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Ⅱ. 위험분석의 통계적 이론
양을 알고자 할 경우 조사를 통하여 소비자들이 섭취하는 양에 대한 정보를 얻을 수 있지만
아무리 대단위의 조사를 수행한다고 하더라도 특정한 일부의 사람은 다른 사람에 비하여
항상 더 많은 양의 식품을 섭취하는 행태를 발견한다는 것이다. 불확실성은 위험분석에서
볼 때 위험평가자와 관련된 부분이라고 할 수 있다. 예를 들어 입력 모수에 대한 정확한
정보가 부족할 경우 평가자는 이용 가능한 최상의 정보에 근거하여 확률분포를 작성하게
되는데 이 경우 어느 분포를 사용하느냐와 어떠한 정보에 근거하여 분포를 작성하였는지에
따라 결과에 영향을 미친다. 이러한 불확실성은 많은 경우 실험 등을 통하여 추가 정보를
확인하는 과정으로 줄일 수 있는 여지가 있다.
이러한 변동성과 불확실성은 위험관리 결정에서 서로 다른 의미를 갖는다. 즉 변동성은
현상 (속성, 입력변수)을 통제하기 위한 것이고 불확실성은 현상에 대한 이해의 폭을 넓힐
필요가 있음을 의미한다. 만일 분석결과가 어느 모수의 불확실성에 전적으로 좌우된다면
위험관리 결정은 이 변수에 대한 추가정보를 확인하는 노력에 집중될 것이고 새로운 정보가
확인될 때 재분석을 시도한다. 예를 들어 식품에 오염된 병원체의 양에 대한 정보가 부족하여
평가자가 농도 범위를 2-8 Log CFU/g 사이의 모든 농도가 동일한 확률을 갖는다고
가정하고 Uniform 분포를 사용하여 분석한 경우 가장 적절한 위험관리 결정은 농도의
참값을 얻기 위한 연구 (자료수집)에 초점을 맞추는 것이다. 만일 분석결과에 변동성이
대부분 영향을 미치는 것이라면 이 변수를 효과적으로 관리하여 이를 최소화하는 것이
바람직할 것이다. 예를 들어 냉장 식품을 수송하는 과정의 저장온도 (온도는 식품과 관련된
보건상의 문제로 잘 알려진 요인임)에 대한 조사결과 온도 범위에 상당한 변동성이
확인되었고 수송 중의 식품온도가 건강상의 부작용으로 가장 큰 요인이라고 할 때 가장
적절한 위험관리 결정은 식품의 수송 중 저장온도가 위험수준에 도달하지 않도록 관리하려는
노력에 초점을 맞추게 된다.
한편, 위험분석에서 변동과 불확실성의 개념을 구분하기 위해서는 위험분석이 본질적으로
미래에 대한 예측에 목적을 두고 있는 기법이라는 것을 상기할 필요가 있다. 예를 들어
무작위로 추출된 어떤 사람의 신장 (height)을 예측한다고 하자. 과거의 관찰 경험에 근거할
때 모집단에서 사람들 간 상당한 자연적인 차이가 있다는 것을 알고 있다. 신장이라고 하는
값의 범위와 평균 그 자체만으로도 유용한 정보로 생각할 수 있지만 전체 모집단에서
사람들의 신장에 대한 정확한 예측을 하기 위해서는 비록 일부라고 할지라도 이들의 신장을
실제로 측정하면 된다. 더 많은 측정 자료를 얻을수록 지식의 양은 축적되기 때문에 신장에
대한 변동에 대하여 어느 정도의 확신을 가지고 표현할 수 있으며 예측치는 더 신뢰할 수
있게 된다. 만일 전체 모집단의 모든 사람들을 측정하였다면 신장의 평균과 표준편차와 같은
모집단 모수에 대하여 비교적 정확하게 기술할 수 있다. 그러나 이러한 접근은 불가능하므로
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