• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.39 no.5 s.451
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• pp.124-127
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• 2007

수의과대학 조류질병학 실험실은 서울대학교를 시작으로 2000년 이후부터 전염병 실험실이 분리, 독립되면서 닭에 대한 질병연구가 활발해졌고 현재 국내 10여개의 대학은 조류질병학 실험실을 통해 닭 및 조류에서 흔히 나타날 수 있는 질병에 대한 원인체 규명 및 백신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이번 호에는 전북대학교 수의과대학 조류질병학을 담당하는 장형관 교수를 찾아 질병 연구는 물론 대농가 활동에 대해 들어보았다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.39 no.1 s.447
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• pp.146-149
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• 2007

국내 수의과 대학의 조류질병과는 조류에서 발생하는 질병연구를 목적으로 다양한 방법을 이용하여 질병의 원인체 혹은 병원체, 역학 등을 규명하고 효과적인 질병 방역대책에 대하여 연구를 하고 있다. 나아가 병원체의 여러 가지 성상에 중점을 두어 방역대책에 기초자료를 제공하며, 최근에는 분자생물학적 기법을 이용한 병원체의 특성을 규명함으로서 질병에 대해 좀더 근본적이고 다각적인 연구를 수행하고 있다. 본고는 새해를 맞이하여 국내에 있은 수의과대학을 찾아 릴레이 형식으로 가금질병 교수와의 인터뷰를 통해 가금질병에 입문하게 된 계기, 가금질병 이야기, 질병감정의뢰 절차 등의 이야기를 들어보고자 한다. 이달은 서울대학교 수의과대학교 김선중 교수를 찾아 인터뷰를 한 내 용을 정리하였다.

• 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.

• 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.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.21 no.2
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• pp.111-116
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• 2023

Recently, viral infectious diseases and new diseases are not limited to one region, but are spreading worldwide, causing serious economic and social damage. In addition, the development cycle of new diseases is shortening, and the rate of spread is accelerating. In order to prevent the spread of disease, passive forms of response after a disease outbreak, such as personal and regional quarantine and border closure, are prioritized. This type of response has many shortcomings as a fundamental response to preventing the spread of disease. Therefore, this study proposes a disease prevention monitoring system including new disease occurrence information. In this study, disease information and user information are collected through the establishment of the IoMT environment. Information collection using an agent collects and classifies data registered in the disease information server. In the IoMT environment, user data is collected, and whether the user is infected with a disease is evaluated and provided to the user. Through this study, individual disease symptom information can be provided and active countermeasures against the spread of disease can be provided.

• 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.44 no.3
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• pp.136-141
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• 2012

본고는 국내 육용종계 질병 실태를 조사하여 국내 육계산업의 전반적 발전기반을 기하는 차원에서 경북대학교 김기석 교수팀이 지난 '10년 11월부터 '11년 말까지 "국내 질병발생 동향 및 대응방안과 병아리 이력제 및 품질 보증제에 관한 연구"를 수행한 바 있다. 본고는 육용종계의 난계대 질병 위주로 조사한 자료를 바탕으로 요약된 내용을 발췌 게재 한 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.4
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• pp.114-120
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• 2009

In this study, we employed the idea that disease-related proteins tend to be work as an important factor for architecture of the disease network. We initially obtained 43 atopy-related proteins from the Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) and then constructed atopy-related protein interaction network. The protein network can be derived the map of the relationship between different disease proteins, denoted disease interaction network. We demonstrate that the associations between diseases are directly correlated to their underlying protein-protein interaction networks. From constructed the disease-protein bipartite network, we derived three diseasomal proteins, CCR5, CCL11, and IL/4R. Although we use the relatively small subnetwork, an atopy-related disease network, it is sufficient that the discovery of protein interaction networks assigned by diseases will provide insight into the underlying molecular mechanisms and biological processes in complex human disease system.

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

• The Journal of the Korean life insurance medical association
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• v.22
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• pp.55-98
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• 2003

본 연구는 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)의 이론적 기초를 제시하고 일본 선진보험사의 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)의 경험을 고찰하고 국내 보험사들의 질병사망율연관데이터의 현황분석을 통해 향후 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)의 결과를 얻기 위해 현재 보험사들이 전사적으로 준비하여야 할 것에 대해 제언을 하고자 한다. 사망률연구(mortality study)란 인구통계학적 개념을 기본으로 하여 역학적 연구방법의 하나인 코호트방법과 생존분석방법을 결합하여 인구집단(또는 피보험자 집단)을 대상으로 대량의 자료를 장기적으로 관찰하여 그 사망의 빈도와 분포를 기술하고 사망연관지수들을 알아내어 생명보험사업에 있어서 위험선택기술을 향상시키는 것이다. 초과사망을 및 사망비 산출의 실제를 생명표 방법론과 급성심근 경색증 환자의 생존 분석을 통해 알아본다. 생명표 방법론을 이용한 생존 분석방법이란 의학저널에서 발표된 논문을 사망률표로 변경하기 위한 필수적인 단계에 대한 것이다 관찰된 생존 곡선을 생명표 작성법의 한 방법인 비교 경험 사망률로 바꾸는데 초점을 두었다. 일본생명(日本生命)의 경우, 일본 협영생명(協塋生命)의 경우, 일본사망율조사(MA)위원회 생명보험사망을 연구고서등을 통해 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)를 살펴 보았다. 일본은 질병별사망율(疾病別死亡率)을 구하기 위해서 1950년대 이후부터 체계적으로 자료를 모으고 축적, 분석하여 지속성을 유지하였다. 또한 일본MA위원회의 경우처럼 보험의학의사, 계리, 통계, 전산부서로 구성된 전담위원회의 통일된 협조가 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)를 가능하게 하였다. 그리고 의학적인 관점에서 볼 때 일본보험의학계는 일본만의 독특한 질병분류로 분석하여 온 것이 특이하다. 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)에 대해서는 모두가 필요성을 인정하면서도 구체적인 대비책은 없는 것이 우리나라 보험업계의 실정이다. 이러한 현실의 직접적인 이유는 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)라는 것이 그 특성상 중장기적인 계획이며 많은 전문인력의 통합되고 집중된 노력이 요구되기 때문이다. 우리도 "생명보험사사망율연구위원회(Life Insurance Mortality Committee" (가칭)를 설치하고 장기적인 계획안을 먼저 만드는 것이 선행되어야 할 것이다. 지금부터 질병별사망율(疾病別死亡率) 데이터를 축적하고 매 5년 또는 매 10년마다 데이터를 분석한다면 질병별사망율(疾病別死亡率)에 대해 고유의 기술을 습득하는 것이 그리 먼 미래의 일만은 아닐 것이다.