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15호-출력

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제7호 6차

제17호

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제9호

추정되는국외유입감염병사례와현재대부분의여행객들이이용하는항공편중직항을통해국내에들어오는입국자수의비교를통해서주요지역별, 국가별감염병발생률을추정해보고자하였다. 이를통해어느국가여행객을대상으로감염병예방관련홍보를집중해야하는지, 의료기관에서해외여행력확인시어떠한국가들에주의를기울여야하는지

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건강과질병4-44호

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264 축되어 있으나, 과거의 경우 결측치가 있거나 폐기물 발생 량 집계방법이 용적기준에서 중량기준으로 변경되어 자료 를 활용하는데 제한이 있었다. 또한 1995년부터 쓰레기 종 량제가 도입되어 생활폐기물 발생량이 이를 기점으로 크 게 줄어들었다. 그러므로 1996년부

정책동향 10 권 5 호 2016 있으며, 인플루엔자, 기생충감염증, 수족구병, 성매개감염병, 다제내성균등의법정감염병은표본감시에해당된다. 자료수집방식에따라서는감염병을발견한보건의료종사자가감시체계운영기관에신고하는형태의수동적감시체계와감시체계운영자가감시대상지역에직접나가상세한자

012임수진



Transcription:

28 www.cdc.go.kr 년 7월 12일 제6권 / 제28호 / ISSN:2005-811X 시 도 신종감염병 위기대응 훈련 평가, 2012 Excercise and Evaluation of Emerging Infectious Disease Crisis Response on Local Government, 2012 질병관리본부 감염병관리센터 공중보건위기대응과 이소담, 이혜영 CONTENTS 549 시 도 신종감염병 위기대응 훈련 평가, 2012 553 한국인 참조 유전체 및 활용방안 558 해외유입 감염병 발생 현황 분석(2009-2012) 561 주요 통계 Ⅰ. 들어가는 말 최근 조류인플루엔자A(H7N9) 인체감염증 1), 중동호 흡기증후군(MERS) 2) 등 신종감염병의 출현은 2009년도 신종인플루엔자 유행 이후 또 다른 공중보건위기상황 발생에 대한 전 세계의 우려를 고조시키고 있으며, 해외 여행, 무역 등 국제교류의 증가로 인한 해외 발생 감염 병의 국내 유입 가능성 또한 안심할 수 없는 상황이다. 이에 질병관리본부에서는 위기상황 발생 시 일선기관 담당자들의 대응 역량 강화를 위해 2010년부터 보건인력 및 유관기관 관계자를 대상으로 시 도 신종감염병 위기 대응 훈련 을 실시하고 있다. 위기대응 훈련은 기존 중앙정부 중심으로 운영되던 위기 대응 체계를 전환하여 각 지역별 특성을 고려한 시도 단위 대응체계를 강화하기 위한 목적으로 시도되었다. 신종감염병 발생으로 인한 공중보건위기 상황에서 신속한 초기대응 및 환자관리가 이루어 질수 있도록 하기 위해서는 훈련 참여자들의 구성에 적합한 훈련 프로그램 사전 제작이 필수적이며, 훈련 과정에서 각 유관기관의 역할이 구체적으로 도출 될 수 있도록 현장의 실제적이고 다양한 상황을 포함하는 시나리오 개발 작업이 포함된다. 중앙정부차원의 대비 대응 기본원칙 뿐만 아니라 지역 실정에 맞는 대비 대응 체계 마련을 위해서는 준비된 대응 체계를 실제 상황에서 효과적으로 가동시킬 수 있도록 평상시 모의훈련을 통해 대응 체계의 문제점을 발견 하고 지속적으로 개선하려는 노력이 필요하다. 이에, 일회성 으로 끝나지 않고 지속적으로 효과를 나타내기 위해서 훈련 직후 훈련 참여자들의 평가 의견을 수렴하여 차기 관리에 환원하는 체계를 구축하였다. 이 글에서는 2012년 기 실시된 시 도 신종감염병 위기 대응 훈련 사업을 소개하고 향후 추진방향을 논하고자 한다. 1) H7N9형 조류인플루엔자바이러스 인체감염증으로 년 3월 말, 중국에서 최초로 확진환자를 보고하였으며, 7월 4일까지 133명이 감염되어 이중 43명이 사망함(출처: 7월 4일 WHO GAR). 2) 중동호흡기증후군 코로나바이러스(MERS-CoV) 감염증으로 2012년 9월 최초로 확진환자가 보고되었으며, 7월 7일까지 80명의 확진환자와 44명의 사망자가 확인되었음. 환자 대부분이 사우디 아라비아, 카타르, 아랍에미리트, 요르단 등 중동지역과 역학적 연관성이 있는 것으로 알려짐(출처: 7월 7일 WHO GAR).

550 PUBLIC HEALTH WEEKLY REPORT, KCDC Ⅱ. 몸 말 본 훈련은 국가위기관리 기본지침(대통령훈령 제 285호, 2011.6.10)에 의거하여 운영하며, 참여기관은 시청, 도청, 보건소, 국립검역소, 국가지정입원치료병원, 지역 거점 병원, 보건환경연구원, 교육청, 경찰청, 소방방재청 등 이다. 모의훈련은 대유행 가능성이 있는 감염병 발생 상황을 가정한 시나리오를 당일 현장에서 제시하고 국가 공중보 건위기 단계에 따라 해당 지역에서 대응해나가는 과정에 대하여 조별토론을 통해 제한시간 내 결론을 도출하는 도상훈련 방식으로 진행된다. 각 조에는 사전에 훈련 내용이 숙지된 토론도우미(시도 역학조사관 참여)를 배치 하여 효과적인 토론의 원칙을 준수하고, 조별토론의 활성화를 이끌어 내는데 적극적인 역할을 수행하는 중립적 안내자로서 훈련 참가자들에게 올바른 방향으로 토론이 진행될 수 있도록 유도하는 역할을 수행토록 한다. 훈련 후 외부위원 2인으로 구성된 현장평가단이 훈련 환경 및 운영, 강의내용의 적절성, 토론 및 발표 참여도 및 적극성, 발표자세, 시도 관심도 등 평가지표를 토대로 전반적인 지자체 평가를 실시하고 그 결과를 반영하여 facilitator Figure 1. Tabletop Exercise emergency responders 유공자포상을 실시한다. 또한 훈련 종료 후 훈련참가자를 대상으로 필요성 인식, 과정의 적합성, 훈련환경 및 운영 등에 대한 만족도 조사를 실시하여 향후 개선사항에 반 영토록 한다(Table 1). 시나리오 개발을 위해 역학자, 감염병전문가, 임상의사, 교육전문가 등이 참여한 시나리오 개발팀을 구성하였고, 해외에서 유행하는 대유행 신종인플루엔자가 국내로 유입 되어 지역사회로 확산되는 상황을 가정하여 아래의 내용을 포함하도록 하였다. Table 1. Excercise and Evaluation fields Fields Organization of response team Management of medical resources Patient care, operation of designated national isolation hospital and district general hospitals Public health measures for local community Surveillance and quarantine Public communication Correct information delivery Detailed contents The roles of major participants and related agencies Treatment with antiviral drugs and vaccination, medical supply management Clinical management of cases, running the designated national isolation hospital and district general hospitals, nosocomial infection control Management of school and group facilities, mass gathering preparation, self-isolation Monitoring of disease outbreak and death, quarantine and isolation Policy advertising and education Responding to media report and resolving the civil complaint 시나리오는 총 2종으로 구성되었다. 첫 번째 시나리오는 토론도우미가 참여하는 토론용 시나리오로서 정답을 찾기보다 최선의 문제 해결책을 도출해나가는데 초점을 맞추어 개발하였고, 두 번째 시나리오는 토론도우미가 참여하지 않는 자체토론용 시나리오로 감염병 유행 시 단계별 행동지침을 훈련참가자 스스로 적용할 수 있도록 초점을 맞추어 개발하였다. 첫 번째 시나리오의 내용은 국내에 신종인플루엔자 첫 의심사례의 발생이후 학교에서 집단 환자가 발생하는 등 지속적으로 환자 수와 발생지역이 확대되어 발생규모에 따라 국가 감염병 위기단계를 주의 경계 심각으로 상향조정하였다. 그리고 각 상황에 맞는 지자체 대규모

www.cdc.go.kr 주간 건강과 질병 551 행사 개최여부, 국가비축 항바이러스제 수급관리, 대국민 커뮤니케이션에 대한 문항을 제시하였다. 두 번째 시나리오의 내용은 동남아시아 지역에서 유행한 조류인플루엔자A(H5N1) 인체감염 사례의 확산으로 WHO가 인플루엔자 대유행 단계를 선언하고, 이어 국내 에서도 오염지역 여행 후 의심환자가 산발적으로 발생 한다. 제시된 상황에 따라 환자 감시체계, 입원치료병상 으로 이송방안, 학교 등 집단 환자 발생 시 환자 및 접촉자 관리체계에 대한 문항을 제시하였다. 실제 훈련장에서 첫 번째 시나리오와 두 번째 시나리 오는 각각 3가지 상황으로 구성되어 총 1시간의 제한시간을 설정하였으며(상황 1; 25분, 상황 2: 20분, 상황 3: 15분), 훈련 참여자들이 정해진 시간 안에 토론을 통해 3가지 상황별 질문에 해당하는 해결책을 도출하여 결과를 제출 하는 방식으로 진행되었다. 훈련이 진행되는 동안 현장 평가위원은 사전에 개발된 체크리스트 및 평가위원 평가지를 활용하여 공정하고 객관적인 평가를 실시하였으며, 그 결과를 토대로 시 도별 유공자 포상을 할 수 있는 근거를 제시함으로써 지자체의 사업 참여에 대한 동기 부여를 극대화하였다. 2012년도 시 도 신종감염병 위기대응 훈련은 9월 6일 부터 11월 2일까지 16회에 걸쳐 실시되었으며, 훈련에 참여한 인원은 총 1,002명으로, 대부분 보건요원들이 었다. 참여기관으로는 시청, 도청, 보건소, 국립검역소, 국가지정입원치료병원, 지역 거점병원, 보건환경연구원 이며 교육청, 소방방재청은 일부 시 도에서만 참여 하였다. 토론도우미는 누적인원 51명이 참여하여 각 시 도별 분임조 수의 50% 이상 수급하여 진행하였고, 평가위원은 누적인원 32명이 참여하였다. 16개 시도에 대한 최종 훈련 평가 결과 평균 점수는 184.9점(250점 만점)이었으며, 부산광역시가 224점으로 가장 높은 평가를 받았다. 또한, 훈련 전반을 평가하고 결과를 향후 훈련 계획 수립 시 반영하고자 훈련 종료 후 참가자를 대상으로 훈련만족도 설문조사를 실시하였으며, 설문 조사 결과를 요약하면 다음과 같다(Table 2). 만족도 설문조사에는 훈련참가자 1,002명 중 726명 (응답률 72.6%)이 응답하였다. 응답자의 80.4%가 훈련에 대해 전반적으로 만족한다고 답변하였으며, 81.4%가 직무수행에 필요한 내용이 훈련에 반영되었다고 응답 하였다. 응답자의 83.7%는 조별토론이 위기대응능력 향상에 도움이 되었고, 83.1%는 금년에 처음으로 참여한 토론도우미가 조별 토론에 필요하다고 응답하는 등 많은 수의 응답자가 변경된 훈련방식에 만족한다고 답변 하였다. 그러나 일부 응답자는 당일 시나리오 제시 부담, 훈련시간 부족, 다양한 기관 참여 필요 등 개선사항을 요구하였다. Table 2. Result summary of the participant satisfaction survey on table exercise Variables Frequency (n) Percent (%) Overall operation of the exercise Satisfaction 584 80.4 Dissatisfaction 142 19.6 Work-relatedness Satisfaction 591 81.4 Dissatisfaction 135 18.6 Group discussion Satisfaction 608 83.7 Dissatisfaction 118 16.3 Facilitator Satisfaction 603 83.1 Dissatisfaction 123 16.9 Total 726 100.0 Ⅲ. 맺는 말 본 사업을 통해 중앙에서 제공하는 일방적인 훈련이 아니라 지방자치단체가 주체가 되어 지역별로 특화되고 효과적인 관리가 이루어질 수 있도록 전반적인 틀을 혁신 하는 노력으로써 대비 및 대응방안을 논의하고, 관내 유관 기관과의 협조체계를 구축하여 향후 공중보건위기상황 발생 시 효율적으로 대응할 수 있는 계기를 마련하였다. 그간 2년간 운영해온 훈련방식과 달리 2012년도 훈련의 경우 토론도우미 참여, 현실적이고 다양한 상황의 시나 리오 개발, 현장에서의 시나리오 배포, 제한시간 제도 등 새로운 훈련방식의 도입을 통해 훈련 참가자의 만족도를 높일 수 있었다. 그러나 대부분의 참가자가 보건소 직원들 이었고, 시나리오의 내용 또한 보건소 업무 위주로 구성

552 PUBLIC HEALTH WEEKLY REPORT, KCDC 되어 있어 보건소 이외의 유관기관의 역할을 도출하는데 한계가 있었다. 이에 2012년도 훈련만족도 설문조사 결과를 반영하여 금년 훈련계획의 수립 시 다음과 같이 개선할 예정이다. 첫째, 교육청, 경찰청, 소방방재청 등 유관기관 종사자의 훈련참여를 독려하고, 훈련 평가 시 이들 기관의 참여도를 반영토록 한다. 둘째, 참여기관이 다양해짐에 따라 시나리오 내용에 보건소 외에 다양한 유관기관의 역할을 강조하는 질문을 포함하여 조별토론 시 적극적으로 의견을 제시할 수 있도록 한다. 셋째, 훈련의 성격 및 방법을 미리 숙지 하여 훈련 효과를 극대화하기 위해 시 도 담당자를 대상 으로 사전교육을 실시하여 지자체별 편차를 최소화 한다. 마지막으로, 조별토론 활성화를 위해 도입된 토론도우미의 효과가 입증되어 시나리오 전 과정에 참여할 수 있도록 수급 계획을 마련한다. 신종감염병 대비 대응체계의 역량 강화를 위해 현재 시행하고 있는 위기대응 훈련은 도상훈련의 형태로만 진행되어 일부 한계점이 나타나는 바, 향후 일부 시범지 역을 대상으로 현장 대응훈련을 실시할 예정이며, 이를 통해 실제 위기상황 발생 시 생길 수 있는 문제점 중 도상 훈련에서 파악하기 어려운 부분을 파악하고 이를 방역 대책에 반영토록 하겠다. IV. 참고문헌 1. 공중보건위기대응사업단 운영 결과보고서, 2012.

www.cdc.go.kr 주간 건강과 질병 553 한국인 참조 유전체 및 활용방안 Korean Reference Genome and it's application Ⅰ. 들어가는 말 질병관리본부 국립보건연구원 유전체센터 형질연구과 김영진 지난 수년 간 전장유전체 연관성 분석(Genome-Wide Association Analysis, GWAS) 1) 의 성공적인 연구로 질병과 질병 위험 인자에 영향을 미치는 유전 변이들이 대량으로 발굴되었다. GWAS catalog (http://www. genome.gov/gwastudies/)에는 현재 1,647편의 논문 에서 발굴된 10,953개의 유전변이가 수록되어있다[1]. 그러나 현재까지 발굴된 유전변이만으로 질병을 설명하는 것은 아직 충분치 못하며[2], 이는 기존의 연구가 주로 공통변이 2) 를 대상으로 연구되어 온 것에 기인된다. 향후 복제수변이, 희귀변이, 유전자-유전자 상호작용, 유전자 -환경 상호작용 등의 연구가 진행되면 이러한 유전변이의 질병설명력에 있어서의 한계가 개선 될 수 있을 것으로 전망되고 있다. 이와 더불어 아직까지 밝혀지지 않은 공통변이들의 발굴 작업이 유전변이의 질병설명력을 개선 하기 위해 지속적으로 진행되고 있으며, 이를 위한 주요 방편으로 횡단-인종 메타 분석(trans-ethnic meta analysis)이 국제공동연구를 통하여 활발히 대두되고 있다. 횡단-인종 메타 분석은 다양한 인종의 인구 집단을 대상 으로 한 다수의 연구 결과를 통합하여 분석하는 것으로 연구 대상이 수만에서 수십만에 이르는 거대 규모의 인구 집단 연구를 말한다. 횡단-인종 메타 분석 연구를 위해서는 참조 일배체 3) (reference haplotype) 정보를 이용하여 결측치 예측 (imputation) 분석이 선행되어야 한다[3]. 한국인의 경우 공개된 한국인 참조 일배체 정보가 없기 때문에 Inter national HapMap Project 4) 혹은 1,000 Genomes Project 5) 의 아시아인 정보(일본인, 중국인 등)를 주로 활용 했다[4,5]. 일본인과 중국인이 지리적으로 매우 가까운 위치이고 유전적 다양성(genetic diversity)에 큰 차이가 없다고 알려져 있으나, HapMap 등 에서 제공하는 일본 인과 중국인 정보를 한국인과 동일한 정보처럼 사용할 수는 없다[6]. 따라서 보다 정확한 한국인 유전체 연구를 위해서는 한국인 참조 유전체 정보(Korean Reference Genome)를 구축하여 한국인 참조 일배체 정보를 만들 어야 한다. 질병관리본부 국립보건연구원에서는 2012년 도에 한국인 참조유전체 정보구축사업을 시작했으며, 이 사업을 통하여 한국인 참조 일배체(Korean Reference Haplotype)를 생산할 예정으로 있다. 이 글에서는 한국인 참조 유전체 정보를 설명하고 이의 다양한 활용 방안과 참조 일배체를 이용한 imputation (결측치 예측) 6) 기법에 에 대해 소개하고자 한다. Ⅱ. 몸 말 전 세계적으로 활용되고 있는 유전변이 및 일배체 참조 정보는 International HapMap Project와 1,000 Genomes Project를 통해 생산되었다. HapMap은 현재 phase 3까지 진행되었고, 유전형 검사(genotyping)와 단일염기다형성(유전변이) 마이크로 어레이(Single Nucelotide Polymorphism microarray)를 이용하여 11개 인종에서 1,301명의 정보와 150만-400만 개의 단일 염기다형성 정보를 제공하고 있다(http://hapmap. ncbi.nlm.nih.gov). 1,000 Genomes Project는 염기서 열분석 기법을 이용하여 약 2,500명 규모의 정보 생산을 목표로 하고 있으며 현재 14개 인종에서 선별된 1,092명의 약 3,800만개 단일염기다형성 및 삽입/결실(insertion/ deletion) 정보를 제공하고 있다(http://www.1000 genomes.org). 그러나 이러한 국제 공개 정보에 한국 인이 포함되지 않았기 때문에 한국인 유전체 연구에서는 1) 전장유전체 연관분석: 유전체 전장을 대표할 수 있도록 선택된 대량의 단일염기 다형성들을 타이핑하고 이 정보를 역학/임상정보와 연계하여 특정질환이나 형질과 연관된 유전변이들을 발굴하는 연구 2) 인구집단에서 나타나는 빈도수가 1% 이상인 유전 변이 3) 일반적으로 인간은 두 개의 대립인자(allele)가 쌍을 이루어 존재하는데 이중 한 짝을 이루는 대립인자의 집합을 말함. 4) 햅맵 프로젝트(International HapMap Project)는 미국, 유럽, 중국 및 일본이 참여한 국제 생명과학 프로젝트로서, 인간의 염색체의 한 가닥을 지도화하는 프로젝트임. 유전체를 분석하는 데 필요한 단계의 정보를 도출했고, 그 결과를 사이언스에 발표 발표하였음(http://hapmap.ncbi.nlm.nih.gov). 5) 1,000 genomes project는 전 세계 다양한 인종 약 2,500명의 염기서열정보 생산을 목적으로 하고 있으며, 현재 14개 인종에서 1,092명의 약 3,800만개 유전변이 정보를 공개하고 있음(http:// www.1000genomes.org). 6) Imputation 기법: 설문지 등에서 응답되지 않은 정보와 같은 결측치(missing value)를 다른 설문 정보를 참고하여 예측하는 방법임.

554 PUBLIC HEALTH WEEKLY REPORT, KCDC Table 1. Sample information of 1,000 Genomes Project Group Population Acronym Number Utah residents (CEPH) with Northern and Western European ancestry CEU 100 Toscani in Italia TSI 100 European ancestry British from England and Scotland GBR 100 Finnish from Finland FIN 100 Iberian populations in Spain IBS 100 Yoruba in Ibadan, Nigeria YRI 100 Luhya in Webuye, Kenya LWK 100 West African ancestry Gambian in Western Division, The Gambia GWD 100 Mende in Sierra Leono MSL 100 Esan in Nigeria ESN 100 African Ancestry in Southwest US ASW 62 African Caribbean in Barbados ACB 100 Americas Mexican Ancestry in Los Angeles, CA MXL 70 Puerto Rican in Puerto Rico PUR 90 Colombian in Medellin, Colombia CLM 89 Peruvian in Lima, Peru PEL 89 Gujarati Indian in Houston, TX GIH 100 Punjabi in Lahore, Pakistan PJL 100 South Asian ancestry Bengali in Bangladesh BEB 100 Sri Lankan Tamil in the UK STU 100 Indian Telegu in the UK ITU 100 Han Chinese in Beijing, China CHB 100 Japanese in Toyko, Japan JPT 100 East Asian ancestry Han Chinese South CHS 100 Chinese Dai in Xishuangbanna CDX 100 Kinh in Ho Chi Minh City, Vietnam KHV 100 Total 2,500 참조 정보로 한국인과 유전적으로 가까운 중국인과 일본인 정보를 활용할 수밖에 없었다. 따라서 한국인 질병 유전체 연구를 위해서는 한국인 참조 유전체 정보 확보가 필수적인 상황이다. 질병관리본부 국립보건연구원에서는 2012년도에 한국인 참조유전체 정보 구축사업을 시작하여 현재 400명의 한국인 인구집단에 대해 차세대염기서열분석(Next Ge neration Sequencing) 방법을 이용한 전장 유전체 염기 서열분석을 수행하였고 한국인 참조 유전체와 일배체 정보를 구축 중에 있다. 차세대염기서열분석 방법은 기존의 생거 염기서열분석 방법에 비해 염기서열정보를 빠른 시간에 저비용으로 분석해낼 수 있는 방법으로 이 방법은 특히 유전체 전부에 대해 염기서열정보를 확보하는 전장유전체 염기서열 분석에 있어 매우 효율적이기 때문에 유전체에 존재하는 유전 변이를 대부분 발굴 할 수 있는 획기적인 실험기법으로 대두되고 있다. 한국인 참조 정보가 확보 되면 인종 간 유전 변이 빈도 정보를 활용하여 인종 간의 질병 감수성과 약물 반응 등에 대한 차이를 알 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 한국인 인구집단에서 나타나는 모든 공통 변이와 다수의 희귀 변이를 발굴할 수 있게 된다. 기존 연구가 공통 변이에 집중되어 있었기 때문에 희귀 변이 정보는 향후 한국인을 대상으로 한 희귀 변이 연구에 기반 정보로 활용될 수 있고, 희귀 유전질병을 연구하는 연구자에게는 정상인에서 나타나는 희귀 유전 변이의 참조 정보로 사용될 수 있다. 특히 희귀 변이 중에는 염기서열 변화로 유전코드가 바뀌어 단백질 생성을 조기 종료하게 만들어 정상적인 기능이 되지 않도록 하는 넌센스 돌연변이(nonsense mutation)가 있어서 이러한 변이가 정상인에서 어느 정도 나타나는지에 대한 정보도 확인할 수 있게 된다. 무엇보다 한국인 참조 일배체 정보를 확보하게 되면 imputation 기법을 이용하여 기존 정보를 염기서열기법

www.cdc.go.kr 주간 건강과 질병 555 Reference - allele frequency Personal medicine - Population specificity Genetic risk of functional variants Figure 1. Applications of Korean Reference Genome 에서 생산된 정보 수준으로 확장이 가능하여 적은 비용 으로 최대의 효과를 낼 수 있다. Imputation 기법이란 결측치를 예측(missing value estimation)하는 것이다. 예를 들어, 설문조사에서 응답 자가 몇 개의 질문에 응답하지 않는 경우에 결측치 (missing value)가 발생한다. 이때 다른 설문 정보 등을 이용해서 다양한 방법으로 응답하지 않은 정보를 채워 넣는 방법이 결측치 예측 방법이다. 유전체 연구에서는 유전변이 마이크로어레이 실험에서 일부 변이 정보가 불확실할 경우 결측치로 처리하는데 이러한 결측치를 해결하기 위해서 imputation 방법을 사용한다. 최근에는 이러한 본래의 의미에서 확장하여 유전변이 마이크로 어레이에서 얻은 정보를 기반으로 마이크로어레이에는 없지만 주변에 유사한 패턴을 가지는 정보를 추가로 확보 하는데 사용되고 있다. 이렇게 적은 유전변이 정보를 가지고 수십 배의 정보를 추가로 얻을 수 있는 것은 연관 불균형(linkage disequilibrium)이라는 유전체의 특성 때문이다. 연관불균형이란 염색체 부위의 두 유전자좌 (locus)의 대립유전자가 비무작위적인(non-random) 연관성을 보이는 것을 말한다. 두 유전자좌 사이에서 재조합(recombination)이 적게 일어날수록 연관불균형이 높아지게 된다. 이렇게 연관불균형의 특성을 이용하면 연관불균형이 높은 염색체 지역에서는 적은 수의 유전 변이 정보를 가지고도 주변의 유전 변이 정보들을 예측 할 수 있게 된다. 유전체 Imputation을 수행하는 목적은 크게 두 가지가 있다. 하나는 전장유전체 메타 분석 (genome-wide meta analysis)이고 또 다른 하나는 컴퓨터 내 실험 정밀 매핑(in silico fine mapping)을 목적으로 한다. 전장유전체 메타 분석은 여러 연구그룹에서 가지고 있는 대규모 인구집단을 대상으로 연구한 전장유전체 연관성 분석 결과를 통합하여 거대 규모(약 수십만 명) 의 연구를 수행하는 것을 말한다. 대규모 인구집단을 대상 으로 하는 전장유전체연관성분석 연구는 수백만 개의 단일염기다형성 정보가 작은 마이크로칩 위에 집적되어 있는 유전변이 마이크로어레이를 사용한다. 그러나 마이 크로어레이의 제조사에 따라서 서로 다른 유전변이 정보를 포함하기 때문에 비슷한 수준의 정보를 가지는

556 PUBLIC HEALTH WEEKLY REPORT, KCDC 마이크로어레이의 경우 약 30% 정도만 동일한 정보를 가지고 있다. 이때 HapMap이나 1,000 Genomes Project와 같은 참조 일배체 정보를 이용하면 참조 정보와 동일한 유전변이 정보를 만들 수 있게 되고 모든 자료를 동일하게 비교할 수 있게 되기 때문에 통합하여 메타 분석을 할 수 있게 된다[Figure 2]. Study group Before Imputation After Imputation Figure 2. Imputation in meta-analysis 정밀 매핑 기법은 전장유전체 연관성 분석과 같은 연관성 매핑(association mapping)을 통해서 형질 (phenotype)과 연관성이 있는 유전 지역을 찾아낸 후 그 지역에 존재하는 다수의 유전변이를 기존 연구 보다 많이 사용하여 매핑의 해상력(resolution)을 높여서 세밀 하게 연관된 지역이나 원인이 되는 유전변이를 찾아내는 방법이다. 기존의 정밀 매핑 기법은 유전자형 검사 (genotyping) 실험을 해서 수백 개 이상의 단일염기다 형성 정보를 얻어냈다. 컴퓨터 내 실험 정밀 매핑 기법은 적은 수의 유전변이 정보를 가지고 그 주변의 다수의 유전 변이 정보를 확보하는 방법으로 추가적인 실험 비용이 없이 정밀 매핑을 할 수 있다는 장점이 있다. 이때 imputation은 마이크로어레이에 가지고 있는 유전변이 정보를 참조 일배체 정보와 패턴을 비교하여 일치하는 패턴의 일배체를 가져오고 그 일배체에 있는 유전 변이 정보를 추가로 확보하는 과정으로 이루어진다(Figure 4). 현재 주로 사용되는 상용 유전 변이 마이크로어레이는 약 100만개의 유전 변이 정보를 가지고 있는데 Inter national HapMap, 1,000 Genomes Project 등의 참조 일배체 정보를 이용하면 최소 400만개에서 3,800만개의 유전변이 정보를 얻을 수 있고 이것은 기존 정보 대비 하여 최대 38배에 달하는 양이다. Imputation 기법을 이용한 유전 정보의 확장은 참조 일배체 정보에 의해서 달라지는데 최근의 염기서열분석 기법을 이용한 1,000 Genomes Project를 이용하여 imputation 분석을 하면 전체 샘플에 대해서 염기서열 분석을 수행한 수준의 정보를 얻을 수 있다. 염기서열 분석 기법이 대중화되어 실험 비용이 낮아지고 있지만 아직까지 마이크로어레이 기법에 대비하여 20배가 넘는 비용이라는 것을 감안하면 매우 효율적인 자료 생산 방법 이다. 그러나 imputation 기법은 참조정보와 비교할 기본 정보 (마이크로어레이 정보 등), 참조정보의 정확도, 유전 변이 빈도, imputation 프로그램의 성능(performance)에 따라 결과의 정확도가 달라지기 때문에 실제 염기서열 분석과 동일한 정도의 정확도와 정보를 생산하는 방법은 아니다. 예측하고자 하는 유전변이의 빈도가 낮아질수록 빈도가 높은 변이와 비교할 때 상대적으로 정확도가 낮다는 점도 주의해야할 필요가 있다. 또한 1,000 Genomes Project의 경우 각 인구집단에서 1% 이상의 빈도를 보이는 유전변이의 약 98%를 발굴한 것으로 보고하고

www.cdc.go.kr 주간 건강과 질병 557 a Study sample b Study sample c Study sample Figure 3. Imputation procedures. a) compare genotypes of study samples with reference haplotypes b) find matched patterns in the reference haplotypes. c) borrow matched haplotypes and fill in untyped genotypes in the study samples 있기 때문에 이 프로젝트에 포함되지 못한 한국인의 경우 imputation 수행 시 한국인 정보를 이용한 경우보다 상대적 으로 정확도가 낮을 가능성이 있으며 1% 이하의 빈도를 보이는 유전변이를 발굴하는 것이 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 고려하여 한국인 참조 일배체 정보는 한국인 인구집단에서 정상인 400명을 선별하여 빈도수 약 0.5% 이상을 가지는 대부분의 유전변이 정보를 제공 할 예정이다. Ⅲ. 맺는 말 질병에 연관된 유전 변이를 찾기 위해서는 인구집단을 대상으로 연구를 해야 하는데, 특히 제 2형 당뇨, 고혈압, 심혈관 질환과 같은 공통복합질환(common complex disease)을 연구하기 위해서는 수십만 명에 달하는 거대 규모 인구집단 연구가 필수적이다. 최근 차세대염기서 열분석 기법의 급속한 발전으로 유전체에 있는 모든 유전 변이를 연구할 수 있게 되었다. 이 기법을 활용하면 기존에 밝혀진 형질 연관 변이 이외에 추가적으로 대량의 유전 변이를 발굴 할 수 있을 것으로 많은 기대가 모아지고 있다. 그러나 아직 차세대염기서열기법은 기존 마이크 로어레이 기법에 비해 수십 배의 실험 비용이 필요하기 때문에 대규모 인구집단 연구에 적합한 연구 플랫폼으로 활용할 수 없다. 이때 효율적인 연구 방법으로 imputation 기법을 활용할 수 있다. 마이크로어레이를 이용해서 대 규모 인구집단 정보를 생산하고 imputation을 통해서 염기서열 정보 수준의 대량의 데이터를 비교적 손쉽게 얻을 수 있다. 이러한 관점에서 400명으로 구성된 한국인

558 PUBLIC HEALTH WEEKLY REPORT, KCDC 참조 유전체 정보 구축은 한국인 유전체 연구의 중요한 기반 정보로 활용될 수 있다. 한국인 참조 유전체 정보는 2012년도 수행된 학술연구용역사업을 통해 생산되었 으며, Illumina Hiseq 2000을 사용하였고 약 10-20x 7) 수준의 정보이다. 현재 진행되고 있는 한국인 참조 일배체 정보가 구축되면 한국인 유전체 정보를 imputation 해서 한국인 특이적인 유전변이 정보와 더 높은 정확도의 해외유입 감염병 발생 현황 분석(2009-2012) The analysis of imported infectious disease cases, 2009-2012 결과를 생산할 수 있을 것으로 기대된다. Ⅳ. 참고문헌 질병관리본부 감염병관리센터 검역지원과 최준길 1. Hindorff LA, Sethupathy P, Junkins HA, Ramos EM, Mehta JP, Collins FS, and Manolio TA. Potential etiologic and functional implications of genome-wide association loci for human diseases and traits. Proc Natl Acad Sci USA. 2009;106(23):9362-7. 2. Manolio TA, Collins FS, Cox NJ, Goldstein DB, Hindorff LA, Hunter DJ, McCarthy MI, Ramos EM, Cardon LR, Chakravarti A, Cho JH, Guttmacher AE, Kong A, Kruglyak L, Mardis E, Rotimi CN, Slatkin M, Valle D, Whittemore AS, Boehnke M, Clark AG, Eichler EE, Gibson G, Haines JL, Mackay TF, McCarroll SA, Visscher PM. Finding the missing heritability of complex diseases. Nature. 2009;8;461(7265):747-53. 3. Li, Y., Willer, C., Sanna, S. & Abecasis, G. Genotype Imputation. Annu. Rev. Genom. Human Genet. 2009:10:387-406. 4. International HapMap consortium. The International HapMap Project. Nature 2003, 426:789-796. 5. 1000 Genomes Project Consortium, Abecasis GR, Auton A, Brooks LD, DePristo MA, Durbin RM, Handsaker RE, Kang HM, Marth GT, McVean GA. An integrated map of genetic variation from 1,092 human genomes. Nature 2012;491:56-65. 6. He M, Gitschier J, Zerjal T, de Knijff P, Tyler-Smith C, Xue Y. Geographical affinities of the HapMap samples. PLoS ONE 2009;4:e4684. 우리나라 국민의 해외여행 자유화가 시작되었던 1989년 이후로 해외여행객 수는 급속하게 증가하고 있으며, 작년 한해에는 약 13,737,000명이 해외여행을 하였다[1]. 전 세계적으로는 연평균 약 10억 명 이상이 항공기로 해외여행을 하고 있으며[2, 3], 이는 사회적 변화 뿐 아니라 항공운송 기술의 발달로 16시간 이상 무주유, 무기작 운항이 가능해진 것에 기인한다. 해외 여행객이 증가함에 따라 해외 유입 감염병 발생 또한 증가 추세를 보이고 있으며, 이는 이들 해외 여행객이 감염병의 매개체 역할을 하고 있다는 사실[4]을 반증 하고 있다. 특히 2003년도 홍콩에서 시작된 사스의 전 세계적인 유행(30개국 8,000여명 추정환자 발생, 700여명 사망)을 통해서 항공기내에서의 감염병 전파가 가능하 다는 것이 확인되었으며[5], 2009년도 인플루엔자 A (H1N1)의 대유행에서도 그 사실이 확인되었다. 일반적 으로 해외에서 유입되는 감염자의 세밀한 분석 통해서 감염병 유입 차단을 위한 전략수립과 향후 효율성 평가가 가능하다. 하지만 현재까지 해외유입 감염병 환자들에 대한 세부 분석이 이루어지지 않고 있다. 다만, 2009년도 해외유입 인플루엔자 A(H1N1) 감염자에 대한 기술 역학 분석만이 수행되었을 뿐이다[6]. 따라서 이 글에서는 최근 4년간 해외유입 감염병 발생 추세를 분석하고 현재 진행 되고 있는 결과를 간략히 소개하고자 한다. 동 자료원은 질병관리본부 감염병 웹통계 시스템 1) 에서 2009년-2012년도 4년간 해외유입 감염자 현황 자료를 이용하였다. 1군 감염병은 콜레라, 장출혈성대장균 7) 숫자x: 1x는 염기서열분석 기법에서 총 생산된 정보가 30억 염기서열 정보(인간 유전체 기준) 수준임을 말함. 20x는 30억의 20배에 해당하는 염기서열정보가 생산된 것임. 1) 질병관리본부 감염병 웹통계 시스템. Available at http://stat.cdc.go.kr.

www.cdc.go.kr 주간 건강과 질병 559 감염증, 세균성이질, 장티푸스, 파라티푸스로 그룹화 하였고, 모기매개 감염병은 말라리아, 뎅기열, 일본뇌염, 웨스트나일열, 기타 감염병은 1-4군 감염병중 간헐적인 보고 사례가 있는 유행성 이하선염, 수두, B형간염, 매독 으로 그룹화 하였다. 연도별 해외유입 감염병 현황(Figure 1)을 살펴보면, 2009년도 148건에 비해 2012년도는 355건으로 139.8% 증가하였다. 감염병 그룹별로는 1군 감염병 94.9%, 모기 매개 감염병 140%, 기타 감염병은 800% 증가한 것으로 나타났다. 총 해외유입 감염병 발생 건수는 뎅기열 405건 (34.1%), 세균성이질 288건(24.3%), 말라리아 187건 (15.8%), 파라티푸스 91건(7.7%), 장티푸스 85건(7.2%), A형간염 40건(3.4%), 기타 67건(5.7%), 콜레라 및 장출 혈성대장균감염증 각 11건(0.9%) 순으로 나타났다. 해외여행객 10만 명당 인구 대비 해외유입 감염병 발생 률은 2009년도 1.56명, 2010년도 2.67명, 2011년도 2.76명, 2012년도 2.58명으로 2011년도에 해외유입을 통한 감염병 환자가 가장 많이 유입된 것을 확인할 수 있었다(Figure 2). 감염병 그룹별로는 1군감염병은 2011년도에 1.58명으로 가장 높았으며, 모기매개 감염병은 2012년도 1.49명, 기타 감염병은 2012년도에 0.26명으로 나타났다. 연도별 감염병 발생 추세를 살펴보면, 모기 매개 감염병인 뎅기열이 2012년도에 가파르게 증가하였고, 말라리아는 상승폭이 크지 않았다(Figure 3). 세균성 이질은 2011년 도에 급속히 감소하였고, 그 이외의 1군 감염병은 소폭 증가하였다. 월별 그룹별 해외유입 감염병 발생 현황은 여름 시즌이 시작되는 6월을 기점으로 1군감염병 및 모기매개 감염 병이 증가 추세를 보였으며, 9월부터 감소 추세를 보였다. 8월은 1군 감염병(103명), 9월은 모기 매개 감염병(104명) 환자가 가장 많이 관찰되었다(Figure 4). 특히 세균성 Numer of cases 250 200 150 100 50 0 59 85 4 176 151 Group 1 Vector bome disease Others Figure 1. The composition of imported infectious disease cases by year and group *Group 1: Cholera, Enterohemorrhagic E.coli, Shigellosis, Typhoid fever, Paratyphoid fever, Viral hepatitis A. Vector borne disease: Malaria, Dengue fever, West Nile fever, Japanese encephalitis. Others: Mumps, Varicella, Viral hepatitis B, Syphilis. Incident rate / 100,000 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 201 129 7 3 2009 2010 2011 2012 1.56 2.67 2.76 115 204 2.58 36 Year Numer of cases 160 140 120 100 80 60 40 20 0 59 35 26 12 2009 2010 2011 2012 Cholera Typhoid fever Malaria 104 51 125 20 Enterohemorrhagic E.coli Paratyphoid fever Dengue fever Shigellosis Viral hepatitis A Figure 3. The trend for imported infectious disease cases by year Numer of cases 107 72 56 31 149 54 42 22 Year 120 103 104 100 96 80 68 60 63 59 53 48 50 40 39 38 45 42 30 35 34 30 30 24 25 20 30 28 28 5 3 6 18 6 11 9 7 4 6 3 5 2 0 Month Jan Feb Mar Apr May June July Aug Sep Oct Nov Dec 0.0 2009 2010 2011 2012 Year Group 1 Vector borne disease Others Figure 2. Incidence rate of imported infectious disease cases (per 100,000 population) Figure 4. The trend for imported infectious disease cases by month and group

560 PUBLIC HEALTH WEEKLY REPORT, KCDC 이질은 전체 세균성 이질 발생 건수의 38%가 6월-8월에 집중되어 있었고, 겨울철인 12-2월에도 26.7%가 관찰 되었다. 위 결과에서 살펴보듯이 여름철에는 수인성 감염병, 특히 세균성 이질이 많이 발생하고 있다. 세균성 이질 등의 대부분의 수인성 감염병은 부적절한 손씻기에 기인 하며, 이는 철저한 손씻기로 상당 수준 예방이 가능하다[7]. 최근 연구에서는 손씻기 증진만으로 폐렴과 농가진, 설사 질환을 40-50%이상을 감소시킨다고 보고[8]된바 있다. 따라서 해외여행을 준비하는 여행객들은 손씻기 등 개인 위생을 철저히 해야할 필요가 있다. 지금까지 해외유입 감염병 발생 건 기준으로 간략한 추세만을 살펴보았다. 추후 해외유입 감염병 감염자의 인구학적 분석, 감염경로, 감염지역, 지리학적 특성 등을 반영한 분석을 통하여 한정된 재원으로 선택과 집중의 공중보건학적 중재를 위한 자료원을 제공할 예정이다. child health: A randomized controlled trial. Lancet 2005;366(9481):225-233. 참고문헌 1. Korea Tourism Organization (KTO) Korea tourism market trend. Seoul: KTO;. pp. 5 7. (Korean) 2. Gendreau MA, DeJohn C. Responding to medical events during commercial airline flights. N Engl J Med. 2002;346:1067 1073. 3. Ryan ET, Wilson ME, Kain KC. Illness after international travel. N Engl J Med. 2002;347:505 516. 4. Khan K, Arino J, Hu W, Raposo P, Sears J, Calderon F, et al. Spread of a novel influenza A (H1N1) virus via global airline transportation. N Engl J Med. 2009;361:212 214. 5. Olsen SJ, Chang HL, Cheung TY, Tang AF, Fisk TL, Ooi SP, et al. Transmission of the severe acute respiratory syndrome on aircraft. N Engl J Med. 2003;349:2416 2422. 6. Jun Kil Choi, Sang Wong Lee, Bo Youl Choi, Epidemiological Characteristics of Imported Influenza A(H1N1) Cases during the 2009 Pandemic in Korea, epih. 2012;34. 7. Boyce JM, Pittet D; Healthcare Infection Control Practices Advisory Committee; HICPAC/SHEA/APIC/ IDSA Hand Hygiene Task Force. Guideline for Hand Hygiene in Health-Care Settings. Recommendations of the Healthcare Infection Control Practices Advisory Committee and the HICPAC/SHEA/APIC/IDSA Hand Hygiene Task Force. Society for Healthcare Epidemiology of America/Association for Professionals in Infection Control/Infectious Diseases Society of America. MMWR Recomm Rep. 2002;51(RR-16):1-45. 8. Luby SP, Agboatwalla M, Feikin DR, Painter J, Billhimer W, Altaf A, Hoekstra RM. Effect of handwashing on

www.cdc.go.kr 주간 건강과 질병 561 status of selected infectious diseases 1. Ophthalmologic, Republic of Korea, s ending July 6, (27th ) 년도 제27주 유행성각결막염의 기관당 주간 평균환자수는 15.1명으로 지난주 13.4명보다 증가하였음. 동기간 급성출혈성결막염의 기관당 주간 평균환자수는 3.9명으로 지난주 3.9명과 같았음. 80 15.0 Case//sentinel 70 60 50 40 30 20 10 Case//sentinel 12.0 9.0 6.0 3.0 0 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 0.0 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 2010 2011 2012 2010 2011 2012 Figure 1. The mean of patient visits to sentinel physicians for Epidemic keratoconjunctivitis by, 2010- Figure 2. The mean of patient visits to sentinel physicians for A cute hemorrhagic conjunctivitis by, 2010-2. Hand, Foot and Mouth Disease(HFMD) Republic of Korea, s ending July. 06, (27th Week)* 년도 27주 수족구병의사환자 분율은 외래환자 1,000명당 17.0명 이며, 2012년 동기간 수족구병의사환자 분율 13.8 명보다 높은 수준임. 2012년-년 자료는 잠정통계이므로 변동 가능함. 수족구병은 2009년 6월 법정 감염병으로 지정되어 표본감시체계로 운영되고 있음. No. of HFMD per 1,000 consutltation 35.0 28.0 21.0 14.0 7.0 0.0 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 2010 2011 2012 Figure 1. The status of HFMD sentinel surveillance, 2010-3. Influenza, Republic of Korea, s ending July 6, (27th ) 년도 제27주 인플루엔자의사환자 분율은 외래환자 1,000명당 2.1명으로 지난주(2.2)보다 감소하였으며 유행판단기준(4.0/1,000명) 보다 낮은 수준임. ILI per 1,000 50 40 30 20 10 0 36 38 40 42 44 46 48 50 52 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 2012-2009-2010 2011-2012 2008-2009 2010-2011 Baseline(4.0/1,000) Figure 1. The ly proportion of influenza-like illness visits per 1,000 patients, 2008-2009 season - 2012- season

562 PUBLIC HEALTH WEEKLY REPORT, KCDC Table 1. Provisional cases of reported notifiable diseases-republic of Korea, ending Jul 6, (27th Week)* Disease ly average Total cases reported for previous years 2012 2011 2010 2009 2008 Cholera - - - - 3 8-5 Typhoid fever 2 102 4 129 148 133 168 188 Paratyphoid fever 1 32 1 58 56 55 36 44 Shigellosis 4 60 2 90 171 228 180 209 Vietnam(1) EHEC 3 29 3 58 71 56 62 58 Viral hepatitis A 17 491 97 1,197 5,521 - - - India(1) Pertussis 2 16 1 230 97 27 66 9 Tetanus 4 9-17 19 14 17 16 Measles 23 234 4 3 42 114 17 2 Mumps 300 6,411 185 7,492 6,137 6,094 6,399 4,542 Rubella 1 19 1 28 53 43 36 30 Viral hepatitis B ** 67 1,505 38 2,767 1,428 - - - Japanese encephalitis - - - 20 3 26 6 6 Varicella 585 19,567 642 27,763 36,249 24,400 25,197 22,849 Malaria 11 157 55 555 838 1,772 1,345 1,052 Scarlet fever 62 1,916 6 968 406 106 127 151 Meningococcal meningitis - 4-4 7 12 3 1 Legionellosis 1 13 1 25 28 30 24 21 Vibrio vulnificus sepsis 1 2 1 65 51 73 24 49 Murine typhus - 8-41 23 54 29 87 Scrub typhus 9 134 4 8,604 5,151 5,671 4,995 6,057 Leptospirosis - 4-28 49 66 62 100 Brucellosis 3 21 1 17 19 31 24 58 Rabies - - - - - - - - HFRS 5 118 5 364 370 473 334 375 Syphilis 11 352 19 787 965 - - - Sri Lanka(1) CJD/vCJD - 40 1 45 29 - - - Unit: reported case Imported cases of current : Country (reported case) Dengue fever 4 81 2 149 72 125 59 51 Indonesia(2), Laos(1), Philippines(1) Botulism - - - - 1-1 - Q fever - 5-10 8 13 14 19 West Nile fever - - - 1 - - - - Lyme Borreliosis - 1-3 2 - - - Melioidosis - - - - 1 - - - Tuberculosis 865 20,088 831 38,966 39,557 36,305 35,845 34,157 HIV/AIDS 23 475 15 868 888 773 768 797 -: No reported cases. Cum: Cumulative counts of the year from 1st to current. EHEC: Enterohemorrhagic Escherichia coli. HFRS: Hemorrhagic fever with renal syndrome. CJD/vCJD: Creutzfeldt-Jacob Disease / variant Creutzfeldt-Jacob Disease. * Incidence data for reporting year is provisional, whereas data for 2008, 2009, 2010, 2011 and 2012 are finalized. Reported cases contain all case classifications(confirmed, Suspected, Asymptomatic carrier) of the disease respectively. Excluding Hansen s disease, diseases reported through the Sentinel Surveillance System(Data for Sentinel Surveillance System are available in Table III), and diseases no case reported(diphtheria, Poliomyelitis, Epidemic typhus, Anthrax, Plague, Yellow fever, Viral hemorrhagic fever, Smallpox, Severe Acute Respiratory Syndrome, Avian influenza infection and humans, Novel Influenza, Tularemia, Newly emerging infectious disease syndrome, Tick-borne Encephalitis, Chikungunya fever) Surveillance system for Viral hepatitis A, Viral hepatitis B, Syphilis, CJD/vCJD, West Nile fever was altered from Sentinel Surveillance System to National Infectious Disease Surveillance System as of December 30,2010. Calculated by summing the incidence counts for the current, the 2 s preceding the current, and the 2 s following the current, for a total of 5 preceding years(for Viral hepatitis A, Viral hepatitis B, Syphilis, CJD/vCJD, West Nile fever, Lyme Borreliosis, Melioidosis, this calculation used 2 year data(2011, 2012) only, because of being designated as of December 30,2010). ** Viral hepatitis B comprises acute Viral hepatitis B, HBsAg positive maternity, Perinatal hepatitis B virus infection. Scarlet fever s case classifications contain confirmed cases to confirmed and suspected cases since September 27, 2012. Cases who have not Korean citizenship were excluded.

www.cdc.go.kr 주간 건강과 질병 563 Table 2. Provisional cases of selected notifiable diseases, Republic of Korea, s ending Jul 6, (27th Week)* Unit: reported case Reporting area Cholera Typhoid fever Paratyphoid fever Shigellosis Enterohemorrhagic Escherichia coli Viral hepatitis A Pertussis Tetanus Total - - - 2 102 86 1 32 22 4 60 85 3 29 20 17 491 2,344 2 16 53 4 9 4 Seoul - - - - 22 15-8 6 1 12 12-4 4 3 116 449-5 3 - - 2 Busan - - - - 8 8 1 5 1-3 8 1 4-1 7 115 - - 1 1 1 - Daegu - - - - 5 5-1 - - - 3 - - 1-9 20 - - - - - - Incheon - - - - 4 2-2 2-2 7 1 3 1 3 49 353-4 4 - - - Gwangju - - - - 4 1-2 1 - - 3-7 3 1 6 79 - - 2 - - - Daejeon - - - - 1 2-3 1-1 1 1 1 1-18 72 - - - - - - Ulsan - - - - - 3 - - - - - 1-5 1-4 25-1 - - - - Sejong - - - - - - - - - - - - - - - - 1 - - - - - - - Gyonggi - - - 1 20 17-3 5 3 29 16-1 2 6 147 768 1 2 4-1 - Gangwon - - - - - 2 - - 1-1 2 - - - - 14 83 - - 1 1 2 - Chungbuk - - - - 3 3-1 1-1 2 - - - - 39 71 - - - - 1 - Chungnam - - - 1 5 2-1 1-2 7-1 1-27 80-1 2 - - - Jeonbuk - - - - 1 1-2 - - - 2 - - 1 1 35 100 - - - - - - Jeonnam - - - - 3 3-1 1-5 9 - - 2-4 56 - - 34 1 1 - Gyeongbuk - - - - 5 5-1 1-2 4-2 1 2 8 28-1 - - 1 1 Gyeongnam - - - - 21 17 - - 1-2 7-1 1-6 39 1 2 1 1 2 1 Jeju - - - - - - - 2 - - - 1 - - 1-1 6 - - 1 - - - -: No reported cases. Cum: Cumulative counts of the year from 1st to current. * Incidence data for reporting years is provisional, whereas data for 2008, 2009, 2010, 2011 and 2012 are finalized. Reported cases contain all case classifications (Confirmed, Suspected, Asymptomatic carrier) of the disease, respectively. Surveillance system for Viral hepatitis A was altered from Sentinel Surveillance System to National Infectious Disease Surveillance System as of December 30,2010. Calculated by averaging the cumulative counts from 1st to current, for a total of 5 preceding years.

564 년 제27주(6.30.-7.6.) Table 2. Provisional cases of selected notifiable diseases, Republic of Korea, s ending Jul 6, (27th Week)* Unit: reported case Measles Mumps Rubella Viral hepatitis B Japanese encephalitis Varicella Malaria Scarlet fever Reporting area 2-year average Total 23 234 21 300 6,411 3,123 1 19 21 67 1,505 908 - - - 585 19,567 15,464 11 157 385 62 1,916 156 Seoul 1 8-48 863 397-5 3 3 88 72 - - - 41 1,792 1,446 3 21 44 3 215 22 Busan - 4-3 230 178-2 4 7 262 131 - - - 34 1,378 1,729-3 7 3 113 16 Daegu - 5-8 323 240 1 3 2 9 86 69 - - - 24 977 1,411-4 4 7 120 10 Incheon - 5 15 20 445 498-1 1 9 177 83 - - - 51 1,427 1,316 4 34 54 8 129 16 Gwangju - - 1-101 50 - - - 8 87 68 - - - 21 803 295 1 2 3 4 85 12 Daejeon 1 4-32 1,008 99 - - - 1 4 8 - - - 5 297 352-1 4-13 1 Ulsan - 1-12 189 131 - - - 5 55 31 - - - 23 879 591 - - 3 5 63 3 Sejong - - - 1 18 2-1 - - 3 - - - - 2 49 - - - - - 2 1 Gyonggi 2 9 2 54 1,158 815-3 5 9 296 144 - - - 182 5,307 3,596 3 72 182 22 587 29 Gangwon 1 5-49 464 130-1 - 3 90 73 - - - 32 1,564 1,406-7 55-18 1 Chungbuk 1 1-3 100 113 - - 1-34 34 - - - 20 431 488-5 4-70 1 Chungnam - 3-24 320 81 - - - 1 25 16 - - - 29 792 369 - - 4 1 57 8 Jeonbuk - 1-3 145 34 - - 1 2 56 38 - - - 23 801 289 - - 4 2 93 14 Jeonnam - 2-2 91 46 - - 1 3 82 23 - - - 36 738 428-1 3-19 1 Gyeongbuk 1 1-14 431 100 - - 1 1 67 31 - - - 22 627 564-5 7 3 236 8 Gyeongnam 16 185 3 14 339 124-3 1 6 90 68 - - - 35 1,172 661 - - 6 4 76 12 Jeju - - - 13 186 85 - - 1-3 19 - - - 5 533 523-2 1-20 1 -: No reported cases. Cum: Cumulative counts of the year from 1st to current. * Incidence data for reporting years is provisional, whereas data for 2008, 2009, 2010, 2011 and 2012 are finalized. Reported cases contain all case classifications (Confirmed, Suspected, Asymptomatic carrier) of the disease, respectively. Surveillance system for Viral hepatitis B was altered from Sentinel Surveillance System to National Infectious Disease Surveillance System as of December 30,2010. Calculated by averaging the cumulative counts from 1st to current, for a total of 5 preceding years. Scarlet fever s case classifications contain confirmed cases to confirmed and suspected cases since September 27, 2012.

www.cdc.go.kr 주간 건강과 질병 565 Table 2. Provisional cases of selected notifiable diseases, Republic of Korea, s ending Jul 6, (27th Week)* Unit: reported case Reporting area Meningococcal meningitis Legionellosis Vibrio vulnificus sepsis Murine typhus Scrub typhus Leptospirosis Brucellosis Rabies Total - 4 3 1 13 13 1 2 - - 8 7 9 134 127-4 6 3 21 16 - - - Seoul - 1 1-5 4 - - - - 4 2 1 6 9-1 1 - - 1 - - - Busan - - - - 2 1 - - - - 1 1 2 8 9 - - - - - - - - - Daegu - - - - - - - - - - - - - 4 3 - - - - 1 - - - - Incheon - - 1-1 - - - - - - 1-3 7 - - - - 1 - - - - Gwangju - - - - - - - - - - - - - 2 1 - - - - - - - - - Daejeon - - - - - - - - - - - - 1 5 4 - - - - - 1 - - - Ulsan - - - - - - - - - - - - - 3 2 - - - - 1 - - - - Sejong - - - - - - - - - - - - - 1 - - - - - - - - - - Gyonggi - 3 - - 2 3 - - - - 3 1 1 23 23-1 2-1 1 - - - Gangwon - - - - 1 2 - - - - - - - 7 4-1 - - - 1 - - - Chungbuk - - - - - - 1 1 - - - 1-2 2 - - - 1 8 1 - - - Chungnam - - 1 - - 1 - - - - - - 3 13 13-1 1-1 2 - - - Jeonbuk - - - - - 1 - - - - - - 1 16 16 - - 1 - - 2 - - - Jeonnam - - - - - - - 1 - - - - - 16 12 - - - - - 1 - - - Gyeongbuk - - - 1 2 - - - - - - 1-5 9 - - 1 1 3 3 - - - Gyeongnam - - - - - 1 - - - - - - - 17 11 - - - - 2 3 - - - Jeju - - - - - - - - - - - - - 3 2 - - - 1 3 - - - - -: No reported cases. Cum: Cumulative counts of the year from 1st to current. * Incidence data for reporting years is provisional, whereas data for 2008, 2009, 2010, 2011 and 2012 are finalized. Reported cases contain all case classifications (Confirmed, Suspected, Asymptomatic carrier) of the disease, respectively. Calculated by averaging the cumulative counts from 1st to current, for a total of 5 preceding years.

566 년 제27주(6.30.-7.6.) Table 2. Provisional cases of selected notifiable diseases, Republic of Korea, s ending Jul 6, (27th Week)* Unit: reported case Reporting area Hemorrhagic fever with renal syndrome Syphilis CJD/vCJD Dengue fever Q fever Lyme Borreliosis Melioidosis Tuberculosis 2-year average 2-year average 2-year average 2-year average Total 5 118 87 11 352 438-40 19 4 81 25-5 8-1 1 - - - 865 20,088 19,318 Seoul - 7 9 1 48 67-11 4 1 26 7-2 1 - - 1 - - - 237 5,289 5,001 Busan - 2 4 1 21 40-4 1-1 2 - - - - 1 - - - - 64 1,643 1,826 Daegu - 1-1 15 13-2 1-2 1-2 1 - - - - - - 66 1,367 1,370 Incheon - 2 5 1 40 53 - - 1-7 2 - - - - - - - - - 35 962 882 Gwangju 1 3 1-5 22-3 - - - - - - - - - - - - - 33 632 617 Daejeon - - 2-6 8 - - 1-6 - - - - - - - - - - 30 636 659 Ulsan - 2-1 3 5 - - - - 2 - - - - - - - - - - 24 471 451 Sejong - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 0 11 2 Gyonggi 2 29 29 1 91 89-6 5 2 16 7-1 2 - - - - - - 169 3,681 3,030 Gangwon 2 26 6-15 19 - - 1-1 - - - - - - - - - - 34 646 764 Chungbuk - 5 5-12 11-2 - - 1 1 - - 1 - - - - - - 18 442 454 Chungnam - 9 7-15 6-3 1-2 1 - - 2 - - - - - - 17 565 600 Jeonbuk - 6 4-11 14-2 1-8 1 - - 1 - - - - - - 24 651 732 Jeonnam - 9 3-2 15-2 1-1 - - - - - - - - - - 30 753 643 Gyeongbuk - 15 9 2 19 17-3 - - 1 1 - - - - - - - - - 39 945 884 Gyeongnam - 2 3 3 38 32-2 1 1 6 2 - - - - - - - - - 33 1,144 1,179 Jeju - - - - 11 27 - - 1-1 - - - - - - - - - - 12 250 225 -: No reported cases. Cum: Cumulative counts of the year from 1st to current. * Incidence data for reporting year 2012 and are provisional, whereas data for 2008, 2009, 2010 and 2011 are finalized. Reported cases contain all case classifications (Confirmed, Suspected, Asymptomatic carrier) of the disease, respectively. Surveillance system for Syphilis, CJD/vCJD was altered from Sentinel Surveillance System to National Infectious Disease Surveillance System as of December 30,2010. Calculated by averaging the cumulative counts from 1st to current, for a total of 5 preceding years.

www.cdc.go.kr 주간 건강과 질병 567 Table 3. Provisional cases of reported sentinel surveillance disease, Republic of Korea, s ending June 29, (26th Week)* Unit: case /sentinel Viral hepatitis Sexually Transmitted Diseases Hepatitis C Gonorrhea Chlamydia Genital herpes Condyloma acuminata 5 year average 5 year average 5 year average 5 year average 5 year average Total 3.4 31.9 24.9 1.5 6.6 7.9 2.4 12.6 13.9 2.3 16.0 12.1 2.2 7.8 6.9 Unit: case per 1,000 outpatients Hand, Foot and Mouth Disease(HFMD) 2012 17.5 5.6 3.3 -: No reported cases. Cum: Cumulative counts of the year from 1st to current. * Above data for reporting years 2012 and are provisional. Reported cases contain all case classifications (Confirmed, Suspected, Asymptomatic carrier) of the disease, respectively. Calculated by averaging the cumulative counts from 1st to current, for a total of 5 preceding 주요통계 이해하기 <Table 1>은 법정감염병의 지난 5년간 발생과 해당 주의 발생 현황을 비교한 표로, 는 해당 주의 보고 건수를 나타내며, 은 년 1주부터 해당 주까지의 누계 건수, 그리고 ly average 는 지난 5년(2008-2012년)의 해당 주의 보고 건수와 이전 2주, 이후 2주 동안의 보고 건수(총 25주) 평균으로 계산된다. 그러므로 와 ly average 에서의 보고 건수를 비교하면 주 단위로 해당 시점에서의 보고 수준을 예년의 보고 수준과 비교해 볼 수 있다. Total cases reported for previous years 는 지난 5년간 해당 감염병의 보고 총수를 나타내는 확정 통계 이며 연도별 보고 건수 현황을 비교해 볼 수 있다. 예) 년 12주의 ly average(5년간 주 평균) 는 2008년부터 2012년의 10주부터 14주까지의 보고 건수를 총 25주로 나눈 값으로 구해진다. * ly average(5년 주 평균)=(X1 + X2 + + X25)/25 10주 11주 12주 13주 14주 년 해당 주 2012년 X1 X2 X3 X4 X5 2011년 X6 X7 X8 X9 X10 2010년 X11 X12 X13 X14 X15 2009년 X16 X17 X18 X19 X20 2008년 X21 X22 X23 X24 X25 <Table 2>는 16개 시 도 별로 구분한 법정감염병보고 현황을 보여 주고 있으며, 각 감염병별로 Cum, average 와 Cum, 를 비교해 보면 최근까지의 누적 보고 건수에 대한 이전 5년 동안 해당 주까지의 평균 보고 건수와의 비교가 가능 하다. Cum, average 는 지난 5년(2008-2012년) 동안의 동기간 보고 누계 평균으로 계산된다. <Table 3>은 주요 표본감시대상 감염병에 대한 보고 현황을 보여주는데, 표본감시 대상 감염병 통계산출 단위인 case/total outpatient(환자분율)는 수족구병환자수를 전체 외래방문자수로 나눈 값으로 계산되며, Cum, 2012 와 Cum, 2011 은 각각 2012년과 2011년 1주부터 해당 주까지 누계 건수에 대한 환자분율로 계산된다. <Table 3>은 표본감시감염병들의 최근 발생 양성을 신속하게 파악하는데 도움이 된다.

www.cdc.go.kr 년 7월 12일 제6권 / 제28호 / ISSN:2005-811X PUBLIC HEALTH WEEKLY REPORT, KCDC 주간 건강과 질병은 질병관리본부가 보유한 각종 감시 및 조사사업, 연구자료에 대한 종합, 분석을 통하여 근거에 기반한 질병과 건강 관련 정보를 제공하고자 최선을 다하고 있습니다. 주간 건강과 질병에서 제공되는 감염병 통계는 감염병의 예방 및 관리에 관한 법률 에 의거하여 국가감염병감시체계를 통해 신고된 자료를 기초로 집계된 것이며, 당해년도 자료는 의사환자 단계에서 신고된 후 확진결과가 나오거나 다른 병으로 확인되는 경우 수정되므로 변동 가능한 잠정 통계입니다. 동 간행물은 인터넷(http://www.cdc.go.kr)에 주간단위로 게시되며 이메일을 통해 정기적인 구독을 원하시는 분은 phwr@korea.kr로 신청하여 주시기 바랍니다. 주간 건강과 질병에 대하여 궁금하신 사항은 phwr@korea.kr로 문의하여 주시기 바랍니다. 창 간 : 2008년 4월 4일 발 행 : 년 7월 12일 발행인 : 이덕형 편집인 : 조명찬, 한순영, 이주실, 한복기 편집위원 : 강춘, 김성수, 김성순, 김영택, 고운영, 박미선, 박옥, 박현영, 박혜경, 송지현, 윤승기, 이종영, 이영선, 배근량, 최혜련, 박선희, 인혜경, 최수영 편 집 : 질병관리본부 감염병관리센터 감염병감시과 충북 청원군 오송읍 오송생명 2로 187 오송보건의료행정타운 (우)363-951 Tel. (043)719-7168, 7164 Fax. (043)719-7189 http://www.cdc.go.kr