Many researchers have used cohort DB (database) to predict the occurrence of disease or to keep track of disease spread. Cohort DB is Big Data which has simply stored disease and health information as separated DB table sets. To measure the relations between health information, It is necessary to reconstruct cohort DB which follows research purpose. In this paper, XML descriptor, editor has been used to construct ontology-based Big Data cohort DB. Also, we have developed ontology based cohort DB search system to check results of relations between health information. XML editor has used 7 layered Ontology development 101 and OWL API to change cohort DB into ontology-based. Ontology-based cohort DB system can measure the relation of disease and health information and can be used effectively when semantic relations are found. We have developed ontology-based cohort DB search system which can measure the relations between disease and health information. And it is very effective when searched results are semantic relations.
종계장 질병 청정화에 대하여는 오래 전부터 논의 되어왔던 주제인 만큼 많은 양계인들이 나름대로의 풍부한 지식과 의견을 가지고 있고 어떻게 대비하여야 할 것인지를 충분히 알고 있을 것으로 생각한다. 그러나, 새 천년이 시작된 이 시점에 육계에서 가금티푸스발생이 급격히 증가하여 종계장에서의 질병 청정화가 새롭게 거론되고 있어 마음이 무겁기만 하다. 이와 같이 육계에서 가금티푸스 발생이 급격히 증가를 한 이유는 종계로부터 가금티푸스 균이 난계대전염되었기 때문인 것으로 보는 것이 일반적인 견해일 것이다. 따라서, 이 자리에서는 작금의 상황을 좀더 직접적으로 살펴보고자 종계장에서의 난계대 질병 중 현재 문제가 되고 있는 육계에서의 가금티푸스 방제에 관련하여 중점적으로 이야기 하고자 한다.
기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.317-320
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2016
기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.
축산분야에서 공무원 생활만 30년 넘게했다는 조장철 팀장은 안성시 전체 방역상황을 한눈에 볼 수 있는 현황판을 직접 제작해 거점을 표시하고 직원들은 물론 안성시를 찾아오는 외빈들에게도 일사천리로 방역상황을 설명한다. 그야말로 안성 축산의 방역통으로 불리는 조 팀장은 지역의 축산농가는 거의 안다고 해도 과언이 아니다. "지역의 축산농가들은 형님 아니면 동생이죠. 질병이 터지면 형님 동생의 마음이 어떨지 아니까 더욱 빨리 초동대처하고 방역상황을 해결하기 위해 애씁니다." 검색창에 조장철 팀장을 검색하면 '칭찬합니다' 게시판에서 이름을 찾을 수 있다. 안성시 축산농가들이 올려놓은 조 팀장에 대한 감사함은 나열하기 힘들 정도다. 방역 최일선에서 안성시의 가축질병을 책임지고 있지만 따뜻한 마음으로 형님과 동생들의 가축을 돌보는 그의 따뜻함에 감동한 축산인들이 많기 때문이다. 단호한 방역정책으로 질병을 차단하고 따뜻한 마음으로 축산농가를 위로하는 방역능력자 조장철 팀장을 만나러 안성으로 가보자.
In the medical field, for the purpose of diagnosis and treatment of diseases, building knowledge base has received a lot of attention. The most important thing to build a knowledge base is representing the knowledge accurately. In this paper we suggest a knowledge representation method using Ontology technique with the datasets obtained from the domestic papers on Alzheimer disease that has received a lot of attention recently in the medical field. The suggested Ontology for Alzheimer disease defines all the possible classes: lexical information from journals such as 'author' and 'publisher' research subjects extracted from 'title', 'abstract', 'keywords', and 'results'. It also included various semantic relationships between classes through the Ontology properties. Inference can be supported since our Ontology adopts hierarchical tree structure for the classes and transitional characteristics of the properties. Therefore, semantic representation based query is allowed as well as simple keyword query, which enables inference based knowledge query using an Ontology query language 'SPARQL'.
닭의 바이러스성 간염은 닭에서 흔히 일어나는 질병 중의 하나는 아니다. 그러나 국내에서는 본질병의 전형적인 발생 예가 아직 검색되지 않았으나 외국의 대군사육계군에서 종종 발생하고 있어 국내에도 최근 대군사육화하면서 우려가 되는 질병으로 그중 스트레스에 의한 간염이 때때로 상당한 생산성 저하를 유발하기도 하며 산란율과 폐사율에서 경제적인 손상을 미치게하는 스트레스에 의해 발병이 가중되는 바이러스성 간염이 양계장 생산성에 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다.
Proceedings of the Korea Society of Poultry Science Conference
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2003.05a
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pp.73-82
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2003
본 연구에서는 국내 종계의 생산성 저하요인들을 평가·분석하였으며, 국내사육 종계의 실질적인 생산성을 극대화 시킬 수 있는 방안을 제시하고자 시험을 수행하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 혈청검색에 의한 품종별 종게군 질병 모니터링을 실시 한 결과, SE, MS 등 2종의 난계대성 세균성 질병과 REV, APV, CAV, ORT, REO 등 5종의 만성소모성 질병을 유발하는 질병이 종계군의 산란기에 감염되어 이들이 단독 또는 중복감염되어 나타나는 피해가 예상되었으며, 이들의 감염을 효과적으로 예방 할 수 있는 백신의 개발 및 도입의 필요성이 대두되었다. 2. 집중관리 모니터링 대상농장에 대한 ND, IB, IBD 등 3종의 생독백신에 대한 접종효능을 평가해 본 결과 산란종계, 육용종계를 막론하고 전반적으로 니플급수기를 이용한 음수접종법 적용시 5주령 이하 계군에 2내지 3회의 음수접종을 실시하였음에도 불구하고 항체가 거의 형성되지 못하거나 매우 불균일한 면역반응이 나타나는 것으로 조사되어 국내 야외농장에 대한 분무접종 유도 등 기존의 백신접종법에 대한 시급한 개선대책 마련이 요구되었다. 3. 육성기 및 산란기 종계 질병·위생관리 프로그램 확립을 위하여 ND, IB, IBD에 대한 개선된 백신접종 프로그램을 모델계군에 적용한 후, 주령별로 생독백신 접종효능을 조사한 결과 백신접종 후 ND, IB, IBD에 대한 평균 항체가와 항체의 균일도 (%CV)가 표준 목표치 이상 상승하여 개선의 효과를 볼 수 있었다. 4. 산란기 종계 질병·위생관리 프로그램 확립을 위하여 실시된 변이형 IB에 대한 방어능 시험결과 정기적인 Mass type IB 생독백신의 분무접종은 국내 유행 호흡기형 IBV 유전형 VI에 대한 방어효과는 다소 떨어지는 것으로 조사되어 국내분리주를 이용한 IB 생독백신의 개발이 요구되었다. 5. 종계장 살모넬라 및 마이코플라즈마 조기 검출을 위하여 실시한 종계장 살모넬라 및 마이코플라즈마 환경 모니터링 실시 결과 기존의 평판응집반응이나 ELISA에 의한 혈청검색법에 비하여 검출효율이 매우 높은 것으로 조사되어 향후 국내 종게군에 대한 살모넬라 및 마이코플라즈마 조기검출과 방제연구에 큰 도움이 될 것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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