• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.817-819
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• 2003

현재 바이오인포매틱스(Bioinformatics) 분야에서 가장 중요한 부분 중의 하나는 유전자 및 단백질의 구조와 기능을 정확하게 예측하는 것이다. 이는 질병 치료 및 신약개발에 유용하여 이로부터 나온 결과로부터 경제적 산업적 효과를 기대할 수 있다. 이 논문에서는 기계학습(Machine Learning)의 한 분야인 SVM(Support Vector Machine)과 HMM(Hidden Markov Model)를 결합하여 단백질의 막횡단(Transmembrane) $\alpha$-Helix 단백질 지역을 예측하는 새로운 알고리즘을 개발, 구현 및 실험하였다. 그 결과 이 두 가지 알고리즘이 결합된 방식을 사용함으로써 성능을 향상 시킬 수 있음을 증명했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.85-87
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• 2006

압타머칩은 (주)제노프라에서 개발한 새로운 개념의 바이오칩으로서, 압타머(aptamer)를 이용하여 혈액중의 특정 단백질군의 상대적인 양의 변화를 측정할 수 있으며, 질병 진단에 바로 응용할 수 있는 도구이다. 본 논문에서는 압타머칩 데이터 분석을 통해 심혈관 질환 환자의 질병 진행 단계를 예측할 수 있음을 보인다. 정상, 안정/불안정성 협심증, 심근경색의 네 단계로 표지된 환자의 혈액 샘플로부터 제작한 (주)제노프라의 3K 압타머칩 데이터를, 일반 DNA 마이크로어레이 분석과 동일한 과정을 거쳐 분류한 결과, 각 단계별 환자샘플이 확연히 구분되는 것을 확인하였다. 분산분석 결과 P-Value를 이용하여 자질 선택을 수행하고, 분류 알고리즘으로는 신경망, 결정트리, SVM, 베이지안망을 적용한 결과. 각 알고리즘별로 50대 남성환자 31개의 샘플에 대하여 $77{\sim}100%$의 정확도로 심혈관 질환의 단계를 구분해내었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1113-1116
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• 2013

유전체에 대한 관심이 크게 증가하면서, 이에 따른 다양한 연구가 이루어졌다. 그 결과 유전체와 관련된 다양한 종류의 데이터가 얻어졌으며, 그것을 해석하고 다른 데이터와 통합하는 것이 중요한 연구과제 중 하나가 되었다. 본 논문은 유전자 상호작용(genetic interaction) 데이터, 유전자 발현 데이터, 문헌으로부터 텍스트마이닝 기술을 통해 얻은 이종(heterogeneous) 데이터를 통합하여 암과 관련이 있는 유전자를 찾는 실험을 수행하였다. 또한, 단순히 질병(disease)-정상(normal)의 대조가 아니라 암의 단계(stage)를 고려한 실험을 수행하였다. 데이터를 통합하지 않거나 암의 단계를 고려하지 않았을 경우에 비하여 제안하는 방법이 더 높은 유전자 예측 성능을 나타냈다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.5 no.4
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• pp.413-420
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• 2019

The purpose of the present study is to develop a model for predicting hypercholesterolemia using an integrated set of body fat mass variables based on machine learning techniques, beyond the study of the association between body fat mass and hypercholesterolemia. For this study, a total of six models were created using two variable subset selection methods and machine learning algorithms based on the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) data. Among the various body fat mass variables, we found that trunk fat mass was the best variable for predicting hypercholesterolemia. Furthermore, we obtained the area under the receiver operating characteristic curve value of 0.739 and the Matthews correlation coefficient value of 0.36 in the model using the correlation-based feature subset selection and naive Bayes algorithm. Our findings are expected to be used as important information in the field of disease prediction in large-scale screening and public health research.

• 건강소식
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• v.11 no.8 s.105
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• pp.33-33
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• 1987

뇨검사는 검체의 채취가 쉽고 비교적 간단한 검사 방법으로, 많은 정보를 얻을 수 있으며, 국소적ㆍ전신적 질환의 조기발견 및 예측으로 만성화된 질병으로의 이환을 막을 수 있는 방법이다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2014.10a
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• pp.808-810
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• 2014

• The Korea Swine Journal
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• v.21 no.7 s.239
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• pp.151-155
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• 1999

올 여름은 어느 때보다 무더울 것이라 예측하고 있다. 해마다 여름을 어떻게 극복했는가가 그 농장의 1년간의 성적이 보장된다. 그 만큼 여름을 대비한 사양관리가 중요하므로 시설 및 물의 점검을 철저히 해야 한다. 여름철의 계절적 요인으로 인하여 발생하기 쉬운 문제들에 대하여 알아보고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.5
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• pp.21-28
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• 2022

All health problems that occur in the circulatory system are refer to cardiovascular illness, such as heart and vascular diseases. Deaths from cardiovascular disorders are recorded one third of in total deaths in 2019 worldwide, and the number of deaths continues to rise. Therefore, if it is possible to predict diseases that has high mortality rate with patient's data and AI system, they would enable them to be detected and be treated in advance. In this study, models are produced to predict heart disease, which is one of the cardiovascular diseases, and compare the performance of models with Accuracy, Precision, and Recall, with description of the way of improving the performance of the Decision Tree(Decision Tree, KNN (K-Nearest Neighbor), SVM (Support Vector Machine), and DNN (Deep Neural Network) are used in this study.). Experiments were conducted using scikit-learn, Keras, and TensorFlow libraries using Python as Jupyter Notebook in macOS Big Sur. As a result of comparing the performance of the models, the Decision Tree demonstrates the highest performance, thus, it is recommended to use the Decision Tree in this study.

• Industry Promotion Research
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• v.7 no.3
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• pp.103-113
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• 2022

In this study, in the Nativity birth chart of Classic Astrology, the study was conducted under the premise that 'If the natives are born with different structures to govern their diseases, diseases may appear differently in the lives of natives.' did. In the birth chart, an individual's innate health was analyzed through the strengths and weaknesses of sign, planets, and aspects. In the case of managing congenital diseases, we studied the aspect relationship between the native's ASC constellation and the fixed star and planet in the Nativity Birth Chart. In the case of controlling acquired diseases, it was judged by examining the constellations, rulers, and planets of the 6^th house that control diseases in the Nativity birth chart. In the case of acquired diseases, natives may be exposed to various accidents and diseases throughout their lives. So, we looked at the relationship between diseases through the energy and weakness of the planet coming through Pirdaria, the aspect relationship with the planet, and fixed star. As a result of the study, a native's health status is given differently depending on the strength and weakness of the innate sign and planet in the Nativity Birth Chart. And it has been proven that the health of the native is determined by the state of the 6^th House, who rules over disease, and the disease and accidents that come from Direction are determined by the relationship between the planet and the aspect coming from Pirdaria.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.401-404
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• 2008

In livestock, diagnosis of disease is found on body temperature variation like a human. In case of cattle, body temperature variation can estimate disease that milk fever, toxication, diarrhea, dyspepsia, chronic enteritis, influenza, pneumonia, anthrax. So we are suggested the temperature measurement system for livestock. This system will be useful to a stock farmer and alternative that a worker.