• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.189-192
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• 2010

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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.10
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• pp.432-441
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• 2019

We systematically reviewed the studies administering the Illness Perception Questionnaire-Revised (IPQ-R) or the Brief Illness Perception Questionnaire (BIPQ) in South Korea. Following the PRISMA guidelines, a literature search of 4 electronic databases was conducted, yielding 10 relevant articles. All studies used a cross-sectional design and the majority of the studies (n = 7; 70%) used the total scores of the BIPQ. The factors related to participants' illness perceptions were coping strategies or health outcomes such as depression, quality of life, self-care, and social support; however, findings suggested that such factors varied across the studies. This review highlights the need for using each dimension of illness perception to examine which perceptions are most strongly related to outcomes, and need for considering an individual's illness perceptions when developing biobehavioral interventions.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.29 no.4
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• pp.1-7
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• 2020

Early detection and classification of crop diseases play significant role to help farmers to reduce disease spread and to increase agricultural productivity. Recently, many researchers have used deep learning techniques like convolutional neural network (CNN) classifier for crop disease inspection with dataset of crop leaf images (e.g., PlantVillage dataset). These researches present over 90% of classification accuracy for crop diseases, but they have ability to detect only the pre-trained diseases. This paper proposes an efficient disease inspection CNN model for new crops not used in the pre-trained model. First, we present a benchmark crop disease classifier (CDC) for the crops in PlantVillage dataset using VGG16. Then we build a modified crop disease classifier (mCDC) to inspect diseases for untrained crops. The performance evaluation results show that the proposed model outperforms the benchmark classifier.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.56 no.1
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• pp.143-147
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• 2024

• Monthly Duck's Village
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• s.12
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• pp.8-13
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• 1999

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.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.39 no.4 s.450
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• pp.100-103
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• 2007

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.93-96
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• 2011

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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37C no.12
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• pp.1263-1270
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• 2012

Livestock disease that decreases the farm productivity and income leads to not only financial loss but also national loss from the spread of contagious disease. The purpose of this paper is to propose a livestock disease forecasting system that can diagnose disease of livestock at an early stage based on the livestock activity and body temperature. The proposed livestock disease forecasting system collect data on livestock activity and body temperature using a acceleration sensor and thermal imaging camera and comparing the data with control according to disease. It is expected that, this system can be accurately identify and prevent spread of livestock disease beforehand to minimize damages caused by disease to improve the productivity and the rate of return of livestock farms.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.708-711
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• 2014

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.

• Journal of the korean veterinary medical association
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• v.36 no.6
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• pp.502-516
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• 2000

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.