• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.377-382
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• 2007

본 논문에서는 애견 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 애견 건강상태를 파악 할 수 있는 진단 시스템을 제안한다. 제안된 진단 시스템은 105가지 질병과 각 질병의 증상을 데이터베이스에 구축하여 입력된 증상을 통해서 애견의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 신경망의 자율 학습 방법인 ART2 알고리즘을 적용하여 질병을 클러스터링 하고 그 결과 값인 클러스터의 출력값과 연결강도를 데이터베이스에 저장한다. 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 제시하여 학습된 질병 정보와 비교하여 애견의 건강 상태를 진단한다. 애견의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 질병과 증상의 정보를 데이터베이스로 구축하고 질병과 증상 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 하였다. 제안된 진단 시스템을 구현하여 수의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 애견 질병의 보조 진단 시스템으로서의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Nutrition Society Conference
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• 1992.05a
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• pp.10-15
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• 1992

일반적으로 영양상태가 불량한 사람들은 저항력이 저하되어 질병에 잘 걸리고 사망율이 높으며 영양상태가 양호한 사람은 병균에 대한 저항력이 강하다는 것은 오래전 부터 알려져 온 사실이다. 그러므로 영양상태는 면역체계에 영향을 미치리라고 생각하게 되었고, 이를 뒷받침 할만한 많은 임상적, 역학적 연구들이 있다. 영양-면역-감염의 상호관계는 매우 복잡하고 여기에 관계되는 변인들은 아주 다양하다. 영양불량인 사람들은 대체로 가난하고 무지하며 위생시설도 나쁜 지역에 살고 있는 사람들이며, 이들에게 질병에 대한 감염은 항상 수반되는 문제이다. 즉, 영양불량, 면역능력 저하, 감염은 서로 영향 받으며 가난과 무지는 이러한 상태의 기본적인 원인이 된다고 하겠다. 영양불량인 사람들은 질병에 걸리기 쉽고, 또한 질병에 걸리면 영양상태를 더욱 악화시키는 악순환이 계속된다. 이제까지의 영양과 면역과의 연구에서는 단백질-열량 부족이 주로 연구되어 왔으나 그외의 특정한 영양소의 과부족이 면역능력에 미치는 영향도 연구되고 있다. 이러한 영양소로는 Fe, Zn, Cu Se 등을 포함한 무기질과, 비타민 A, C, E, 와 B 비타민들이 연구되고 있고, 또한 특정한 아미노산이나 지방산등도 관심을 모으고 있다. 여기에서는 단백질-열량 부족이 (PEM) 면역기능에 미치는 영향을 검토해봄으로써 영양과 면역과의 관계를 규명하기 위한 연구의 범위를 살펴보고자 한다. 또한 만성퇴행성 질병의 원인으로 생각되는 영양과잉과 면역과의 관계도 검토 하고자 한다.

• 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.

• 전기의세계
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• v.53 no.9
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• pp.24-29
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• 2004

건강관리(Healthcare)는 “의료진을 통한 질병의 예방 또는 치료 및 정신적 육체적 건강상태의 관리”로 정의되어 있다. 즉 건강의 관리는 질병(illness)을 극복하기 위하여 적절하게 조치하는 부분과 건강상태(Wellness)를 유지하기 위하여 적합한 방법을 사용하는 두 부분으로 나뉘어 질 수 있다. 그 동안 건강관리가 주로 질병을 극복하는 부분에 비중을 두어 발전되었으나, 경제적 수준의 향상과 건강에 대한 욕구의 증대에 따라 점차 건강 상태의 적절한 관리와 유지에 대한 비중의 증대로 나타나고 있다.(중략)

• 한우마당
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• v.1 no.5 s.5
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• pp.14-28
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• 2000

한우의 주요질병, 예방 및 위생관리를 효율적으로 기하기 위해서는 건강한 소와 질병에 감염된 소의 차이를 알고, 한우에서 주로 많이 발생하는 질병의 관찰 방법과 주요 질병의 원인, 종류 및 예방대책을 통해 질병예방에 필요한 위생관리 및 방역계획을 수립 하여야 한다. 질병이란 소가 내적, 외적환경의 영향에 대해 더 이상 평형을 유지할 수 없는 상태를 말한다.

• 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.

• 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.

• 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.

• 간의등불
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• s.34
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• pp.8-8
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• 2006

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.5
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• pp.1009-1015
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• 2017

Recently, the wide spread of IoT (Internet of Things) based technology enables the accumulation of big biometric data on livestock. The availability of big data allows the application of diverse machine learning based algorithm in the field of agriculture, which significantly enhances the productivity of farms. In this paper, we propose an abnormal livestock detection algorithm based on deep learning, which is the one of the most prominent machine learning algorithm. In our proposed scheme, the livestock are divided into two clusters which are normal and abnormal (disease) whose biometric data has different characteristics. Then a deep neural network is used to classify these two clusters based on the biometric data. By using our proposed scheme, the normal and abnormal livestock can be identified based on big biometric data, even though the detailed stochastic characteristics of biometric data are unknown, which is beneficial to prevent epidemic such as mouth-and-foot disease.