최근 4년간 경남 남해군 창선면 일대 고사리 재배 포장에서 마름병 증상을 보이는 새로운 병해가 발생하였고 이 병해로 인하여 해당 지역 고사리 생산량이 해마다 크게 감소하고 있다. 2018년 5월, 7월, 10월에 이병 시료를 채취하여 그로부터 총 92개의 곰팡이 균주를 분리하였다. 이들 균주를 건전한 고사리 잎에 접종하여 총 22개 곰팡이 균주가 포장에서 발생된 병징과 동일한 병징을 일으킴이 확인되었다. 이 중 병원성이 가장 높은 2균주를 선발하여 ribosomal RNA, RNA polymerase ${\beta}$-subunit, ${\beta}$-tubulin 유전자 부위, internal transcribed region을 증폭하였다. 해당 증폭 부위의 염기서열을 이용한 계통수 작성을 통해 병원균 균주는 Didymella속의 clade에 속하며, 기존 균주 중 D. rumicicola 또는 D. acetosellae와 비슷하나 기존 종 수준의 subclade에는 포함되지 않았다. 따라서 고사리 마름병을 일으키는 병원균의 정확한 종 동정을 위해 추가적인 분석이 필요하다. 본 결과는 Didymella sp.에 의한 고사리 마름병 발생 첫 보고이다.
오늘날 의학 및 간호학 분야는 입원 환자의 생명보존을 위하여 전기적인 의료장비에 점점 더 많이 의존해가고 있다. 그러므로 의료실의 전기 배선방식은 예기치 않은 누설전류로부터 환자 및 의료진의 안전을 위하여 정전 및 감전 대한 안전한 회로구성이 요구되고 있다. 특히 생명 유지를 위한 전기 기기를 사용하고 있는 의료실에는 지락시에도 전로의 차단 없이 전원은 계속적으로 공급되어야 한다. 본 논문에서는 비접지 배선회로의 해석을 통하여 비접지 배선회로의 안전성과 적용 방법을 제시하였다.
Advertisements and labels provided by businesses are highly likely to contain false or exaggerated content because of the business's purposes. In these cases, it is difficult to deliver proper information to consumers, and regulation is necessary to some extent. In particular, information delivery is more important in the health medical and biotechnology areas than any other because of their specialized characteristics. The Fair Labeling and Advertising Act regulates ordinary content for labels and advertisements, while individual laws stipulate regulations for false or exaggerated advertisements and labels. Criminal law might apply in fraud cases depending on their characteristics. Therefore, consistency is needed among criminal fraud laws and regulations, the Act on Fair Labeling and Advertising, and legal punishment. However, a review of all these laws found that there is no such consistency. Accordingly, this paper asserts the need for improvement in this area.
The Supreme Court made a decision that the doctor cannot be punished for not taking a blood transfusion to the patient, depending on the patient's will to refuse the blood transfusion on June 24, 2014. The reason is that, in a special situation of conflict between the right of patients to self-determination and the duty of care, and when it was impossible to compare whether which has the superior value, if the doctor made a medical practice to respect either of those two values according to the professional sense, he cannot be punished. In principle, the doctor should make medical practices according to the patient's will. However, if the patient's life was at stake, I think, the doctor is obliged to try his best to save the life of patient. Yet to entrust the patient's life to the doctors professional sense, is to give up the obligation of the country to protect lives. In this regard, I think that the Supreme Court Decision should be reviewed, and that an ongoing research is needed.
본 연구는 치위생(학)과와 보건계열 학생들을 대상으로 2018년 6월에서 7월까지 생명윤리의식을 파악하여 생명윤리 교육과정 개발에 필요한 기초자료를 제공하고자 설문조사하였다. 생명권과 인공수정 인식도의 관한 상관관계는 성별(r=0.241), 종교(r=-0.176), 학과(r=-0.160)에서 유의하였고, 장기기증 및 장기이식에 관한 인식도에 관한 상관관계는 학년(r=0.129), 종교(r=-0.098), 생명윤리 교육여부(r=0.235)에서 유의하였다. 안락사의 인식도에 관한 상관관계는 종교(r=0.139), 생명윤리교육 여부(r=-0.157)에서 유의하였다. 결과적으로 보건계열 대학생들에게 바람직한 윤리관을 확립하기 위해서는 교육과정을 개발하고 생명의료 윤리의식에 영향을 미치는 요인을 다각적으로 분석하여 체계적으로 교육 프로그램을 운영해야 할 것이다.
개인 건강정보, 유전자정보, 임상정보 등을 활용한 정밀의료(Precision Medicine)는 차세대 의료산업으로 성장하고 있다. 국내에는 의료기관과 정보통신 기업이 협력하여 지난 5년간 약 90여개 1차 의료기관을 대상으로 클라우드 기반 정밀의료 병원정보시스템(P-HIS)을 보급하였으며, 향후 4년간 1·2차 의료기관을 중심으로 보급 및 확산을 진행하고 있다. 정밀의료는 사람의 건강과 생명에 직결되기 때문에 정보보호 및 보건의료정보 보호 문제가 매우 중요하다. 이에 따라, 본 논문에서는 클라우드 기반의 정밀의료 병원정보시스템에서 활용 가능한 정보보호 모델의 선행연구 분석을 통하여 최종적으로 정밀의료 병원정보시스템(P-HIS)의 정보보호 개선 방안을 연구 제안한다.
환자의 의료 및 질환정보는 개인의 프라이버시에 관련되므로 민감하게 취급되어야 하는 정보이다. 이러한 의료 및 질환정보의 유출은 환자의 사회적인 고립뿐 아니라 환자의 생명도 위협하게 되므로 철저한 보안이 필요하다. 따라서, 의료진, 환자, 일반인 등의 사용자 식별을 통한 진료 기록의 접근 통제 및 사용 권한에 따른 정보의 암호화 수준과 해당 정보에 대한 역할 기반의 접근 제어(Role-Based Access Control)를 제공해야 한다. 또한, 환자 자신으로 하여금 자신의 의료 및 질환정보에 대한 다른 사람의 접근권한을 줄 수 있으며, 그 외의 대부분의 접근 권한들은 Role-Permission Broker를 통해서 제어될 수 있다. 본 논문은 RBAC 모델을 현재의 의료 및 질환 정보 관리에 적용시켜 각 정보 개체들과 사용자간의 효율적인 역할 분담과 정보 보호를 추구한다. 이러한 방식은 현재의 의료 및 질환정보 관리 체계를 개선할 것으로 기대한다.
개인의 의료 정보는 개인의 프라이버시에 관련되므로 민감하게 취급되어야 하는 정보이다. 이러한 개인정보 유출은 유출된 정보의 해당 당사자의 사회적 고립과 정보의 질에 따라 당사자의 생명도 위협하게 되므로 철저한 판리가 필요하다. 따라서 의사, 간호사, 환자, 일반인 등의 사용자 식별을 통해 병원 기록의 접근 통제 및 사용 권한에 따른 정보의 암호화 수준과 해당 정보에 특화된 역할기반 접근제어(Role-Based Access Control)를 제정해야 한다. 환자 자신이 자신의 의료정보를 특정한 사람에게 접근 권한을 주어 확인할 수도 있게 하고 그 외의 다른 부분들도 제어 할 수 있게 권한을 부여 할 수 있어야 한다. 본 논문은 현재 의료 및 진찰 정보 관리를 위해 RBAC모델을 기반으로 의료정보보호를 위한 접근제어 방법을 분석하고 각 정보의 객체들과 사용자 간의 효율적인 역할 분담과 한계를 통해 의료 정보의 보호방안을 고찰한다.
세계적으로 의료분야는 기술의 발전과 ICT 기술과의 융합으로 매우 빠르게 성장하고 있으며, 개인 건강정보, 유전자정보, 임상정보 등을 활용한 정밀의료(Precision Medicine)는 차세대 의료산업으로 성장하고 있다. 정밀의료는 개인의 건강과 생명을 다루기 때문에 개인정보보호 및 보건의료정보 보호 문제가 전면으로 대두되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 클라우드 및 의료분야 국내·외 관련 표준, 법·제도 등의 기준에 맞추어 보안 개선사항을 제시하고 있으며, 이를 통해 안전한 정밀의료 실현을 위한 보건의료정보 보호 방안을 제안하고 있다.
의생명과학분야가 계속 발전됨에 따라 매일 평균 3천여 편에 달하는 방대한 양의 의생명과학분야 문헌들이 나오고 있다. 많은 연구가 진행될수록, 새로이 규명된 관계를 습득하고 체계화하는 일이 연구자와 의료계 종사자들에게 더 중요해지고 있다. 하지만 현재로서는 의생명과학분야에 어느 정도의 지식이 있는 사람이 직접 논문을 읽고 해당 논문에서 밝히고 있는 정보를 정리해야만 하는 상황이며, 이로는 기하급수적으로 쌓이는 정보의 양을 대처하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기계 학습을 통한 생명의료 객체관계 자동추출 연구를 이용하여 의생명과학분야의 정보를 체계화 하고자 한다. 본 논문에서는 돌연변이와 약물이 함께 등장하는 논문을 뽑아내어 글을 자연어 문장 단위로 나누었다. 추출한 돌연변이와 약물 간의 관계를 직접 사람에 의해 참거짓을 판명하였고, 해당 데이터셋을 기계학습에 이용하여 돌연변이와 약물 간의 관계를 학습시켰다. 최종적으로 GoogleNews의 기사들로 기학습된 워드임베딩, 의생명과학분야 문헌들을 이용하여 기학습된 워드임베딩을 이용하여 학습의 성능을 비교하였고, 의생명과학-문맥 특이적인 워드임베딩이 갖는 강점을 보고한다. 해당 연구를 통해 실제로 논문을 읽지 않고도 의생명과학분야 논문의 핵심적인 내용을 뽑아내는 자동화 시스템을 구축하는 데에 이바지하고, 의생명공학 연구자들의 연구에 핵심적인 도움이 되는 디딤돌이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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