• The Journal of the Korean life insurance medical association
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• v.22
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• pp.55-98
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• 2003

본 연구는 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)의 이론적 기초를 제시하고 일본 선진보험사의 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)의 경험을 고찰하고 국내 보험사들의 질병사망율연관데이터의 현황분석을 통해 향후 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)의 결과를 얻기 위해 현재 보험사들이 전사적으로 준비하여야 할 것에 대해 제언을 하고자 한다. 사망률연구(mortality study)란 인구통계학적 개념을 기본으로 하여 역학적 연구방법의 하나인 코호트방법과 생존분석방법을 결합하여 인구집단(또는 피보험자 집단)을 대상으로 대량의 자료를 장기적으로 관찰하여 그 사망의 빈도와 분포를 기술하고 사망연관지수들을 알아내어 생명보험사업에 있어서 위험선택기술을 향상시키는 것이다. 초과사망을 및 사망비 산출의 실제를 생명표 방법론과 급성심근 경색증 환자의 생존 분석을 통해 알아본다. 생명표 방법론을 이용한 생존 분석방법이란 의학저널에서 발표된 논문을 사망률표로 변경하기 위한 필수적인 단계에 대한 것이다 관찰된 생존 곡선을 생명표 작성법의 한 방법인 비교 경험 사망률로 바꾸는데 초점을 두었다. 일본생명(日本生命)의 경우, 일본 협영생명(協塋生命)의 경우, 일본사망율조사(MA)위원회 생명보험사망을 연구고서등을 통해 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)를 살펴 보았다. 일본은 질병별사망율(疾病別死亡率)을 구하기 위해서 1950년대 이후부터 체계적으로 자료를 모으고 축적, 분석하여 지속성을 유지하였다. 또한 일본MA위원회의 경우처럼 보험의학의사, 계리, 통계, 전산부서로 구성된 전담위원회의 통일된 협조가 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)를 가능하게 하였다. 그리고 의학적인 관점에서 볼 때 일본보험의학계는 일본만의 독특한 질병분류로 분석하여 온 것이 특이하다. 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)에 대해서는 모두가 필요성을 인정하면서도 구체적인 대비책은 없는 것이 우리나라 보험업계의 실정이다. 이러한 현실의 직접적인 이유는 질병별사망율연구(疾病別死亡率硏究)라는 것이 그 특성상 중장기적인 계획이며 많은 전문인력의 통합되고 집중된 노력이 요구되기 때문이다. 우리도 "생명보험사사망율연구위원회(Life Insurance Mortality Committee" (가칭)를 설치하고 장기적인 계획안을 먼저 만드는 것이 선행되어야 할 것이다. 지금부터 질병별사망율(疾病別死亡率) 데이터를 축적하고 매 5년 또는 매 10년마다 데이터를 분석한다면 질병별사망율(疾病別死亡率)에 대해 고유의 기술을 습득하는 것이 그리 먼 미래의 일만은 아닐 것이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.306-311
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• 2009

We initially obtained human diseases-related proteins dataset from the OMIM and the SWISS PROT and then constructed disease-related protein-protein interaction network. The protein network contains 40 hub proteins such as CALM1, ACTB and ABL2. The protein network can be derived the map of the relationship between different disease proteins, denoted disease interaction network. We demonstrate that the associations between diseases are directly correlated to their underlying protein-protein interaction networks. From constructed the disease-protein bipartite network, we derived 38 diseasomal proteins, including APP, ABL1 and STAT1. We previously demonstrated that hub proteins in the network tend to be diseasomal proteins in the disease-related protein sub-networks. However, we found that 18% hubs are only diseasomal proteins in the whole disease network. At this point, we could not elucidate difference in the hub-diseasomal proteins tendency between sub0network and whole network. In spite of we still have unsolved problems, our results elucidate that the discovery of protein interaction networks assigned by diseases will provide insight into the underlying molecular mechanisms and biological processes in complex human disease system.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.33 no.2 s.376
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• pp.148-153
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• 2001

국립수의과학검역원에서는 다음의 3가지 목적을 가지고 매년 전국의 양계농가 혹은 양계관련회사, 수의사로부터 질병진단을 위하여 가검물을 의뢰 받고 있다. 이 사업은 1966년에 처음으로 시작하여 2000년 올해까지 35년이 되었다. 가. 가금질병의 국내 발생 동향 및 추세파악으로 방역지침자료 확보 나. 새로운 질병의 조기검색 및 연구자료 제공으로 질병 신속방제 다. 양계농가에 대한 질병 치료, 예방 및 위생기술 지도 지금부터 이야기하고자 하는 2000년도 질병분석은 1월부터 10월까지 국립수의과학검역원에 의뢰된 가검물을 기본으로 하였으며 이 자료에 대한 인용은 양계관련잡지, 업체, 개인 누구나 가능하다. 또한, 이 자료는 작성을 한 후 각 전문잡지에 공통으로 투고를 했기 때문에 본문내용이 모두 똑같은 점을 이해해 주었으면 한다. 2000년도 12월 31일까지 분석한 최종자료는 2001년 3월에 발간되는 국립수의과학검역원 정보지에 실릴 예정이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.4
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• pp.114-120
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• 2009

In this study, we employed the idea that disease-related proteins tend to be work as an important factor for architecture of the disease network. We initially obtained 43 atopy-related proteins from the Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) and then constructed atopy-related protein interaction network. The protein network can be derived the map of the relationship between different disease proteins, denoted disease interaction network. We demonstrate that the associations between diseases are directly correlated to their underlying protein-protein interaction networks. From constructed the disease-protein bipartite network, we derived three diseasomal proteins, CCR5, CCL11, and IL/4R. Although we use the relatively small subnetwork, an atopy-related disease network, it is sufficient that the discovery of protein interaction networks assigned by diseases will provide insight into the underlying molecular mechanisms and biological processes in complex human disease system.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.377-382
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• 2007

본 논문에서는 애견 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 애견 건강상태를 파악 할 수 있는 진단 시스템을 제안한다. 제안된 진단 시스템은 105가지 질병과 각 질병의 증상을 데이터베이스에 구축하여 입력된 증상을 통해서 애견의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 신경망의 자율 학습 방법인 ART2 알고리즘을 적용하여 질병을 클러스터링 하고 그 결과 값인 클러스터의 출력값과 연결강도를 데이터베이스에 저장한다. 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 제시하여 학습된 질병 정보와 비교하여 애견의 건강 상태를 진단한다. 애견의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 질병과 증상의 정보를 데이터베이스로 구축하고 질병과 증상 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 하였다. 제안된 진단 시스템을 구현하여 수의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 애견 질병의 보조 진단 시스템으로서의 가능성을 확인하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.10
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• pp.432-441
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• 2019

We systematically reviewed the studies administering the Illness Perception Questionnaire-Revised (IPQ-R) or the Brief Illness Perception Questionnaire (BIPQ) in South Korea. Following the PRISMA guidelines, a literature search of 4 electronic databases was conducted, yielding 10 relevant articles. All studies used a cross-sectional design and the majority of the studies (n = 7; 70%) used the total scores of the BIPQ. The factors related to participants' illness perceptions were coping strategies or health outcomes such as depression, quality of life, self-care, and social support; however, findings suggested that such factors varied across the studies. This review highlights the need for using each dimension of illness perception to examine which perceptions are most strongly related to outcomes, and need for considering an individual's illness perceptions when developing biobehavioral interventions.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.2
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• pp.51-60
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• 2019

While the quality of life is enhanced as many types of diseases are remedied, there is a high demand for analysis and research on gene-related diseases. There exists various forms and requirements in analyzing the relevance between genes and diseases, and the runtime efficiency can be decreased due to the level of algorithm optimization. This paper proposes a platform for analyzing gene disease relevance, provides API for remedying the variability issue, and suggests two algorithms which optimize the runtime efficiency. And, we conduct experiments for measuring the relevancy using the analysis API, and compare the two algorithms. The first algorithm is to improve the runtime efficiency comparing to the conventional methods, and the second algorithm is to improve the runtime efficiency with lower accuracy. This platform can be well utilized for analyzing various forms of gene disease analytics.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.44 no.7
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• pp.118-123
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• 2012

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.38 no.2 s.436
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• pp.84-87
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• 2006

최근 문제가 되고 있는 ND가 현재의 양상으로 발생하기 시작한 것은 벌써 8년여가 된다. 필자가 양계전문병원을 시작할 무렵이 ND가 서서히 전국적으로 확산되던 시기이니, 대략 그 정도가 지난 것으로 보인다. 물론 지역별로 분석을 해보면 서해안쪽과 호남지역은 부분적으로 5~6년 정도 ND로 인한 피해를 경험한 지역도 있다. ND가 본격적으로 발병하기 시작할 무렵에는 많은 사람들이 유행적인 발병, 다시 말하면 일정기간 폭발적으로 발병하다가 없어질 질병으로 예상하였지만, 예상은 여지없이 빗나가고 오랜기간을 농가에 지속적으로 피해를 입히는 질병으로 남아 있다. 본소에서 질병관리를 하는 농장들에 대해 2000년도부터 ND를 혈청학적으로 집중 모니터링하기 시작했다. 본소가 출입하는 모든 농장들의 전 계군에 대해 일정간격으로 질병발생 여부에 상관없이 혈청모니터링을 실시하다보니 농장별 ND발생의 특징과 매년 ND가 발생하는 동향에 약간의 변화들을 감지할수 있었다. 그 대표적인 발생 동향으로 첫째 산란을 시작하기 전 높은 면역을 부여해주지못한 계군에서 산란급상승 기간 중에 ND발생으로 인한 피해를 들 수 있으며, 둘째는 주로 동절기에만 발생하던 ND가 이제는 1년 내내 발생하는 양상으로 바뀌어 온 것 등 두 가지 동향에 대해 분석을 해보기로 한다. ND의 발생동향 분석이 ND예방에 어떻게 참고가 될 것인지는 그것을 정확히 인식하기 위한노력을 기울이는 농장들과 발생동향에 따른 대책을 적극 수행하는 농장들에 달려있다. ND발생시 피해의 정도를 결정하는 것은 여러가지이다. 계군의 면역상태와 고른 면역 정도, 영양상태, 환경조건, ND바이러스의 병원성 정도 등 여러 조건에 따라 ND에 의한 피해 정도가 결정된다. 이러한 조건 중 어느 하나도 중요하지 않은 것은 없으며 이것들은 ND로 인한 피해정도를 결정하는 중요한 요소들이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.690-692
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• 2022

기존의 질병 관련 연구들은 대부분 유의미하게 변화되는 유전자들을 찾아내고(Differentially Expressed Genes, DEGs), 이들이 연관된 생물학적 패스웨이(biological pathway)를 찾아내는 방향으로 이루어졌다. 더불어 miRNA(microRNA)가 많은 mRNA 의 발현을 조절하며, 실제 면역, 대사 및 세포 사멸을 포함한 여러 필수 생리학적 및 질병에 매우 중요한 역할을 한다고 밝혀지며, 바이오 마커로써의 miRNA 를 찾아내고자 하는 연구가 활발히 진행되기 시작하였다. 하지만 mRNA 나 miRNA 의 독립적인 연구만으로는 명확한 질병과의 연관성이나 기능을 이해하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 질병 상태에서 유의미하게 변화되는 miRNA 와 이러한 miRNA 에 의해 조절되는 mRNA 를 함께 고려하여 분석함으로써, 실제 질병의 발병 원인이 되는 생물학적 패스웨이나 메커니즘을 밝히고자 하였다. 또한, miRNA 와 mRNA 의 연관성을 찾기 위해, PPI(protein-protein interaction) 네트워크에 기반을 둔 RWR(Random Walk with Restart Algorithm)를 적용하여, 직접적 연관성뿐 아니라, 유전자 간의 숨겨진 간접적인 패스웨이를 고려하여 분석하기 위한 웹 기반 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 mRNA-miRNA 를 함께 고려한 통합 분석을 통해 숨겨진 질병의 메커니즘을 이해하고 치료 방법을 찾아내는 데 크게 공헌할 것이다.