털진드기와 쯔쯔가무시증, 물린 자국부터 증상·예방법까지 가을철, 특히 털진드기 쯔쯔가무시증의 위험이 높아지는 시기에 주의가 필요합니다. 등산이나 벌초, 성묘, 텃밭 작업을 다녀온 뒤 갑자기 열이 나거나 몸에 검은 딱지 같은 자국이 생기면 “혹시 진드기에 물린 건 아닐까?” 하고 걱정하게 됩니다. 특히, 털진드기 쯔쯔가무시증에 감염되면 발열과 같은 증상이 나타날 수 있습니다. 쯔쯔가무시증은 바이러스 감염병이 아닙니다. 쯔쯔가무시균(Orientia tsutsugamushi)을 가지고 […]
9월 식중독 주의보, 살모넬라가 무서운 진짜 이유 살모넬라 식중독은 달걀이나 닭고기만의 문제가 아닙니다. 식품과 조리환경, 작업도구, 사람의 손을 통해 교차오염이 일어날 수 있기 때문에 환경위생 관리가 중요합니다. 식중독 하면 한여름인 7~8월을 가장 먼저 떠올립니다. 그런데 최근 발표된 국내 통계에서는 조금 의외의 결과가 나왔습니다. 식품의약품안전처가 2026년 8월 발표한 2025년 식중독 발생 통계에 따르면, 한 해 동안
바이오제약 살균소독| 바이오·제약 제조시설은 일반 사무공간이나 상업시설과는 위생관리의 목적과 방식이 다릅니다. 제품을 생산하고 시험하는 공간인 만큼 단순히 눈에 보이는 오염을 제거하는 것에 그치지 않고, 작업환경의 청결도 유지와 미생물 오염 가능성 저감, 교차오염 예방을 고려한 체계적인 Cleaning & Sanitization 관리가 필요합니다. 이번 현장은 코덱소가 바이오제약회사 제조시설에서 수행한 제조구역 및 실험공간 Cleaning & Sanitization 현장 사례입니다. 바이오제약
좀벌레가 우리집에 나타났다? 화장실 불을 켰을 때 은색의 작은 벌레가 빠르게 도망가거나, 옷장과 책장 주변에서 길쭉한 벌레가 발견된 적이 있으신가요? 이 벌레는 흔히 좀벌레라고 불립니다. 좀벌레는 몸이 은백색이나 회색을 띠고, 뒤쪽에 세 가닥의 꼬리처럼 보이는 돌기가 있는 것이 특징입니다. 주로 밤에 움직이고 낮에는 벽 틈, 걸레받이 안쪽, 수납장 아래처럼 어둡고 좁은 곳에 숨어 있습니다. 좀벌레가
병원과 산후조리원은 일반 상업시설과 다릅니다.면역력이 약한 환자와 신생아가 머무는 공간이기 때문에, 해충 한 마리의 발견도 신뢰 하락으로 이어질 수 있습니다. 그런데 많은 의료시설에서는 여전히 “발생 후 대응” 중심의 관리 방식을 유지하고 있습니다. 정기 방문약제 처리문제 발생 시 추가 대응 이 방식이 과연 충분할까요? 1. 의료시설 해충관리는 ‘예방’이 핵심입니다 의료시설에서는 해충이 보이는 순간 이미 늦습니다.중요한 것은
이제는 인공지능 기반 방역의 시대입니다 병원과 산후조리원은 일반 상업시설과 다릅니다.면역력이 약한 환자와 신생아가 머무는 공간이며, 단 한 번의 위생 사고도 신뢰 하락으로 이어질 수 있습니다. 이러한 시설에서 해충 관리는 단순 방제 작업이 아니라감염관리의 일부입니다. 그리고 이제 그 방식이 인공지능 방역으로 달라지고 있습니다. 1. 의료시설에서 인공지능 방역이 필요한 이유 기존의 방역은 대부분 이런 구조였습니다. 하지만 의료시설에서는해충이
AI 방역: 방역패러다임이 ‘뿌리는 것’에서 ‘예측하는 것’으로 식품 제조, 제약 공정(GMP) 등 위생이 생명인 현장에서 가장 무서운 단어는 ‘클레임’과 ‘인증 취소’입니다. 지금까지의 방역은 해충이 발견되면 약제를 살포하는 ‘사후 대응(Reactive)’에 머물러 있었습니다. 하지만 환경위생 및 감염관리 전문 기업 **코덱소(KODEXO)**는 이제 데이터 기반의 인공지능(AI) 방역이라는 새로운 기준을 제시합니다. 왜 지금 당장 시스템을 전환해야 할까요? 1. 기존 아날로그
코덱소의 인공지능방역 : GMP 위생 관리의 사각지대, 해충 코덱소의 AI 방역 기반 GMP 해충관리는 단순한 분사식 방역을 넘어, 오염 리스크를 사전에 예측하고 대응하기 위한 핵심 관리 전략입니다. 제약 공장이나 식품 가공 시설 같은 GMP(우수의약품 제조 및 품질관리 기준) 환경에서 해충의 침입은 단순한 위생 문제를 넘어 ‘전량 폐기’라는 막대한 손실을 초래할 수 있습니다. 하지만 기존의 끈끈이
단순 ‘해충 수’는 왜 의미가 없을까 기존 방역에서 가장 많이 사용되는 지표는 단순하다.“바퀴가 몇 마리 나왔다”, “파리가 보였다”와 같은 개체 수 중심 판단이다. 하지만 이 방식에는 치명적인 한계가 있다.해충은 항상 같은 방식으로 발생하지 않기 때문이다. 즉, 숫자 하나만으로는 원인을 설명할 수 없다. 그래서 인공지능 방역에서는‘해충 수’보다 패턴 데이터를 더 중요하게 본다. 데이터 기반 방역이 왜
데이터 기반 방역 – 그동안 방역은 “문제가 생기면 출동해서 처리하는 것”에 가까운 방식으로 운영되어 왔다. 해충이 보이면 약제를 살포하고, 민원이 발생하면 다시 점검하는 구조였다. 하지만 이러한 방식은 왜 발생했는지, 언제 다시 발생할지에 대한 답을 주지 못한다는 한계를 갖는다. 최근 해외와 국내 선진 위생 관리 현장에서는 방역의 기준이 빠르게 바뀌고 있다. 단순 작업 중심 방역이 아니라,
