• 한국동물위생학회지
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• 제28권2호
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• pp.121-146
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• 2005

Newcastle disease (ND), infectious bronchitis (IB), low pathogenic avian Influenza (LPAI) and fowl typhoid (FT) have been known as egg drop laying diseases because of the serious layer damage from mass zone layer. In this study, such egg drop laying diseases were investigated. To access this study, we peformed to evaluate antibody titers in serum and isolated bacteria and virus from organs and feces on May, July and September in 2003. The distribution of ND from January to May, IB and LPAI from October to February of the next year, and FT from March to September were inspected by the question survey in 21 farms. ND revealed to be positive rates of 490 to 474 $(96.7\%)$ in May, 510 to 506 $(99.2\%)$ in July and 510 to 510 $(100\%)$ in September with hemagglutination inhibition (HI) test. The mean antibody titers were 10.2, 9.9 and 10.2, respectively. With regard to IB, 484 out of 490 samples $(98.7\%)$ in May, 508 of 510 $(99.6\%)$ in July and 509 of 510 $(99.8\%)$ in September showed positive results and the mean antibody titers were gradually increased with 8.2, 9.0 and 9.4, respectively. According to HI test of LPAI, the positive results were shown in 442 of 480 $(92.1\%)$, 394 of 494 $(79.8\%)$ and 402 of 483 $(83.2\%)$ in May, July and September, respectively The mean antibody titers were decreased with 4.6, 4.3 and 4.0. The distribution of LPAI also elicited the positive rates of 480 to 475 $(99.0\%)$ in May, 494 to 485$(98.2\%)$ in July, 483 to 472 $(97.7\%)$ in September as determined by ELISA and the mean S/P ratio were 2.319, 2.557 and 2.380, respectively. Compared ELISA results with HI test of LPAI the positive results were 480 to 422 $(92.1\%),\;475(99.0\%),\;494\;to\;394 (79.8\%),\;485 (98.2\%)\;and\;483\;to\;402(83.2\%),\;472(97.7\%)$. Therefore, the positive rate determined by ELISA was higher than that of HI test with 6.9, 18.4 and $14.5\%$, respectively. When performed RT-PCR for ND using organ and feces samples, the pathotypes were detected $5(15.6\%)\;in\;May,\; 2(5.3\%) in\;July,\;2(7.1\%)$ in September but there is no samples showing positive band for LPAI. In attempt to isolate Salmonella gallinarum, bacteria were obtained from 4 cases (12.5%) in May, 9 (23.6%) in July, 5 (17.8%) in September. Thus the highest rate for isolation revealed to be shown in July When evaluated the antimicrobial susceptibility to 18 isolated strains of 5. gallinarum, bacteria were sensitive to trimethoprim/sulfamethox$(61.1\%),\;kanamycin\;(55.5\%),\;ampicillin\;(55.5\%)$ and amoxacillin/clavulanic acid $(55.5\%)$, cephalothin $(50.0\%)$, but resistant to penicillin $(88.9\%)$, streptomycin $(88.9\%)$, erythromycin $(83_4\%)$ and tetracycline $(61.1\%)$. According to HI test of ND and LPAI using captured 164 wild Korean tree sparrows (Passer nontanus), the positive rates were $47.6\%\;and\;57.3\%$, and the mean HI titers were 5.32 and 4.02, respectively. 71 $(43.2\%)\;and\;58(35.3\%)$ in captured sparrows also showed more than 4 titers for HI test to ND and LPAI, respectively However, the attempt for isolation of viruses failed in all samples.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.