• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.465-474
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• 2021

'심각한 급성 호흡기 증후군 코로나 바이러스 2(SARS-CoV-2)'에 의한 질병인 코로나-19는 2020년 3월 세계 보건기구에서 세계적인 전염병 대유행으로 선언되었고, 대부분의 나라에서 선별 및 확진을 위한 진단검사법으로 실시간 중합효소 연쇄반응 검사를 시행한다. 그러나 국가별 목표유전자 및 프로토콜이 다를 뿐만 아니라 진단결과의 판독절차도 다양해서 국가별로 확진자의 기준 역시 다르다. 이에 본 종설에서는 세계보건기구에서 고시한 국가별 목표유전자 및 검사기법, 진단기준을 비교하였고, 검사의 특이도와 민감도, 최소검출 한계, 양성 및 음성 대조군, 교차반응 후보군, 검체 대조군 설정 등의 특이사항도 함께 살펴보았다. 또한 각국의 검사기법과 한국의 검사기법의 특징을 고찰하였다. 마지막으로 향후 전세계가 '심각한 급성 호흡기 증후군 코로나 바이러스 2'에 대한 동일한 진단결과를 얻기 위하여 코로나-19 진단에 대한 표준화된 진단방법 및 결과판독 등을 제언하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.117-123
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• 2022

현재 코로나19 확진자는 전 세계적으로 빠르게 증가하고 있다. 감염 확산을 억제할 수 있는 방법으로 신속한 코로나19 검사를 통한 확진자를 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 코로나19 진단을 위한 잡음 그룹검사(Noisy Group Testing) 문제를 살펴본다. 기존에 제안한 그룹검사 문제는 측정잡음을 무시하였지만, 최근 들어 코로나19 검사시에 위 양성(false positive)과 위음성(false negative) 사례가 발생하고 있다. 이에 대해 본 논문에서는 잡음 그룹검사 문제를 정의하고 측정잡음이 성능에 얼마나 영향을 미치는지 분석한다. 본 연구를 통해 우리는 코로나19 검사 양성률이 낮은 그룹검사를 수행할수록 측정잡음(measurement noise)에 덜 민감하도록 그룹검사 시스템이 설계되어야 함을 제시한다. 또한 최근 발표한 다른 복원 알고리즘들과 비교하여 본 연구에서 제안하는 신호 복원 알고리즘이 잡음 그룹검사에서 좋은 성능을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.435-443
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• 2022

이 논문에서는 질병관리청에서 제공한 코로나 진단검사 관련 자료를 이용하여 신속진단키트의 민감도 및 특이도에 따른 확진 비율과 신속검사에서 음성이 나왔을 때 실제로는 확진이었을 확률에 대해 알아본다. 또한 양성 반응 중 실제 확진의 확률을 알 때 민감도와 특이도 간의 관계를 유도하고 이를 통해 질병관리청의 자료에 따른 신속진단키트의 실제 민감도가 얼마나 되는지 알아 본다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.73-74
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• 2021

코로나로 인해 X-ray, CT, MRI와 같은 의료영상 분야에서 딥러닝을 많이 접목시키고 있다. 간단히 접할 수 있는 X-ray 영상으로 코로나 진단을 위해 CNN, R-CNN 등과 같은 영상 딥러닝 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 의료영상 기반 딥러닝 학습은 바이오마커를 정확히 찾아내고, 최소한의 손실률과 높은 정확도를 필요로한다, 따라서 본 논문에서는 높은 정확도를 위한 학습 모델을 선정하고 실험을 진행하였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권3호
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• pp.221-225
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• 2023

본 연구에서는 코로나 바이러스 감염증은 음성만으로 빠르게 진단하는 효율적인 방법을 제안하였다. 기존의 딥러닝 기반 방법들의 연산시간과 대용량 학습자료 요구조건을 완화하기 위해서 Separable Transformer(SepTr)의 구조를 개선하여 파라미터의 수를 대폭 감소시키고 빠른 진단을 가능하게 하는 새로운 Strided Convolution Separable Transformer(SC-SepTr)를 제안하였다. 공개 음향 데이터인 Coswara에 대하여 실험을 수행한 결과 제안된 방법은 상대적으로 소규모의 학습자료에 대해서도 Area Under the Curve(AUC) 성능을 보장하면서도 신속하게 진단을 수행할 수 있음을 보였다.

• 생명과학회지
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• 제30권8호
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• pp.731-741
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• 2020

코로나바이러스감염증-19(COVID-19)는 SARS-CoV-2에 의해 발병된다. 지금까지 인간에게 감염되는 7 가지 종류의 코로나 바이러스가 보고되었다. 그 중, HCoV-229E, HCoV-OC43, HCoV-NL63, 그리고 HCoV-HKU1 등 4종류의 코로나바이러스는 감기와 같은 단순 호흡기 질환을 유발한다고 보고되었다. 반면, SARS-CoV는 2002년에, MERS-CoV는 2012년에 각각 대유행을 일으킨 바 있다. 가장 최근에는 2019년 12월 중국 우한에서 처음 보고된 SARS-CoV-2가 전세계적인 대유행의 원인이 되고 있다. 이러한 SARS-CoV-2를 진단하고, 치료하고, 예방하기 위해서는 신속 정확한 진단키트, 치료제, 그리고 안전한 백신의 개발의 필수적으로 요구된다. 이러한 강력한 도구들을 개발하기 위해서는 SARS-CoV-2의 표현형, 유전자형, 그리고 생활주기 등의 연구가 선행되어야 한다. SARS-CoV-2의 진단기술은 현재 크게 두가지의 큰 분야인 분자진단과 면역혈청학적 진단으로 구분할 수 있다. 분자진단의 경우 SARS-CoV-2의 유전체를 대상으로 하며, 면역혈청학적 진단은 SARS-CoV-2의 항원 단백질 혹은 SARS-CoV-2에 대한 항체를 대상으로 한다. 본 총설에서는 SARS-CoV-2의 표현형, 유전체 구조, 그리고 유전자 발현에 대해서 정리하고, SARS-CoV-2에 대한 다양한 진단 기술 등에 대한 기초지식을 제공하고자 한다.

• 대한영상의학회지
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• 제81권6호
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• pp.1334-1347
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• 2020

코로나바이러스감염증-19 (coronavirus disease 2019; 이하 COVID-19)는 전 세계적 대유행 질환으로 인류 보건을 위협하고 있다. 흉부 CT 및 흉부X선사진은 COVID-19의 표준 진단검사인 역전사 중합효소 연쇄반응에 더하여 COVID-19 진단 및 중증도 평가에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 종설에서는 흉부 CT 및 흉부X선사진의 COVID-19 폐렴에 대한 현재 역할에 대하여 살펴보고 인공지능을 적용한 대표적 초기 연구들과 저자들의 경험을 소개함으로써 향후 활용가치에 대해 살펴보고자 한다.

• 대한후두음성언어의학회지
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• 제33권1호
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• pp.54-57
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• 2022

The coronavirus disease (COVID-19) by severe acute syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) occurs the unprecedented pandemic during recent two years and the WHO declared a global pandemic of COVID-19 in March 2020. The most common sampling sites in COVID-19 test are the oropharynx and nasopharynx. We recently encountered a total laryngectomee who had a positivity COVID-19 diagnostic test from the tracheostoma, on the other hand, false negativity from the nasal cavity. The meaning of this case is that accurate screening test could be achieved by performing a test through the tracheostoma as well as nasal cavity or oropharynx. We also would like to discuss the accurate testing methods of patients whose airflow has distorted due to surgery, the management method of these patients, and the need of further research in the COVID-19 pandemic period with relevant literature reviews.

• 대한임상검사과학회지
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• 제52권4호
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• pp.297-309
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• 2020

코로나바이러스는 본래 자연동물숙주에 한정된 엔주틱 감염으로 발견되었으나, 이후 일부 종들은 동물-인간 종의 장벽을 넘어 인간에게 주노틱 감염을 확립하기 위해 진행되었다. 이에 따라 이종 간 장벽의 점프로 인해 사스-코로나바이러스, 메르스-코로나바이러스 그리고 사스- 코로나바이러스2 등의 치명적인 인간 바이러스로 나타났다. 코로나바이러스에는 스파이크, 막, 외피 그리고 뉴클레오캡시드 단백질의 4가지 주요 단백질이 함유되어 있다. 코로나바이러스의 복제 주기는 세포 이입, 게놈 번역, 복제, 조립 그리고 방출로 이어진다. 이들은 2002년 중국 광동성 사스-코로나바이러스가 발병하기 전까지 인간에게 고병원성으로 여겨지지 않았다. 그러나 2002년 중증 급성 호흡기 증후군이 세계적으로 8,422명이 발병하고, 치사율이 11%에 이르는 유행병으로 발생했다. 메르스 코로나바이러스는 낙타 코로나바이러스와 연관성이 높다. 2019년 12월 중국 우한에서 발생한 발병으로 2019-nCoV에 감염된 환자의 군집이 확인되었으며, 곧 전 세계로 확산되었다. 2019-nCoV는 호흡기를 통해 전파된 후 심할 경우 폐렴도 유발할 수 있다. 이 바이러스의 확인에는 감염자의 상기호흡기 표본 검체에 기초한 분자진단법이 사용되었다. 이 리뷰에서는 우리는 바이러스의 구조와 유전적 구성뿐 아니라 생명주기, 진단과 잠재적 치료법을 검토하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.445-451
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• 2021

최근 코로나19 확산과 피해가 늘어나는 가운데 감염을 차단하기 위해 가장 중요한 것은 감염자를 조기에 찾아내는 것이다. 지난 반세기 전에 등장한 그룹검사(group testing)가 최근 코로나19 진단 방법으로써 활용 가능하며 매우 효율적인 방법으로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 기존의 그룹검사 알고리즘들의 동작원리를 살펴본다. 그리고 압축센싱(compressed sensing)에서 제안한 희소 신호 복원 방법을 개선하여 그룹검사의 해법으로 제시한다. 압축센싱과 그룹검사는 연산 방법에서 차이가 있지만 희소 신호를 찾는다는 점에서 유사하다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 희소 신호 복원 방법의 성능 우수성을 보여준다. 주목할 점은 모든 결함 샘플을 정확히 찾고자 하는 그룹검사 시스템에서는 제안하는 방법이 다른 알고리즘보다 월등한 성능 향상을 보여준 것이다. 또한 결함 샘플 수가 적을 때보다는 많을 때 그 성능이 크게 개선된다.