식육에 대한 이물 검사의 정확도*가 높아져 소비자는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물이 없는 식육을 안심하고 소비하고 영업자는 이물 검출 제품의 반품·회수·폐기에 따른 영업 손실을 줄일 수 있다.기후․환경 변화에 따른 식품위해 요소 발생 가능성을 사전에 예측하는 ‘AI 식품위해예측관’ 시스템을 구축한다.AI 식품위해예측관은 기온․습도 등 기후․환경 정보와 그간 축적된 수거․검사 등 안전관리 데이터를 AI가 분석해 국민이 많이 소비하는 식품을 중심으로 위해요소의 변화와 발생 가능성을 예측하는 시스템으로 지난해 곰팡이독소인 아플라톡신*의 예측모델을 개발한 바 있다.올해는 살모넬라 등 주요 위해요소 10종*에 대한 예측모델을 추가로 개발하는 등 위해예측 시스템을 본격 구축·활용한다.현재는 기온 변화, 국내외 부적합 식품 정보 등을 토대로 위해발생 가능성이 높은 품목을 선별하여 관리하고 있으나, 한반도 기후․환경 변화로 인해 식품위해요소의 발생도 기존과 다른 양상이 나타나고 있다.식약처는 AI 식품위해예측관이 분석한 식품위해 예측정보를 일기예보처럼 국민이 실시간으로 확인할 수 있도록 제공할 예정이다. 이를 통해 식품위해 발생을 사전에 신속하게 차단하여 과학적 식품안전관리가 가능해진다.식약처는 앞으로도 국민이 신뢰하는 안전한 식품 소비 환경을 만들어 나가기 위해 AI 등 디지털 기술을 활용한 식품안전관리 혁신을 지속하겠다고 밝혔다.
2026-01-09
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인공지능(AI) 기술을 활용한 국민 먹거리 안심 환경 조성
식품의약품안전처
[충청25시] 식품의약품안전처는 2026년 AI 기반의 더 세심한 안전관리로 국민 안심 먹거리 환경을 조성하기 위해 AI를 활용해 수입식품 검사, 이물 관리를 강화하고 식품위해 요소 발생 가능성을 사전 예측하는 등 식품 안전관리의 효율성과 정확성을 높이겠다고 밝혔다.‘AI 수입식품 검사관’으로 위해 우려가 큰 수입식품을 핀셋 검사한다. AI 위험예측 시스템은 ‘수입식품 검사 정보’, ‘해외 위해정보’ 등을 융합한 빅데이터를 인공지능이 학습하여 부적합 가능성이 높은 식품을 통관 과정에서 자동으로 선별한다.그간 식약처는 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발*하여 통관단계 무작위검사**대상을 선별하는데 활용하고 있다.올해 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품의 유형별 특성을 반영한 세부 모델 개발을 확대하는 한편 예측 성능을 개선하는 등 시스템을 지속적으로 고도화할 예정이다.② AI 이물조사관으로 이물 검출 정확도 향상소․돼지고기 등 가축의 사육과 식육의 생산․가공과정에서 발생할 수 있는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물 잔류‧혼입 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하는 식육 이물검출기 개발 지원사업을 추진한다.그간 식육에 대한 이물검사는 사람이 육안으로 확인하거나 금속검출기, X-ray 장비를 활용했으나 이물의 크기나 종류에 따라 정확한 이물 식별에 한계가 있었다.이를 개선하기 위해 다량의 식육 X-ray, 카메라 영상 데이터 등을 AI가 집중 학습하여 이물을 자동으로 정밀하게 검출해내는 ‘AI 이물조사관’을 개발하고 업계가 현장에서 활용할 수 있도록 제공한다.이로써 식육에 대한 이물 검사의 정확도*가 높아져 소비자는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물이 없는 식육을 안심하고 소비하고 영업자는 이물 검출 제품의 반품·회수·폐기에 따른 영업 손실을 줄일 수 있다.기후․환경 변화에 따른 식품위해 요소 발생 가능성을 사전에 예측하는 ‘AI 식품위해예측관’ 시스템을 구축한다.AI 식품위해예측관은 기온․습도 등 기후․환경 정보와 그간 축적된 수거․검사 등 안전관리 데이터를 AI가 분석해 국민이 많이 소비하는 식품을 중심으로 위해요소의 변화와 발생 가능성을 예측하는 시스템으로 지난해 곰팡이독소인 아플라톡신*의 예측모델을 개발한 바 있다.올해는 살모넬라 등 주요 위해요소 10종*에 대한 예측모델을 추가로 개발하는 등 위해예측 시스템을 본격 구축·활용한다.현재는 기온 변화, 국내외 부적합 식품 정보 등을 토대로 위해발생 가능성이 높은 품목을 선별하여 관리하고 있으나, 한반도 기후․환경 변화로 인해 식품위해요소의 발생도 기존과 다른 양상이 나타나고 있다.식약처는 AI 식품위해예측관이 분석한 식품위해 예측정보를 일기예보처럼 국민이 실시간으로 확인할 수 있도록 제공할 예정이다. 이를 통해 식품위해 발생을 사전에 신속하게 차단하여 과학적 식품안전관리가 가능해진다.식약처는 앞으로도 국민이 신뢰하는 안전한 식품 소비 환경을 만들어 나가기 위해 AI 등 디지털 기술을 활용한 식품안전관리 혁신을 지속하겠다고 밝혔다.
2026-01-09
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인공지능(AI) 기술을 활용한 국민 먹거리 안심 환경 조성
식품의약품안전처
[충청25시] 식품의약품안전처는 2026년 AI 기반의 더 세심한 안전관리로 국민 안심 먹거리 환경을 조성하기 위해 AI를 활용해 수입식품 검사, 이물 관리를 강화하고 식품위해 요소 발생 가능성을 사전 예측하는 등 식품 안전관리의 효율성과 정확성을 높이겠다고 밝혔다.‘AI 수입식품 검사관’으로 위해 우려가 큰 수입식품을 핀셋 검사한다. AI 위험예측 시스템은 ‘수입식품 검사 정보’, ‘해외 위해정보’ 등을 융합한 빅데이터를 인공지능이 학습하여 부적합 가능성이 높은 식품을 통관 과정에서 자동으로 선별한다.그간 식약처는 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발*하여 통관단계 무작위검사**대상을 선별하는데 활용하고 있다.올해 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품의 유형별 특성을 반영한 세부 모델 개발을 확대하는 한편 예측 성능을 개선하는 등 시스템을 지속적으로 고도화할 예정이다.② AI 이물조사관으로 이물 검출 정확도 향상소․돼지고기 등 가축의 사육과 식육의 생산․가공과정에서 발생할 수 있는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물 잔류‧혼입 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하는 식육 이물검출기 개발 지원사업을 추진한다.그간 식육에 대한 이물검사는 사람이 육안으로 확인하거나 금속검출기, X-ray 장비를 활용했으나 이물의 크기나 종류에 따라 정확한 이물 식별에 한계가 있었다.이를 개선하기 위해 다량의 식육 X-ray, 카메라 영상 데이터 등을 AI가 집중 학습하여 이물을 자동으로 정밀하게 검출해내는 ‘AI 이물조사관’을 개발하고 업계가 현장에서 활용할 수 있도록 제공한다.이로써 식육에 대한 이물 검사의 정확도*가 높아져 소비자는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물이 없는 식육을 안심하고 소비하고 영업자는 이물 검출 제품의 반품·회수·폐기에 따른 영업 손실을 줄일 수 있다.기후․환경 변화에 따른 식품위해 요소 발생 가능성을 사전에 예측하는 ‘AI 식품위해예측관’ 시스템을 구축한다.AI 식품위해예측관은 기온․습도 등 기후․환경 정보와 그간 축적된 수거․검사 등 안전관리 데이터를 AI가 분석해 국민이 많이 소비하는 식품을 중심으로 위해요소의 변화와 발생 가능성을 예측하는 시스템으로 지난해 곰팡이독소인 아플라톡신*의 예측모델을 개발한 바 있다.올해는 살모넬라 등 주요 위해요소 10종*에 대한 예측모델을 추가로 개발하는 등 위해예측 시스템을 본격 구축·활용한다.현재는 기온 변화, 국내외 부적합 식품 정보 등을 토대로 위해발생 가능성이 높은 품목을 선별하여 관리하고 있으나, 한반도 기후․환경 변화로 인해 식품위해요소의 발생도 기존과 다른 양상이 나타나고 있다.식약처는 AI 식품위해예측관이 분석한 식품위해 예측정보를 일기예보처럼 국민이 실시간으로 확인할 수 있도록 제공할 예정이다. 이를 통해 식품위해 발생을 사전에 신속하게 차단하여 과학적 식품안전관리가 가능해진다.식약처는 앞으로도 국민이 신뢰하는 안전한 식품 소비 환경을 만들어 나가기 위해 AI 등 디지털 기술을 활용한 식품안전관리 혁신을 지속하겠다고 밝혔다.
2026-01-09
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인공지능(AI) 기술을 활용한 국민 먹거리 안심 환경 조성
식품의약품안전처
[충청25시] 식품의약품안전처는 2026년 AI 기반의 더 세심한 안전관리로 국민 안심 먹거리 환경을 조성하기 위해 AI를 활용해 수입식품 검사, 이물 관리를 강화하고 식품위해 요소 발생 가능성을 사전 예측하는 등 식품 안전관리의 효율성과 정확성을 높이겠다고 밝혔다.‘AI 수입식품 검사관’으로 위해 우려가 큰 수입식품을 핀셋 검사한다. AI 위험예측 시스템은 ‘수입식품 검사 정보’, ‘해외 위해정보’ 등을 융합한 빅데이터를 인공지능이 학습하여 부적합 가능성이 높은 식품을 통관 과정에서 자동으로 선별한다.그간 식약처는 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발*하여 통관단계 무작위검사**대상을 선별하는데 활용하고 있다.올해 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품의 유형별 특성을 반영한 세부 모델 개발을 확대하는 한편 예측 성능을 개선하는 등 시스템을 지속적으로 고도화할 예정이다.② AI 이물조사관으로 이물 검출 정확도 향상소․돼지고기 등 가축의 사육과 식육의 생산․가공과정에서 발생할 수 있는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물 잔류‧혼입 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하는 식육 이물검출기 개발 지원사업을 추진한다.그간 식육에 대한 이물검사는 사람이 육안으로 확인하거나 금속검출기, X-ray 장비를 활용했으나 이물의 크기나 종류에 따라 정확한 이물 식별에 한계가 있었다.이를 개선하기 위해 다량의 식육 X-ray, 카메라 영상 데이터 등을 AI가 집중 학습하여 이물을 자동으로 정밀하게 검출해내는 ‘AI 이물조사관’을 개발하고 업계가 현장에서 활용할 수 있도록 제공한다.이로써 식육에 대한 이물 검사의 정확도*가 높아져 소비자는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물이 없는 식육을 안심하고 소비하고 영업자는 이물 검출 제품의 반품·회수·폐기에 따른 영업 손실을 줄일 수 있다.기후․환경 변화에 따른 식품위해 요소 발생 가능성을 사전에 예측하는 ‘AI 식품위해예측관’ 시스템을 구축한다.AI 식품위해예측관은 기온․습도 등 기후․환경 정보와 그간 축적된 수거․검사 등 안전관리 데이터를 AI가 분석해 국민이 많이 소비하는 식품을 중심으로 위해요소의 변화와 발생 가능성을 예측하는 시스템으로 지난해 곰팡이독소인 아플라톡신*의 예측모델을 개발한 바 있다.올해는 살모넬라 등 주요 위해요소 10종*에 대한 예측모델을 추가로 개발하는 등 위해예측 시스템을 본격 구축·활용한다.현재는 기온 변화, 국내외 부적합 식품 정보 등을 토대로 위해발생 가능성이 높은 품목을 선별하여 관리하고 있으나, 한반도 기후․환경 변화로 인해 식품위해요소의 발생도 기존과 다른 양상이 나타나고 있다.식약처는 AI 식품위해예측관이 분석한 식품위해 예측정보를 일기예보처럼 국민이 실시간으로 확인할 수 있도록 제공할 예정이다. 이를 통해 식품위해 발생을 사전에 신속하게 차단하여 과학적 식품안전관리가 가능해진다.식약처는 앞으로도 국민이 신뢰하는 안전한 식품 소비 환경을 만들어 나가기 위해 AI 등 디지털 기술을 활용한 식품안전관리 혁신을 지속하겠다고 밝혔다.
2026-01-09
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인공지능(AI) 기술을 활용한 국민 먹거리 안심 환경 조성
식품의약품안전처
[충청25시] 식품의약품안전처는 2026년 AI 기반의 더 세심한 안전관리로 국민 안심 먹거리 환경을 조성하기 위해 AI를 활용해 수입식품 검사, 이물 관리를 강화하고 식품위해 요소 발생 가능성을 사전 예측하는 등 식품 안전관리의 효율성과 정확성을 높이겠다고 밝혔다.‘AI 수입식품 검사관’으로 위해 우려가 큰 수입식품을 핀셋 검사한다. AI 위험예측 시스템은 ‘수입식품 검사 정보’, ‘해외 위해정보’ 등을 융합한 빅데이터를 인공지능이 학습하여 부적합 가능성이 높은 식품을 통관 과정에서 자동으로 선별한다.그간 식약처는 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발*하여 통관단계 무작위검사**대상을 선별하는데 활용하고 있다.올해 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품의 유형별 특성을 반영한 세부 모델 개발을 확대하는 한편 예측 성능을 개선하는 등 시스템을 지속적으로 고도화할 예정이다.② AI 이물조사관으로 이물 검출 정확도 향상소․돼지고기 등 가축의 사육과 식육의 생산․가공과정에서 발생할 수 있는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물 잔류‧혼입 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하는 식육 이물검출기 개발 지원사업을 추진한다.그간 식육에 대한 이물검사는 사람이 육안으로 확인하거나 금속검출기, X-ray 장비를 활용했으나 이물의 크기나 종류에 따라 정확한 이물 식별에 한계가 있었다.이를 개선하기 위해 다량의 식육 X-ray, 카메라 영상 데이터 등을 AI가 집중 학습하여 이물을 자동으로 정밀하게 검출해내는 ‘AI 이물조사관’을 개발하고 업계가 현장에서 활용할 수 있도록 제공한다.이로써 식육에 대한 이물 검사의 정확도*가 높아져 소비자는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물이 없는 식육을 안심하고 소비하고 영업자는 이물 검출 제품의 반품·회수·폐기에 따른 영업 손실을 줄일 수 있다.기후․환경 변화에 따른 식품위해 요소 발생 가능성을 사전에 예측하는 ‘AI 식품위해예측관’ 시스템을 구축한다.AI 식품위해예측관은 기온․습도 등 기후․환경 정보와 그간 축적된 수거․검사 등 안전관리 데이터를 AI가 분석해 국민이 많이 소비하는 식품을 중심으로 위해요소의 변화와 발생 가능성을 예측하는 시스템으로 지난해 곰팡이독소인 아플라톡신*의 예측모델을 개발한 바 있다.올해는 살모넬라 등 주요 위해요소 10종*에 대한 예측모델을 추가로 개발하는 등 위해예측 시스템을 본격 구축·활용한다.현재는 기온 변화, 국내외 부적합 식품 정보 등을 토대로 위해발생 가능성이 높은 품목을 선별하여 관리하고 있으나, 한반도 기후․환경 변화로 인해 식품위해요소의 발생도 기존과 다른 양상이 나타나고 있다.식약처는 AI 식품위해예측관이 분석한 식품위해 예측정보를 일기예보처럼 국민이 실시간으로 확인할 수 있도록 제공할 예정이다. 이를 통해 식품위해 발생을 사전에 신속하게 차단하여 과학적 식품안전관리가 가능해진다.식약처는 앞으로도 국민이 신뢰하는 안전한 식품 소비 환경을 만들어 나가기 위해 AI 등 디지털 기술을 활용한 식품안전관리 혁신을 지속하겠다고 밝혔다.
2026-01-09
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인공지능(AI) 기술을 활용한 국민 먹거리 안심 환경 조성
식품의약품안전처
[충청25시] 식품의약품안전처는 2026년 AI 기반의 더 세심한 안전관리로 국민 안심 먹거리 환경을 조성하기 위해 AI를 활용해 수입식품 검사, 이물 관리를 강화하고 식품위해 요소 발생 가능성을 사전 예측하는 등 식품 안전관리의 효율성과 정확성을 높이겠다고 밝혔다.‘AI 수입식품 검사관’으로 위해 우려가 큰 수입식품을 핀셋 검사한다. AI 위험예측 시스템은 ‘수입식품 검사 정보’, ‘해외 위해정보’ 등을 융합한 빅데이터를 인공지능이 학습하여 부적합 가능성이 높은 식품을 통관 과정에서 자동으로 선별한다.그간 식약처는 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발*하여 통관단계 무작위검사**대상을 선별하는데 활용하고 있다.올해 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품의 유형별 특성을 반영한 세부 모델 개발을 확대하는 한편 예측 성능을 개선하는 등 시스템을 지속적으로 고도화할 예정이다.② AI 이물조사관으로 이물 검출 정확도 향상소․돼지고기 등 가축의 사육과 식육의 생산․가공과정에서 발생할 수 있는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물 잔류‧혼입 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하는 식육 이물검출기 개발 지원사업을 추진한다.그간 식육에 대한 이물검사는 사람이 육안으로 확인하거나 금속검출기, X-ray 장비를 활용했으나 이물의 크기나 종류에 따라 정확한 이물 식별에 한계가 있었다.이를 개선하기 위해 다량의 식육 X-ray, 카메라 영상 데이터 등을 AI가 집중 학습하여 이물을 자동으로 정밀하게 검출해내는 ‘AI 이물조사관’을 개발하고 업계가 현장에서 활용할 수 있도록 제공한다.이로써 식육에 대한 이물 검사의 정확도*가 높아져 소비자는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물이 없는 식육을 안심하고 소비하고 영업자는 이물 검출 제품의 반품·회수·폐기에 따른 영업 손실을 줄일 수 있다.기후․환경 변화에 따른 식품위해 요소 발생 가능성을 사전에 예측하는 ‘AI 식품위해예측관’ 시스템을 구축한다.AI 식품위해예측관은 기온․습도 등 기후․환경 정보와 그간 축적된 수거․검사 등 안전관리 데이터를 AI가 분석해 국민이 많이 소비하는 식품을 중심으로 위해요소의 변화와 발생 가능성을 예측하는 시스템으로 지난해 곰팡이독소인 아플라톡신*의 예측모델을 개발한 바 있다.올해는 살모넬라 등 주요 위해요소 10종*에 대한 예측모델을 추가로 개발하는 등 위해예측 시스템을 본격 구축·활용한다.현재는 기온 변화, 국내외 부적합 식품 정보 등을 토대로 위해발생 가능성이 높은 품목을 선별하여 관리하고 있으나, 한반도 기후․환경 변화로 인해 식품위해요소의 발생도 기존과 다른 양상이 나타나고 있다.식약처는 AI 식품위해예측관이 분석한 식품위해 예측정보를 일기예보처럼 국민이 실시간으로 확인할 수 있도록 제공할 예정이다. 이를 통해 식품위해 발생을 사전에 신속하게 차단하여 과학적 식품안전관리가 가능해진다.식약처는 앞으로도 국민이 신뢰하는 안전한 식품 소비 환경을 만들어 나가기 위해 AI 등 디지털 기술을 활용한 식품안전관리 혁신을 지속하겠다고 밝혔다.
2026-01-09
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인공지능(AI) 기술을 활용한 국민 먹거리 안심 환경 조성
식품의약품안전처
[충청25시] 식품의약품안전처는 2026년 AI 기반의 더 세심한 안전관리로 국민 안심 먹거리 환경을 조성하기 위해 AI를 활용해 수입식품 검사, 이물 관리를 강화하고 식품위해 요소 발생 가능성을 사전 예측하는 등 식품 안전관리의 효율성과 정확성을 높이겠다고 밝혔다.‘AI 수입식품 검사관’으로 위해 우려가 큰 수입식품을 핀셋 검사한다. AI 위험예측 시스템은 ‘수입식품 검사 정보’, ‘해외 위해정보’ 등을 융합한 빅데이터를 인공지능이 학습하여 부적합 가능성이 높은 식품을 통관 과정에서 자동으로 선별한다.그간 식약처는 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발*하여 통관단계 무작위검사**대상을 선별하는데 활용하고 있다.올해 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품의 유형별 특성을 반영한 세부 모델 개발을 확대하는 한편 예측 성능을 개선하는 등 시스템을 지속적으로 고도화할 예정이다.② AI 이물조사관으로 이물 검출 정확도 향상소․돼지고기 등 가축의 사육과 식육의 생산․가공과정에서 발생할 수 있는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물 잔류‧혼입 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하는 식육 이물검출기 개발 지원사업을 추진한다.그간 식육에 대한 이물검사는 사람이 육안으로 확인하거나 금속검출기, X-ray 장비를 활용했으나 이물의 크기나 종류에 따라 정확한 이물 식별에 한계가 있었다.이를 개선하기 위해 다량의 식육 X-ray, 카메라 영상 데이터 등을 AI가 집중 학습하여 이물을 자동으로 정밀하게 검출해내는 ‘AI 이물조사관’을 개발하고 업계가 현장에서 활용할 수 있도록 제공한다.이로써 식육에 대한 이물 검사의 정확도*가 높아져 소비자는 주삿바늘, 화농, 플라스틱 등의 이물이 없는 식육을 안심하고 소비하고 영업자는 이물 검출 제품의 반품·회수·폐기에 따른 영업 손실을 줄일 수 있다.기후․환경 변화에 따른 식품위해 요소 발생 가능성을 사전에 예측하는 ‘AI 식품위해예측관’ 시스템을 구축한다.AI 식품위해예측관은 기온․습도 등 기후․환경 정보와 그간 축적된 수거․검사 등 안전관리 데이터를 AI가 분석해 국민이 많이 소비하는 식품을 중심으로 위해요소의 변화와 발생 가능성을 예측하는 시스템으로 지난해 곰팡이독소인 아플라톡신*의 예측모델을 개발한 바 있다.올해는 살모넬라 등 주요 위해요소 10종*에 대한 예측모델을 추가로 개발하는 등 위해예측 시스템을 본격 구축·활용한다.현재는 기온 변화, 국내외 부적합 식품 정보 등을 토대로 위해발생 가능성이 높은 품목을 선별하여 관리하고 있으나, 한반도 기후․환경 변화로 인해 식품위해요소의 발생도 기존과 다른 양상이 나타나고 있다.식약처는 AI 식품위해예측관이 분석한 식품위해 예측정보를 일기예보처럼 국민이 실시간으로 확인할 수 있도록 제공할 예정이다. 이를 통해 식품위해 발생을 사전에 신속하게 차단하여 과학적 식품안전관리가 가능해진다.식약처는 앞으로도 국민이 신뢰하는 안전한 식품 소비 환경을 만들어 나가기 위해 AI 등 디지털 기술을 활용한 식품안전관리 혁신을 지속하겠다고 밝혔다.
2026-01-09
