• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
• /
• pp.186-189
• /
• 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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.306-311
• /
• 2009

본 연구는 질병과 관련이 있는 단백질들은 질병네트워크를 형성함에 있어서 매우 중요한 인자로 작용할 가능성이 있다는 아이디어에서 출발한다. 우리는 Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM)과 SWISS-PROT으로부터 인간의 단백질 데이터와 질병 정보를 확보하고 질병관련 단백질의 단백질 상호작용 네트워크를 구축 한 후, 이를 바탕으로 질병네트워크를 구축했다. 그 결과 단백질 상호작용 네트워크에는 CALM1, ACTB 및 ABL2와 같은 40개의 허브 단백질이 존재하는 것을 확인했다. 단백질 상호작용 네트워크와 질병 네트워크를 통해서 우리는 질병들간의 상관관계와 각 질병에 작용하는 단백질들의 상관관계를 파악할 수 있었다. 구축된 질병네트워크로부터 APP, ABL1 및 STAT1과 같은 38개의 질병단백체를 찾아냈다. 우리는 이전 연구에서 허브 단백질들이 서브 질병네트워크에서 질병 단백체의 경향이 있다는 것을 증명했다. 하지만, 본 연구에서 전체 질병 네트워크를 분석한 결과 전체 40개의 허브 단백질 중 단 18% 허브 단백질만이 질병단백체임이 확인되었다. 현시점에서 허브 단백질-질병단백체 경향성이 전체 질병네트워크와 서브 질병네트워크간의 차이를 설명할 수 없다. 비록 우리가 이러한 풀리지 않은 문제를 안고 있지만, 단백질-질병 네트워크의 구조 및 기능 분석은 복잡한 인간 질병 시스템에서 분자 수준의 기작과 생물학적 과정을 이해하는데 중요한 정보를 제공할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.39-44
• /
• 2021

본 논문에서는 가정에서 많이 기르는 반려견을 바탕으로 반려견 질병에 대한 전문적인 수의학 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 반련견의 건강 상태를 파악할 수 있는 진단 시스템을 제안한다. 제안된 진단 시스템은 50가지 질병과 각 질병의 증상을 데이터베이스에 구축하여 입력된 증상을 통해서 반려견의 질병을 도출한다. 각 질병 데이터베이스에는 질병에 해당하는 증상 코드들을 가지고 있으며, 이러한 질병에 대한 데이터베이스를 이용하여 군집화 기법인 FCM 클러스터링 기법을 적용하여 질병을 클러스터링하고 그 결과 값인 소속도를 바탕으로 입력된 증상과 가까운 질병들을 도출하여 반려견의 진단 결과를 제공한다. 제안된 반려견 진단의 구현 결과에서는 선택한 증상들의 개수와 선택된 증상들이 포함된 질병들의 가능성 값을 구하여 내림차순으로 정렬하여 반려견의 증상과 가장 가까운 질병 상위 3가지를 도출하였다.

• 월간양계
• /
• 제6권7호통권57호
• /
• pp.100-103
• /
• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.114-120
• /
• 2009

본 연구는 질병과 관련이 있는 단백질들은 질병 네트워크를 형성함에 있어서 매우 중요한 인자로 작용할 가능성이 있다는 아이디어에서 출발한다. 우리는 Online Medelian Inheritance in Man(OMIM)으로부터 아토피관련 43개 단백질 데이터베이스를 확보하고 이 단백질들과 상호작용하는 단백질 네트워크를 구축하였다. 아토피관련 단백질 네트워크를 바탕으로 질병 네트워크를 구축하였다. 질병 네트워크로부터 질병단백체인 CCR5, CCL11, 및 IL4R을 발굴하였는데, 이들 모두는 단백질 네트워크에서 허브 단백질로 작용하는 것들이다. 허브단백질은 세포에서 필수단백질로 작용하는 것으로 알려져 있는데, 본 연구에서는 허브단백질이면서 동시에 질병에서 매우 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 질병단백체로 역할하고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 소규모 아토피 관련 질병네트워크를 구축하여 분석하였지만, 여기에 제안한 질병네트워크 분석이 복잡한 인간 질병체계의 분자 기작 및 생물학적 진행과정을 이해하는데 실마리를 제공할 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권12호
• /
• pp.322-330
• /
• 2021

수산 양식장에서 어류 질병을 초기에 발견하지 못하는 경우 밀폐된 공간 안에서 확산하기 때문에 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 이런 이유로 질병의 조기 발견은 양식업에서 매우 중요하다. 양식장에서 질병의 확산을 막기 위해서는 초기에 병이 든 어류를 자동식별이 가능한 방법이 필요하다. 최근 딥러닝 기반의 어류 질병 자동식별 방법이 많이 사용되고 있는데, 어류의 질병 이미지가 충분하지 않아 객체 식별에 많은 어려움이 있다. 본 논문은 질병 자동식별 예측을 위한 질병 이미지의 부족 문제를 해결하기 위해서 SinGAN 딥러닝 모델을 이용하여 정상 이미지와 질병 이미지를 합성해 다양한 어류 질병 이미지를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스에 대해서 SinGAN 기반으로 질병 이미지를 증강한다. 본 연구에서는 넙치 정상 이미지 11장에 각 질병 패턴 10가지를 합성하여서 스쿠티카병 110장, 비브리오증 110장, 림포시스티스 110장으로 총 330장을 만들었고 이를 통해 생성된 이미지는 4배수 하여 1,320장의 이미지를 생성할 수 있었다.

• 산업융합연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.111-116
• /
• 2023

최근 바이러스 감염병 및 새로운 질병은 한 지역에 국한되는 것이 아니라 전 세계적으로 확산되어 경제적, 사회적으로 심각한 피해를 일으키고 있다. 또한, 새로운 질병의 발현 주기가 짧고, 확산 속도도 빨라지고 있다. 질병에 대한 확산을 막기 위해 격리, 폐쇄 등 질병 발생 후 수동적인 형태의 대응이 우선시 되고 있다. 이러한 형태의 대응은 질병 확산 방지에 근본적인 대응으로는 부족한 부분이 많이 있다. 이에, 본 연구에서는 새로운 질병 발생 정보를 포함한 질병 예방 모니터링 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 IoMT 환경 구축을 통해 질병 정보와 사용자의 정보를 수집한다. devices를 이용한 정보 수집은 사용자의 생체정보와 질병 서버에 등록된 데이터를 수집하고 분류한다. IoMT 환경에서는 사용자의 데이터를 수집하여 사용자 질병 감염 여부를 평가하여 사용자에게 제공한다. 본 연구를 통해 개인의 질병 증상 정보를 제공하고, 질병 확산에 대한 능동적인 대응 방법을 제공할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.283-288
• /
• 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.

• 월간양계
• /
• 제42권10호
• /
• pp.134-137
• /
• 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
• /
• 제32권2호통권351호
• /
• pp.4-11
• /
• 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