본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 지능형 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 자가 진단 시스템은 보건 복지부에 제출된 '한국인이 부담을 가지는 질병' 관련보고서를 참조하여 선정한 30가지의 질병과 각 질병에 대한 대표 증상을 이용하여 질병을 도출한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병 종류를 군집화하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 기존의 방법에서는 입력 벡터와 군집 중심과의 거리를 측정한 후 거리가 가까운 5가지를 선택하기 때문에 선택된 질의와 관련 없는 질병을 도출하는 단점이 있었다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 선택된 질의와 도출된 질병에 대한 퍼지 소속도를 이용하여 정렬한다. 정렬된 질병에서 상위 5가지를 도출한 결과, 선택된 질의와 관련된 질병만을 도출하는 것을 확인 할 수 있었다.
현대의 성인들은 잦은 회식, 모임 등으로 과도한 음주를 하게 된다. 그러나 잦은 음주의 위험성, 음주로 인해 발생하는 각종 질병들을 잘 알지 못하는 경우가 많다. 본 절주 지원 시스템은 사용자가 절주를 할 수 있도록 관리해주고 음주와 관련된 질병, 사고, 대안정보를 제공한다. 그리고 사용자가 기록한 내용을 토대로 구글 차트를 이용해 도식화해 직관적인 정보를 제공한다. 결과적으로 과도한 음주로 인한 질병과 위험성을 경고해 줌으로써 건강한 몸을 유지할 수 있도록 도와줄 수 있다.
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.
전염성이 매우 강한 돼지 호흡기 질병을 빠른 시간 내에 정확하게 탐지하지 못한다면 해당 돈사는 물론 타지역으로 전파되어 심각한 경제적 손실이 발생한다. 본 논문은 이와 같은 돼지 호흡기 질병을 저가격의 임베디드 보드에서도 탐지가 가능한 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 돈사에 설치한 소리센서로부터 돼지의 이상 소리를 자동으로 탐지한 후, 탐지한 소리 시그널을 스펙트로그램으로 변환한다. 마지막으로, 스펙트로그램은 딥러닝 알고리즘에 적용되어 돼지 호흡기 질병을 탐지 및 식별한다. 이 때, 일반 컴퓨터 환경에 비해 비용 부담이 적은 임베디드 환경에서 실행되기 위하여 경량 딥러닝 모델인 MnasNet 을 사용하였으며, 임베디드 보드인 NVIDIA TX-2 에서 해당 시스템의 호흡기 질병 식별 성능을 확인한 결과 높은 탐지 성능과 실시간 탐지가 가능함을 확인하였다.
협회에서는 지난해 10월 18일부터 21일까지 처음으로 농림부 지원을 받아 방역 책자를 발간, 전국 순회 '사슴질병 방역관리 교육'을 실시 했다. 사슴의 질병 정보 및 방역에 대해 경각심을 일깨우고, 업계의 귀감이 되었던 '사슴질병 방역관리 교육'의 내용 일부를 발취, 재구성해 소개하고자 한다
인간의 수명이 늘어남에 따라 사람들은 건강하게 오래살고 싶은 욕구가 생기게 되었다. 특히 한국은 빠른 속도로 고령화 사회에 진입하였고, 고령화에 따른 질병의 증가로 의료비의 부담으로 이어졌다. 의료비 부담을 줄이기 위해 병의 치료보다는 예측과 예방이 중요하다. 개인의 유전자 정보를 측정하여 질병의 예측 및 예방을 할 수 있다. 개인의 유전자정보를 이용하기 위해서 한국인 질병과 표현형의 유전요인 발굴에 최적화된 SNP(80만개)과 GWAS를 통해 한국인의 유전정보를 파악하고 특정 집단의 유전적(체질적) 특성으로 각 개인의 유전자 정보를 분석한다. 본 논문은 특정 만성질환(비만, 당뇨 또는 심혈관계)집단을 분류할 수 있도록 분류 인덱스를 개발한다. 만성질환에 따른 맞춤식단 및 운동 관리를 위한 건강관리 서비스를 개발하고자한다.
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.
바이오인포매틱스 시스템은 생명공학, 의학, 약학 등의 바이오인포매틱스 관련 산.학.연 연구자들의 연구개발의 기반이 되는 대용량의 생물정보를 효율적으로 저장하는 데이터베이스 구축 및 운영에 필요한 검색 처리 및 분석 시스템을 구축하는 정보인프라로서 21세기 가장 각광 받는 분야로 자리잡고있다. 최근 기하급수적으로 증가하고 있는 유전정보와 특정그룹이나 개인별 유전자 변화와 질병 감수성과의 관계 및 특정 질병과 관련된 유전자에 대한 생물학적 2차, 3차 분석정보 등 바이오인포매틱스 연구의 확대 필요성이 증가하고 있으나, 대부분의 생명공학 관련 산.학.연 연구자들은 연구분야에 적합한 IT기술을 적용할 수 있는 적절한 방법을 보유하고 있지못한 실정이다.
시간이 부족한 현대인과 보살핌이 부족한 고령화 인구의 증가로 인해 비교적 가벼운 질병을 방치해 더 큰 고통을 겪는 경우가 발생하여 직접 병원에 가지 않고 자신의 건강 상태를 파악할 수 있는 시스템의 개발이 필요하게 되었다. 하지만 질병의 특성상, 증상의 차이와 구분에 의해 같은 질병이라도 다른 치료와 예방이 필요하고 다른 질병으로 세부 도출될 가능성이 있다. 따라서 증상의 차이를 고려하지 않고 단순한 증상의 선택만으로 도출된 결과는 상황을 더욱 악화시킬 가능성이 있다. 본 논문에서는 ART2 알고리즘을 이용하여 질병을 도출하고 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 소속 함수로 표현하고 퍼지 추론 방법을 적용하여 더욱더 정확한 질병 상세를 도출 할 수 있는 개선된 자가진단 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 전문의에게 분석을 의뢰한 결과, 본 논문에서 제안된 자가진단 시스템 방법이 이전의 방법보다, 지능형 자가 보조 진단 시스템으로서 사용자에게 더욱 효과적인 도움을 줄 수 있다는 가능성을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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