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SARS-CoV, MERS-CoV, SARS-CoV-2 (COVID-19) 관련 뉴스 빅데이터 비교 분석

Author

우재현

Journal Title

한국컴퓨터정보학회논문지

Publication Year

2021

Topics

#Covid-19
#Virology
#Big data

Summary

This study analyzed news data for one year after the outbreak of SARS-CoV, MERS-CoV, and SARS-CoV-2 (COVID-19) to identify media trends and key keywords, and to analyze the infodemic situation related to infectious diseases. The analysis showed that the number of articles related to infectious diseases peaked when the WHO issued a warning and confirmed cases occurred, and ‘outbreak area’, ‘prevention authorities’, and ‘disease information’ were major keywords.

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건강위험 관리와 정책소통 행정대학원 협동과정 국가정책행정전공
전선 / 대학원
점차 인구집단의 건강 수준에 영향을 미칠 수 있는 위해를 다루는 정책 집단의 효과적인 소통의 중요성이 강조되고 있다. 이에 본 강좌는 정책 실무자가 개인, 집단, 지역사회와 질병과 환경 등 다양한 건강위험을 효과적으로 소통할 수 있도록 관련 역량을 강화하는 기회를 제공한다. 구체적으로, 개인은 위험을 어떻게 인식하고 무엇이 영향을 미치는지, 위험 정보와 의견의 상호교환 (위험 소통)은 왜 중요한지, 잠재적 위험은 물론 감염병 대유행 같은 재난적 공중보건 위기의 대비·대응에서 위험 관리의 거버넌스 접근이 필요한 이유나 함의가 무엇인지 등을 다룬다. 강좌는 일방적 강의 방식이 아닌 수강자 참여형 세미나 형태로 진행한다.
- # Risk management
- # Public health
- # Communication
감염병의 역학과 관리체계 보건대학원 보건학과
전선 / 대학원
코로나바이러스의 세계적 유행을 경험하면서, 감염성 질환에 대한 정확한 이해와 대응은 건강 뿐 아니라 사회경제적으로도 매우 중요한 문제임이 확인되었다. 감염병의 역학과 관리는 전통적으로 중요한 감염성 질환 뿐 아니라, 향후 발생이 우려되는 신종감염병, 국제화 시대에 중요성이 높아지는 감염성 질환을 바이러스 (인플루엔자 등)와 박테리아 (수인성질환 및 결핵 등) 및 원충류 (말라리아)에 이르기까지 다양하게 포괄하며, 감염성 질환의 관리체계에서 중요한 역학조사, 내성균감시, 감시체계, 국내외의 관련기관 소개에 이르기까지 다양한 내용을 포괄하여 강의한다. 해당 분야의 전문가들을 초청하여 강의를 진행함. 구체적으로는 아래와 같은 내용을 포괄한다. - (감염병역학의 기본개념·활용) 감염병역학의 기본개념과 활용에 대한 이해를 위하여 ① 감염병 전파모형 이해, ② 호흡기 전염병, 수인성 감염병 등의 특성 이해 - (감염병 유행역학조사) 감염병 현지역학조사 능력을 강화하기 위해 사례를 중심으로 ①역학조사의 방법론과 ②현지역학조사 시행부분 등 이해 - (감염병관리 각론) 글로벌 주요 감염병 이슈인 에이즈, 결핵, 말라리아, 수인성 전염병, 항생제 내성의 국내 및 글로벌 감염병 관리정책 이해 - (감염병 국제기구) 감염병관련 국제기구의 종류와 각 기구의 주요 역할 이해
- # Epidemiology
- # Infectious disease
- # Tuberculosis
임상소아감염학 의과대학 임상의과학과
전선 / 대학원
본 '소아감염학' 과목에서는, 소아에서 주요한 감염병 질환들을 대상으로, 1) 원인, 병태생리, 진단, 치료 및 역학적 특징을 이해하고, 2) CDW (clinical data warehouse)를 이용하여 익명화된 실제 임상자료를 분석함으로써 해당 질환에 대한 최근 임상에서의 주요한 이슈에 대해 해석과 전망을 제시한다.
- # Infectious disease
- # Epidemiology
- # Data warehouse
감염병의 다학제적 접근 의과대학 의학과
전선 / 대학원
본 수업에서는 감염성질환의 자연사와 역학적 특성에 대한 과학적인 기초 개념을 세우고 다학제적인 관점에서 신종 및 재출현 감염질환에 대한 근거생성 및 근거중심적 정책결정과 국제사회의 동향을 살펴본다. 학생들은 본 수업을 통해 신종 및 재출현 감염질환의 생태학적 특성과 감염경로, 감염질환의 질병부담과 변화, 감염병 예방을 위한 전략과 정책의 개발과정과 국제적 동향에 대해 배우게 된다. 특히, 감염질환에 대한 다학제적 근거자료에 대한 이해와 이를 생성하기 위한 방법론등에 대한 학습을 통해 감염병과 우리사회의 다양한 분야의 연결성을 이해하고 이를 연구와 현장에서 적용할 수 있도록 하는데 학습목표를 두고 있다.
- # Interdisciplinarity
- # Infectious disease
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유행성바이러스학특론 약학대학
전선 / 대학원
전 세계적 바이러스의 감염은 인류사에 큰 영향을 끼쳐왔다. 현재에도 전 세계적인 유행성 바이러스가 문제가 되고 있으며, 이를 해결하기 위한 많은 노력이 이루어지고 있다. 본 강좌에서는 최근 유행하고 있는 바이러스를 대상으로, i) 바이러스의 발견; ii) 바이러스 진단 방법; iii) 바이러스에 대한 대응 체계 등을 공식 발표된 정보 및 논문 문헌상의 정보를 바탕으로 토론식 수업을 하여 보고서를 작성하는 것을 목표로 한다. 이를 통해, 새로운 감염성 바이러스에 대한 대응체계 및 연구 능력을 함양할 수 있도록 한다.
- # Virology
- # Virus
- # Covid-19
신종 감염병의 이해 1 의과대학 의과학과
전선 / 대학원
신종 감염병은 기존에는 동물간 전파하다가 최근 인체로 전파가 시작되어, 최근에 지속적으로 발생하고 이슈가 되는 감염병으로, 국내에서는 발생하지 않아서, 특정되지 않아 신종 감염병 이해의 어려움이 존재함 따라서, 현재 전 세계적으로 심각하게 발생중인 신종 감염병 중에서, COVID-19, 말라리아, 인체 감염 조류인플루엔자에 대한 감염병의 발생 원인, 돌연변이의 양상, 인체내 감염 및 면역학적 반응, 대응 현황을 이해하고자 함
- # Infectious disease
- # Malaria
- # Influenza a virus subtype h5n1
보건학을 위한 텍스트 분석 보건대학원 보건학과
전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.
- # Public health
- # Health care
신종 감염병의 이해 2 의과대학 의과학과
전선 / 대학원
신종 감염병은 현재 다양한 경로를 통해 발생하고 있으며, 향후 계속적으로 인류의 건강을 위협할 것으로 예상된다. 따라서 최근 발생한 신종 감염병의 발생 경로와 병리 기전을 이해하는 것은 새롭게 발생할 것으로 예상되는 신종 감염병을 예측하고 대비하는 데에 반드시 필요하다. 이 강의는 “신종 감염병의 이해”강좌에서 주로 다루었던 바이러스, 말라리아의 병원성 기전 및 숙주 면역 반응 이외에, 세균성 감염질환, 기생충 감염질환, 마이크로바이옴 관련 장내 감염질환을 다룰 예정이다. 또한, 신종 감염병 이해에 필수적인 병원체 매개 절지동물에 대해 다룰 것이다. 이를 통해 신종 감염병에 대한 깊이 있는 이해와 예방 및 치료법에 대한 지식을 제공하고자 한다.
- # Infectious disease
- # Disease
- # Immune response
다중오믹스-보건 자료 통합 분석 방법론 보건대학원 보건학과
전선 / 대학원
최근 생물정보 데이터 생산 비용이 급격히 감소함에 따라 다양한 오믹스 자료를 활용하여 질병의 원인이 되는 오믹스 마커 규명 연구가 활성화되고 있다. 오믹스 자료는 유형에 따라 통계학적 성질에 큰 차이가 있으며, 따라서 보건자료와 다중오믹스를 통합하여 분석을 수행하는 경우 이러한 차이를 적절히 고려하여 유형 별 적절한 분석을 수행할 필요가 있다. 본 과목에서는 전장유전체분석, 멘델랜덤화 기법을 비롯하여 다양한 유전체와 보건 자료를 분석에 활용되는 분석기법을 주로 소개할 것이다. 또한 전사체, 후성유전체, 마이크로비옴과 같은 오믹스데이터와 보건 자료 통합분석 기법을 소개할 것이다. 각 오믹스 자료의 생물학적 이해보다는 자료의 특성과 분석 알고리즘을 통계학적 기법에 기초하여 설명할 것이며, 따라서 수업의 내용을 적절히 이해하기 위해서는 회귀분석/보건학통계방법론, 수리통계학/보건통계학연습 등의 과목을 선수강해야 한다.
- # Public health
- # Bioinformatics
- # Linear regression
팬데믹 감염병 대비 대응의 이해 의과대학 휴먼시스템의학과
전선 / 대학원
이 과목은 국내를 포함하여 글로벌 수준에서 진행되고 있는 감염병 팬데믹에 대한 대비, 예방, 대응과 관련된 이론, 국제 규범, 전략, 접근법을 소개하는 것을 목적으로 한다. 본 수업에서는 강의, 세미나, 사례연구를 통해 팬데믹의 역사적 맥락, 관련 법제도, 위기관리 거버넌스, 유행 감시체계, 유행 대응 수단, 위기소통, 연구개발, 국제협력 등의 영역을 포괄적으로 소개하고자 한다. 또한 팬데믹의 사회경제적 영향, 의제 선정의 정치화 과정, 형평성과 윤리적 이슈, 중ㆍ저소득국의 시각 등을 균형 있게 논의하고자 한다. 본 과목을 통하여 학생들은 팬데믹과 관련된 기초 지식과 기술을 습득할 수 있고, 비판적으로 팬데믹 이슈를 해석하여 연구 및 업무에 적용할 수 있는 역량을 갖출 수 있다.
- # Computer Science
역학고전강독 보건대학원 보건학과
전선 / 대학원
눈부시게 발전하는 최신 역학 이론과 실제에 매몰되어 역학적 사고의 진화 과정과 역사를 잊게 되는 경우가 많다. 본 과목에서는 역학의 발전 과정에서 중요한 전환이 됐던 고전 논문을 함께 읽고 역사적 의미를 현대적 맥락에 맞게 재구성하는 시도를 수행해보고자 한다.
- # Epidemiology
- # Reading
- # Meaning
지능정보기술과 사회보장체계의 미래 사회과학대학 사회복지학과
전선 / 대학원
현재 우리가 알고 있는 복지국가와 사회보장시스템은 근대 산업사회의 산물이다. 그러나 디지털 기술은 근대적 국가-시장-시민사회의 구조를 질적으로 전환시키고 있다. 본 교과목에서는 디지털 기술이 어떻게 인간사회를 변화시키고 있으며, 이러한 변화가 어떻게 미래의 사회복지시스템을 재구조화시킬지에 대해 논한다.
- # Computer Science
감염의 기초 의과대학 의학과
전필 / 학사
‘감염의 기초’는 감염과 관련된 미생물 및 기생충의 특성을 파악하고, 이러한 병원체가 인체 및 환경과 가지는 상호관계를 학습하여, 병원체에 의한 질병을 치료 및 예방 관리할 수 있는 기초지식을 습득하도록 하는 것이 목적이다. 본 강좌는 세균학, 진균학, 바이러스학 및 기생충학의 총론을 개괄적으로 이해하도록 함으로써 미생물/기생충-숙주와의 상호 관계, 치료 및 예방관리, 기후변화에 따른 열대의학과 관련된 기초적인 감염 이론과 실기를 학습한다.
- # Spamdexing
- # Bacteriology
- # Agricultural and Biological Sciences
질병발생기전에 따른 신약개발전략 의과대학 임상의과학과
전필 / 대학원
이 강좌는 의학 전공 여부에 관계없이 의생명과학을 전공하고자 하는 대학원생을 대상으로 대표적인 질병에 대한 개론과 함께 해당 질병이 발생하는 병태생리학적 기전을 공부하고 발병 기전에 따른 최신 신약 개발 전략까지 공부할 수 있는 강좌입니다. 이 강좌를 통해 자신의 전공 분야 외에 의학 전반에서 연구되고 있는 최신 지견을 공부함으로써 의생명과학을 전공하는데 큰 도움을 줄 것입니다.
- # Drug discovery
- # Disease
범주형자료분석 보건대학원 보건학과
전선 / 대학원
보건학적인 자료 중에서 많은 것이 이산변수이다. 다라서 보건학 연구기법을 터득하려면 이산변수의 분석방법을 이해하지 않고서는 효율적으로 자료분석을 할 수 없다. Chi-square 방법은 이러한 자료를 분석하는 가장 기초적인 방법인데, 이에서 한걸음 더 나아가 다변량으로 이산변수가 나타나는 경우의 분석방법을 다룬다. 따라서 자료의 상관성문제, 대수선형분석방법 등을 다룬다.
- # Logistic regression model
- # Public health
- # Computer Science
보건 위기 회복탄력성 증진을 위한 법, 정책, 혁신 연구 보건대학원 보건학과
전선 / 대학원
본 과정은 건강과 직간접 연결된 각종 재난과 사회 위기에 대응하여 사회의 회복 탄력성을 증진하는 법, 제도, 정책, 거버넌스, 혁신 등을 코로나19 등 감염병 유행과 항생제 내성을 중심으로 학습합니다. 보건 위기는 사회 구성원의 생명과 건강뿐만 아니라 정치, 경제, 문화 등 삶의 전 영역을 위협합니다. 기후 변화, 생물의 서식지 변화, 세계화, 도시화, 경제 성장, 소비 증가 등으로 인하여 또 다른 팬더믹이 발생할 가능성이 높습니다. 오랜 노력에도 불구하고 항생제 사용은 목표한 대로 줄어들지 않고, 인류가 보유하고 있는 항생제들에 내성을 가지면서 전염성이 있는 중한 질병을 유발하는 병원체 변이가 발생할 위험을 배제할 수 없습니다. 보건 위기에 대한 우리 사회의 예방, 준비, 감시, 대응, 회복 역량을 증진하기 위해 이론적 검토와 함께 우리나라에서 발생했던 메르스나 코로나19 유행 상황에서 발생한 법, 제도, 정책, 거버넌스, 혁신 등을 사례나 제1차, 제2차에 거친 국가 항생제 내성 관리 사례를 비판적으로 공부합니다. 이때, 보건 위기 극복을 위한 조치들이 지속적으로 실효성을 갖도록 하기 위한 관점에서, 공중 보건상 필요와 수범자들의 자유와 권리, 이익과의 균형을 도모할 수 있을지 탐색합니다. 이를 통하여 향후 발생할 수 있는 보건 위기에 대비하기 위해서 필요한 입법이나 법 해석, 정책, 혁신을 제안하는 역량을 기르고자 합니다.
- # Public health
- # Economic growth
- # Psychological resilience
디지털 미디어와 건강 사회과학대학 언론정보학과
일선 / 학사
본 과목은 정보혁명과 뉴미디어가 현대사회에 초래한 다양한 사회적 변화를, 건강 관리와 증진이라는 관점에서 고찰하는 수업으로, 새롭게 나타나는 미디어가 건강 관리 체계, 상호작용 캠페인, 개개인의 건강관리 및 환자의 역량강화, 그리고 건강 행위 변화 등에 미치는 영향을 살펴볼 계획이다. 컴퓨터, 인터넷, 소셜미디어, 온라인 서포트 그룹, 게임, 앱, 가상현실 및 인공지능 등 과학기술의 발전이 건강 커뮤니케이션에 가지는 개인적, 사회적 함의를 함께 살펴보고 고찰하는 것을 목적으로 한다.
- # Digital media
- # Health and Medicine
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문제는 통계야 : 빅데이터 시대의 데이터 문해력 자연과학대학 통계학과
교양 / 학사
이 과목의 목적은 데이터 문해력에 대한 기본지식을 함양하고 이를 통하여 데이터 기반 의사결정능력과 올바른 정보를 취사선택하는 방법을 익히는 데 있다. 이 과목을 통하여 다양한 통계의 오용사례를 살펴보고 데이터를 전달하는 미디어를 올바르게 이해하고 데이터를 기반으로 효율적으로 본인의 주장을 제시하는 방법에 대해 배운다.
- # Big data
- # Statistics
- # Data science
조현병의 이해 의과대학 의학과
전선 / 대학원
많은 노력과 치료 상에서의 몇 가지 중요한 발전에도 불구하고, 조현병은 주요 정신질환 중 가장 만성적이고 장해가 심한 질환이다. 조현병 원인과 치료 성과에 대한 수많은 연구로 이 질환의 다방면에서의 지식이 빠른 속도로 축적되어 왔다. 이 강의에서는 최신 연구들과 현존하는 최상의 치료에서의 다양한 측면을 살펴봄으로써, 조현병에 대한 더 깊은 이해와 최적의 치료방법을 찾고자 한다.
- # Schizophrenia
- # Management of schizophrenia
- # Psychiatry
보건의료 빅데이터 분석 간호대학 간호학과
전선 / 대학원
전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등 여러 자료원으로 부터 많은 양의 정형, 비정형 보건의료데이터가 생성되고 있다. 이런 데이터에서 얻은 정보와 지식은 보건의료서비스전달체계를 향상하고 의료비를 줄이는 데 활용할 수 있다. 보건의료분야에서 생성되는 데이터는 용량이 크고 복잡하여 분석하는 것도 쉽지 않고 그 분석결과를 임상실무에 적용하는 것 또한 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성과 이들 데이터를 분석하는 기법에 대해 소개한다. 본 교과목에서 데이터마이닝/기계학습, 분류등과 같은 정형데이터의 분석기법 뿐 아니라 자연어처리, 텍스트 마이닝 등 비정형데이터 분석기법을 포함한다.
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한․중 수교 이후 중국조선족 소설에 나타난 황금만능주의와 국제결혼 -장춘식의 「진짜, 가짜; 가짜, 진짜」를 중심으로

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