• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.53 no.4
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• pp.170-173
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• 2021

농림축산식품부가 2019년 약 70억원의 예산으로 전국 약 500여개 양계(산란계, 육계, 종계, 토종 닭)농가 및 오리(육용오리, 종오리)농가에 대해 <가금농가 질병관리지원사업>을 실시한 바 있다. 이와 관련해 본회(양계협회)는 강원대학교 성환우 교수팀에 의뢰해 연구용역(2019년도 가금농가 질병관리지원사업)을 실시하였으며, 성환우 교수팀은 농장현지조사서 및 컨설팅 효과분석, 질병검사 분석, 가금질병관리 방안 도출, 가금농장 질병관리지원사업평가, 자문단 평가(성실, 능력 등), 가금질병대책 마련 등에 대한 종합적 분석을 실시하여 결과를 발표하였다. 본고는 농가에 대한 지표를 제공함은 물론 주요 가금 질병에 대한 방역대책 수립에 기초자료로 활용키 위해 이번에 발표한 내용 중 주요 내용을 발췌·게재하였다.

• 건강소식
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• v.3 no.5 s.20
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• pp.32-37
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• 1975

눈은 ‘마음의 창’이기도 하지만, 모든 신체의 질병을 들여다보는 ‘질병의 거울’이기도 하다. 따라서 내과 의사들은 먼저 환자의 눈 속부터 들여다보는 병을 진단한다. 어기에 수록된 사진들은 안과질환이 아닌, 다른 병(내과질병)이 있을 때 눈에 나타낸 변화를 간추린 것.

• 월간낙농육우
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• v.26 no.8 s.292
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• pp.134-136
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• 2006

최근 무더운 날씨에 이어 태풍 및 집중호우로 인해 가축질병이 발생할 우려가 있어, 하절기 가축질병 예방이 무엇보다 중요한 시점입니다. 이에 회원농가들께서는 본 관리대책을 참조하시어 하절기 가축질병 예방에 안전을 기하기 바랍니다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.25 no.8 s.286
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• pp.131-135
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• 1993

닭에서의 호흡기질병은 겨울철 밀폐상태에서만 많이 발생하는 것으로 믿고있는 사양가들이 많다. 그러나 요즘같이 더운 계절에도 호흡기질병은 발생하고 있으며 지금 이 시간에도 약을 투여하고 있는 농장이 있을 걸로 보인다. 호흡기질병의 원인은 무엇이며 어떻게 대처하여야 하는가에 대해 알아보자.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.24 no.12 s.278
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• pp.131-133
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• 1992

전염성 F낭병 즉, 감보로병은 닭의 면역기관의 하나인 F낭을 위축시켜 면역결핍 증상을 일으키는 질병이다. 면역체계에 이상이 생기므로 한가지의 질병만이 발생치 않고 여러 가지의 질병들이 한계군에서도 나타나게 된다. 이러한 질병에 대해 미국에서 발생한 몇 케이스를 살펴 보기로 하자.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.55 no.10
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• pp.154-157
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• 2023

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.18-23
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• 2009

지난 50여년간 국가유공자 및 제대군인의 보상은 전쟁 및 군복무중 발생한 상이처로 인해 장애를 입은 자를 중심으로 보상해 왔으며, 군 복무 중 발생한 질병의 보상에 대해서는 아직까지 심도 있게 논의된바 없다. 우선 한국의 군복무와 관련한 질병 보상과 관련한 본격적인 논의에 앞서 중요하게 고려되야 할 부분은 우리보다 100여년 이상 앞서 연구해 왔고 지금까지도 활발히 진행중인 미국의 질병 보상 제도와 질병 인정범위에 대해 분석해볼 필요성이 제기된다. 미국의 군복무와 관련한 질병에 관한 최초 보상의 역사는 1800년대로 군복무와 관련한 질병에 관한 대표적인 최초의 보상 질환은 PTSD(Post Traumatic Stress Disorder)의 초기 형태인 향수병(nostalgia)으로 이 질환이 군복무와 연관된 질환으로 인정받은 최초 질병이었다. 미국의 경우 미국의 군복무와 관련된 질환은 직접질환과 추정 질환으로 분류되는데 먼저 군복무 직접 질환의 경우 질병 보상이 되는 대표적 질환은 고혈압, 당뇨, 빈혈, 동맥경화증, 관절염, 심장염, 간질, 신장염, 정신병, 활동성 결핵, 위궤양 등 거의 모든 질환이 포함되어 있다. 특히, 정신병 흡연과 음주에 의한 질환 자살도 남에게 피해를 주지 않은 경우는 대부분 보상이 된다. 이상 살펴본 바와 같이 선진국에 비해 한국의 군복무와 관련한 질병보상 범위와 너무도 상이한데 국가유공자예우에 관한 법률 시행령 제 14조에 의거 1급부터 7급까지 등급판정을 부여하는데 이는 대부분 외상에 의한 절단, 관통상, 신체 기능상실자를 위주로 보상을 하고 있어 외상과의 합병증이 없는 질병에 대한 보상은 실질적으로 거의 인정을 받지 못하고 있는 실정이다. 끝으로 군복무와 관련한 질병 보상과 의료, 복지증진을 위한 종합적인 발전 방안을 몇가지 제언코자 한다. 첫째, 제대군인 질병연구센타 설립. 둘째, 정신질환, 외상후 스트레스장애군(PTSD), 진행성 질환 무상의료 지원 및 연금지급 셋째, 고엽제 2세환자의 역학조사가 필요하다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.10 no.2
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• pp.327-332
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• 2009

In this paper, we propose the diagnosis system that can predict pet's state of health for pet lovers lacking a technical knowledge of dog-diseases. The proposed system deduces diseases of dogs from input symptoms by our database constructed with 105 kinds of diseases and symptoms. First, a disease is clustered by ART2, the self-learning method in neural network and secondly, the result values, outputs and the weight values clustered by the algorithm are stored to database. Finally, our system diagnoses the state of health by means of comparing the learned information of diseases with the input vectors of each symptom and the related results of questions on diseases. The correct information of diseases and symptom diagnosing is important to predict the state of health of dogs. Therefore, in this paper, the proposed system can manage symptoms and diseases efficiently by database and ART2. We ask veterinary specialist with the efficiency of our system. As a result, we could confirm the possibility as the auxiliary diagnosis system for dog diseases.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.965-967
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• 2013

The paper proposed the DRCS(Disease Rule Creation Scheme) which generates the disease rules for efficient disease management in Healthcare system. The DRCS uses basically Rough Set Theory and computes support between each attributes and decision attributes. It creates the disease rules that judges disease after it removes the attribute which is the lowest support. Therefore, it reduces the number of disease rules and improves the exactness, compared with C4.5 algorithm.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.187-192
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• 2008

최근 자신의 건강에 대한 관심이 고조되고 있는 반면, 현재 대부분 On-line에서 제공되는 진단 서비스 시스템은 질병 명을 이용하여 질병에 대한 처방이나 민간요법 등을 제시하고 있다. 이에 질병에 대해 전문지식이 부족한 일반인들이 이용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 On-line에서 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 사용자가 제시한 증상을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 도출된 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 동의보감에서 제시한 민간요법을 결과로 출력한다. 질병 데이터베이스는 서울대학교에서 교육용으로 출판한 가정의학(家庭醫學)을 기초로 동의보감과 한방의학백과서적을 통해 한의학 전문의의 검증을 거쳐 생성하였다. 그리고 본 시스템은 전문의의 상담시스템을 지원한다. 전문의의 상담시스템을 이용하여 자택 및 직장에서 편리하게 전문의의 진료와 소견을 받을 수 있도록 하였다. 전문의 상담 시스템은 전문의가 서버에 접속한 상태에서 사용자의 진로 신청으로 연결되며, 텍스트 데이터 및 기존의 진료기록이 있다면 이를 기반으로 전문의의 진단을 유도하도록 한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과 기존의 질병 진단 시스템 보다 일반성이 개선된 것을 확인하였다.