• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.41 no.6
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• pp.116-119
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• 2009

매년 발생하는 닭 질병은 일정한 발생동향을 나타낸다. 이러한 질병 발생동향에 영향을 미치는 요인들은 그 변화에 따라 질병발생의 패턴이 바뀌게 된다. 질병 발생에 영향을 주는 요인들로는 기후, 유행하는 병원체, 면역상태, 백신, 주령, 복합감염 등 매우 다양하다. 이외에도 수없이 많은 요인들이 있으며, '새로운 백신의 적용'과 같은 비교적 단시간에 걸쳐 질병 발생동향을 결정짓는 요인도 있다. 어느해보다도 지난 $6{\sim}7$개월간의 질병 발생률은 현저히 줄어들었다. 그렇다면 '어떤 요인의 변화가 질병 발생률이 줄어들 수 있게 작용하였을까?'하는 의문을 가져보는 것도 의미가 있을 것으로 보인다. 질병 발생에 영향을 주는 요인들이 모두 인위적으로 조절할 수 있는 것은 아니다. 그러나 질병 발생을 줄일 수 있는 요소들이 계획된 인위적인 것들이었다면 그를 더 강화하거나 다른 질병에 대해서도 적용방법을 모색할 수 있는 동기가 될 것이다. 굳이 6월 '현장질병가이드'에서 질병발생 동향을 분석하게 된 이유는 지난 몇 년간의 일정한 질병발생 동향이 지난 $6{\sim}7$개월 사이에 많은 변화를 보여주었기 때문이다. 질병발생은 경제적인 면에서 개인농가 뿐만 아니라 국가적으로도 상당한 피해를 입힌다. 질병 발생동향에 좋은 영향으로 작용된 요인들과 그렇지 못한 것들에 대해 면밀히 분석하여 이에 대비하다보면 농가에 큰 도움이 될 것으로 생각된다. 물론 보는 관점에 따라 분석에 대한 결과가 다르게 나타날 수도 있다고 생각되지만 제시될 분석요인들에 대해서 함께 생각해보는 좋은 기회가 되기를 바란다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.5
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• pp.86-95
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• 2014

환자의 입 냄새로 질병을 구분했다는 기록은 고대 동서양의 역사에서 많이 찾아볼 수 있다. 최근 훈련된 개가 냄새로 암환자와 정상인을 구분했다는 뉴스가 보도 되었다. 호흡가스의 분석을 이용한 질병 검진은 병원에서 진행되고 있는 기존의 고가의 장비나 혈액 채취를 이용한 방법과 비교할 때 검진자와 피검진자가 손쉽게 저가로 진행될 수 있다는 장점이 있다. 최근 인체 호흡가스 분석법에 대한 연구개발이 미국과 유럽 국가를 중심으로 활발하게 진행되고 있다. 현재는 폐암, 폐결핵, 천식 등 주로 호흡기 관련 질병에 대한 분석법이 주를 이루고 있지만, 질병과 호흡가스 성분의 연관성이 밝혀짐에 따라 호흡가스 분석에 근거한 질병 진단은 미래의 다양한 질병 진단법으로 등장할 것으로 예상된다. 본고는 최근 호흡가스 분석법으로 응용되고 있는 질량 분석법과 가스 센서 어레이 기술의 현황 및 이들의 질병 진단 응용에 대해 전망하였다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.53 no.4
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• pp.170-173
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• 2021

농림축산식품부가 2019년 약 70억원의 예산으로 전국 약 500여개 양계(산란계, 육계, 종계, 토종 닭)농가 및 오리(육용오리, 종오리)농가에 대해 <가금농가 질병관리지원사업>을 실시한 바 있다. 이와 관련해 본회(양계협회)는 강원대학교 성환우 교수팀에 의뢰해 연구용역(2019년도 가금농가 질병관리지원사업)을 실시하였으며, 성환우 교수팀은 농장현지조사서 및 컨설팅 효과분석, 질병검사 분석, 가금질병관리 방안 도출, 가금농장 질병관리지원사업평가, 자문단 평가(성실, 능력 등), 가금질병대책 마련 등에 대한 종합적 분석을 실시하여 결과를 발표하였다. 본고는 농가에 대한 지표를 제공함은 물론 주요 가금 질병에 대한 방역대책 수립에 기초자료로 활용키 위해 이번에 발표한 내용 중 주요 내용을 발췌·게재하였다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.39 no.4 s.450
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• pp.100-103
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• 2007

국내 수의과대학 조류질병학 실험실은 사육농가에서 발병하는 질병의 원인체 분석, 예방을 위한 백신관련연구 등 낮은 질병피해로 사양성적을 향상시키기 위해 필드 양축가와 밀접한 관계를 유지하고 있다. 이와 관련하여 본지에서는 가검물 혈청 검사로 국내 양계질병분석을 담당하는 충북대학교 수의과대학 모인필 교수를 찾아 양축가를 위해 실험실에서 다루는 내용을 들어보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.387-392
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• 2007

본 논문에서는 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 스스로 자신의 건강 상태를 쉽게 파악하고, 조금씩 진화하는 질병 바이러스에 따른 증상의 변화를 진단할 수 있는 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 한방 자가 진단 및 학습 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 및 학습 시스템은 72가지 한방 질병과 각 질병에 대한 증상을 분석하여 데이터베이스로 구축하고 구축된 데이터베이스 정보를 기반으로 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표 증상을 제시하면 해당 증상을 포함하는 질병들을 도출한다. 도출된 질병들의 세부 증상들을 사용자가 입력 벡터로 제시하면 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 세부 증상에 대한 질병들을 클러스터링한 후, 세부 증상에 대한 질병의 소속 정도를 제공한다. 본 논문에서 제시한 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제사한 시스템이 한방 질병의 보조 진단으로서의 가능성을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.238-241
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• 2017

본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 하며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.238-241
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• 2017

본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 히며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.56 no.1
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• pp.143-147
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• 2024

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.268-270
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• 2004

주어진 셀이나 조직에 발현된 단백질 프로파일의 구조적인 분석을 다루는 단백질체학(Proteomics) 연구에 있어서, 질병에 대한 마커 단백질(marker proteins)을 도출(identification)하는 것은 핵심 논점 중 하나이다. 수십 개의 샘플로부터 추출한 셀이나 조직 내에는 수많은 단백질이 포함되어 있으며, 존재하는 단백질의 질병에 의한 발현량(expression level) 변화 및 임상 특성에 의한 영향을 분석하기 위해서 데이터베이스와 데이터 마이닝 기술의 활용이 효과적이다. 본 논문에서는 질병 일 임상 특성에 따른 단백질의 발현량 변화를 분석하기 위한 OLAP 데이터 큐브(Data cube)의 응용 방법과 단백질 데이터의 분석에 적합한 척도(measure)를 제안하고, 유효성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.368-370
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• 2022

WHO 산하의 국제암연구소는 2013 년부터 미세먼지를 1 급 발암 물질로 분류하고 있으며 미세먼지 노출에 대한 질병 발생의 심각성은 점점 수면 위로 드러나고 있는 추세다. 본 연구에서는 국민건강보험공단의 진료 내역 정보 데이터와 2015 년부터 2021 년까지의 미세먼지 및 초미세먼지 월 평균 농도 데이터를 이용하여 미세먼지 및 초미세먼지 농도와 순환기계와 호흡기계 질병 간의 상관 관계를 보이고, 연관성있는 질병을 찾아내었다. 이를 위해 시계열분석, 상관분석, 빈도분석을 시행하였으며 실험 결과 호흡기질환에서는 급성 부비동염, 코의 농양 등의 질병과 순환기질환에서는 상세불명의 원발성 고혈압, 폐색전증이 상관관계가 높은 질병으로 판명되었다.