ISSN : 2093-5986(Print)
ISSN : 2288-0666(Online)
The Korean Society of Health Service Management
Vol.15 No.1 pp.65-82
https://doi.org/10.12811/kshsm.2021.15.1.065

토픽모델링을 활용한 의료윤리 온라인 뉴스기사 분석

조 경원1, 손 수경2, 김 선녀2
1고신대학교 의료경영학과
2고신대학교 간호학과

Analysis of Online News Articles on Medical Ethics Using Topic Modeling

Kyoung-Won Cho1, Sue-Kyung Sohn2, Seon-Nyeo Kim2
1Departments of Healthcare Administration, Kosin University
2Departments of Nursing, Kosin University

Abstract

Objectives:

In this paper, we analyzed online articles related to “medical ethics” using text mining techniques to identify the predominant topics and trends of these online articles.


Methods:

Online news articles from 1966 to 2018 were collected from three newspapers’ websites, and a total of 2,336 articles were used for analysis. A python-based web scraping program was used to collect news articles, and topic modeling techniques based on the (LDA) algorithm were used for data analysis.


Results:

For the entire period, topics on ethics and law accounted for more than half of the total. When categorized by period, a high percentage was occupied by biotechnology until 2003, euthanasia and hospice from 2004 to 2012, and the high-tech medical industry after 2013.


Conclusions:

Our society has approached medical ethics issues related to technological development as applied ethics. From the stage of technological development, we must simultaneously consider legal and ethical issues.



    Ⅰ. 서론

    1. 연구의 필요성

    현대의 의료 환경은 기술이 발전하고 전문화되 어 가며 의료현장에 급격한 변화를 가져오고 있다. 환자의 자기결정권을 포함한 환자권리의식의 향상 도 이러한 기술발전과 더불어 낙태, 유전자 연구, 연명치료 안락사 등의 다양한 의료윤리 이슈들을 사회문제로 등장시켰다[1]. 또한 2000년 의약분업 파업과 2020년 의사파업 시행에도 우리사회는 의 료윤리를 언급하며 파업중지를 촉구하였다. 의료윤 리와 관련된 문제는 개인의 생명탄생에서부터 죽 음까지의 과정에서, 의료인과 환자 그리고 여러 사 회 요인들이 복합적으로 작용하여 발생하기 때문 에 우리는 의료윤리에 대하여 전체적인 이해가 필 요하다.

    의료윤리란 의학적 행위에 관한 원칙 및 도덕윤 리를 말하며[2] 전문직 윤리, 생명윤리 등으로 나 눌 수 있다. 전문직 윤리와 관련된 의료윤리의 4대 원칙은 자율성, 악행금지, 선행, 정의이며 이 원칙 은 주로 임상 진료 현장에서 적용 가능한 간결성, 적절성, 범용성, 실용성 측면에서 인정받고 있다 [3]. 최근에 의료윤리는 의사의 전문직 윤리와 함 께 생명윤리적 쟁점을 함께 다루고 있다[4]. 생명 윤리적인 쟁점으로는 생명과학과 관련된 유전자 재조합, 세포 융합, 인공 수정, 생물 복제 등이 있 으며, 그 외에 죽음과 관련된 연명치료, 안락사, 자 살, 장기이식 등이 있다. 이것들은 모두 최근의 현 실에서 일어나는 중요한 사회적 이슈가 된 주제들 이다. 이러한 구체적인 문제에 관련하여, 생명윤리 는 응용윤리학으로서 문제해결을 지향하며 의료를 도덕적으로 실천하기 위한 목적을 가진다[1]. 의료 윤리와 관련된 문제에서 의료행위 실천의 주체는 의료인이며 대상자 또한 인간이기에 의료윤리와 관련된 문제는 사회적, 정치적, 법적인 논의와도 함께 얽혀 있으며 사회적 정책, 제도, 법으로 규정 하게 된다[5].

    이처럼 복잡한 원인과 다학제적인 영역의 의료 윤리를 사회는 어떠한 눈으로 바라보고 판단하고 있는지는 대중 매체인 뉴스를 통하여 확인할 수 있을 것이다. 또한 뉴스는 환경감시기능을 수행하 며 건강위험인식을 형성하여[6] 여론을 만들어 내 기에 의료윤리와 관련된 뉴스를 분석하는 것은 중 요하다고 하겠다. 하지만 아직 의료윤리와 관련된 이슈에 대한 동향을 다룬 선행연구는 아직 찾아보 기 힘들다. 따라서 본 연구는 인터넷 뉴스기사에서 의료윤리의 어떤 주제가 이슈가 되었고, 이슈가 된 의료윤리의 문제들은 어떤 과정으로 해결되어 졌 는지를 주제별로 분류하여 비중과 해결 상황을 파 악하고자 한다.

    토픽모델링은 비정형 대규모 문헌자료에서 반복 적으로 제시되는 주제들을 찾기 위해 사용되는 빅 데이터 분석 방법론 중의 하나이다[7]. 일반적으로 글이 작성되는 과정에서 글쓴이가 특정 주제를 염 두에 두고 글을 구성하기 때문에 기본적으로 주제 어를 반복적으로 사용하게 되는 상황이 된다. 이런 상황을 가정하여 동시에 반복적으로 등장하는 다 수의 주제어를 클러스터링 하여 주제그룹을 추정 하며, 특정한 문서에서 서로 관련 있는 단어들의 집합인 잠재적 토픽을 추출해준다[8]. 여러 선행연 구에서 토픽모델링을 사용한 분석결과 컴퓨터가 도출한 분석결과가 전문가의 평가와 일치하며 유 의미하다는 것을 검증하였다[9].

    본 연구의 연구문제는 첫째, ‘의료윤리의 이슈와 관련된 인터넷 뉴스기사의 주요 토픽은 무엇인가?’ 이며, 둘째, ‘의료윤리와 관련된 인터넷 뉴스기사는 1966년부터 2018년까지 어떠한 변화추이를 보이는 가?’ 셋째, ‘이슈화된 의료윤리문제는 어떠한 과정 으로 해결되었는가?’ 넷째, ‘본 연구를 통하여 무엇 을 예측할 수 있는가?’이다.

    Ⅱ. 연구방법

    1. 전체 처리 과정

    본 연구에서 의료윤리와 관련된 기사 주제 분석 을 위한 전체 처리 과정은 다음과 같다. 먼저 제목 에 의료윤리가 포함된 기사들의 제목과 기사본문 을 모두 수집하여 텍스트 문서 형태로 저장한 후 분석 결과를 정확하게 이끌어 낼 수 있도록 데이 터 전처리 과정을 거쳤다. 다음 단계로 전처리 과 정이 완료된 기사 데이터를 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation)분석을 실시하여 주제들을 추 출 후 주제들을 분석하였다. 본 연구는 53년간의 데이터를 수집하기에 트랜드를 알기 위해서 기간 을 나눌 필요가 있다. 의료윤리법은 존재하지 않기 에 의료윤리의 많은 부분을 차지하고 있는 생명의 료윤리와 관련된 법인 생명의료윤리법을 기준으로 [4] 구분하여 분석하기로 연구자들이 합의하였다. 그리하여 본 연구에서는 생명의료윤리법이 제정되 기 전인 2003년까지와, 생명윤리법이 제정된 후 2004-2011년까지, 전면 개정된 2012 이후로 3개의 기간을 구분하였다.

    2. 데이터 수집

    본 연구에서는 의료윤리와 관련된 인터넷 기사 들 중 영향력 있는 자료들을 수집하기 위하여 여 러 웹사이트 순위를 매기는 사이트인 랭키닷컴 (http://www.rankey.com)에서 인증한 인터넷 신 문사 중 2019년 기준으로 발행부수 평균 순위 1~3 위에 해당하는 조선일보, 동아일보, 중앙일보를 선 정하였다.

    키워드를 제목에서 ‘의료 윤리’로 기사를 검색하 였다. 모든 자료는 인터넷 기사이기 때문에 신문사 의 고유 문구, 연관 기사 제목 등의 불필요한 내용 들을 제거한 후 기사의 본문만을 추출하였다. 수집 한 데이터는 1966년부터 2018년까지의 총 53개년 도의 기사이다. 조선일보(www.chosun.com)는 1993년에서 2018년까지 915건, 동아일보 (www.donga.com)는 1966년에서 2018년까지 655 건, 중앙일보(news.joins.com)는 1993년부터 2018년 까지 1208건이 검색되어 총 2,778건의 기사가 검색 되었다. 웹 스크래핑을 통해 기사작성연도, 기사제 목, 기사본문, 출처를 수집하였다. 수집된 인터넷 뉴스 기사들을 모두 정렬한 후 기사 제목에 '인사', '부고', '부음', '모집', 날씨', '알뜰정보' 등의 특정 단어가 들어있는 기사는 ‘의료 윤리’와 관련성이 낮다고 판단하여 제거하였다. 또한, 비정상적으로 짧은 기사는 삭제하고 최종적으로 인터넷 뉴스 기 사 총 2,336건을 분석에 사용하였다.

    3. 데이터 전처리

    웹 스크래핑을 활용하여 수집된 데이터 중 기사 본문의 형태소 분석을 실행하여 명사를 추출하여 기사 본문을 대체하였다. 데이터 전처리 과정은 3 단계 과정을 거쳤다. 먼저 한국어 단어를 추출하기 위한 기본 사전을 선택한다. 이 논문에서는 한국정 보화진흥원(National Informantion Society Agency: NIA)에서 한글 형태소 분석을 위해 R 언 어용으로 제공하는 KoNLP 패키지의 형태소 분석 사전인 한글형태소사전(NIADic)을 이용하였다. 이 사전은 기본으로 내장된 단어 수가 90만개 이상으 로 국내 사전들 중 가장 많으며 R언어에서 직접 사용할 수 있다는 장점이 있다. 그 다음 단계로 KoNLP 라이브러리에서 제공되는 SimplePos22() 형태소 분석 함수를 이용하여 기사 문장들로부터 한국어 보통명사들만을 추출하여 기사별로 추출된 단어들을 저장하였다[10]. 마지막 단계로는 추출된 보통 명사들 중 의료윤리 주제와는 관련이 없으나 빈도수로 상위에 위치하는 보편적인 일반 명사(불 용어)(‘경우’, ‘때’, ‘이상’, ‘관련’, ‘분야’, ‘이번’, ‘지 난해’, ‘결과’, ‘정도’, ‘기자’, ‘이후’ ‘상황’, ‘일부’ 등)들을 제거하고 난 나머지 단어들만을 기사별로 다시 저장하여 최종 분석 데이터로 정리하였다.

    4. 토픽 모델링 기반의 데이터 분석

    토픽 모델링 기법에는 LSA (Latent Semantic Analysis), pLSA (probabilistic Latent Semantic Analysis), LDA (Latent Dirichlet Allocation) 등이 있는데, LDA기법이 가장 활발히 사용된다. LDA 분석을 수행하기 위해서는 가장 먼저 토픽 수를 결정해야 한다. 적절한 토픽의 수를 정하기 위해 perplexity를 활용하였다. perplexity는 혼란도의 의 미로 사용하며 값이 작으면 토픽모델이 실제 문헌 을 잘 반영한다고 할 수 있다. 먼저, 토픽의 수를 5개에서 25개 사이에서 perplexity를 구한 후 perplexity 값이 차이가 최소화되는 구간에서 토픽 수를 정하였다. 웹 스크래핑된 분석대상 전체 기사 로 perplexity 값을 구한 결과, perplexity 값이 변 화가 최소화되는 지점이 11~12구간으로 토픽 수 11개에서 차이 값이 최소화되었다.

    토픽수가 결정된 후에는 LDA (Latent Dirchlet Allocation) 분석 알고리즘[11]에서 Gibbs sampling 기법을 이용하여 추출된 토픽별로 빈도수가 높은 상위 20개의 단어들을 추출하였다. 선행연구와 연 구자의 경험을 통하여 그룹별 빈도 10개에서 40개 의 단어까지 다양한 방식으로 분석을 수행한 결과 상위 15개 이상의 단어만 주어지면 그 그룹의 토 픽을 충분히 판단할 수 있었다[7, 9, 10]. 20개의 단어들을 LDA 분석을 실행하여 각 기간별 토픽을 구하였다. 11개의 토픽을 나타내는 주요 구성 단어 20개씩을 추출하였으며, 토픽별 구성단어들의 연관 성을 고려하여 신학, 철학, 간호학, 보건학 박사 이 상 7인의 전문가가 토픽의 이름을 제안하였고, 연 구자 3인이 최종 토픽을 정하였다. 또한, 기간 내 의 연도별 토픽의 추이를 산출하여 의료윤리 관련 주제들이 기간별, 연도별로 대표적인 토픽들은 무 엇이었는지, 그 토픽들이 어떻게 변화해 왔는지를 분석하였다.

    LDA 분석을 위해 R 언어의 LDA 패키지에서 제공하는 함수를 사용하였으며, 이 함수에서 사용 되는 각 파라미터 값들은 <Figure 1>와 같이 설정 되었다.

    <Figure 1>

    Parameters in LDA fuction

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    Ⅲ. 연구결과

    1. 1966년-2003년 기사 토픽분석

    1966년부터 생명윤리법이 제정되기 전 시기인 2003년까지의 의료윤리와 관련된 토픽을 정하기 위하여 도출된 단어와 시기별 기사 수, IDM (Intertopic Distance Map)을 통합적으로 분석하여 11가지 대표 주제들을 선정하였다<Table 1>.

    <Table 1>

    1st Period of Topics and IDM Analysis

    KSHSM-15-1-83_T1.gif

    토픽1의 ‘응용윤리학적 접근’은 사회, 정부, 사 람, 기업, 문제, 국민, 생각, 미국, 교육, 제도, 법 등으로 응용윤리학의 구성요소들이 추출되어 있다. 응용윤리학은 윤리학의 한 분야로 과학기술의 급 속한 발달로 존재하지 않았던 윤리적 쟁점과 딜레 마 상황을 해결하고자 등장하였고 법률의 도덕적 정당화 가능성에 초점을 맞추고 있으며 특정한 도 덕적 문제들을 해결하는 데 목적이 있기에 사회철 학, 정치철학, 법철학과 중첩된다[5]. 우리나라에서 도 의료윤리의 문제를 응용윤리학적으로 해결하려 는 양상이 반영된 모습으로 추측된다. 선행연구도 우리나라에서 생명의료윤리 문제를 분석하는데 응 용윤리학이 상당한 기여를 했다고 하였다[12].

    토픽2의 ‘의료윤리’는 의사와 병원 그리고 수술, 진료, 문제 등 의료행위에 대한 단어가 도출되어 의료윤리로 볼 수 있다. IDM에서는 해당토픽은 토 픽1과 상당부분 교집합을 보인다. 이는 사회에서 의료윤리에서 생긴 문제를 응용윤리학의 방법으로 해결하려 한 것으로 판단된다.

    토픽3은 ‘생명공학’으로 연구 초창기의 생명공학 의 내용인 유전자, 연구, 복제, 인간, 줄기세포, 수 정란 등으로 구성되어 있다. 이 시기에 1997년 복 제양 Dolly가 탄생한 후 생명공학에 대한 이슈의 비율이 높아진 것으로 볼 수 있다. 생명공학은 IDM에서 토픽2(의료윤리)에 완전히 포함되어 있 다. 이는 생명공학의 도입이 의사의 영역에서 시작 하였고, 행위자 역시 의사이기에 생명공학윤리를 의사들의 고유한 의료윤리에 한 부분으로 인식하 고 있다는 것을 유추할 수 있다. 하지만 토픽1(응 용윤리학)과도 상당 부분 교집합을 이루어 생명공 학에서 발생하는 문제 역시 응용윤리학의 방법을 적용하려 한 것을 알 수 있다.

    토픽4는 ‘생명윤리’로 생명윤리의 전형적인 구성 요소인 낙태, 안락사, 죽음, 생명, 대리모, 등으로 구성되어 있다. 2001년 의사협회에서 발표한 의사 윤리지침 제 30조 2항과 관련이 있는 것으로 추측 된다. 이 시기에 의사협회는 ‘소극적 안락사’와 낙 태, 태아성감별, 대리모 등을 제한적으로 허용하는 내용의 의사윤리지침을 공포하였다. 대상자의 회복 불능에 대한 판단은 전적으로 의사에게 달려있는 등의 문제점이 있었으며, 법 개정이 없는 상황에서 사회 각계의 의견이나 합의 없이 발표되어 논란을 가져왔다[13].

    토픽5는 ‘인공수정과 대리모’로 정자, 임신, 인공 수정, 아기, 아들, 출산, 부부, 대리모로 구성되어 있으며 남아선호사상과 관련된 단어도 포함되어 구성되어 있다. IDM에서 토픽5(인공수정과 대리 모)는 토픽2(의료윤리)와 교집합을 이루고 있다. 해 당 행위들은 기술적으로 의료계의 실천으로 실현 될 수 있기에 이 시기에는 의료윤리의 영역에서 인공수정과 대리모 문제를 인식하였다고 볼 수 있 다.

    토픽6은 ‘뇌사와 장기이식’으로 이는 1999년 2월 8일에 장기 등 이식에 관한 법률이 제정되고 뇌사 판정에 대한 기준이 세워진 것 등이 기사로 반영 한 것으로 보인다. 장기이식법은 장기 등의 기증에 관한 사항과 사람의 장기 등을 다른 사람의 장기 등의 기능회복을 위하여 적출(摘出)하고 이식(移植) 하는 데에 필요한 사항을 규정하여 장기 등의 적 출 및 이식을 적정하게 하고 국민보건을 향상시키 는 데에 이바지하는 것을 목적으로 한다[14].

    토픽7은 ‘의약분업’으로 2002년 의약분업 사태 시 의사의 파업을 의료윤리의 관점에서 논하였다.

    토픽6과 토픽7은 IDM에서 상당 부분 교집합을 보이지만 구성단어와 주제를 고려하였을 때 같은 것이라 보기는 어렵다. 단 두 토픽의 공통점은 법 률 제정 후 해당 시기에 시행되었다는 것이다. 뇌 사와 장기이식법은 장기 등 이식에 관한 법률은 1999년 2월 8일에 제정되어 2000년 2월 9일에 시 행되었고, 의약분업은 1994년에 약사법이 개정되어 1999년 7월 1일 시행되었다.

    토픽8은 ‘의료윤리교육’으로 주제, 서울, 세미나, 교육, 서울대, 원장, 모임, 연세대, 대학, 전공 등으 로 구성된다. 1990년 말에 의료윤리학회들의 설립 되었고, 비슷한 시기에 보라매병원 사건을 토대로 의료윤리교육의 필요성이 높아졌음을 알 수 있고, 실제로 2000년경 의료윤리교육이 의대와 간호대에 시행되었다[11].

    토픽9는 ‘이론윤리학적 접근’으로 책, 저자, 마 약, 인간, 의학, 과학, 철학, 죽음, 역사, 분석 등으 로 구성되어 있으며 IDM에서 토픽1(응용윤리학적 접근)에 완전히 포함되어 있는 것을 볼 수 있다. 이론윤리학은 무엇이 도덕적으로 옳고 그른가에 대한 문제를 다룬다.

    토픽10은 ‘법률개정’으로 국회, 대통령, 법률, 개 정안, 개정, 국회의원, 헌법, 규정, 법안, 의무 등으 로 구성되어 있다. 의료윤리와 관련된 법률의 개정 과 관련된 내용들이다.

    토픽11은 ‘심의’로 의원, 용의, 대책, 변호사, 설 치, 검사, 사건, 방안, 검찰, 국회, 시설, 질문, 검토, 현행, 심의, 제정 등으로 구성되어 있다. 의료윤리 와 관련된 이슈에 대하여 토론하고 심의하는 활동 들이다.

    전체적인 IDM을 분석하여 보면 왼쪽에는 의료 윤리의 문제와 해결을 위한 응용윤리학적 접근이 크게 자리 잡고 있으며 오른쪽에는 심의하고 개정 에 관한 내용이 나타나 의료윤리충돌을 해결하여 사회에 안정적으로 반영하고자 하는 것을 알 수 있다. IDM의 아래쪽에는 입법이 추진되고 있는 분 야인 토픽4(생명윤리)와 입법 후 시행되는 분야인 토픽6(뇌사와 장기이식), 토픽7(의약분업)로 구성되 어 있다.

    2. 2004년-2011년 기사 토픽분석

    2004년 생명윤리 및 안전에 관한 법률이 제정되 었다. 법령의 제정 이유는 급격히 발전하고 있는 생명과학기술에 있어서의 생명윤리 및 안전을 확 보하여 인간의 존엄과 가치를 보장하고, 국민의 건 강과 삶의 질 향상을 위하여 질병치료 및 예방 등 에 필요한 생명과학기술을 위하여 개발·이용할 수 있는 제도적 장치를 마련하려는 것으로 기술되어 있다[15]. 다음은 생명윤리법이 제정된 후부터 전 면개정 되기 전까지의 기간(2004~2011년)에서 도출 된 주제이다. 도출된 단어와 시기별 기사의 수, IDM을 통합적으로 분석하여 11가지 대표 주제들 을 선정하였다<Table 2>.

    <Table 2>

    2nd Period of Topics and IDM Analysis

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    토픽1은 ‘의료윤리의 제도화’로 문제, 사람, 환 자, 미국, 사회, 교육, 의사, 한국, 정부, 생각, 병원, 유전자, 인간, 과정, 윤리, 자신, 검사 등의 단어로 구성되어 있다. 이전 기간과 비교해 보았을 때 생 명윤리 개정 전 토픽1(응용윤리학적 접근), 토픽2 (의료윤리)의 구성단어가 함께 포함되며 그 외 생 명윤리 관련 단어인 유전자 등이 추가되어 있다. 이는 생명윤리와 의료윤리가 모두 응용윤리학과 함께 주제로 묶여 의료윤리가 제도화되어 가는 과 정으로 볼 수 있다.

    토픽2는 ‘생명윤리-연명치료’이며 11.6%의 비율 을 차지한다. 이는 단어의 구성을 보아 ‘김할머니 사건’으로 인한 것으로 판단된다. 김할머니는 폐암 으로 식물인간이 된 상태이며 연명치료의 중단을 요구하는 자녀들이 김할머니가 존엄하게 죽을 수 있도록 하고자 ‘연명치료 중단 등에 관한 법률’의 위헌확인 헌법소원심판을 청구한 사건이다. 대법원 에서는 연명치료가 무의미하고 환자의 의사가 추 정되는 경우로 제한하기는 하였으나 2009년 11월 26일 판결 결과 사실상 존엄사를 인정한 첫 판례 로 사회적인 주목을 받았다[16].

    토픽3은 ‘한국의 줄기세포 연구’로 7.2%를 차지 하였다. 줄기세포, 황우석, 논문, 복제, 연구원, 사 이언스, 실험 등의 단어구성과 2006년 이후로 거의 기사화 되지 않았던 점으로 보아 황우석 사건과 관련된 이슈로 볼 수 있다. IMF 시기에 국민적인 희망으로 떠올랐으나 난자채취과정의 불법적인 문 제가 있었으며 논문 또한 조작으로 밝혀졌다.

    토픽4는 ‘의료윤리 인재개발’로 3.2%를 차지하 였으며 학생, 대학, 교육, 연구, 외국, 글로벌, 양성, 프로그램, 계획, 인재 등으로 구성되어 있다.

    토픽5는 ‘생명공학의 산업육성’으로 기업, 회사, 직원, 경영, 고객, 사업, 사회공헌, 제품, 삼성전자, 투자 등으로 당시에 삼성전자에서는 생명연구소를 운영하고 있었으며 그와 관련한 바이오 기술을 연 계한 반도체 사업에 대한 이슈와 관련이 있다.

    토픽6은 ‘장기기증’으로 장기, 기증, 정자, 이식, 뇌사, 아이 등으로 구성되어 있다.

    토픽7은 ‘공직자 재산’으로 감사, 재산, 여당, 사 장, 대통령, 노무현, 장관, 원장, 열린 우리당, 증가, 이사, 의원, 민주당 등으로 구성되어 진다. 이는 공 직자 재산 신고와 관련된 사회적 이슈가 윤리 문 제와 연결되어 검색되어진 결과로 추정된다.

    토픽8은 ‘생명윤리-낙태’로 낙태, 산부인과, 태아, 의사, 여성, 임신, 시술, 불법, 논쟁, 허용, 보건복지 부, 종교계, 논란, 사건으로 구성되어 있다. 모자보 건법, 형법, 의료법을 모두 적용받는 영역이며 해 당 시기에는 인공임신중절 수술에 관한 법령이 2009년 1월 7일 개정되어 임신 24주 이내인 사람 만 인공임신중절수술을 할 수 있게 되었다.

    토픽9는 ‘전문직 윤리’로 의원, 리베이트, 의협, 검찰, 수사, 혐의, 대한의사협회, 단체, 의약품 등으 로 구성되어 있다.

    토픽10은 ‘의료윤리 연구’로 교육, 명예교수, 중 앙대, 서울대, 고려대, 연세대, 경희대, 교사, 총장, 연구원, 가톨릭대, 힘, 환자, 의사, 문제, 사람, 연 구, 사회, 미국, 병원으로 구성되어 있다.

    토픽11은 ‘생명윤리-장기이식’으로 얼굴, 프랑스, 여성, 입 등의 단어로 구성되어 있다. 해당 토픽은 2005년에 프랑스에서 개에게 물려 코와 입이 떨어 져 나간 38세의 여성을 안면이식을 성공하였다. 이 는 세계 최초로 안면이식에 성공한 사례이지만 안 면인식은 생명의 문제가 아니라 삶의 질과 관련이 있기에 윤리적 문제 논란이 되었다[17].

    IDM으로 주제를 확인한 결과 각각의 주제는 독립적인 영역을 나타냈고, 중간에는 토픽1(의료윤 리의 제도화)이 큰 비중을 차지하고 있다. 왼쪽으 로는 이를 산업화하기 위한 연구, 인재개발, 기업 에 관한 토픽이 위치하며 오른편에는 현재 생명윤 리와 관련한 문제인 관한 낙태, 생명윤리, 장기기 증에 대한 내용이 분포되어 있다. 아래로는 전문직 과 기업에 관한 토픽과 위쪽은 장기기증 그리고 줄기세포와 관련된 연구와 기술의 발달에 대한 토 픽이 위치한다.

    3. 2012년-2018년 기사 토픽분석

    생명윤리법은 2012년 2월 1일 전부개정 되었다. 그 이유는 배아 및 유전자 등에 대한 생명과학기 술에 추가적으로 인간 및 인체 유래물에 관한 연 구에서도 생명윤리 안전기준을 적용함으로써 연구 대상자의 건강을 보호하고 생명윤리 인프라 확대 를 위한 법적 근거를 강화하고, 현행제도의 운영상 나타난 일부 미비점을 개선 보완하기 위해서이다 [18].

    다음은 생명윤리법이 전면개정 후부터 2018년까 지 도출된 주제이다. 도출된 단어와 시기별 기사 수, IDM을 통합적으로 분석하여 11가지 대표 주제 들을 선정하였다<Table 3>.

    <Table 3>

    3rd Period of Topics and IDM Analysis

    KSHSM-15-1-83_T3.gif

    토픽1은 ‘의료제도권’으로 33.5%를 차지하며 의 료의 주체인 의사와 수혜자인 환자 그리고 행위인 수술과 진료, 관리와 법적인 영역인 복지부, 면허 등을 단어가 출현한다. 이를 종합하여 보면 의료행 위가 법적인 영역에서 관리되고 운영되고 있음을 알 수 있다. 제도권은 기존의 규범이나 사회제도를 벗어나지 아니하는 영역 또는 범위를 말한다[2].

    토픽2은 ‘첨단 의료산업’으로 32.9%를 차지한다. 기업, 개발, 로봇, 기술, 문제, 생각, 인공지능, 연구 등의 단어들로 구성되어 있으며 IDM을 확인해 보 면 첨단 의료산업은 의료제도권과 교집합을 이루 고 있으며 토픽1과 토픽2의 구성단어를 비교하여 보았을 때 로봇, 인공지능 등은 아직 토픽1(의료제 도권)에 포함되지 않은 것을 알 수 있다.

    토픽3는 ‘생명윤리-연명의료와 호스피스’로 연명 의료, 중단, 임종, 연명치료, 작성, 죽음, 존엄사, 인 공호흡기, 호스피스, 연명의료결정법, 심폐소생술, 연명의료계획, 법 등으로 구성되어 호스피스 완화 의료 및 임종과정에 있는 환자의 연명의료결정에 관한 법률(약칭: 연명의료결정법)과 관련되어 있음 을 알 수 있다. 이 법은 2016년 2월에 제정되어 2017년 8월 4일 호스피스 완화의료 관련 시행, 2018년 2월 4일 연명의료 중단과 관련된 법시행이 시작되었다. 연명의료결정법은 ‘임종과정에 있는 환자’라는 의학적 판단이 선행된 환자에 대하여 연 명의료를 시행하거나 중단할지를 환자 스스로 결 정할 수 있도록 하고, 그 결정을 법적으로 보호함 으로써 환자의 자기결정을 존중하고 환자 최선의 이익을 보장할 수 있는 제도를 제안한다고 하였다 [19]. IDM에서는 토픽1(의료제도권)에 완전히 포함 되어 있다.

    토픽4는 ‘입법’으로 대통령, 국회, 국민, 국가, 헌 법, 정부, 국회의원, 정책으로 구성된다. IDM에서 좌측 하단에 위치하고 있다.

    토픽5는 ‘첨단의료산업-인재개발’로 IDM에서 토 픽2(첨단의료산업)의 의료제도권에 포함되지 않는 영역인 로봇 인공지능 등과 상당 부분 교집합을 이루고 있으며 해당 분야의 인재개발과 관련된 단 어들로 구성이 되어 있다.

    토픽6은 ‘언론보도’이며 취재, 재난, 보도, 준칙 등의 단어로 구성되어 있으며 IDM에서 토픽1(의 료제도권)과 토픽2(첨단의료산업)에 완전 포함되어 있다. 토픽3(생명윤리-연명의료와 호스피스)과는 부 분적으로 교집합을 이루고 있어 이와 관련한 이슈 를 보도한 것으로 파악된다.

    토픽7은 ‘헌법재판’으로 법률, 권리, 사람, 자유, 헌법재판소, 보호 등의 단어로 구성되어 있다. 헌 법재판은 헌법에 관한 분쟁에 관한 것으로 IDM에 서 토픽4(입법)와는 같은 X선상에 위치하나 Y축에 서 극단으로 떨어져 있다.

    토픽8은 ‘생명공학-줄기세포치료’로 줄기세포와 제대혈 그리고 치료와 부작용에 관한 단어들로 구 성되어 있다.

    토픽9는 ‘생명윤리법의 개정-유전자 맞춤형 치 료’로 유전자, 진단, 분석, 치료, 규제 등으로 구성 되어 있다. 유전자를 이용한 맞춤형 치료는 우리나 라에서 2015년부터 바이오 10대 미래 유망기술로 선정되었으나[20] 관련 연구를 위하여 생명윤리법 으로 인한 규제를 풀어야 한다는 기사가 많았다. 그리하여 생명윤리법은 2015년 유전자 검사 분야 의 경쟁력을 확보하고 배아생성 운영지침을 마련 하는 생명윤리법 개정을 실시하였고, 2018년, 2019 년에도 추가 개정을 실시하였다.

    토픽8과 토픽9는 모두 기술을 개발하는 단계로 기술이 검증되어 활용되는 단계가 아니기 때문에 제도권 안에 포함되지 않고 있으며 IDM에서도 우 측에 독립적으로 위치하고 있다.

    토픽10은 ‘장기이식-법 개정’이다. 장기이식은 이 시기에 이미 법률이 제정되어 제도권에 포함되 어 있으나 법률상에는 뇌사자가 공여자인 경우로 한정되어 있다. 해당 토픽의 폐 이식, 머리이식 등 은 법령에 포함되어 있지 않으며, 국내에서는 뇌사 자가 아닌 사람에게 폐 이식을 받는 것은 불법이 다. 이러한 조건에서 2017년 국내에서 최초로 생체 폐 이식을 성공하였고, 장기이식법을 개정해야 한 다는 목소리가 높아졌다[21]. 이와 관련된 장기이 식법은 추후 2019년 1월 15일 개정되었다.

    토픽11은 ‘바이러스 감염병’으로 에볼라, 메르스, 치료제, 치료, 확산, 사용, 윤리위원회, 안전성, 부 작용으로 구성된다. 2014년에 치료약이나 백신이 존재하지 않는 에볼라 바이러스가 심각하게 확산 이 되자 이를 차단하기 위해 WHO에서 윤리위원 회를 열어 시험단계의 치료제를 허용하는 문제를 논의한 기사와 관련되어 보인다

    IDM에서 왼쪽 부분은 제도권, 오른쪽은 제도권 밖으로 볼 수 있다. 토픽1(의료제도권)에 토픽6(언 론보도)와 토픽3(연명의료와 호스피스)이 완전히 포함되어 있다. 토픽1과 2의 교집합 외부 영역은 단어구성상 인공지능, 로봇 등은 일부 법에 포함되 지 않는 영역으로 볼 수 있으며 토픽5(첨단의료산 업-인재개발)과 교집합을 이루고 있기에 그와 관련 된 기술개발이 진행되고 있음을 추측할 수 있다.

    4. 트렌드 분석

    앞서 도출된 토픽들을 관련법을 기준으로 하나 의 표로 재배열 하여 트렌드를 분석하였다<Table 4>.

    <Table 4>

    Topic trend (proportion)

    KSHSM-15-1-83_T4.gif

    ‘의료윤리의 제도화’는 전체 연구기간에서 58.2%~76%로 가장 높은 비율을 차지하였다. 1기에 는 주로 의료윤리에 대한 사회의 윤리학적 접근과 입법, 심의의 구성으로 이루어 져있으며, 2기에는 의료윤리가 제도화 되고, 3기에는 의료제도권으로 연결된다.

    ‘생명윤리법’은 1기에는 생명공학(10.8%)을 차지 하였다. 2기에는 생명윤리법이 제정이 되었고 그 후 토픽은 한국의 줄기세포 연구(7.2%)와 생명공학 산업육성(2.3%), 3기에는 생명공학-줄기세포치료 (1.7%)와 생명공학-유전자 치료(1.2%)로 연결되며 기술이 구체화 되는 것을 알 수 있다.

    ‘연명의료 결정법& 모자보건법’을 기준으로 본 토픽은 1기에 낙태, 안락사, 대리모를 포함한 생명 윤리의 내용으로 구성되었다. 2기에는 생명윤리-연 명치료(11.6%), 생명윤리-낙태(1.4%)이며 3기에는 연명의료 결정법이 재정되었고 생명윤리-연명의료 와 호스피스(13%)로 나타났지만 의료제도권에 완 전 포함되었다.

    ‘장기이식법’을 기준으로 본 토픽은 1기에는 뇌 사와 장기이식(2.4%)이며 이 기간 중에 장기이식법 이 제정되었다. 2기에는 뇌사, 장기, 배아, 얼굴과 관련된 장기이식(2.1%)이며, 3기에는 폐, 머리에 관 한 장기이식(1.2%)으로 구체화 되며 2019년에 장기 이식법이 개정되었다.

    그 외에 법제정이 되지 않은 토픽들은 1기에 인 공수정과 대리모(2.9%)이다. 해당 토픽은 2,3기에는 기사의 비율이 낮아 토픽이 구성되지 않았다. 3기 에는 기존에 나타나지 않았던 토픽인 첨단의료산 업(32.9%)과 그와 관련된 인재개발(4%) 토픽이 등 장하였다.

    Ⅳ. 고찰

    본 연구는 신문기사를 사용하여 우리사회에 기 사화된 의료윤리토픽이 무엇이며, 그것의 변화추이 와 해결되는 과정, 그리고 앞으로의 의료윤리와 관 련된 연구의 방향성을 예측하기 위하여 실시되었 다. 대부분의 의료윤리 토픽(낙태, 장기이식, 안락 사)들은 찬성, 반대의 입장이 존재함으로 최대한 객관적인 토픽을 도출하기 위하여 데이터마이닝의 방법 중 토픽모델링을 사용하였다. 토픽모델링은 단어주머니 가설(Bag of World) 바탕에 두고 있어 찬대, 반대를 나타내지는 않는다. 즉 문헌의 내용, 단어순서, 위치를 고려하지 않고 각각의 주제에 해 당단어의 유무, 등장빈도를 가지고 추론하는 것이 다. 예를 들어 ‘사과는 싫고 딸기가 좋다’, ‘딸기는 싫고 사과가 좋다.’라는 두 문장은 반대의미를 가 지고 있으나 토픽모델링에서는 명사인 사과, 딸기 만 추출되기에 토픽모델링에서 추출된 단어에서는 이러한 차이를 발견할 수 없다[8]. 언어는 단어의 수, 위치에 따라서 의미가 달라지기에 이러한 점은 토픽모델링의 장점이자 단점이라 할 수 있다.

    본 연구에서는 수집한 자료의 기간이 53년이나 되어 연구자들의 합의를 통하여 생명윤리법을 기 준으로 세 단계의 시기로 나누어 분석하였다. 하지 만 생명윤리 외 뇌사와 장기이식 등 대부분의 윤 리 토픽들을 분석하여 보았을 때에 공통적인 흐름 이 존재하였다.

    먼저 기술의 발전, 혹은 환자의 자기결정권 향 상이 선행되어 의료윤리 문제가 나타난다는 것이 다. 그 후 사회 여러 분야에서 찬성과 반대의 입장 이 나타나며 합의점을 찾아 법적인 테두리로 제도 화하고, 마지막으로 제도권 안에서 발생하는 소소 한 문제는 법 개정을 시행하여 효율적으로 기술 과 자기결정권을 보장하고 법제정 혹은 개정 후 기사의 비율이 줄어든다는 것이다. 구체적으로 예 를 들자면 뇌사자의 장기이식, 배아복제와 관련된 윤리문제는 과거 해당 기술이 발달하기 전에는 존 재하지 않았다. 하지만 기술이 발전하며 이러한 기 술로 인해 파생 가능한 문제에 대하여 의료계 종 교계, 인권단체 등 다양한 입장에서 찬반여론이 나 타났다. 실제로 배아복제의 경우 찬성하는 입장에 서는 배아는 인간이라 할 수 없다고 하였고, 반대 하는 입장에서는 수정되는 순간 생명이기에 보호 해야 한다 하였다. 이러한 갈등 속에서 윤리문제로 배아복제를 무조건 금지한다면 난치병 환자의 치 료기회를 박탈하는 것임으로 근거를 가지고 허용 범위와 한계설정을 하게 되었다. 그리하여 생명윤 리법이 만들어 졌으며 배아복제의 경우에는 수정 후 원시선이 출현하는 14일을 기준으로 연구를 할 수 있게 되었다[22]. 이러한 과정을 통하여 생명공 학의 경우 본 연구에서 1기에는 전체적인 생명공 학의 내용으로 구성되어 있으며, 생명윤리법 제정 후의 2기에는 줄기세포와 생명공학 산업의 육성으 로 구체화 되었고, 법 개정 후 3기에는 그와 관련 한 치료에 대한 주제로 이어지며 기술이 발전되고 있음을 알 수 있다.

    장기이식의 경우도 마찬가지이다. 장기이식 기 술이 발전한 초창기에는 뇌사의 기준에 대한 문제 가 있었고 1999년 2월 8일에 장기 등 이식에 관한 법률이 제정되었다. 이후 제도권 안에서 시행되던 장기이식이 기술의 발전하여 생체이식이 가능하도 록 2019년 1월 15일 장기이식법을 개정하였다[19].

    연명의료의 경우 또한 1기에는 일반적인 생명윤 리 정도로 언급이 되었으나 2기에 김할머니 사건 을 통하여 존엄사에 대한 자기결정권이 이슈화 되 어 2016년 연명의료 결정법 제정되고 2017년 호스 피스, 2018년 연명의료 중단에 관한 법률을 시행되 었다.

    상기 토픽들을 보며 기술의 발전과 의료 윤리 그리고 법은 서로 밀접하게 연결되어 발전하고 있 음을 알 수 있었다. 선행연구에서도 생명윤리와 법 은 기술 발전의 장애물이 아닌 견제작용으로 앞으 로의 기술발전을 돕는 보완제가 될 수 있다고 강 조하였다. 생명윤리의 쟁점들은 법적소송에서 다투 어지고 법적용어로 표현되기에 생명윤리와 관련한 획기적인 사회적 변화는 철학의 세계도 아니고 병 원의 윤리위원회나 기관생명윤리위원회도 아닌 바 로 법원의 결정에서 나온다고 하였다[23].

    하지만 법 제정이 지연되는 경우에는 기술발전 이 지연되고, 필요하지만 기술의 혜택을 받지 못하 는 경우가 생긴다. 본 연구에서 도출된 모든 토픽 이 법제정이 된 것은 아니다. 생체 폐이식의 경우 2019년 법률이 제정 전, 뇌사자의 폐기증만을 기다 리다 죽음에 이른 말기 폐부전 환자들이 존재하였 고[22], 대리모 문제는 과거부터 존재하였으나 아 직 법률이 만들어 지지도 않고 찬반논쟁만 지속되 고 있다. 이렇듯 법적인 보호를 받지 못하는 기술 은 의료계에서는 활용하기가 어렵다. 윤리는 자율 적인 규범이지만 의료윤리에 있어서는 다르기 때 문이다. 시행자는 의료인이지만 수혜자는 사람이기 때문이다. 그러므로 의료윤리는 사회 모든 영역의 논의가 필요하며 법을 통하여 허용과 한계범위를 설정이 필요하다. 특히나 의료윤리는 항상 규범의 형태로 나타나며, 의료윤리와 법이 중첩되는 현상 이 여타의 윤리영역에 비해 가장 두드러진다[11]. 이러한 개인의 피해를 막기 위해서는 기술의 개발 단계에서부터 파생되는 윤리문제를 논의하는 것이 필요하다. 그러기 위해서는 현재의 의료윤리위원회 를 지속적으로 운영하여 이러한 기술들이 발전할 수 있도록 연구의 자율성을 보장하며, 누구도 침해 받지 않고 안전하게 사용될 수 있도록 법을 제정 하는 것이 필요하다고 하겠다.

    본 연구의 결과 앞으로 첨단의료기술의 개발로 인한 윤리문제가 발생할 것이라 예측된다. 선행연 구에서도 앞으로 의료에 공학이 개입할 때 치료행 위의 주체가 공학자로 확대되는 것과 인공지능 및 빅 데이터를 기반으로 도시 전체가 거대병원 역할 을 하는 스마트 시티가 구현될 때를 대비하여 공 학자와 의료인은 전문 직업성(Professionalism)을 넘어서 전문직 윤리(Professional Ethic)를 모색해야 한다고 하였다[24]. 본 연구에서도 윤리의 기사 중 전문직 윤리는 낮은 비율을 차지하고 있다. 다른 연구에서는 기존의 의료윤리 교육이 주로 인간 복 제, 안락사, 낙태, 유전자 조작 등 생명윤리적 관점 에 치우쳐 있음을 지적하며[15, 24] 의사나 연구자 가 될 사람들은 자신의 직업 활동에서 윤리적으로 올바른 활동과 그른 활동을 구분하는 것 등의 전 문직 윤리가 중요하다고 하였다[15]. 정부는 2017 년 3월 의료법 시행규칙 개정을 통해 의료인의 직 업윤리에 관한 사항을 보수교육에 포함하였다[11].

    본 연구의 한계점은 다음과 같다.

    인터넷 신문기사를 분석대상으로 하여 다른 출 처의 문헌은 배제하였다. 뉴스보도가 인터넷 기사 는 선택과 배제를 통하여 특정 집단의 의견과 가 치를 강조할 수 있으며[25] 돌발성과 새로움을 중 요한 뉴스가치로 취급하기에 예측하지 못한 이슈 는 집중조명하고 익숙한 주제는 변화의 추이를 반 영하지 못하는 경향이 있다는 것이다[6]. 더하여 의료윤리의 변화추이를 확인하기 위하여 본 연구 에서는 구독률을 기준으로 신문사 3곳의 종단면 데이터를 수집하였다. 선정된 1~3위가 모두 보수 성향의 언론사로 확인되었기에 일반화에 주의해야 한다. 추후 이러한 한계점을 보완하기 위하여 학술 연구도 포함하여 면밀한 분석이 필요하다. 그리고 과거에 의료계의 윤리문제들을 사회가 어떠한 방 법으로 합의를 도출하고 법 제정이 이루어졌는지 를 본 연구의 세부토픽들을 주제로 정책과정의 단 계를 구분하고, 신문 등의 언론이 정책에 주는 영 향 등을 심층 분석하는 것을 제언한다.

    Ⅴ. 결론

    본 연구에서 53년 동안의 뉴스기사를 대상으로 LDA를 활용하여 군집화 하고 IDM 분석을 이용하 여 토픽을 규명하고 수치화하고 시각화 하여 정량 적으로 분석하였다.

    도출된 의료윤리 토픽은 1966년~2003년까지는 생명공학, 2004~2012년은 안락사와 호스피스, 2013 년 이후는 첨단 의료산업에 관한 주제가 높은 비 율을 차지하였다. 이러한 토픽은 환자의 자기결정 권 향상과 과학기술이 발달과 맞물려 파생되었다. 해당 토픽들에 대해서 종교계, 의학계, 인권계 등 은 다른 견해를 가지고 있는 경우가 많으며, 이들 의 논의를 바탕으로 기준을 정하기 위하여 법을 제정하고, 수정할 부분은 개정하여 왔다. 결론적으 로 의료윤리와 관련된 토픽들을 대할 때 우리사회 는 응용윤리학의 관점에서 문제를 해결하고 의료 를 윤리적으로 사용하기 위해 노력하여 왔다는 것 이다. 그리하여 법의 테두리 안에서 기술이 발전되 며 의료기술이 필요한 사람들이 혜택을 받아 왔다. 본 연구에서는 뉴스기사를 통하여 윤리와 법은 기 술 발전을 돕는 역할을 하여 왔다는 것을 알 수 있었다.

    오랜 기간 우리나라의 의료윤리는 생명공학과 관련된 토픽이 많았다. 하지만 2012년 이후에는 4 차 산업을 바탕으로 첨단 의료기술의 급속히 발달 하고 있기에 관련된 윤리적 문제가 발생할 것이라 예상된다. 이와 관련하여 기술개발 시기부터 충분 한 논의를 시작하고 기술개발을 저해하지 않는 범 위에서 제도적인 안전장치를 마련하려는 준비가 필요하다. 더하여 생명공학에 비하여 소홀히 되었 던 의료 전문직 윤리교육 또한 요구된다.

    Figure

    KSHSM-15-1-83_F1.gif
    Parameters in LDA fuction

    Table

    1st Period of Topics and IDM Analysis
    2nd Period of Topics and IDM Analysis
    3rd Period of Topics and IDM Analysis
    Topic trend (proportion)

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