• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.186-189
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• 2022

스마트팜 피노믹스 시스템은 재배하는 식물의 성장조건에 맞게 생육 환경을 일정하게 유지하고 관리하는 장치이지만, 그럼에도 불구하고 식물의 질병은 여러 가지 이유로 발생할 수 있다. 본 논문에서는 스마트팜 피노믹스 시스템에서 Mean Shift Segmentation 을 통한 식물의 질병을 자동으로 검출하는 식물 질병 검출 알고리즘을 제안한다. 식물의 질병 정도가 임의의 임계값을 넘을 경우, 해당 식물을 질병의 정도가 심한 식물로 판별하고, 적절한 수확시기를 결정하여 더 나은 상품성을 가진 식물을 재배할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 식물의 질병이 급격하게 심해지는 기간을 확인하여 인간의 개입 없이 완전히 자동화된 시스템으로 더욱 세심하고 효율적인 식물 재배를 가능하게 함을 제시한다. 본 논문에서는 아이스버그(양상추)에 대한 재배 환경을 구축하여 생장 기간에 아이스버그에 발생하는 질병인 팁번 현상을 검출하는 실험을 진행하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 다른 종류의 다양한 식물에서도 질병 검출이 가능하며, 스마트팜 피노믹스 시스템에서 질병 검출의 자동화를 위한 한 가지 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.306-311
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• 2009

We initially obtained human diseases-related proteins dataset from the OMIM and the SWISS PROT and then constructed disease-related protein-protein interaction network. The protein network contains 40 hub proteins such as CALM1, ACTB and ABL2. The protein network can be derived the map of the relationship between different disease proteins, denoted disease interaction network. We demonstrate that the associations between diseases are directly correlated to their underlying protein-protein interaction networks. From constructed the disease-protein bipartite network, we derived 38 diseasomal proteins, including APP, ABL1 and STAT1. We previously demonstrated that hub proteins in the network tend to be diseasomal proteins in the disease-related protein sub-networks. However, we found that 18% hubs are only diseasomal proteins in the whole disease network. At this point, we could not elucidate difference in the hub-diseasomal proteins tendency between sub0network and whole network. In spite of we still have unsolved problems, our results elucidate that the discovery of protein interaction networks assigned by diseases will provide insight into the underlying molecular mechanisms and biological processes in complex human disease system.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.2
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• pp.39-44
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• 2021

In this paper, we propose a method of disease diagnosis system that can diagnose the health status of household pets for the people who lack veterinary knowledge. The proposed diagnosis system holds 50 different kinds of diseases with the symptoms for each of them as a database to provide results from symptom input. Each disease database has its own symptom codes for a disease, and by using the disease database, FCM clustering technique is applied to disease which outputs membership degree to determine diseases close to the input symptom as a pet diagnosis result. The implementation results of the proposed pet diagnosis system were obtained by the number of selected symptoms and the possibility values of the diseases that have the selected symptoms being sorted in descending order to derive top 3 diseases closest to the pet's symptom.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.6 no.7 s.57
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• pp.100-103
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• 1974

여름철에는 닭의 질병이 빈번할 수 있는 계절이다. 높은 온도와 습한 공기로 계사주위가 불결하고, 일에 쫓기다 보면 질병의 예방관리에 태만하게 된다. 이렇게 하다보면 무서운 질병이 만연하여 양계업을 망치게 된다. 이번 호에는 여름철닭의 질병관리에 대해 월간양계 편집위원이며 안양가축위생연구소 계역담당관인 김순재 씨가 집필해 주었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.4
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• pp.114-120
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• 2009

In this study, we employed the idea that disease-related proteins tend to be work as an important factor for architecture of the disease network. We initially obtained 43 atopy-related proteins from the Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) and then constructed atopy-related protein interaction network. The protein network can be derived the map of the relationship between different disease proteins, denoted disease interaction network. We demonstrate that the associations between diseases are directly correlated to their underlying protein-protein interaction networks. From constructed the disease-protein bipartite network, we derived three diseasomal proteins, CCR5, CCL11, and IL/4R. Although we use the relatively small subnetwork, an atopy-related disease network, it is sufficient that the discovery of protein interaction networks assigned by diseases will provide insight into the underlying molecular mechanisms and biological processes in complex human disease system.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.12
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• pp.322-330
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• 2021

In modern aquaculture, mass mortality is a very important issue that determines the success of aquaculture business. If a fish disease is not detected at an early stage in the farm, the disease spreads quickly because the farm is a closed environment. Therefore, early detection of diseases is crucial to prevent mass mortality of fish raised in farms. Recently deep learning-based automatic identification of fish diseases has been widely used, but there are many difficulties in identifying objects due to insufficient images of fish diseases. Therefore, this paper suggests a method to generate a large number of fish disease images by synthesizing normal images and disease images using SinGAN deep learning model in order to to solve the lack of fish disease images. We generate images from the three most frequently occurring Paralichthys Olivaceus diseases such as Scuticociliatida, Vibriosis, and Lymphocytosis and compare them with the original image. In this study, a total of 330 sheets of scutica disease, 110 sheets of vibrioemia, and 110 sheets of limphosis were made by synthesizing 10 disease patterns with 11 normal halibut images, and 1,320 images were produced by quadrupling the images.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.21 no.2
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• pp.111-116
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• 2023

Recently, viral infectious diseases and new diseases are not limited to one region, but are spreading worldwide, causing serious economic and social damage. In addition, the development cycle of new diseases is shortening, and the rate of spread is accelerating. In order to prevent the spread of disease, passive forms of response after a disease outbreak, such as personal and regional quarantine and border closure, are prioritized. This type of response has many shortcomings as a fundamental response to preventing the spread of disease. Therefore, this study proposes a disease prevention monitoring system including new disease occurrence information. In this study, disease information and user information are collected through the establishment of the IoMT environment. Information collection using an agent collects and classifies data registered in the disease information server. In the IoMT environment, user data is collected, and whether the user is infected with a disease is evaluated and provided to the user. Through this study, individual disease symptom information can be provided and active countermeasures against the spread of disease can be provided.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.283-288
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• 2007

본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.42 no.10
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• pp.134-137
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• 2010

최근 국내 양계산업은 생산성 향상, 질병 근절, 유통 구조개선 등 산업 전반에 걸쳐 그 수준을 몇 단계 업그레이드하기 하기 위해 각고의 노력을 기울이고 있다. 이번 '가축 질병 방역체계 개선방안'의 '축산환경의 개선'은 과거의 단순한 개념에서 입체적이고 현실적인 방안으로, 그 기대효과에 대해서는 지난 호에 구체적으로 기술하였다. 정부와 업계가 작금의 문제점들을 날카롭게 분석하여 내놓은 대책들이 보다 구체적이고 실현 가능한 훌륭한 방법들이라는 점에서 업계에 종사하는 일원으로서 매우 기쁘게 생각한다. 지금 같은 분위기라면 몇 년 지나지 않아 양계산업의 눈부신 질적 성장이 가능하리라고 본다. 이번 호에서는 '가축 질병 방역체계 개선방안'의 기대효과에 대해 마무리하고자한다. 지난 7월 20일 농림수산식품부(축산정책과, 동물방역과)에서 발표한 '가축 질병 방역체계 개선방안'은 크게 '축산환경개선', '평시방역체계개선', '질병발생시방역체계개선'의 3개의 프레임으로 구성되어 있다. 그 중 '평시방역체계 개선'의 구체적인 사항 가운데 몇몇 항목에 대한 기대효과를 기술하기로 한다. '질병발생시방역체계개선'에 대해서는 표2의 '질병발생시 방역체계 개선 항목'을 참고하기로 한다.

• 건강소식
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• v.32 no.2 s.351
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• pp.4-11
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• 2008

서울의대.울산의대.고려의대 예방의학교실 연구팀이 대한민국 인구의 약 2.5%인 120만명을 무작위로 추출해 2002년부터 5년간 추적조사를 토대로 발표한 <한국인의 질병부담보고서(2005)>에 의하면 질병부담 1순위가 당뇨병인 것으로 나타났다. 이어 뇌졸중, 천식, 위.십이지장 궤양, 심근경색증, 간경화.류머티스 관절염, 우울증, 간암, 위암, 폐암, 만성 폐쇄성 폐질환 순으로 질병부담이 높은 것으로 측정되었다. 질병부담이란 질병에 걸릴 뿐 아니라 해당 질병으로 인한 질병 후유증과 장애까지 포함하는 광범위한 개념이다. 이에 2008년에는 <건강 소식> 연간 특별기획으로‘한국인의 10대 질병부담, 그 예방과 극복’이라는 주제를 선정,한국인의 질병부담이 높은 10가지 질환에 대한 기초적인 지식과 실생활에 활용할 수 있는 예방과 관리, 극복방법등의 정보를 독자들에게 전하고자 한다