• 미생물과산업
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• 제16권3호
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• pp.32-35
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• 1990

구강 미생물에 관한 연구의 추진력은 2개의 가장 빈번한 질병인 치아우식(우식 또는 충치)과 치주질병이 치아균태(치태)(dental bacterial plaque)와 연관이 있다는 발견에서 나오게 되었다. 이 질병들은 일상 음식물, 구강의 상주균, 그리고 숙주사이의 복잡한 상호작용 등으로 생긴다. 따라서 이 질병들의 발병과정을 연구하기 위해서 구강 생태학의 이해는 필수적이다.

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

• 월간양계
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• 제53권4호
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• pp.170-173
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• 2021

농림축산식품부가 2019년 약 70억원의 예산으로 전국 약 500여개 양계(산란계, 육계, 종계, 토종 닭)농가 및 오리(육용오리, 종오리)농가에 대해 <가금농가 질병관리지원사업>을 실시한 바 있다. 이와 관련해 본회(양계협회)는 강원대학교 성환우 교수팀에 의뢰해 연구용역(2019년도 가금농가 질병관리지원사업)을 실시하였으며, 성환우 교수팀은 농장현지조사서 및 컨설팅 효과분석, 질병검사 분석, 가금질병관리 방안 도출, 가금농장 질병관리지원사업평가, 자문단 평가(성실, 능력 등), 가금질병대책 마련 등에 대한 종합적 분석을 실시하여 결과를 발표하였다. 본고는 농가에 대한 지표를 제공함은 물론 주요 가금 질병에 대한 방역대책 수립에 기초자료로 활용키 위해 이번에 발표한 내용 중 주요 내용을 발췌·게재하였다.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제27권6호
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• pp.541-547
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• 1998

공기 중에 존재하는 미생물(바이오에어로졸, bio-aerosol)은 많은 질병 발생의 원인이다. 의학계에서는 바이오에어로졸과 공기 매개성 질병의 전파와의 연관성이 잘 알려져 있다. 특히 결핵, 수두, 홍역, 천연두의 발병은 공기를 통한 질병 전파의 중요성을 확인시켜 준다. 그러나 IAQ(indoor air qualify)의 영향은 최근에서야 조사되었다. 보건의료기관과 연구실험실에서는 세균과 진균의 감염이 HVAC 시스템을 통해서 종종 일어난다. 유사한 IAQ연구에서는 바이오에어로졸이 빌딩증후군과 같은 빌딩과 관련된 질병(building-related illness, BRI), 감염, 중독성 증상, 민감성 질병과 1차적으로 연결되어 있음을 발견되었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.18-23
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• 2009

지난 50여년간 국가유공자 및 제대군인의 보상은 전쟁 및 군복무중 발생한 상이처로 인해 장애를 입은 자를 중심으로 보상해 왔으며, 군 복무 중 발생한 질병의 보상에 대해서는 아직까지 심도 있게 논의된바 없다. 우선 한국의 군복무와 관련한 질병 보상과 관련한 본격적인 논의에 앞서 중요하게 고려되야 할 부분은 우리보다 100여년 이상 앞서 연구해 왔고 지금까지도 활발히 진행중인 미국의 질병 보상 제도와 질병 인정범위에 대해 분석해볼 필요성이 제기된다. 미국의 군복무와 관련한 질병에 관한 최초 보상의 역사는 1800년대로 군복무와 관련한 질병에 관한 대표적인 최초의 보상 질환은 PTSD(Post Traumatic Stress Disorder)의 초기 형태인 향수병(nostalgia)으로 이 질환이 군복무와 연관된 질환으로 인정받은 최초 질병이었다. 미국의 경우 미국의 군복무와 관련된 질환은 직접질환과 추정 질환으로 분류되는데 먼저 군복무 직접 질환의 경우 질병 보상이 되는 대표적 질환은 고혈압, 당뇨, 빈혈, 동맥경화증, 관절염, 심장염, 간질, 신장염, 정신병, 활동성 결핵, 위궤양 등 거의 모든 질환이 포함되어 있다. 특히, 정신병 흡연과 음주에 의한 질환 자살도 남에게 피해를 주지 않은 경우는 대부분 보상이 된다. 이상 살펴본 바와 같이 선진국에 비해 한국의 군복무와 관련한 질병보상 범위와 너무도 상이한데 국가유공자예우에 관한 법률 시행령 제 14조에 의거 1급부터 7급까지 등급판정을 부여하는데 이는 대부분 외상에 의한 절단, 관통상, 신체 기능상실자를 위주로 보상을 하고 있어 외상과의 합병증이 없는 질병에 대한 보상은 실질적으로 거의 인정을 받지 못하고 있는 실정이다. 끝으로 군복무와 관련한 질병 보상과 의료, 복지증진을 위한 종합적인 발전 방안을 몇가지 제언코자 한다. 첫째, 제대군인 질병연구센타 설립. 둘째, 정신질환, 외상후 스트레스장애군(PTSD), 진행성 질환 무상의료 지원 및 연금지급 셋째, 고엽제 2세환자의 역학조사가 필요하다.

• 월간양계
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• 제27권2호통권304호
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• pp.99-103
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• 1995

양계사업의 시설과 규모가 현대화되고 대형화됨에 따라 인식되지 않던 질병들이 간혹 나타나기도 한다. 또한 질병의 특성상 케이지 계사에서 거의 발생하지 않던 콕시듐증과 같은 질병들도 직립식 케이지 시설 하에서는 가끔 발생을 하는 경우가 있어 질병발생의 양상이 과거와는 조금 다른 차이를 보여주고 있다. 만일 $5{\~}10$만수가 같은 계사 내에서 사육되는 계군에서 전염성 질병이 발생하게 되면 그 결과는 치명적일 수 있기 때문에 질병 예방의 노력은 더욱 필요하다 할 수 있다. 양계업은 대단위 밀집사육의 형태이기 때문에 질병발생의 위험성은 다른 축종보다 높으며 질병 발생시에는 그 피해가 훨씬 크다. 그래서 질병 예방연구도 다른 축종보다 비교적 많이 되어 있는 편이며 대부분의 닭질병에 대한 예방백신이 개발되어 있는 것이 사실이기 때문에 사양가들이 조금만 더 관심을 갖고 질병방역을 한다면 효과적인 방역대책을 강구할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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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.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.62-68
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• 2022

수산 양식장 질병 감염의 확산을 사전에 차단을 위해서는 양식장의 수질 환경 및 생육 어류의 상태를 실시간 모니터링하면서 어류의 질병을 예측하는 시스템이 필요하다. 어류 질병 예측의 기존 연구는 이미지 처리 기법이 대부분이었으나 최근에는 딥러닝 기법을 통한 질병 예측방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 수산 양식장에서 발생할 수 있는 넙치의 질병을 딥러닝 기술로 예측하는 방법에 대한 연구결과를 소개하고자 한다. 이 방법은 양식장에서 수집된 카메라 영상에 데이터 증강과 전처리 포함하여 질병 인식률의 성능을 높인다. 이것을 통해 질병 어류를 조기 발견으로 양식 어업에서 어류 집단 폐사 등 어업 재해를 예방하고 지역 수산 양식장으로 어류의 질병 확산 피해를 줄여 매출액 감소 차단될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.466-468
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• 2001

의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암간 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.420-422
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• 2012

DNA 메틸화는 후성유전학의 한 유형으로 유전자 발현을 조절하여 질병을 비롯한 다양한 생물학적 프로세스에 영향을 준다고 알려져 있다. 따라서 DNA 메틸화 정도와 인간 질병과의 연관성에 관한 연구는 질병의 원인 및 기전을 밝히고 메틸화 프로세스 조절을 통한 질병 치료 방법 개발을 위한 기반이 될 수 있다. 유전자 발현 조절 및 질병 발생은 많은 인자들의 복합적인 상호작용에 영향을 받으므로, 여러 위치에서의 메틸화 정도들의 고차원 조합을 이용한 질병과의 연관 관계 분석이 필수적이다. 본 연구에서는 진화 연산과 가중치 학습에 기반하여 유방암 발생과 연관되어 있는 메틸화 위치의 고차 상호작용을 탐색할 수 있는 방법을 제안한다.