• KOREAN POULTRY JOURNAL
• /
• v.39 no.2 s.448
• /
• pp.102-106
• /
• 2007

우리 양계농가들은 전국에 있는 수의과대학과 어떠한 관계를 유지하고 있을까? 과연 얼마나 많은 농가들이 대학기관과 연계해서 모니터링을 하면서 질병을 사전에 차단하는 노력을 하고 있을까? 본고에서는 릴레이 탐방 두 번째로 건국대학교 수의과대학에서 조류질병을 담당하고 있는 송창선 교수와의 인터뷰를 통해 건국대학교 수의과대학에서는 조류질병에 대하여 어떠한 연구를 해나가고 있는지, 농가들이 어떠한 도움을 받을 수 있는지에 대해 알아보았다.

• 건강소식
• /
• v.19 no.1 s.194
• /
• pp.72-73
• /
• 1995

현대 질병의 구조가 비전염성 만성퇴행성 질환 중심으로 바뀜에 따라, 건강관리의 방법도 질병예방 중심으로 바뀌어야 한다고 한다. 또한 질병 예방을 위해서는 건강생활실천이 우선되어져야 한다는데, 그 이유를 현대 질병 구조의 변화와 그에 다른 여러 가지 상황 변화를 살펴보면서 알아보기 위해 본 논단을 마련했다. 이 원고는 한국보건사회연구원의 변종화 연구위원이 지난해 보건교육 담당자 교육에서 발판한 ‘국민건강증진 시범보건소 운영 모형’중 일부를 발췌한 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.01a
• /
• pp.119-120
• /
• 2021

본 연구의 목적은 Big Data를 활용하여 우리나라 빈곤, 실업, 질병의 우울증과의 인과관계를 규명하고자 한다. 이를 위해 Google 트랜드의 지난 5년간(2015.12. 27~2020.12.20.)의 빈곤-실업-질병-우울증 등의 주제어 중심의 분석을 시도하였다. 분석결과, 빈곤(B=.295, p<.001)과 실업(B=.404, p<.001)은 질병에 유의미한 영향을 미치며, 빈곤(B=.150, p<.01)과 질병(B=.186, p<.01) 및 실업(B=.466, p<.001)은 우울증에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.29 no.5
• /
• pp.86-95
• /
• 2014

환자의 입 냄새로 질병을 구분했다는 기록은 고대 동서양의 역사에서 많이 찾아볼 수 있다. 최근 훈련된 개가 냄새로 암환자와 정상인을 구분했다는 뉴스가 보도 되었다. 호흡가스의 분석을 이용한 질병 검진은 병원에서 진행되고 있는 기존의 고가의 장비나 혈액 채취를 이용한 방법과 비교할 때 검진자와 피검진자가 손쉽게 저가로 진행될 수 있다는 장점이 있다. 최근 인체 호흡가스 분석법에 대한 연구개발이 미국과 유럽 국가를 중심으로 활발하게 진행되고 있다. 현재는 폐암, 폐결핵, 천식 등 주로 호흡기 관련 질병에 대한 분석법이 주를 이루고 있지만, 질병과 호흡가스 성분의 연관성이 밝혀짐에 따라 호흡가스 분석에 근거한 질병 진단은 미래의 다양한 질병 진단법으로 등장할 것으로 예상된다. 본고는 최근 호흡가스 분석법으로 응용되고 있는 질량 분석법과 가스 센서 어레이 기술의 현황 및 이들의 질병 진단 응용에 대해 전망하였다.

• Journal of the korean veterinary medical association
• /
• v.45 no.8
• /
• pp.710-719
• /
• 2009

본 회지에 '수생양서류의 사육관리와 질병'과 '수생동물의 외과적 치료 기법'을 연재한 데 이어, 이번에는 야생 또는 수족관에서 사육되고 있는 수생포유류의 해부 및 생리를 통해 동물 종류별로 구조와 특징을 알아보고, 진단과 치료를 위한 보정과 마취, 각 병원체별 질병의 종류, 그리고 질병의 예방과 치료대책 등을 2회에 걸쳐 연재함으로서, 수생동물 질병에 관심이 있는 일부 전문가는 물론이고, 가끔 수생포유류 환축을 접할 수 있는 지역 동물병원의 수의사 및 대학에서 연구하는 수의사 및 학생에게 이 글이 조금이나마 도움이 되고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
• /
• 2000.05a
• /
• pp.440-441
• /
• 2000

1990년대에 들면서, 온수 양어장에서 버나바이러스(Birnavirus)성 아가미 질병인 2차새변 벽주세포 괴사증(일명: 아가미 점상출혈증)과는 그 증상에서 차이를 보이는 아가미 질병이 발생되었다. 새변의 울혈과 괴사 병변을 주로 나타내는 본 질병은 경우에 따라 가슴지느러미와 아가미 근접복부에 출혈상을 나타내기도 한다. 병어의 병리조직학적 관찰, 분리 바이러스의 생화학적 또는 전자현미경 관찰 및 감염실험을 통해 아가미 질병의 원인 바이러스로도 H. anguillae가 인정되었으므로 이에 그 연구내용을 보고한다. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.690-692
• /
• 2022

기존의 질병 관련 연구들은 대부분 유의미하게 변화되는 유전자들을 찾아내고(Differentially Expressed Genes, DEGs), 이들이 연관된 생물학적 패스웨이(biological pathway)를 찾아내는 방향으로 이루어졌다. 더불어 miRNA(microRNA)가 많은 mRNA 의 발현을 조절하며, 실제 면역, 대사 및 세포 사멸을 포함한 여러 필수 생리학적 및 질병에 매우 중요한 역할을 한다고 밝혀지며, 바이오 마커로써의 miRNA 를 찾아내고자 하는 연구가 활발히 진행되기 시작하였다. 하지만 mRNA 나 miRNA 의 독립적인 연구만으로는 명확한 질병과의 연관성이나 기능을 이해하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 질병 상태에서 유의미하게 변화되는 miRNA 와 이러한 miRNA 에 의해 조절되는 mRNA 를 함께 고려하여 분석함으로써, 실제 질병의 발병 원인이 되는 생물학적 패스웨이나 메커니즘을 밝히고자 하였다. 또한, miRNA 와 mRNA 의 연관성을 찾기 위해, PPI(protein-protein interaction) 네트워크에 기반을 둔 RWR(Random Walk with Restart Algorithm)를 적용하여, 직접적 연관성뿐 아니라, 유전자 간의 숨겨진 간접적인 패스웨이를 고려하여 분석하기 위한 웹 기반 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 mRNA-miRNA 를 함께 고려한 통합 분석을 통해 숨겨진 질병의 메커니즘을 이해하고 치료 방법을 찾아내는 데 크게 공헌할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.1066-1068
• /
• 2017

본 연구는 사회적으로 문제가 되는 질병들을 사전에 예방하기 위한 연구로 키넥트라는 장비를 이용하여 사람의 골격을 촬영하여 뼈대의 휘어짐을 분석하여 뼈대의 휘어짐 상태를 사용자에게 알려준다. 또한 그에 따라 유발될 수 있는 질병들을 예측하여 알려주고 사용자가 질병을 예방할 수 있도록 도와주는 시스템에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 질병 예방으로 건강관리, 생활 습관 개선, 의료비용절감 등에 활용이 가능할 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.21 no.12
• /
• pp.322-330
• /
• 2021

In modern aquaculture, mass mortality is a very important issue that determines the success of aquaculture business. If a fish disease is not detected at an early stage in the farm, the disease spreads quickly because the farm is a closed environment. Therefore, early detection of diseases is crucial to prevent mass mortality of fish raised in farms. Recently deep learning-based automatic identification of fish diseases has been widely used, but there are many difficulties in identifying objects due to insufficient images of fish diseases. Therefore, this paper suggests a method to generate a large number of fish disease images by synthesizing normal images and disease images using SinGAN deep learning model in order to to solve the lack of fish disease images. We generate images from the three most frequently occurring Paralichthys Olivaceus diseases such as Scuticociliatida, Vibriosis, and Lymphocytosis and compare them with the original image. In this study, a total of 330 sheets of scutica disease, 110 sheets of vibrioemia, and 110 sheets of limphosis were made by synthesizing 10 disease patterns with 11 normal halibut images, and 1,320 images were produced by quadrupling the images.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
• /
• v.55 no.1
• /
• pp.152-155
• /
• 2023