넙치 양식은 우리나라 양식 산업의 절반 이상 차지할 정도로 큰 비중을 차지한다. 그러나 연중 총사육량의 25~30% 정도가 질병으로 인한 집단 폐사가 발생하여 양식장의 경제성에 매우 나쁜 영향을 준다. 넙치 양식장의 경제성 성장을 위해서는 넙치 질병 증상 진단을 자동화하여 빠르고 정확하게 질병 진단을 하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 독창적인 학습 데이터 수집 방법과 학습 정제 알고리즘 및 학습 데이터 분리 기법을 사용하여 학습 데이터를 구축하고 4가지 객체 탐지 딥러닝 모델(YOLOv8, Swin, Vitdet, MvitV2)의 넙치 질병증상 감지 성능을 비교한다. 실험 결과 YOLOv8 모델이 평균 인식률(mAP)과 예상 도착 시간(ETA) 관점에서 우수하다는 결론을 얻었다. 본 연구에서 제안하는 AI 모델의 성능이 검증되면 넙치 양식장에서는 실시간으로 넙치 질병을 진단할 수 있고, 진단 결과에 따른 신속한 예방 조치로 양식장의 생산성은 크게 향상될 것이라 기대된다.
환자의 흉부에서 들리는 심음은 아날로그청진기를 이용하여 들을 수 있었다. 그러나 심음은 듣는 의사에 따라 다르게 진단한다. 그러므로 오랜 경험과 노하우를 가진 의사들만이 주관적인 판단으로 환자의 이상 유 무를 판단할 수 있다. 본 논문에서는 심음의 심박수를 분석하여 환자의 상태를 진단 할 수 있는 무선디지털 청진 진단시스템에 대해 자세하게 서술한다. 그리고, 이 시스템을 통해 진단되는 심음에 대한 레벨교차율(LCR)과 질병의 관계를 보여준다. 또한, 심박수와 질병에 대해 새로운 개념의 진단시스템 환경을 제시하고 심박수의 레벨교차율은 질병에 따라 중요한 차이를 보여준다.
2008년 고병원성 조류인플루엔자의 발생으로 인해 양축 농가, 방역기관 관계자를 포함한 많은 국민들이 큰 시련을 겪었다. 다행히 이 질병이 초기에 근절되어 우리나라는 고병원성 조류인플루엔자 청정국임을 선포하게 되었다. 이 질병의 조기 근절에는 신속 정확한 진단이 기반이 되어 적절한 방역 대책이 수행되었기 때문으로 생각한다. 본고에서는 금년 고병원성 조류인플루엔자 발생과 관련되어 국립수의과학검역원 질병진단센터에서 수행한 의사환축 신고건, 병성감정 의뢰건, 역학조사 관련 시료 등에 대한 정밀검사 결과를 보고하고자 한다.
바이오마커는 체내의 상태 및 변화를 파악할 수 있는 지표이다. 이는 암을 비롯한 다양한 질병에 대하여 진단하는데 활용도가 높은 것으로 알려져 있으나, 새로운 바이오마커를 찾아내기 위한 임상 실험은 많은 시간과 비용을 소비되며, 모든 바이오마커가 실제 질병을 진단하는데 유용하게 사용되는 것은 아니다. 따라서 본 연구에서는 자연어처리 기술을 활용해 바이오마커를 발굴할 때 요구되는 많은 시간과 비용을 줄이고자 한다. 이 때 다양한 의미를 가진 어휘들이 해당 질병과 연관성이 높은 것으로 나타나며, 이들을 분류하는 것은 매우 어렵다. 따라서 우리는 Word2Vec과 가우시안 혼합 모델을 사용하여 바이오마커를 분류하고자 한다. 실험 결과, 대다수의 바이오마커 어휘들이 하나의 군집에 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
이천년 12월부터 2001년 6월까지 6개월에 걸쳐 유럽의 북부에 위치하고 있는 덴마크왕국(The Kingdom of Denmark)을 방문하였다. 방문의 주요 목적은 덴마크의 식육검사 업무 특히 도축장에서의 해체검사업무에 대해 전반적으로 배우고자 하는 것이었으며 아울러 동물 질병진단 업무 및 국가 질병 진단시스템도 파악하고자 하였다. 여기에서는 세부적인 수행 업무는 생략하고 덴마크의 수의 및 위생분야에 관계하는 주요 국가기관에 대해 소개하고자 한다. 주요기관으로는 농수식품부 산하기관인 '덴마크수의식품청', 수의식품청의 직속기관으로서 지방방역$\cdot$검사기관인 '수의식품청지청', 그리고 수의식품청의 산하기관인 '덴마크수의연구소'등이다. 이 글의 말미에는 덴마크 방문 중 보고 느꼈던 것 중 기억에 남는 몇 가지를 소개하고자 한다.
최근 IT 기술을 활용하여 농작물의 병충해 조기 진단에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 카메라 센서를 통해 받아온 작물의 잎사귀 이미지를 분석하여 병충해를 조기에 감지할 수 있는 이미지 프로세싱 기법에 대해 논한다. 본 논문은 개선된 K 평균 클러스터링 방법을 활용하여 잎사귀 질병 감염 여부를 진단하는 알고리즘을 제안한다. 잎사귀 감염 분류 실험을 통해, 제안한 알고리즘이 정성적인 평가에서 더 좋은 성능을 나타낸 것으로 분석되었다.
컴퓨팅 및 네트워크 기술이 발전함에 따라 그리드 응용의 복잡도 및 컴퓨팅 요구사항이 커지게 되었으며, 이로 인해 그리드 워크플로우 관리 기술의 중요성이 더욱 부각되었다. 이러한 복잡한 그리드 응용을 위해 다양한 그리드 워크플로우 관리 시스템이 개발되었으나 사용자의 요구사항에 대한 고려, 안정성 그리고 사용자와의 상호작용 등의 기능이 부족하였으며 특히 자원관리 기능에 대한 지원이 부족하였다. 본 논문에서는 기존의 응용 친화적인 워크플로우 관리 시스템과 그리드 워크플로우 관리 시스템을 정책 기반 메커니즘을 이용, 통합하여 새로운 Hybrid 형태의 워크플로우 관리 시스템을 제안하였으며, 제안하는 방법이 어떻게 사용자의 요구수준을 만족시킬 수 있는지를 서술하고 이를 대사증후군을 위한 질병진단 시스템에 적용하여 실험적으로 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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