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강춘,Kang, Chun 한국미생물학회 1992 微生物과 産業 Vol.18 No.2
HIV는 ELISA나 WB에 의해 항체가 검출되기 수개월 혹은 수 년전에도 proviral DNA 상태로 감염된 세포의 chromosome내에 존재하는 것이 주지의 사실이다. 그동안 Southern blot, in situ hybridization등에 의해 이 proviral DNA를 검출하려는 연구가 진행되어 왔으나 lymphocyte $10^{4}$-$10^{6}$개 중 1개가 감염되어 있으며 lymphocyte chromosomal DNA에 비해 viral DNA의 양이 미량이므로 검출하기에는 민감도가 낮은 문제점이 있다. 본 고에서는 근래 개발되어 널리 사용되고 있는 polymerase chain reaction(PCR)을 이용한 HIV의 진단에 관해 살펴보고자 한다.
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강춘 대한인수공통전염병학회 2013 창립총회 및 학술대회 초록집 Vol.2013 No.1
환자로부터 인플루엔자 바이러스를 분리하여 항원항체 반응에 의하여 항원형을 조사하고, 환자나 실험동물에서 임상 및 병리학적 특성을 분석하는 것이 고전적인 바이러스학적 접근 방법이었다. 그러나 분자생물학적 기법이 발달함에 따라, 바이러스의 유전 정보가 바이러스 고유의 특성을대표할 수 있다는 자료들에 근거하여 유전자 데이터베이스의 중요한 가치가 인식되고, 그 결과 다수의 인플루엔자 바이러스 유전자 정보를 효과적으로 관리하는 데이터베이스가 개발되어 널리 활용되고 있다. 대표적인 인플루엔자 유전자 데이터베이스로는 미국 National Center for Biotechnology Information(NCBI)에서 운영 중인 Influenza Virus Sequence Database (IVSD)가 있다. 이 데이터베이스의 자료원은 GenBank에 제출된 모든 인플루엔자 바이러스 염기서열과 National Institute of Allergy andInfectious Disease (NIAID)에서 운영하는 Influenza Genome Sequencing Project에서 얻어진 자료이며, 인플루엔자 바이러스 염기서열 정보는 단백질 서열, 그리고 염기서열에 근거한 encodingregion 자료를 포함한다. GenBank에서 바이러스 아형, 유전자, 숙주, 국가, 연도 등의 자료가 자동적으로 추출되며, NCBI 전문가에 의해 점검된다. 또한 GenBank 자료에 없는 부분은 문헌 검색이나 자료 제공자와의 직접적인 접촉에 의하여 가능한 범위에서 보완되고 있다. 이 데이터베이스의 기능은 database browsing and sequence retrieving, complete genome sets finding, multiplesequence alignment, cluster or phylogenetic tree building의 4가지로 구성되어 있다. 이러한 기능은 database query 화면에서 시작되어진다.NIAID에서는 인플루엔자 연구자들을 지원하기 위하여 역시 무료로 이용이 가능한 InfluenzaResearch Database(IRD)를 운영하고 있다. IRD는 publicly available and computed 집적된 다양한자료 set를 새로운 bioinformatics 도구와 시각화된 자료와 함께 제공한다. 또한 그 결과를 보관하거나 공유할 수 있는 기능도 있다. 즉, IRD는 genome, proteome, immune epitope, 다양한 자료원으로부터 수집된 감시 자료를 제공한다. 최근에 개발된 인플루엔자 데이터베이스로 많은 연구자들의 관심의 대상이 되고 있는 것이Global Initiative on Sharing All Influenza Data (GISAID)이다. GISAID는 2008년 5월 61차 세계보건기구 충회를 통해 발족되었다. public domain sharing model의 대안으로 만들어진 GISAID의 공유 mechanism은 과학자를 위하여 과학자에 의해 고안된 publicly accessible 데이터베이스를 제공함으로써 인플루엔자 정보 공유를 개선하기 위한 회원국의 염려를 고려한 것이다. GISAID 발의는 정보가 더욱 공유될수록 바이러스가 어떻게 진화하고, 확산하며, 어떻게 대유행가능성을 가지게 되는 지 연구자들이 더 잘 이해할 수 있게 될 거라는 희망과 함께 이전에 인플루엔자 정보 공유를 방해하였던 제한 요인을 개선하는 방향으로 작용하고 있다. 누구든 자신의 신원을 밝히고 자기의 자료를 제공하는 것에 동의하고, 다른 연구자의 자료의 사용을 신뢰하며, 발표된 결과를 협력하여 분석하는 노력을 한다는 전제하여 GISAID에의 접근은 누구에게나 열려있다. 그 결과 GISAID는 인플루엔자 바이러스의 확산과 진화, 전파력 및 병원성을 더욱 잘 이해하자는 목적을 위하여 폭넓은 국제적인 지지를 받고 있다. 2010년 이후 독일 정부가 회원국으로부터 지원을 받으면서 GISAID의 공식적인 주최국 역할을 수행하고 있다. 우리나라에서는 2000년 인플루엔자 실험실 감시의 시작과 함께 2003년 고병원성 조류인플루엔자 A(H5N1) 발생에 따라 국내 유행하는 인플루엔자 바이러스의 항원성 및 유전적 변이 추적을 위한 데이터베이스의 필요성이 부각됨에 따라 2008년 인플루엔자 유전자 정보 데이터베이스인Influenza Sequence Database (ISED)를 구축하였고, 2009년 신종 인플루엔자 대유행이 발생하자 새로운 A(H1N1)pdm09를 추가하였다. 인플루엔자 관리에 있어 치료제 내성 바이러스의 중요성을고려하여 2009년과 2010년 치료제 내성 정보를 추가하였으며, 질병관리본부 자체 사업으로 추진되어 온 KISED는 2010년부터 범부처 신종인플루엔자 사업단 과제로 지원되며 공개를 위한 제반조건을 보완하였다. 다수 연구자들의 이용을 위한 국가 차원의 데이터베이스로 확대 운영하기 위하여 KISED로 명칭을 변경한 후 2013년 1월 28일 공개 데이터베이스로 연구자들의 접근성을 제고하였다. 공개 시점 기준 국내 인플루엔자 바이러스 유전자 2,398건, 미국 NCBI에서 수집된 인플루엔자 바이러스 유전자 정보 148,636건 등 총 151,034 건의 정보를 보유하고 있다. KISED는 국내 분리 인플루엔자의 유전자 정보를 확보하여 체계적으로 관리하고 유전자 분석결과를 제공하는 웹기반 DB로, 유전자 정보 검색과 분석을 통하여 정보의 자원화 및 공유가 가능하며, 유전자 변이성, 표면 항원성, 약제 내성, 백신주와의 상동성 분석 등 다양한 사용자 도구 서비스를 국내 관련 연구자들에게 제공할 수 있도록 개선하였다. KISED의 서비스 개시로 다양한 연구기관에서 분리한 인플루엔자 바이러스의 유전자 확보 및 국내 분리 인플루엔자의 유전 정보에 대한 범국가적 공유체계의 구축과 더불어 이를 통한 연구 인프라 구축이 가능해 가능해졌다. 향후,KISED는 국내·외 분리 인플루엔자의 상관관계, 백신주 선정 및 치료제 효과 연구, 인체 위해도 예측 등의 연구를 위한 분석도구로 이용될 것이며, 신·변종 인플루엔자의 대유행을 대비한 국가차원의 컨소시엄 뱅크가 되도록 관련 서비스를 더욱 확대해 나갈 계획이다.
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강춘한(Kang, Choon Han),채두병(Chae, Doo Byoung),강한균(Kang, Han Gyoun) 실천경영학회 2009 실천경영연구 Vol.3 No.1
This study examines on determinants of customer satisfaction with general clinic, hospital and general hospital to serve medical services and whether there are some differences according to the institutions. We extended target of the research to hospital and applied SERVQUAL to the medical services a kind of the services. This study measured medical services as variable of 6 dimension adding dimension called expense in 5 measure of SERVQUA. The conclusions of this study are as follows: First although the total number of medical service institutions in Gimhae are not insufficient in proportion to population, its medical service quality is not sufficient. Because Gimhae city has not even a university hospital. Second we used factor analysis in three groups, clinic, hospital and general hospital. Three common factors was found in hospitasl and general hospital groups but five common factors was found in clinic group. Third we used regression analysis. In general hospital group, trust, response, assurance, sympathy, facilities, and cost is positive and statistically significant. The coefficient of trust, response, assurance and sympathy is the most big one. In group hospital, the coefficient of trust, response, assurance and sympathy is the most big one too. In group clinic, facilities, response and assurance, trust are posibive and statically significant. Finally regression of customer satisfaction on revisit or word of mouth was conducted. In group hospital the coefficient of revisit is bigger than that of word of mouth. In group hospital and clinic, the coefficient of word of mouth is bigger than that of revisit.
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