본 논문에서는 개선된 Fuzzy ART 알고리즘을 이용하여 한의학을 기반으로 증상에 대한 질병을 진단하고 민간요법을 제시하는 한방 자가 검진 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 신체 부위를 전신, 머리, 배, 다리 등 17부위로 분류하여 사용자가 증상을 선택하도록 제시하고, 사용자가 선택한 증상과 질병에 포함된 증상 그리고 결과로 도출될 질병간의 선택증상 비율에 대한 우선순위를 개선된 Fuzzy ART 알고리즘에 적용하여 증상을 분류한 후, 퍼지 추론 규칙을 적용하여 질병을 도출한다. 도출된 질병과 그 질병에 대한 원인 및 민간요법을 결과로 제시한다. 데이터베이스에 구축되어 있는 질병 데이터는 통계청에서 정리하여 배포한 한국표준질병 사인분류(K.C.D)를 토대로 표준 질병 정보를 얻어 각 질병의 증상과 원인, 민간요법을 정리한 후, 마지막으로 한의학 전문의의 검증을 거쳐 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 한방 자가 검진 시스템에 대한 한의학 전문의의 분석 및 검증 결과, 본 시스템의 증상에 대한 질병 도출이 높은 정확도를 보임을 확인하였다.
본 연구는 국내 질병지각 연구의 동향을 알아보기 위한 체계적 문헌고찰로서 질병지각 연구의 특성을 확인하고 이와 관련된 요인 간의 관계를 파악하였다. 2019년 5월까지 국내 학술지에 발표된 논문 10편을 최종 분석에 사용하였다. 포함된 논문 모두 상관관계 조사연구로, 평균 대상자 수는 175명이었으며, 혈액투석, 폐결핵, 암 등의 질병을 대상으로 하였다. 질병지각 측정 도구로는 Illness Perception Questionnaire-Revised (IPQ-R)를 사용한 연구가 3편(30%), Brief Illness Perception Questionnaire (BIPQ)를 사용한 연구가 7편(70%)이었고, BIPQ를 사용한 연구는 모두 총점을 이용하여 대상자의 질병지각을 분석하였다. 질병지각과 관련된 요인으로는 우울, 삶의 질, 자가관리, 사회적 지지 등이 연구되었으며, 그 중 사회적 지지가 가장 높은 빈도로 대상자의 질병지각과 관련이 있는 것으로 나타났다. 추후 다양한 질병군을 대상으로 질병지각 개별 영역에 대한 연구가 수행되어야 할 것으로 보이며, 질병지각을 고려한 중재프로그램을 개발해야 할 필요성이 있다.
농작물 질병에 대한 조기 진단은 질병의 확산을 억제하고 농업 생산성을 증대하는 데에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 최근 합성곱신경망(convolutional neural network, CNN)과 같은 딥러닝 기법을 활용하여 농작물 잎사귀 이미지 데이터세트를 분석하여 농작물 질병을 진단하는 다수의 연구가 진행되었다. 이와 같은 연구를 통해 농작물 질병을 90% 이상의 정확도로 분류할 수 있지만, 사전 학습된 농작물 질병 외에는 진단할 수 없다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 미학습 농작물에 대해 효율적으로 질병 여부를 진단하는 모델을 제안한다. 이를 위해, 먼저 VGG16을 활용한 농작물 질병 분류기(CDC)를 구축하고 PlantVillage 데이터세트을 통해 학습하였다. 이어 미학습 농작물의 질병 진단이 가능하도록 수정된 질병 분류기(mCDC)의 구축방안을 제안하였다. 실험을 통해 본 연구에서 제안한 수정된 질병 분류기(mCDC)가 미학습 농작물의 질병진단에 대해 기존 질병 분류기(CDC)보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.
농장에서 생산성 저하의 가장큰 요인중에 하나가 질병에 의한 피해이다. 그럼에도 불구하고 국내 오리사육농가들은 오리질병에 대한 제대로된 프로그램없이 경험에 의해 오리를 사육하므로써 좀처럼 그 피해가 줄어 들지 않고 있다. 이에 강문일 전남대학교 수의과대학 교수가 종합축산지에 연재한 오리질병을 발췌하여 사육농가의 질병에 해한 이해를 돕고자 몇회에 걸쳐 연재한다.
국내 수의과대학 조류질병학 실험실은 사육농가에서 발병하는 질병의 원인체 분석, 예방을 위한 백신관련연구 등 낮은 질병피해로 사양성적을 향상시키기 위해 필드 양축가와 밀접한 관계를 유지하고 있다.
이와 관련하여 본지에서는 가검물 혈청 검사로 국내 양계질병분석을 담당하는 충북대학교 수의과대학 모인필 교수를 찾아 양축가를 위해 실험실에서 다루는 내용을 들어보았다.
본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 통계청에서 제공하는 한국 표준 질병 사인 분류표(K.C.D)를 기초로 질병을 분류한 후, 질병을 도출하고 애매한 증상의 차이의 정도를 퍼지 추론기법을 사용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 한방 질병 분류 시스템을 제시한다. 기존의 FCM 알고리즘은 입력 벡터들과 각 군집 중심과의 거리를 이용하여 측정된 유사도에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 하지만 측정된 패턴과 군집 공간상의 패턴들의 분포에 따라 바람직하지 못한 군집화 결과를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 군집들의 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 기존의 FCM 알고리즘으로 군집화 한 결과를 재 군집화 하여 군집화의 정확성을 개선시킨 후, 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법을 적용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병을 분류한 후, 퍼지 제어 기법으로 질병을 추출함으로써 기존의 한방 자가진단 시스템 보다 정확하게 질병을 도출한 것을 확인하였다.
가축 질병은 축산농가에 생산성 및 소득 감소로 인한 경제적 손실을 가져올 뿐만 아니라 전염병 확산으로 인한 국가적 손실로 이어진다. 본 논문에서는 가축의 활동량 정보 및 체온 정보를 기반으로 가축 질병상태를 조기에 진단할 수 있는 가축 질병예찰 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 가속도센서 및 열화상 카메라 장비로부터 수집된 데이터와 가축의 질병별 활동량 및 체온 정보 데이터를 비교함으로써 가축 질병상태를 조기에 진단할 수 있는 가축 질병예찰 시스템이다. 본 시스템을 통해 가축 질병을 미연에 정확히 판단하고 질병으로 인한 피해를 최소화함으로써 축산농가의 생산성 향상 및 수익률을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
국민소득 증가와 고령화 사회에 진입하면서 다양한 의료소비가 의료서비스산업에 영향을 미치고 있으며, 이러한 사회 구조 및 환경변화에 따라 새로운 질병에 대한 대응 또한 절실히 요구되고 있다. 질병 예측을 위한 연구는 기후변화와 질병, 건강행태와 질병, 사회적 위치와 질병 등 질병에 영향을 주는 많은 요인들이 있다. 그러나 이러한 요인들을 통합, 분석 활용하는 데는 해결해야 할 문제들이 많이 있다. '정부3.0 공공데이터 개방 정책' 을 통해 질병에 관련된 자료가 공개 되면서 본 연구에서는 2010년부터 2012년까지의 질병에 영향을 주는 공공데이터를 연도별로 통합하여 지리정보시스템(GIS)기반 데이터베이스를 구축하고 활용 할 수 있게 하였다. 향후 기후변화에 민감한 질병을 찾기 위해 해당기관의 자료를 활용하여 월별로 데이터베이스를 구축하고, 이를 기반으로 의료서비스의 활성화 및 효율성에 기여 할 수 있다.
질병은 여러 가지 인자가 복합되어서 발생하는 것으로 특히 사료에 기인한 질병은 단순한 약품 처방만으로는 치료효과를 기대하기가 어렵다. 그러므로 발생한 질병이 영양의 불균형으로 인하여 발생하는 것인가를 알아보기 위하여 이와 관련된 현장에서 사용할 수 있는 간단하고 판독 용이한 간이진단법을 우선 소개하고 영양성 불균형에 기인된 몇 가지 질병들의 원인, 임상증상 및 치료에 관하여 살펴보고자 한다. 또한 급여사료내의 적합한 에너지함량과 조단백함량을 측정하여 영양불균형에 기인한 질병을 예방하는 방안에 대하여 설명 드리고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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