코로나19 대유행이 장기화됨에 따라 비대면 사회로 전환되고 있으며, 이는 국내외 도서관계의 서비스 방법론에도 영향을 미치고 있다. 이에 본 연구에서는 공공도서관의 코로나19 대응조치에 관한 사서인식을 조사하였으며, 분석된 결과를 토대로 신종 감염병이 확산 및 장기화되고 있는 상황에서의 공공도서관의 대응방안을 제안하였다. 구체적으로 살펴보면, 첫째, 유행성 질병에 대해 공동으로 대응하는 국가 중심의 도서관 대책 마련, 둘째, 정부 차원의 예산 지원을 통한 다양하고 체계적인 공공도서관 비대면 및 온라인서비스 강화, 셋째, 직원 및 이용자 측면에서의 철저한 방역 및 선제적 대응, 넷째, 정보불평등 계층의 디지털 문화 격차를 해소하기 위한 도서관서비스 확대를 제안하였다.
현대사회는 재난의 빈도가 많아지고 그에 따른 피해는 날로 더해지고 있다. 또한 불가측한 미래는 사회안전에 대한 불안한 심리를 가중시키고 있다. 이에 따라 사회안전에 대한 국가적 위기 상황을 대비하기 위해서 ICT 강국으로서 정부의 역할과 빅데이터 활용 서비스 메커니즘 태세의 재난관리체계로의 전환이 필요하다. 따라서 재난을 사전에 예측하고 발생한 재난을 효율적으로 관리하기 위해 전자정부는 재난대응 시스템을 갖추어야 한다. 재난은 다양성, 복잡성, 불가측성 등으로 현대사회의 특성과 유기적 관계가 있기 때문에 그 관리의 효율성을 위해 다양한 접근과 복합적인 처방으로 대국민에게 재난의 불안을 해소해 주어야 한다. 이에 따라 본 고에서 사회안전을 위해 전자정부는 공적으로 효율적인 빅데이터를 잘 활용하여 재난에 대한 대국민 불안 심리를 줄이는 방안으로서 전염병 조기경보 알고리즘 모델을 도식적으로 제시하였다. 또한 전자정부 역할의 중요성을 인식하고 우리의 총체적 부실시스템 원인의 문제점 분석을 통해 그 해결방안으로서 재난대응을 위한 정책적 함의를 제언하였다.
4차 산업혁명과 더불어 의료정보에 관한 관심과 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그중 근거리 저 전력 무선통신을 활용한 기술들이 모바일 기기와 연계 적용되면서 의료기관에서도 그 활용도가 점차 높아짐에 따라 기술의 발전과 변화에 맞춰 의료 환경에서도 IT 기술을 이용해 양질의 서비스를 받고자 하는 고객의 요구가 점점 증대되고 있다. 또한, 스마트 장비에 익숙하고 시간의 가치를 중요하게 생각하는 현대인의 경우 신속한 서비스를 통해 자신의 시간을 낭비하지 않기를 기대한다. 더불어 최근 코로나바이러스 감염증-19(Coronavirus Disease 2019;COVID-19)를 비롯한 각종 전염병이 유행함에 따라 언택트(비대면)에 대한 관심이 증가하고 있어 전염병에 대한 예비조치로 사회적 거리가 필요한 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 근거리 저전력 무선통신을 이용하여 환자에게 신속한 서비스를 제공하고 의료기관 종사자와 방문자들에게 더욱 안전하고 편안한 환경을 제공할 수 있도록 언택트 기반의 의료접수 시스템을 연구하였다.
Enteroviruses were identified and characterized from patients with aseptic meningitis and other enterovirus-related diseases in Chungnam, Korea from 2005 to 2006. Enteroviruses were isolated from 79 of 519 cases (15.2%) in 2005, and 37 of 386 cases (9.6%) in 2006. Based on partial VP1 sequencing, a total of 116 enterovirus isolates were resolved into 13 types. Prevalent among the Chungnam isolates were echovirus 18 and coxsackievirus B5 in 2005, and echoviruses 5 and 25 in 2006. This is the first time echoviruses 5 and 18 have been identified in Korea since enterovirus surveillance began there in 1993. The temporal distribution of enterovirus epidemics in Chungnam showed a remarkable seasonal pattern, with cases occurring during most of the three months of the summer from June to August. The highest rate of enterovirus-positive cases occurred in patients less than 1 year of age. The ratio of male to female enterovirus-positive patients was approximately 1.8:1. Comparison of the VP1 amino acid sequences of the 15 coxsackievirus B5 isolates with reference strains revealed that all Chungnam isolates are substituted at positions 23 (V231), 19 (S19G), 75 (Y75F), and 95 (N95S). Upon comparing the nine ECV5 isolates with foreign strains, it was found that only the Chungnam isolates, with the exception of Kor06-ECV5-239cn, have P at position 153 and F at position 146. The three ECV9 isolates from 2006 show alterations at amino acids 36, 148, and 154 outside of the BC-loop and at position 84 in the BC-loop, whereas the seven isolates from 2005 and the other ECV9 strains in the database only show the alteration at position 84 (D, I, N, S). The five ECV25 isolates have an S residue at position 134, whereas most of the foreign strains have an N residue.
축산업 분야는 대량적이고 밀집적인 생산이 가능하기 때문에 양돈 양계 오리를 중심으로 대규모 형태의 자본 집약적인 산업으로 빠르게 진행되고 있다. 하지만 전염병이 급격히 확산되면 축산업과 국민 생활에 심각한 위협이 될 수 있다. 이에 대비하기 위해 국가는 가축 방역 5단계에 맞추어 2013년 국가동물방역통합시스템(KAHIS)을 구축하여 운영하고 있다. 이에 따라 구축된 디지털화된 데이터와 정보는 관리의 용이성이 뛰어나지만, 유기적 연계를 통한 대책 마련이 쉽지 않다는 어려움이 지적되고 있다. 최근 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능(AI) 등과 같은 제4차 산업혁명 시대의 기술이 빠르게 발전하면서 이를 도입하여 스마트 가축방역으로의 발전이 추진되고 있다. 이에 따라 본 연구는 5개 방역단계별로 국내외 4차 산업혁명 기술 적용 현황을 조사하여 가까운 시일 내에 실천 가능한 후보 과제 13개를 도출하였다. 정책 수립의 우선순위를 확인하기 위하여 전문가 집단을 대상으로 조사하여 5개 방역단계의 우선순위와 각 단계별 우선순위를 조사하였다. 본 연구의 결과물은 스마트 가축방역 연구, 가축방역 분야의 선진화를 위한 정책 수립에 도움이 될 것으로 기대한다.
이 연구는 코로나 19 확산에 따른 WHO의 마스크 사용 지침에 대한 한국 보건당국의 이행 및 불이행 내용을 분석하고 그것의 원인과 대안 선택의 결과를 도출하여 전염병 예방에서 지침의 한계와 연구의 함의를 제시하는데 목표가 있다. 이를 위해 국내·외 마스크 관련 문헌들을 고찰하고 WHO의 마스크 지침과 한국 보건당국의 마스크 권고사항을 분석대상으로 한다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 보건당국은 두 차례의 권고 사항에서 WHO의 "제한된 마스크 사용자 관점"을 기본적으로 수용하고 적용해왔다. 둘째, 한국의 보건당국은 마스크 수급이 부족해지면서 WHO 마스크 지침과는 상이한 이행을 하였다. 셋째, 한국의 보건당국은 보편적 마스크의 필요성에 따른 마스크 공급 안정화를 기반으로 코로나 19 초기 방역에 성공할 수 있었다. 넷째, WHO 마스크 지침에서 마스크 사용자 제한은 결과론적으로 지침으로서의 부분적 오류를 드러냈다. 분석에서 도출된 함의는 의학적 근거에 따른 국제 지침일지라도 일단 감염병 팬데믹 상황에선 국제 규칙의 엄격한 준수보다 각국의 방역상황 및 역량에 따라 자율적인 지침을 따르도록 허용할 필요가 있다는 점이다.
지리정보시스템(Geographic Information System: 이하 GIS)은 고병원성조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza: 이하 HPAI)의 예찰, 역학조사, 감염농장 관리, 예방적 살처분 실시, 청정화 진행 등 질병관리를 위한 전 과정에서 공간 위치정보의 관리와 표현 그리고 의사결정을 위한 도구로 활용될 수 있다. 우리나라에서도 2010-2011년 구제역 발생으로 큰 피해를 본 이후, GIS와 연계된 국가동물방역통합시스템(Korea Animal Health Integrated System: 이하 KAHIS)를 구축하여 가축전염병 관리를 시행하고 있다. 그러나 농장 및 축산관련 시설과 차량에 대한 관리 및 모니터링 수준의 KAHIS 방역통합시스템은 HPAI 예찰 및 방역에 역부족이다. 따라서 KAHIS시스템과 더불어 효율적 가축질병(HPAI) 관리를 위하여 본 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 2014년 기준 HPAI 감염농장의 특성을 바탕으로 차후 HPAI 감염 가능 농장을 예측하였다. HPAI 감염농장 특징 분석을 위하여 권역별 HPAI-양성농장의 개수와 밀도 및 가금사육 두수를 조사하였다. 조사결과 HPAI-양성농장의 82.4%가 전라지역과 충청지역에 분포하고 있었다. 위 두 지역에 위치한 HPAI-양성농장(충청지역: $4.2{\pm}5.6$, 전라지역: $2.2{\pm}1.1$)은 HPAI-음성농장(충청지역: $1.8{\pm}1.5$, 전라지역: $1.7{\pm}0.7$)에 비하여 통계적으로 높은 밀도값을 보여주었다. 또한 HPAI-양성농장의 92.4%에서 가금두수 최소 6,537에서 최대 24,250를 사육하고 있었다. 위의 HPAI 감염농장 특징은 GIS Multiple Ring Butter(MRB) 기능을 이용하여 차후 HPAI 감염 가능 농장을 예측하는데 사용되었다. 분석결과 철새도래지 반경 30km(386개)와 35km(407개) 내 위치한 HPAI-양성농장의 수는 HPAI 확산 후 전국 감염농장(429개)과 유사한 값을 보여주었다. 또한 철새도래지 반경 30km 내 위치한 일반가금농장 중 하천 반경 1-1.5km와 지방도로 반경 1km에 중첩되는 지역에 위치한 일반가금농장의 개수(324-409개) 및 지리적 위치는 2014년 HPAI-양성농장의 개수(386개)와 90.0% 그리고 지리적 위치와 54.8%의 유사성을 보였다. 본 연구는 철새도래지의 위치정보와 가금농장의 위치 및 사육가금두수의 정보를 토대로 GIS분석을 통하여 앞으로 발생할 HPAI 발생농장에 대한 추이를 판단할 수 있을 것으로 기대된다.
Accurate and rapid diagnosis of Pandemic Influenza A/H1N1 2009 virus (H1N1 2009) infection is important for the prevention and control of influenza epidemics and the timely initiation of antiviral treatment. This study was conducted to evaluate the performance of several diagnostic tools for the detection of H1N1 2009. Flocked nasopharyngeal swabs were collected from 254 outpatients of suspected H1N1 2009 during October 2009. This study analyzed the performances of the RealTime Ready Inf A/H1N1 Detection Set (Roche), Influenza A (H1N1) Real-Time Detection Kit (Bionote), Seeplex Influenza A/B OneStep Typing Set [Seeplex Reverse Transcriptase PCR (RT-PCR)], BinaxNow Influenza A & B Test Kit [Binax Rapid Antigen Test (RAT)], and SD BIOLINE Influenza Ag kit (SD RAT). Roche and Bionote real-time RT-PCR showed identical results for the H1N1 2009 hemagglutinin gene. Compared with real-time RT-PCR, the sensitivities and specificities were 83.7% and 100% for Seeplex RT-PCR, 64.5% and 94.7% for Binax RAT, and 69.5% and 100% for SD RAT. The sensitivities of Seeplex RT-PCR, Binax RAT, and SD RAT in patients aged over 21 years were 73.7%, 47.4%, and 57.9%, respectively. The sensitivities of Seeplex RT-PCR, Binax RAT, and SD RAT on the day of initial symptoms were mostly lower (68.8%, 56.3%, and 31.3%, respectively). In conclusion, multiplex RT-PCR and RAT for the detection of H1N1 2009 were significantly less sensitive than real-time RT-PCR. Moreover, a negative RAT may require more sensitive confirmatory assays, because it cannot be ruled out from influenza infection.
4차 산업혁명과 함께 국내외로 최첨단융합기술이 농업분야에 적용되기 시작하면서, ICT, 스마트팜 등이 농촌에 보급되기 시작하였다. 그러나 국내 농촌인구수의 지속적인 감소, 고령화로 인하여 최신 기술들의 전파에 어려움이 많은 실정이다. 이에, 다양한 농민 교육 프로그램이 필요한 가운데, 최근 가상현실 기술이 떠오르면서, 농민교육용 프로그램 개발에 활용을 고려해 볼 수 있다. 현재 가상현실 기술은 교육, 의료, 오락 등 다양한 분야에 응용되고 있으며, 교육효과의 증진, 경제적인 교육, 위험성 감소 등의 장점을 바탕으로 농업 분야에 접목이 가능할 것으로 판단하였다. 특히, 스마트팜의 경우 내부의 환경 조절을 위하여 다양한 기술이 집약되어 운영이 되기 때문에, 농민들이 이러한 공기역학적 환경 분포를 이해하는데 가상현실 기술이 매우 효과적일 수 있다. 이를 위해서는 유동, 온도, 가스 등의 분석 및 측정 결과를 바탕으로 가시화하는 기술이 필요하다. 현장에서 직접 환경 요소를 측정하는 것에 한계가 있기 때문에, 최근 연구가 활발하게 이루어지고 있는 전산유체역학을 통한 농업시설 내의 환경 분포 및 에너지 부하를 분석결과를 융합하면 용이할 것으로 사료된다. 또한 농민이 대상이기 때문에 사용자 편의성을 고려한 인터페이스 구축이 병행되어야 할 것이다.
본 연구의 목적은 축산차량의 이동이 빈번하게 일어나는 공간적 범위(방역권역)를 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 본 연구는 KAHIS에서 제공하는 축산차량의 시설 진입자료 중에서 6개 시점의 자료를 활용하였다. 이 자료를 축산시설간의 차량이동자료로 변환하고, 이를 행정구역단위로 취합하여 행정구역간의 OD자료를 구축하였다. 구축된 OD 자료를 활용한 R-mode 요인분석을 실시하여 동일요인으로 추출된 지역을 하나의 권역으로 판단하였다. 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 6개 시점 자료의 요인분석을 실시한 결과 16개~18개의 요인이 도출되었으며, 도출된 요인은 전체 분산의 63~68%를 설명하였다. 두 번째, 도출된 요인을 바탕으로 지역을 구분한 결과, 전남남해안지역, 전남지역, 전북지역, 충남서해안지역, 경남지역, 경북북부지역, 영남동해안지역은 시점에 따른 변화가 적은 안정적인 지역으로 나타났다. 반면, 충북지역, 강원도지역, 수도권지역은 상대적으로 변화가 큰 지역이다. 세 번째, 6개 시점의 자료를 종합하여 강원권역, 경기남부권역, 경기북부권역, 경남권역, 경북남부권역, 경북북부권역, 남해안권역, 대전권역, 동해안권역, 전남권역, 전북권역, 충남권역, 충북권역의 13개 권역을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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