• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.393-396
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• 2008

의료 분야의 정보화 움직임으로 인해 단순한 정보저장과 검색시스템에서 벗어나 지능화된 서비스를 제공해주는 시멘틱 웹 기반의 의료 시스템이 요구되고 있다. 이에 한의학 분야도 한의사의 진단을 보조할 수 있는 지식기반시스템에 대한 요구가 증대되고 있다. 온톨로지는 시멘틱 웹의 핵심적인 지식체계로 지식의 처리와 추론이 가능하므로 질의 및 논리 추론을 통하여 진단을 내리는 한의학 지식 데이터베이스 구축에 적합하다. 따라서 본 연구에서는 한의학 진단의 기반이 되는 환자의 질병, 증상, 원인, 처방 등의 관계를 온톨로지로 구축하여 한의학 분야의 지식을 표현하기 위한 기본 지식 체계를 제시하고 구축된 한의학 온톨로지를 기반으로 한의학 진단보조시스템을 개발한다. 구축 된 시스템은 한의사 진단을 보조하여 줄뿐만 아니라 한의학의 진단 결과를 객관적으로 점검할 수 있게 해준다. 또한, 진단보조시스템과 온톨로지 관리시스템을 결합함으로써 컴퓨터 비전문가에 의한 한의학 온톨로지의 확장 및 수정이 가능하도록 한다.

• The Journal of the Korean dental association
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• v.37 no.3 s.358
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• pp.181-187
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• 1999

치주질환은 초기에는 환자 자신이 전혀 모르는 가운데 진행되어 환자가 증상을 느낄 때 쯤되면 이미 병변이 상당히 진행된 상태가 되어 치료하기 어려운 경우가 많게 되므로 치주질환의 원인과 질병상태를 조기에 파악하여 치료하는 것이 중요하다. 치주질환을 진단하는데 있어서는 객관적인 임상적 기준을 필요로 하게되며 치주질환의 활성도를 알아보기위해서는 여러 임상적 변수가 동시에 필요하므로 우선 환자의 병력을 파악하고 구강의 및 구강내 검사를 완전히 시행한 후 환자의 치아의 치주조직상태를 검사하게 된다. 이 장에서는치주질환의 진단에 필수적인 요인인 치아와 치주조직 검사에 대하여 중점적으로 애기 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Veterinary Pathology Conference
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• 2002.11a
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• pp.38-50
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• 2002

질병의 정확한 진단과 적절한 치료 그리고 이에 대한 연구를 위해서는 병소에서 채취한 검체의 형태학적 소견을 관찰하는 것이 중요하다. 이러한 형태학적 변화를 관찰하기 위해서, 연구자들은 생검 조직으로 제작한 헤마톡실린-에오신 염색표본을 이용하고 있으며, 필요한 경우에는 세포의 미세구조를 관찰하기 위하여 전자현미경 검색을 시행하고 있다. 그러나, 각종질환은 점차 세분화되고, 새로운 진단기준이 소개되고 있으며, 종양의 진단에 도움을 주는 종양표지자, 그리고, 예후를 판정할 수 있는 예후인자들이 알려지고 있어서, 통상적인 헤마톡실린-에오신 염색표본이나 전자현미경 검색만으로는 이러한 종합적인 정보를 얻기가 어렵다. (중략)

• Journal of the korean veterinary medical association
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• v.30 no.3
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• pp.145-148
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• 1994

광견병은 모든 온혈동물의 급성전염병으로 일부 선진국가를 제외한 세계 각국에서 발생되고 있는 인수공통전염병이다. 병원체는 신경친화성을 가진 광견병바이러스(rabies virus)로써 전파는 주로 감염 동물의 교상에 의하며 드물게는 감염동물이 분비하는 배설물에 의해 공기전염도 가능하다. 일단 사람이 동물로 부터 감염되었을 때 즉시 치료하지 않으면 사망율이 높은 질병이다. 따라서 조기 진단과 예방이 무엇보다도 중요하므로 이 글에서는 국내 수의분야에서 실시하고 있는 진단방법과 예방약의 개발현황 등을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2003.07a
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• pp.78-79
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• 2003

설진(舌診)은 한의학에서 망진(望診)의 한 분야로, 환자의 설질(舌質)과 설태(舌苔)의 변화를 관찰함으로써 질병을 진찰하는 방법이다. 임상에서 설진은 의사들의 주관적인 지식과 경험에 의해서 결정되며, 광원이나 주변 환경의 밝기의 차와 같은 외부적인 요인에 의해서 영향을 받는다. 또한 진단의 결과들은 정량적으로 저장, 관리되고 있지 않다. 그러므로 설진의 조직적이고 정량적인 진단 표준을 제공하고, 객관적인 설 진단법을 구축하기 위해서 디지털화된 설진시스템의 개발이 필요하다. (중략)

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.10
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• pp.1462-1468
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• 2022

Among the data used for the diagnosis of calf disease, feces play an important role in disease diagnosis. In the image of calf feces, the health status can be known by the shape, color, and texture. For the fecal image that can identify the health status, data of 207 normal calves and 158 calves with diarrhea were pre-processed according to fecal status and used. In this paper, images of fecal variables are detected among the collected calf data and images are trained by applying GLCM-CNN, which combines the properties of CNN and GLCM, on a dataset containing disease symptoms using convolutional network technology. There was a significant difference between CNN's 89.9% accuracy and GLCM-CNN, which showed 91.7% accuracy, and GLCM-CNN showed a high accuracy of 1.8%.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.6
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• pp.1157-1170
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• 2023

Ascites is a condition in which body fluids are abnormally accumulated in the fish's abdominal cavity, and is an important indicator of the health of flounder. Ascites can occur in the process of infection with bacteria, viruses, parasites, etc., which causes abdominal distension, sluggish growth, and weight loss. In this paper, we tried to find the correlation with other symptoms or diseases that affect ascites symptoms in flounder. As experimental data, ascites symptoms were divided into three states: no ascites, ascites transparent, and ascites opaque, and disease diagnosis data of cultured flounder collected for 7 years were used. After performing an appropriate preprocessing process for the random forest machine learning method, other symptoms and disease factors related to ascites were extracted, and it was confirmed that the proposed model could present the main factors related to ascites.

• Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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• v.29 no.5
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• pp.620-628
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• 1996

To avoid the self-agglutination of Staphylococcus aureus sensitized with rabbit antibody in the absence of antigen, we determined the optimum concentration of rabbit antibody for sensitization. It was analyzed by using three different kinds of S. aureus strains at various concentraions of antibody. The optimized coagglutination test using the S. aureus sensitized with rabbit antibody was applied to the diagnosis of edwardsiellosis in field and in laboratory. The presence of E. tarda as low as $10\;{\mu}g/ml$ was detected by this method. Moreover, it showed good coagglutination results against several different forms of antigens such as FKC, EDTA or heat extracted antigen of E. tarda. E. tarda strains, isolated from the flounders suffering from edwardsiellosis in fields, showed some cross-reactions to the E. tarda 219 analyzed by both agglutination and coagglutination test with rabbit anti-E, tarda 219 antibody. The degree of cross-reactions analyzed was enough to apply the coagglutination test for the diagnosis of edwardsiellosis in field. Thus, even 1,000 fold diluted tissue homogenate of infected flounder naturally contained enough E. tarda as an antigen to show good coagglutination with S. aueus sensitized with rabbit anti-E, tarda 219 antibody. The successful application of this method to the homogenate and heat extract of tissues from naturally or artificially infected flounder or tilapia preyed that coagglutination test was a simple and rapid reliable dignostic technique suitable for using in laboratory and field without any special equipments.

• Journal of The Korean Society of Inherited Metabolic disease
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• v.14 no.2
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• pp.123-134
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• 2014

Recent advances in the diagnosis and treatment of inborn errors of metabolism (IEM) have improved substantially the prognosis of many of these diseases, if diagnosed early enough before irreversible damage occurs. Diseases of inborn errors of metabolism are so diverse over several hundred disease up to now and may be several thousand in near future, and these diversities of IEMs make clinicians embarassed. The signs of neurological dysfunctions of many IEMs manifesting in the neonatal period is very nonspecific, such as poor feeding, poor sucking, apnea or tachypnea, vomiting, hypertonia, hypotonia, seizure, letharginess, consciousness change and coma. But after neonatal period, the signs of neurological deficits become specific and localized. The results of routine basal laboratory tests such as metabolic acidosis, hyperammonemia, lactic acidemia, ketonemia or hyperuricemia can give very important clinical clues for the diagnosis of IEMs. Even no abnormal findings on routine laboratory test could be very important clue for NKH, sulfite oxidase deficiency and peroxisomal disorders. These various clinical manifestations of these diverse diseases can be categorized and summarized. This makes it essential that the practicing clinicians be familiar with the clinical presentations and symptomatic and systematic approaches of these disorders. Characteristic clinical presentations, methods of symptomatic and systematic approach and typing of various disorders is discussed in this review.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.473-474
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• 2007

본 연구는 체내 이식형 Pacemaker를 연구하면서 심장 질환을 Therapy 해 주는 방법에 대해 저전력 및 성능향상에 중점을 두고 연구 및 실험을 하였다. 우선적으로 심장의 심박동을 연산량이 적은 Peak_detection에서 체크하여 전력소모를 줄이고 나오는 각 심실 및 심방의 Interval을 Disease_episode 에서 받는다. 여기서 5가지 심실 및 심방에 관한 질환들 (VF : Ventricular Fibrillation, VT : Ventricular Tachycardia, FVT : Fast Ventricular Tachycardia, FAT_AF : Fast Atrial Tachycardia/Atrial Fibrillation, AT_AF : Atrial Tachycardia AT_AF : Atrial Fibrillation)을 판별한 후 각 병증에 맞는 Therapy 값을 출력하게 하였다. 그 외에 남아있는 병증에 대해서도 Therapy가 저전력 및 성능향상 되도록 설계하였다. 기존에 적용되어 있는 Detection 기법에서는 각각의 병증에 대해서 각 Detection이 있어 VF와 VT 사이에 있는 FVT와 같은 병증을 치료할 때 FVT 같은 경우에는 VF와 VT사이에 있는 질병이기 때문에 FVT_VF 및 FVT_VT와 같이 각각의 Detection을 두어 전력 소모가 있었다. 심장에서는 여러 질병이 한번에 나을 수 없다는 것에 착안하여 (심박동 Interval에 의해 질병이 판단되므로) 다른 병증이지만 같은 진단 기준을 쓰는 Detection을 통합함으로써 하나의 모듈로 구성하여 Gate수를 줄이고 저전력을 구현하였다. 또한 병증을 판별하는 진단 기준 모듈 중 Onset_Criterion 재설계하여 좀더 성능 향상에 중점을 두었다.