본 논문은 2013년 5월 국제바이러스 분류 위원회에서 중동호흡기증후군을 일으키는 신종 코로나바이러스를 메르스코로나바이러스(MERS-CoV)라 명명한 후, 2015년 5월 국내에 감염자가 들어와 이후 확산되고, 중동 호흡기 증후군 환자 발생 후 국내 첫 사망자가 발생한 일개 병원 지역응급의료센터 내원 후 확산을 막기 위하여 시행하였던 경험들을 공유하고자 한 내용이다.
코로나바이러스 감염증 19는 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 2의 명칭에서 명명되었다. 이 연구는 코로나바이러스 감염증 19 환자의 신기능 상태를 조사하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 경기도 남부 한 병원에서 코로나바이러스 감염증 19로 입원한 649명 환자를 대상으로 하였다. 이번 연구에서 검토한 코로나바이러스 감염증 19 환자의 혈액요소질소와 크레아티닌은 증가된 패턴을 보였다. 본 연구의 대상자 중 남성의 혈액요소질소는 정상 범위보다 높았다. 특히 60대, 80대 이상에서 높게 나타났고, 크레아티닌 수치도 비슷하게 나타났다. 이 연구에서 환자의 전해질 검사는 정상 범위에서 벗어나는 결과는 관찰되지 않았다. 이 연구의 대상에서 80세 이상의 남성은 60 mL/min/1.73 m2 이하의 만성신장질환 역학협력 사구체여과율을 나타냈다. 최근 연구에 따르면 COVID-19의 일부 심각한 사례는 코로나바이러스에 감염되기 전에 기저 신기능의 문제가 없었던 사람들에게도 콩팥 손상의 징후를 보이고 있다. 따라서 여러 지표 평가의 신기능 검사는 검사결과의 검토는 코로나19 환자의 비정상 신기능 발견에 도움이 될 수 있다.
본 연구의 목적은 간호대학생의 코로나바이러스19 확산에 대한 경험을 파악하기 위함이다. 본 연구 참여자는 K시 소재 K대학교 간호학과에 재학 중인 10명의 학생들로 남학생 3명, 여학생 7명이었으며, 연령범위는 21세에서 45세까지이며, 거주형태로는 5명은 자가, 3명은 자취, 2명은 통학이었다. 자료 수집을 위해 참여자들을 심층 면담하였다. 면담은 개방형 질문들을 사용하여 코로나바이러스19 확산에 대한 경험을 묻는 형식으로 진행하였다. 자료는 2020년 5월 1일부터 6월 30일까지 수집하였으며, Colaizzi의 현상학적 분석방법에 따라 자료들을 분석하였다. 본 연구에서 연구 참여자들과의 면담을 통해 수집한 진술문들을 분석한 결과 총 37개의 의미들로부터 12개의 주제와 6개의 주제모음이 도출되었다. 주제모음은 <감염에 대한 두려움이 커짐>, <생활방식의 변화에 따른 고립감>, <예기치 못한 상황에 대한 당혹감>, <갑작스런 수업방식의 변화에 부적응>, <실습에 대한 부담감>, <예비 간호사로서 현실을 직시함> 등이다. 본 연구는 간호대학생들을 대상으로 코로나바이러스19 확산에 대한 다양한 경험을 분석했다는 데 의미가 있으며, 포스트 코로나바이러스19 시대 간호교육의 문제를 논의하는 데 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
2019년 말 코로나19(중증급성 호흡기 증후군 코로나 바이러스 타입 2)가 발견된 이후로 전세계적으로 퍼져나가고 있다. 본 연구에서는 접촉자 발견 수준이 바이러스 전파에 미치는 영향을 파악하기 위해서 현재 대한민국의 코로나19 전파 상황을 반영한 에이전트 기반 시뮬레이션 모델을 소개한다. 본 연구에서는 실제적인 시뮬레이션 모델 개발을 위해 대한민국 내 관련 데이터를 수집하고 그 확률분포를 추정하였다. 감염, 격리, 회복, 사망의 전체 감염 프로세스를 도식화하였으며 사람들의 상호작용을 교통량 데이터를 기반으로 하여 모델링 하였다. 사회적 거리 두기 같은 정부 시책에 대한 사람들의 순응도를 반영하기 위해 합성 로지스틱 함수를 활용하였다. 접촉자 발견 수준에 따른 감염 양상 변화를 파악하기 위해 발견 수준을 0%에서 100%까지 변화 시켰다. 그 결과 적극적인 접촉자 추적이 바이러스 확산을 효과적으로 제한하고 제한의 효과가 접촉자 발견 수준이 증가함에 따라 기하급수적으로 증가하는 것을 확인하였다.
2019년 12월경 후베이 우한시에서 발생한 코로나19 바이러스가 점차 줄어드는 듯 보였으나, 2020년 11월, 2021년 6월 기준으로 점차 늘어나고 있으며, 전세계적으로 총 1억 9천 2백만명, 대한민국 기준 총 확진자는 대략 18만4천명으로 추정된다. 이에 따른 대책으로 중앙재난안전대책본부는 사회적 거리두기 4단계를 시행하면서 강력한 대응책을 내고있지만, 델타바이러스등 전염성이 강한 코로나 변이 바이러스가 기승을 부리면서 국내 일일 확진자 수는 1800명대 까지 증가하게 되었다. 그에따라 코로나바이러스의 심각성을 강조하고자 코로나 누적 확진자 수를 ARIMA 알고리즘을 이용해 예측한다. 그 과정에서 추세와 계절성을 제거하기 위해서 차분을 이용하고, MA, AR, 자기상관함수와 편자기상관함수를 이용해 ARIMA에서 p,d,q값을 결정하고 예측한다. 마지막으로 예측값과 실제값을 비교해 얼마나 잘 예측되었는지 평가한다.
이 연구는 웹보메트릭 빅데이터를 활용하여 코로나바이러스 확진 국가(지역)들의 온라인 정보원의 다양성을 조사했다. 구체적으로 2020년 2월에 코로나바이러스 확진자가 발생한 28개국을 대상으로 웹 데이터를 수집한 결과, 호주, 캐나다, 이탈리아 등의 온라인 가시성이 높게 나타나면서 관련 정보를 가장 많이 생산하고 있었다. 국가별 검색건수(hit counts)와 정보채널의 역할을 하는 도메인(domain) 빈도와는 통계적으로 유의한 상관성이 있었다. 한편 데이터 수집도구인 bing.com의 점유률이 평소에도 높은 국가들을 제외하고 다시 검토한 결과, 당시 확진자 수가 많았던 일본, 중국, 싱가포르 등이 코로나바이러스와 관련된 웹데이터를 주도적으로 올리고 있었다. 온라인 정보원은 n-헬릭스를 활용하여 분류되었다. n-헬릭스는 대학-기업-정부의 3주체간 상호작용과 혁신을 강조하는 트리플헬릭스모델(Triple Helix Model)에 기반한 확장된 분석틀이다. 그 결과, 정부기관이 18.1%를 차지하면서 코로나바이러스 정보의 최대 공급자로 나타났다. 2원성 네트워크 분석결과를 보면 언론사, 대학병원, 공중보건에 특화된 조직 등도 코로나바이러스 연구와 방역 정보의 온라인 유통에 적극적이었다. 웹페이지에 포함된 단어들을 중심으로 내용분석을 해 보니 건강, 학교, 가족, 공공, 방안 등의 단어가 중심성이 높게 나타나 코로나바이러스로 인한 개인별 예방수칙뿐만 아니라 생활 불편과 업무장애로 인한 대처방안 등에 관심이 높다는 것을 알 수 있었다.
코로나바이러스는(COVID-19)는 2019년 12일 중국 후베이성 우한시에서 시작된 코로나바이러스감염증으로 2020년 1월부터 전 세계로 퍼져, 일부 국가 및 지역을 제외한 대부분의 나라와 모든 대륙으로 확산되었다. 이에 WHO는 범 유행전염병(Pandemic)을 선언하였다. 2022년 3월 18일 현재 국내 누적 확진환자 8,657,609명과 11,782명의 사망자를 일으켰고 전 세계적으로도 많은 사상자를 내고 있는 실정이고 사회 및 경제적인 피해로도 계속 확대되고 있다. 많은 감염자와 사망자의수에 대한 예측은 코로나바이러스의 전염병을 예방하고 즉각적 조치를 취할 수 있는데 도움이 될 수 있다. 본 연구에서는 문화적 인자를 제외한 국내에서 연구 사례가 많지 않은 기상 요인을 인자로 포함하여 머신러닝 모델을 통해 확진자를 예측하였다. 그리고 여러 가지 모델을 성능 평가 기법인 Root Mean Square Error(RMSE) 및 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)를 통해 성능을 평가하고 비교하여 정확도 높은 모델을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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