• 월간양계
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• 제19권5호통권211호
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• pp.70-74
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• 1987

• 월간양계
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• 제18권2호통권196호
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• pp.33-37
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• 1986

• 월간 양돈
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• 제16권10호통권182호
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• pp.122-123
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• 1994

• 월간 양돈
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• 제16권10호통권182호
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• pp.124-126
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• 1994

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.71-84
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• 2023

넙치 양식은 우리나라 양식 산업의 절반 이상 차지할 정도로 큰 비중을 차지한다. 그러나 연중 총사육량의 25~30% 정도가 질병으로 인한 집단 폐사가 발생하여 양식장의 경제성에 매우 나쁜 영향을 준다. 넙치 양식장의 경제성 성장을 위해서는 넙치 질병 증상 진단을 자동화하여 빠르고 정확하게 질병 진단을 하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 독창적인 학습 데이터 수집 방법과 학습 정제 알고리즘 및 학습 데이터 분리 기법을 사용하여 학습 데이터를 구축하고 4가지 객체 탐지 딥러닝 모델(YOLOv8, Swin, Vitdet, MvitV2)의 넙치 질병증상 감지 성능을 비교한다. 실험 결과 YOLOv8 모델이 평균 인식률(mAP)과 예상 도착 시간(ETA) 관점에서 우수하다는 결론을 얻었다. 본 연구에서 제안하는 AI 모델의 성능이 검증되면 넙치 양식장에서는 실시간으로 넙치 질병을 진단할 수 있고, 진단 결과에 따른 신속한 예방 조치로 양식장의 생산성은 크게 향상될 것이라 기대된다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.237-243
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• 2014

환자의 흉부에서 들리는 심음은 아날로그청진기를 이용하여 들을 수 있었다. 그러나 심음은 듣는 의사에 따라 다르게 진단한다. 그러므로 오랜 경험과 노하우를 가진 의사들만이 주관적인 판단으로 환자의 이상 유 무를 판단할 수 있다. 본 논문에서는 심음의 심박수를 분석하여 환자의 상태를 진단 할 수 있는 무선디지털 청진 진단시스템에 대해 자세하게 서술한다. 그리고, 이 시스템을 통해 진단되는 심음에 대한 레벨교차율(LCR)과 질병의 관계를 보여준다. 또한, 심박수와 질병에 대해 새로운 개념의 진단시스템 환경을 제시하고 심박수의 레벨교차율은 질병에 따라 중요한 차이를 보여준다.

• 월간양계
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• 제33권2호통권376호
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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.

• 대한수의사회지
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• 제44권11호
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• pp.1046-1055
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• 2008

2008년 고병원성 조류인플루엔자의 발생으로 인해 양축 농가, 방역기관 관계자를 포함한 많은 국민들이 큰 시련을 겪었다. 다행히 이 질병이 초기에 근절되어 우리나라는 고병원성 조류인플루엔자 청정국임을 선포하게 되었다. 이 질병의 조기 근절에는 신속 정확한 진단이 기반이 되어 적절한 방역 대책이 수행되었기 때문으로 생각한다. 본고에서는 금년 고병원성 조류인플루엔자 발생과 관련되어 국립수의과학검역원 질병진단센터에서 수행한 의사환축 신고건, 병성감정 의뢰건, 역학조사 관련 시료 등에 대한 정밀검사 결과를 보고하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.550-551
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• 2018

바이오마커는 체내의 상태 및 변화를 파악할 수 있는 지표이다. 이는 암을 비롯한 다양한 질병에 대하여 진단하는데 활용도가 높은 것으로 알려져 있으나, 새로운 바이오마커를 찾아내기 위한 임상 실험은 많은 시간과 비용을 소비되며, 모든 바이오마커가 실제 질병을 진단하는데 유용하게 사용되는 것은 아니다. 따라서 본 연구에서는 자연어처리 기술을 활용해 바이오마커를 발굴할 때 요구되는 많은 시간과 비용을 줄이고자 한다. 이 때 다양한 의미를 가진 어휘들이 해당 질병과 연관성이 높은 것으로 나타나며, 이들을 분류하는 것은 매우 어렵다. 따라서 우리는 Word2Vec과 가우시안 혼합 모델을 사용하여 바이오마커를 분류하고자 한다. 실험 결과, 대다수의 바이오마커 어휘들이 하나의 군집에 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.19-22
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• 2016

최근 IT 기술을 활용하여 농작물의 병충해 조기 진단에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 카메라 센서를 통해 받아온 작물의 잎사귀 이미지를 분석하여 병충해를 조기에 감지할 수 있는 이미지 프로세싱 기법에 대해 논한다. 본 논문은 개선된 K 평균 클러스터링 방법을 활용하여 잎사귀 질병 감염 여부를 진단하는 알고리즘을 제안한다. 잎사귀 감염 분류 실험을 통해, 제안한 알고리즘이 정성적인 평가에서 더 좋은 성능을 나타낸 것으로 분석되었다.