• Journal of Korean Public Health Nursing
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• v.10 no.1
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• pp.58-79
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• 1996

재미 한인들의 급격한 증가와 더불어 미국 간호학의 한인들에 대한 문화적 지식의 유입을 필요로 하게 하였다. 더구나 기존 연구들은 한인들이 질병을 비효율적이며 부적절하게 관리하는 것으로 보고하고 있어 이에 대한 연구의 필요성이 더욱 증가하였다. 기존 연구에 의하면 초기 이민 경험은 이민자들의 건강과 질병 관리에 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 연구에서는 비평적 문헌 고찰을 통하여 초기 이민 경험이 재미 한인들의 질병관리에 어떻게 영향을 미치는지에 관하여 살펴보고 이에 근거하여 재미 한인들을 위한 적절한 간호의 방향을 제시하고자 했다. 의학도서 목록 전산망과 기타 문헌 자료를 이용하여 1966년부터 1995년까지의 의학, 보건학, 생물학, 심리학, 사회학 문헌들을 살펴보았다. 체계적인 문헌 고찰을 위하여 4개의 세부적인 주제 아래 문헌들을 구분하여 고찰하였다 첫째. 일반적인 이민자들의 초기 이민경험, 건강, 질병 관리가 고찰되었고. 둘째로 재미 한인들의 초기 이민 경험이 고찰되어졌으며, 셋째로, 재미 한인들의 건강. 질병관리가 고찰되어졌고, 마지막으로 이들을 위한 간호의 방향을 제시해 줄 기존의 간호 모델들이 고찰되어졌다. 문헌 고찰 결과, 재미 한인들의 부적절한 질병 관리는 그들의 초기 이민 경험들과 관련되는 것으로 나타났다 첫째 문화적으로 결정되어진 신념이나 태도들이 재미 한인들의 적절한 질병 관리를 방해하는 것으로 나타났다. 둘째, 재미 한인들도 본국인들과 마찬가지로 질병관리를 위해 현대의학. 한방, 무속, 민간요법을 사용하는 것으로 나타났는데. 한방의 사용이나 이러한 치료법들의 흔용은 한인들의 적절한 질병 관리를 방해하는 것으로 나타났다. 셋째, 문화적 차이, 언어장벽, 그리고 비언어적 의사소통의 차이점에서 오는 오해들이 재미 한인들의 질병 관리를 부적절하게 만드는 것으로 나타났다. 넷째, 이민생활에서 오는 여러 어려움들 또한 재미 한인들의 질병관리를 어렵게 만드는 것으로 나타났으며, 다섯째. 사회적 지지의 부족 역시 재미 한인들의 적절한 질병관리를 힘들게 하는 것으로 나타났다. 마지막으로 적절한 간호 모델의 부재가 이들을 위한 적절한 간호의 제공을 어렵게 하고 있는 것으로 밝혀졌다. 이러한 결과에 근거를 두고 초기 이민 적응기에 있는 재미 한인들에게 적절한 간호를 제공하기 위한 몇 가지 제안들이 제시되었다. 첫째, 이민자들에게 적절한 간호가 제공되기 위해서도 문화적 배경을 고려해야 하겠다. 문화적으로 적절한 간호를 위해서 간호 제공자들은 자신들의 문화와 다른 간호 대상자의 문화도 존중해 주어야 하며, 문화적으로 결정되어진 건강 신념들과 질병 관리 행태도 생명을 위협하지 않는 한 존중해 주어야 할 것이다. 또한 간호제공자들은 자문화 중심적인 사고방식에서 벗어나야 하며, 간호 대상자들의 상황을 총괄적으로 이해하여야 하고 이민자들의 어려움에 대해 공감을 가지고 간호를 제공하여야 하겠다. 둘째, 간호 제공자들은 한방에 관한 지식을 가지고 한 의학 혼용으로 인한 위험으로부터 간호 대상자를 보호하여야 할 것이다. 셋째, 문화적 차이나 자민족 중심적 사고방식으로 인한 오해를 막기 위하여 간호 제공자들은 간호 대상자와 자주 상호 교류함으로써 배우는 자세로 간호 대상자를 대하여야 할 것이며, 자신의 자민족 중심적인 사고방식을 인지하고 언어적, 비언어적 의사소통의 문화 집단별 차이를 앎으로써 오해의 소지를 줄여야 할 것이다. 넷째, 적절한 간호의 제공을 위하여 의사소통을 위해 대화만을 직접 번역해 주는 통역자와는 달리 문화적 배경까지도 이해하고 해석해 주는 문화적 통역자의 도움을 밟아야 할 것이다. 다섯째, 한국문화는 가족 중심적 문화이므로 간호 대상자의 혈연관계를 이해하고 그에게 크게 영향을 주는 가족원을 간호 중재에 참여시킴으로써 치료 효과를 높여야 할 것이다. 마지막으로 효과적인 간호를 위하여 재미 한인을 위한 적절한 간호 모델을 개발함으로써 체계적인 간호의 방향을 제시할 수 있어야 할 것이다.

• Journal of Convergence Society for SMB
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• v.6 no.1
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• pp.33-38
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• 2016

Disease of patient who visited the hospital can cause different symptoms of the disease, depending on the environment and lifestyle. Recent medical services offered in patients has changed in the environment that can be selected for treatment by analyzing the patient according to the disease symptoms. In this paper, we propose an efficient method to manage disease control because the treatment method may change at any patients suffering from the disease according to the patient conditions by grouping the different treatments to patients for disease information. The proposed scheme has a feature that can be ingested by the patient big disease information, as well as to improve the treatment efficiency of the medical treatment the increase patient satisfaction. The proposed sheme can handle big data by clustering of disease information for patients suffering from diseases such as patient consent small groups. In addition, the proposed scheme has the advantage that can be conveniently accessed via a particular keyword, the treatment method according to patient disease information. The experimental results, the proposed method has been improved by 23% in terms of efficiency compared to conventional techniques, disease management time is gained 11.3% improved results. Medical service user satisfaction seen from the survey is to obtain a high 31.5% results.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.6
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• pp.923-935
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• 2022

This paper deals with detection and classification of leaf diseases for phenomics systems. As the smart farm systems of plants are increased, It is important to determine quickly the abnormal growth of plants without supervisors. This paper considers the color distribution and shape information of leaf diseases, and designs two deep leaning networks in training the leaf diseases. In the first step, color distribution of input image is analyzed for possible diseases. In the second step, the image is first partitioned into small segments using mean shift clustering, and the color information of each segment is inspected by the proposed Color Network. When a segment is determined as disease, the shape parameters of the segment are extracted and inspected by proposed Shape Network to classify the leaf disease types in the third step. According to the experiments with two types of diseases (frogeye/rust and tipburn) for apple leaves and iceberg, the leaf diseases are detected with 92.3% recall for a segment and with 99.3% recall for an input image where there are usually more than two disease segments. The proposed method is useful for detecting leaf diseases quickly in the smart farm environment, and is extendible to various types of new plants and leaf diseases without additional learning.

• Korean Journal of Poultry Science
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• v.19 no.3
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• pp.137-150
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• 1992

Poultry production in korea is a very complex situation. Large modernized farms and old styles of small farming coexist with one another. This gives rise to a tangled epidemiological situation in terms of infectious diseases. The main poultry diseases of economic importance are colibacillosis, pullorum diseases, Mycoplasma gallisepticum infection, infectious coryza, infectious synovitis, Newcasyle disease, fowl pox, Marek's disease, avian encephalomyelitis, infectious bursal disease, infectious laryngotracheitis, infectious bronchitis and coccidiosis. Avian influenza, fowl cholera and fowl typhoid have not been reported for a few decades, and these are rated as exotic diseases.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.13 no.1
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• pp.81-90
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• 2007

This paper shows an intelligent disease diagnosis system for public. Our system deals with 30 diseases and their typical symptoms selected based on the report from Ministry of Health and Welfare, Korea. Technically, the system uses a modified FCM algorithm for clustering diseases and the input vector consists of the result of user-selected questionnaires. The modified FCM algorithm improves the quality of clusters by applying symmetrically measure based on the fuzzy theory so that the clusters are relatively sensitive to the shape of the pattern distribution. Furthermore, we extract the highest 5 diseases only related to the user-selected questionnaires based on the fuzzy membership function between questionnaires and diseases in order to avoid diagnosing unrelated disease.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.11
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• pp.2150-2157
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• 2007

In this paper, we have proposed a self disease diagnosis system for ordinary persons to help the decision of access methods to a specialized medical management, and for medical specialities to discover new diseases and their symptoms easily, using verification of an individual#s health status by a series of processes performed by oneself. In the proposed self disease diagnosis system, illness is decided by 60 kinds of diseases selected using the report called #Diseases that Koreans take seriously# published by Ministry of Health & Welfare and medical contents called #Engel Pharm#, and also using 161 representative symptoms for the 60 kinds of diseases. An individual#s health information is extracted by diagnosis of one#s health status by a clustering of the 60 kinds of diseases using enhanced ART2 algorithm and input vectors from the results of questions for symptoms of each disease.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.4
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• pp.62-68
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• 2022

To prevent the spread of disease in aquaculture, it is a need for a system to predict fish diseases while monitoring the water quality environment and the status of growing fish in real time. The existing research in predicting fish disease were image processing techniques. Recently, there have been more studies on disease prediction methods through deep learning techniques. This paper introduces the research results on how to predict diseases of Paralichthys Olivaceus with deep learning technology in aquaculture. The method enhances the performance of disease detection rates by including data augmentation and pre-processing in camera images collected from aquaculture. In this method, it is expected that early detection of disease fish will prevent fishery disasters such as mass closure of fish in aquaculture and reduce the damage of the spread of diseases to local aquaculture to prevent the decline in sales.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.7
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• pp.1-8
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• 2009

In this paper, we propose a home medical system that integrates a self-diagnosing disease classification system and a tele-consulting system by communication technology. The proposed disease classification system supports to self-diagnose the health condition based on oriental medical science using fuzzy neural network algorithm. The prepared database includes 72 different diseases and their associated symptoms based on a famous medical science book "Dong-eui-bo-gam". The proposed system extracts three most prospective diseases from user's symptoms by analyzing disease database with fuzzy neural network technology. Technically, user's symptoms are used as an input vector and the clustering algorithm based upon a fuzzy neural network is performed. The degree of fuzzy membership is computed for each probable cluster and the system infers the three most prospective diseases with their degree of membership. Such information should be sent to medical doctors via our tele-consulting system module. Finally a user can take an appropriate consultation via video images by a medical doctor. Oriental medical doctors verified the accuracy of disease diagnosing ability and the efficacy of overall system's plausibility in the real world.

• The Journal of the Korean life insurance medical association
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• v.22
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• pp.55-98
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• 2003

본 연구는 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)의 이론적 기초를 제시하고 일본 선진보험사의 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)의 경험을 고찰하고 국내 보험사들의 질병사망율연관데이터의 현황분석을 통해 향후 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)의 결과를 얻기 위해 현재 보험사들이 전사적으로 준비하여야 할 것에 대해 제언을 하고자 한다. 사망률연구(mortality study)란 인구통계학적 개념을 기본으로 하여 역학적 연구방법의 하나인 코호트방법과 생존분석방법을 결합하여 인구집단(또는 피보험자 집단)을 대상으로 대량의 자료를 장기적으로 관찰하여 그 사망의 빈도와 분포를 기술하고 사망연관지수들을 알아내어 생명보험사업에 있어서 위험선택기술을 향상시키는 것이다. 초과사망을 및 사망비 산출의 실제를 생명표 방법론과 급성심근 경색증 환자의 생존 분석을 통해 알아본다. 생명표 방법론을 이용한 생존 분석방법이란 의학저널에서 발표된 논문을 사망률표로 변경하기 위한 필수적인 단계에 대한 것이다 관찰된 생존 곡선을 생명표 작성법의 한 방법인 비교 경험 사망률로 바꾸는데 초점을 두었다. 일본생명(日本生命)의 경우, 일본 협영생명(協塋生命)의 경우, 일본사망율조사(MA)위원회 생명보험사망을 연구고서등을 통해 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)를 살펴 보았다. 일본은 질병별사망율(疾病別死亡率)을 구하기 위해서 1950년대 이후부터 체계적으로 자료를 모으고 축적, 분석하여 지속성을 유지하였다. 또한 일본MA위원회의 경우처럼 보험의학의사, 계리, 통계, 전산부서로 구성된 전담위원회의 통일된 협조가 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)를 가능하게 하였다. 그리고 의학적인 관점에서 볼 때 일본보험의학계는 일본만의 독특한 질병분류로 분석하여 온 것이 특이하다. 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)에 대해서는 모두가 필요성을 인정하면서도 구체적인 대비책은 없는 것이 우리나라 보험업계의 실정이다. 이러한 현실의 직접적인 이유는 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)라는 것이 그 특성상 중장기적인 계획이며 많은 전문인력의 통합되고 집중된 노력이 요구되기 때문이다. 우리도 "생명보험사사망율연구위원회(Life Insurance Mortality Committee" (가칭)를 설치하고 장기적인 계획안을 먼저 만드는 것이 선행되어야 할 것이다. 지금부터 질병별사망율(疾病別死亡率) 데이터를 축적하고 매 5년 또는 매 10년마다 데이터를 분석한다면 질병별사망율(疾病別死亡率)에 대해 고유의 기술을 습득하는 것이 그리 먼 미래의 일만은 아닐 것이다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.30 no.5 s.111
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• pp.405-414
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• 2006

The purpose of this study was to find out morbidity rate and pattern of occupational disease and affect of variables related disease of Fishing crew The subjects this study were 624 Fishing crew who took education course in Korea Institute of Maritime and Fisheries Technology. This questionnaire was focused on finding the basic data for prevention of occupational disease and promotion health on the Fishing crew The collected data were analyzed by using descriptive statistics, Chi-square, cross tab by SPSS package. The result of this study are as follow. 1)The morbidity rate within recent 12 months was 70.2%. there were significant differences of occurred disease in age, rank, perceived health status, fatigue symptoms, rest time, workload, overtime duration 2) the more aging(p<0.01), perceived fatigue(p<0.01), workload(p<0.01), overtime(p<0.05) and the less perceived health status(p<0.01), rest time(p<0.01), the higher morbidity rate 3) Considering disease unable to work more than 4 hour, the number of those who had musculoskeletal disease were 20.9%, which revealed the highest rate, digestive disease 14.3%, traumatic disease 13.5%.