• 월간양계
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• 제39권5호통권451호
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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.

• 월간양계
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• 제39권1호통권447호
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.432-441
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• 2019

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.

• 월간양계
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• 제39권4호통권450호
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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.

• 산업융합연구
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• 제21권2호
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• pp.111-116
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• 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.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.1-7
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• 2020

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.

• 월간양계
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• 제44권3호
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.114-120
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• 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.

• 월간양계
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• 제56권1호
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• pp.143-147
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• 2024

• 보험의학회지
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• 제22권
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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.