• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.24 no.12 s.278
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• pp.131-133
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• 1992

전염성 F낭병 즉, 감보로병은 닭의 면역기관의 하나인 F낭을 위축시켜 면역결핍 증상을 일으키는 질병이다. 면역체계에 이상이 생기므로 한가지의 질병만이 발생치 않고 여러 가지의 질병들이 한계군에서도 나타나게 된다. 이러한 질병에 대해 미국에서 발생한 몇 케이스를 살펴 보기로 하자.

• 월간 기계설비
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• s.167
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• pp.66-67
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• 2004

무덥고 습기가 많은 여름에는 식중독, 유행성 눈병, 냉방병 등 각종 질병에 걸리기 쉽다. 또 더위를 피해 에어컨을 너무 오래 틀어 놓았거나 해수욕장에서 햇볕에 너무 노출되어 탈이 날 수도 있다. 그러면 여름철 단골 질병의 증상과 예방법 등을 알아보기로 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.386-393
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• 2008

시간이 부족한 현대인과 보살핌이 부족한 고령화 인구의 증가로 인해 비교적 가벼운 질병을 방치해 더 큰 고통을 겪는 경우가 발생하여 직접 병원에 가지 않고 자신의 건강 상태를 파악할 수 있는 시스템의 개발이 필요하게 되었다. 하지만 질병의 특성상, 증상의 차이와 구분에 의해 같은 질병이라도 다른 치료와 예방이 필요하고 다른 질병으로 세부 도출될 가능성이 있다. 따라서 증상의 차이를 고려하지 않고 단순한 증상의 선택만으로 도출된 결과는 상황을 더욱 악화시킬 가능성이 있다. 본 논문에서는 ART2 알고리즘을 이용하여 질병을 도출하고 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 소속 함수로 표현하고 퍼지 추론 방법을 적용하여 더욱더 정확한 질병 상세를 도출 할 수 있는 개선된 자가진단 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 전문의에게 분석을 의뢰한 결과, 본 논문에서 제안된 자가진단 시스템 방법이 이전의 방법보다, 지능형 자가 보조 진단 시스템으로서 사용자에게 더욱 효과적인 도움을 줄 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• Korean Journal of Veterinary Pathology
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• v.6 no.2
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• pp.91-99
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• 2002

뉴켓슬병은 전염성이 매우 빠르고 폐사율도 높은 바이러스성 질병으로 닭, 비둘기, 꿩, 메추리 등 거의 모든 조류에서 발생되며 호흡기 증상, 소화기 증상 및 신경증상이 나타난다. 이 질병은 국제수역사무국(OIE)에서 지정하는 리스트 A 질병이며 국내에서는 제l종 가축전염병으로 분류되고 있다. 이 질병은 1926년 인도네시아 자바섬과 같은 해 영국 뉴켓슬지방에서 처음으로 확인된 것을 계기로 질병발생 지방명을 따서 뉴켓슬명이라 불리게 되었다. 국내에서의 뉴켓슬병 발생은 일본인 오찌(Ochi)와 하시모토(Hashimoto)에 의해 처음으로 확인된 바 있으며 이들의 보고에 의하면 1924년에 이미 이 질병 발생이 국내에 있었던 것으로 알려져 있다. 80여 년이 지난 오늘날에도 뉴켓슬병은 국내에서 계속 발생되고 있으며 돼지콜레라 및 구제역과 함께 OIE 리스트 A 질병 3종 중 하나라는 오명을 갖고 있다. (중략)

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.7
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• pp.1-8
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• 2009

In this paper, we propose a home medical system that integrates a self-diagnosing disease classification system and a tele-consulting system by communication technology. The proposed disease classification system supports to self-diagnose the health condition based on oriental medical science using fuzzy neural network algorithm. The prepared database includes 72 different diseases and their associated symptoms based on a famous medical science book "Dong-eui-bo-gam". The proposed system extracts three most prospective diseases from user's symptoms by analyzing disease database with fuzzy neural network technology. Technically, user's symptoms are used as an input vector and the clustering algorithm based upon a fuzzy neural network is performed. The degree of fuzzy membership is computed for each probable cluster and the system infers the three most prospective diseases with their degree of membership. Such information should be sent to medical doctors via our tele-consulting system module. Finally a user can take an appropriate consultation via video images by a medical doctor. Oriental medical doctors verified the accuracy of disease diagnosing ability and the efficacy of overall system's plausibility in the real world.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.55-58
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• 2021

PFCM-R 알고리즘을 적용한 기존의 반려견 진단 방법에서는 클러스터링에서 사용되는 파라미터 값을 경험적으로 설정하고 견주가 입력하는 증상들 사이에서 관련성이 낮은 증상이 필터링 되지 않아서 질병의 도출 성능을 저하시키는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 노드 활성 함수를 적용하여 증상간의 관련성이 적은 증상 데이터를 제거하여 학습 데이터를 구성한 후, 연상 메모리 알고리즘에 적용하여 반려견의 질병에 대한 진단 성능을 개선시키는 하이브리드 기반 다층 학습 구조를 제안하여 반려견 진단에 적용한다. 기존의 PFCM-R 알고리즘 진단 방법과 제안된 하이브리드 다층 구조 진단 방법을 비교분석한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 입력된 증상들에 대해서 기존의 방법보다 관련성이 있는 질병 도출 성능이 23.7%가 개선되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.93-96
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• 2011

본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 통계청에서 제공하는 한국 표준 질병 사인 분류표(K.C.D)를 기초로 질병을 분류한 후, 질병을 도출하고 애매한 증상의 차이의 정도를 퍼지 추론기법을 사용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 한방 질병 분류 시스템을 제시한다. 기존의 FCM 알고리즘은 입력 벡터들과 각 군집 중심과의 거리를 이용하여 측정된 유사도에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 하지만 측정된 패턴과 군집 공간상의 패턴들의 분포에 따라 바람직하지 못한 군집화 결과를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 군집들의 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 기존의 FCM 알고리즘으로 군집화 한 결과를 재 군집화 하여 군집화의 정확성을 개선시킨 후, 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법을 적용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병을 분류한 후, 퍼지 제어 기법으로 질병을 추출함으로써 기존의 한방 자가진단 시스템 보다 정확하게 질병을 도출한 것을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.407-414
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• 2002

Being recently increased interests of our healthcare, a host of symptoms-diagnostic sites has been introduced on the World Wide Web. But conventional healthcare sites provide users with only a very restricted functions. In this paper, we propose the use of Artificial Neural Networks (ANNs) as a flexible symptoms-diagnostic tool that enables learning effects of ANNs (not expert's knowledge) to be incorporated into the diagnostic process. We develop a novel algorithm for predicting patient\`s disease that satisfy user (or expert)-specified symptoms on WWW. Our algorithm provides two important benefits : 1) enables users (patients) to be taken early diagnostic, and 2) enables experts to perform confidently diagnostic by referencing the predicted diseases-list with its respective possibility.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.187-192
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• 2008

최근 자신의 건강에 대한 관심이 고조되고 있는 반면, 현재 대부분 On-line에서 제공되는 진단 서비스 시스템은 질병 명을 이용하여 질병에 대한 처방이나 민간요법 등을 제시하고 있다. 이에 질병에 대해 전문지식이 부족한 일반인들이 이용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 On-line에서 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 사용자가 제시한 증상을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 도출된 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 동의보감에서 제시한 민간요법을 결과로 출력한다. 질병 데이터베이스는 서울대학교에서 교육용으로 출판한 가정의학(家庭醫學)을 기초로 동의보감과 한방의학백과서적을 통해 한의학 전문의의 검증을 거쳐 생성하였다. 그리고 본 시스템은 전문의의 상담시스템을 지원한다. 전문의의 상담시스템을 이용하여 자택 및 직장에서 편리하게 전문의의 진료와 소견을 받을 수 있도록 하였다. 전문의 상담 시스템은 전문의가 서버에 접속한 상태에서 사용자의 진로 신청으로 연결되며, 텍스트 데이터 및 기존의 진료기록이 있다면 이를 기반으로 전문의의 진단을 유도하도록 한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과 기존의 질병 진단 시스템 보다 일반성이 개선된 것을 확인하였다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.40 no.12
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• pp.138-141
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• 2008

매년 호흡기 질병의 발생상황은 기후와 밀접하게 연관되어 있다. 이것은 계사 외부온도가 떨어지면서 계사 내의 절대 환기량이 적어짐으로 인해 생기는 공기의 질저하가 질병이 발생하는데 있어 매우 깊은 관계가 있음을 의미한다. 계군에 대한 모니터링을 연중 실시하다 보면 계군에 발생하는 ND나 LPAI와 같은 호흡기 질병의 발생경향을 읽을 수 있다. 2008년 여름은 어느 해보다 길었고 가을 날씨는 최근 몇 년간의 상황과는 매우 다르게 높은 온도를 오랫동안 기록하였다. 온도가 비교적 높은 최근 몇 개월간의 기후 덕에 질병 발생의 정도가 경미하게 나타났다. 계사의 온도가 높게 유지되면서 환기량이 많아 뚜렷한 임상증상(호흡기 증상, 산란율저하)이 없이 내과하는 형태로 질병이 진행되고 전국적으로 ND나 LPAI 등의 발생이 없는 것처럼 보일 수밖에 없었던 것이다. 호흡기 질병의 발생은 외 기온도와 계사 내의 환기량과 밀접하게 연관되어 있다. 결론적으로 매년 발생하는 호흡기성 질병의 대부분은 환기량 부족에 따른 공기질의 저하가 가장 큰 원인 중의 하나라고 해도 과언이 아니다. 올 가을까지의 기후가 질병이 잘 발생하지 않는 상황을 낳았다 하더라도 이제 12월에 접어들면서부터는 계사온도가 당연히 낮아질 수밖에 없고 그로 인한 환기량의 저하에서 오는 호흡기 질병의 발생은 필연적이라 할 수 있다. 따라서 농장에서 체계적인 환기관리를 실시하면 계군에서 발생하는 호흡기 질병을 억제하거나 피해를 현저하게 줄일 수 있다. 이달의 질병관리 포인트로 세심한 환기관리를 제시하고 몇 가지 경험적 사항을 기술하고자 한다.