이 연구는 코로나 바이러스 감염증-19로 인한 소아청소년의 치과 방문에 대한 변화를 알아보기 위해 수행됐다. 한국 건강보험심사평가원에서 제공하는 자료를 기준으로 2019년 1월부터 2020년 8월까지 소아청소년의 치과 방문 횟수 및 치과주상병 변화를 월별, 지역별 분석하였다. 2020년 1월부터 8월까지의 소아청소년의 치과의원 및 치과병원 총 방문 횟수는 2019년 같은 기간과 비교시 0 - 9세 연령군에서는 642,202회(16.3%), 10 - 19세 연령군은 313,488회(9.2%) 감소하여 0 - 9세 연령군이 10 - 19세 연령군보다 더 큰 감소를 보였다. 같은 기간 상병별로는 Z29(기타 예방적 조치의 필요)로 인한 감소가 0 - 9세 연령군에서는 118,219회(34%), 10 - 19세 연령군에서는 83,944회(31%) 감소하여 가장 큰 변화를 보였다. 코로나 바이러스 감염증-19로 인한 전반적인 소아청소년의 치과 이용이 감소된 것으로 분석되며 이는 추후 소아청소년들의 구강 보건 악화로 이어질 가능성이 있으며, 이 연구는 이후 코로나 바이러스 감염증-19와 같은 전염병 발생 시 참고 자료가 될 수 있을 것이다.
코로나19 발발은 우리 삶에 지대한 영향을 미치고 있다 사회적 거리 두기 정책은 특히 문화예술산업 분야에 심대한 영향을 미치고 있다. 코로나19에 대한 공포와 사회적 거리두기로 많은 문화예술 행사가 취소되고 있는 반면, 많은 아티스트들과 단체는 ICT기술과 라이브 스트리밍을 이용해 온라인으로 그들의 예술을 전달하려 시도하고 있다. 또한 정부 역시 코로나19로 인해 경제적 어려움을 겪고 있는 아티스트와 제작자, 회사등에 재정적 지원을 하기 위한 노력을 기울이고 있다. 마지막으로 본 논문에서는 앞으로의 방향에 대해 제언한다.
본 연구는 코로나바이러스감염증-19 특별재난지역에 근무하는 중등학교 교사의 우울, 불안과 스트레스가 교사효능감에 미치는 영향을 파악하고자 시도되었다. 자료수집은 2020년 5월 9일부터 16일까지 D시 중등학교 교사 123명을 대상으로 하였다. 연구결과 직무 만족도(β=0.27, p=.002), 경제 수준(β=0.18, p=.022), 학력(β=0.18, p=.022), 주관적 건강상태(β=0.16, p=.047), 스트레스(β=-0.16, p=.044), 성별(β=0.16, p=.042)이 교사 효능감에 유의한 영향을 나타내었으며, 설명력은 35%이었다(F=11.80, p<.001). 우울(β=-0.09, p=.468)과 불안(β=-0.12, p=.320)은 교사 효능감에 유의한 영향을 미치지 않았다. 교사 효능감 증진을 위한 프로그램 개발 시 스트레스 관리뿐만 아니라 직무 만족도 증진을 위한 방안 마련이 요구된다.
지금까지 신약개발 자체를 다루는 연구는 매우 많이 이루어져 왔으며 약리학이라는 독자적인 분야를 이루고 있다. 반면 이를 둘러싸고 발생될 수 있는 규범적인 문제에 대해 본격적으로 다룬 논문이 다른 나라에 비해 상대적으로 국내에서 찾아보기 어렵다. 의료 윤리 맥락에서 신약개발의 규범적인 문제를 다루는 논문이 발견될 뿐이다. 본 논문은 신약개발의 법적쟁점을 다룬다. 기존에 생명윤리 영역에서 다루어 왔던 지점에 그치지 않고 신약개발의 전 영역을 아우르며 발생할 수 있는 법적인 문제를 하나하나 분석해 본다. 다만 이러한 방법은 자칫하면 일반적인 법제 소개에 그쳐 현실적인 효용이 적을 수도 있다. 따라서 요즘 가장 크게 문제가 되고 있는 신종 코로나바이러스 감염증 백신과 관련된 내용을 통해 법적으로 문제되었고 앞으로 문제가 될 수 있는 지점을 중심으로 살펴보겠다. ① 우선 신약개발의 단계를 소개하며, 최근 문제되고 있는 신종 코로나바이러스 감염증에 대비하기 위한 백신 개발 단계를 살펴본다. ② 다음으로 신약 개발의 단계에서 특히 문제되는 법적 쟁점을 소개하며, 신종 코로나바이러스 감염증에 대처하기 위한 백신 개발 단계에서 문제되어 왔고 앞으로 쟁점이 될 수 있는 부분을 검토한다. 이를 통해 신약개발 과정에서 제기되는 법적쟁점이 지니는 규범적인 함의를 모색한다.
COVID-19(Coronavirus Disease 2019)는 RNA 형 바이러스로써 점막감염(粘膜感染)과 비말전파(飛沫傳播)로 전염되는 급성 호흡기성 질병이다. 2019 년 12 월 중국 후베이 우한에서 처음 감염이 보고된 후 빠르게 글로벌로 확산되었고, 현재 여러 국가와 지역이 Lockdown 상태에 있다. COVID-19 의 치사율은 국가별, 연령별 차이는 있으나 사스(SARS-CoV), 메르스(MERS-CoV) 등과 비교하여 높다고 할 수 없다. 그러나 COVID-19 는 신종 코로나바이러스로써 아직 백신(Vaccine)과 항바이러스제가 개발되지 않았고 다른 질병과 비교하여 빠른 감염 속도때문에 의료 공백, 사회적 혼란, 경제적 손실을 크게 일으키고 있다. 따라서 바이러스의 확산 양상을 데이터 분석을 통하여 예측할 수 있다면 사회·경제적인 폐해를 줄일 수 있어 Bass 모델과 R 패키지를 이용하여 COVID-19 확산 예측 모형을 계량적으로 제시하였다.
신종 코로나 바이러스(COVID-19)가 세계적으로 대유행하고 있다. 정부는 세계적인 전염병 확산에 대응할 수 있는 국가적 기술 역량 확보에 필요한 연구개발(R&D) 투자를 통해 향후 성장 동력을 확보하고 단기 경기 부양을 추진하고 있다. 따라서 코로나 바이러스에 대한 R&D 투자 및 연구현황을 종합적으로 파악하여 향후 R&D 기획의 방향성을 정립하기 위한 지식정보가 필요한 시점이다. 주요 해외 국가(미국, EU 등) R&D 과제를 기반으로 4개(세부 5개) R&D 영역을 도출하고, 국내 R&D 과제와의 비교분석을 통해 차별화된 2개 R&D 영역을 추가하였다. 제시된 6(세부 7개)개의 R&D 연구영역별 국내외 연구기관-연구과제명-과제규모-과제기간을 제시하였다. 동시에 학제 간 융합적 특징을 나타내는 R&D 과제를 제시하였다. 본 연구는 코로나 바이러스 관련 국내 경쟁 우위 영역과 차별화된 연구영역을 도출하여 현재 세계적으로 조명받고 있는 코로나 바이러스 검출 및 현장진단 역량의 우수성을 입증하고, 향후 집중 투자 영역을 제시하였다.
코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 발생이후 항만으로 입항하는 외국선박의 외국인 선원을 통해 지역감염이 확산되었다. 그러나 항만 인근에는 지역주민들의 반발로 임시생활시설 지정에 큰 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구는 항만에서 외국인 선원을 통한 코로나 바이러스 감염확산 방지를 위해 항만구역 내에 외국인 선원을 위한 전용 부유식 임시생활시설을 계획하는 것이 목적이다. 부유식 임시생활시설 계획의 구체적인 내용으로 입지선정, 시설규모계획, 유닛시설계획, 유닛시설 조합계획을 제시하였다. 향후 항만구역 내 부유식 임시생활시설은 제1급감염병 확산방지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 코로나바이러스 감염증-19(이하 코로나19) 팬데믹 상황에서 간호대학생의 취업불안에 코로나19에 대한 지식과 두려움이 어떠한 영향을 주는지 확인하기 위해 시도되었다. 본 연구대상자는 간호대학에 재학 중인 1학년에서 4학년까지 157명이었으며, 자료수집은 2021년 12월 9일부터 2022년 2월 21일까지 연구에 동의한 간호대학생을 대상으로 시행하였다. 수집된 자료의 일반적 특성에 따른 취업불안 정도의 차이는 Independent t-test, One-way ANOVA로 분석하였고, 변수 간의 상관관계는 Pearson correlation coefficient로, 간호대학생의 취업불안에 영향을 미치는 요인은 단계적 다중회귀 방법을 사용하여 통계적으로 분석하였다. 본 연구결과, 연구대상자들의 취업불안은 코로나19에 대한 두려움(r=.386, p<.001)과 유의한 상관관계가 있었으며, 간호대학생의 취업불안을 예측할 수 있는 주요한 요인은 코로나19에 대한 두려움과 대학 생활 만족도였다. 이상의 결과를 볼 때 코로나19에 의한 간호대학생의 취업불안을 줄이기 위해서 취업을 준비하는 학생들에게 두려움을 줄이고 긍정적 정서를 향상할 수 있는 다양한 프로그램을 마련할 필요가 있다.
최근 SARS-CoV-2 백신들의 예방접종이 진행됨에 따라 코로나 19 팬데믹의 종결이 예상되고 있다. 하지만 계속해서 출현 중인 변종 바이러스들은 팬데믹 종결의 위험요소로 남아있다. 본 논문에서는 사전학습된 단백질 BERT와 단백질-단백질 상호작용 모델을 활용한 SARS-CoV-2 스파이크 단백질의 변이 예측 분석 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기술은 변이 단백질 서열의 예측과 변이 단백질과 human ACE2 수용체의 친화도에 따른 자연선택으로 이루어진다. 이를 통해 시간이 지나며 나타날 수 있는 변종 바이러스들을 시뮬레이션 할 수 있어 변종 바이러스들의 해결에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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