• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.93-96
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• 2011

본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 통계청에서 제공하는 한국 표준 질병 사인 분류표(K.C.D)를 기초로 질병을 분류한 후, 질병을 도출하고 애매한 증상의 차이의 정도를 퍼지 추론기법을 사용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 한방 질병 분류 시스템을 제시한다. 기존의 FCM 알고리즘은 입력 벡터들과 각 군집 중심과의 거리를 이용하여 측정된 유사도에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 하지만 측정된 패턴과 군집 공간상의 패턴들의 분포에 따라 바람직하지 못한 군집화 결과를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 군집들의 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 기존의 FCM 알고리즘으로 군집화 한 결과를 재 군집화 하여 군집화의 정확성을 개선시킨 후, 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법을 적용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병을 분류한 후, 퍼지 제어 기법으로 질병을 추출함으로써 기존의 한방 자가진단 시스템 보다 정확하게 질병을 도출한 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.29 no.4
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• pp.1-7
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• 2020

Early detection and classification of crop diseases play significant role to help farmers to reduce disease spread and to increase agricultural productivity. Recently, many researchers have used deep learning techniques like convolutional neural network (CNN) classifier for crop disease inspection with dataset of crop leaf images (e.g., PlantVillage dataset). These researches present over 90% of classification accuracy for crop diseases, but they have ability to detect only the pre-trained diseases. This paper proposes an efficient disease inspection CNN model for new crops not used in the pre-trained model. First, we present a benchmark crop disease classifier (CDC) for the crops in PlantVillage dataset using VGG16. Then we build a modified crop disease classifier (mCDC) to inspect diseases for untrained crops. The performance evaluation results show that the proposed model outperforms the benchmark classifier.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.59-64
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• 2022

한국표준질병사인분류(KCD)는 사람의 질병과 사망 원인을 유사성에 따라 체계적으로 유형화한 분류체계이다. KCD는 계층적 분류체계로 구성되어 있어 분류마다 연관성이 존재하지만, 일반적인 텍스트 분류 모델은 각각의 분류를 독립적으로 예측하기 때문에 계층적 정보를 반영하는 데 한계가 있다. 본 논문은 계층적 분류체계를 적용한 KCD 예측 모델을 제안한다. 제안 방법의 효과를 입증하기 위해 비교 실험을 진행한 결과 F1-score 기준 최대 0.5%p의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 특히 비교 모델이 잘 예측하지 못했던 저빈도의 KCD에 대해서 제안 모델은 F1-score 기준 최대 1.1%p의 성능이 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.189-192
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• 2010

본 논문에서는 개선된 Fuzzy ART 알고리즘을 이용하여 한의학을 기반으로 증상에 대한 질병을 진단하고 민간요법을 제시하는 한방 자가 검진 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 신체 부위를 전신, 머리, 배, 다리 등 17부위로 분류하여 사용자가 증상을 선택하도록 제시하고, 사용자가 선택한 증상과 질병에 포함된 증상 그리고 결과로 도출될 질병간의 선택증상 비율에 대한 우선순위를 개선된 Fuzzy ART 알고리즘에 적용하여 증상을 분류한 후, 퍼지 추론 규칙을 적용하여 질병을 도출한다. 도출된 질병과 그 질병에 대한 원인 및 민간요법을 결과로 제시한다. 데이터베이스에 구축되어 있는 질병 데이터는 통계청에서 정리하여 배포한 한국표준질병 사인분류(K.C.D)를 토대로 표준 질병 정보를 얻어 각 질병의 증상과 원인, 민간요법을 정리한 후, 마지막으로 한의학 전문의의 검증을 거쳐 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 한방 자가 검진 시스템에 대한 한의학 전문의의 분석 및 검증 결과, 본 시스템의 증상에 대한 질병 도출이 높은 정확도를 보임을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.519-520
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• 2024

KOICD(질병분류 정보센터), 보건의료정보표준, 질병분류기호 모두 국내에서 권위 있는 질병분류 정보 검색 가능 홈페이지를 가지고 있다. 그러나 국내에서 가장 많이 이용되는 KCD 와, 국제적으로 사용되는 SNOMED CT 의 검색결과가 동시에 나오는 사이트는 아직 존재하지 않는다. 이에 의료진과 환자, 보험사의 편의를 모두 고려하여 KCD 와 SNOMED CT 가 동시에 출력되는 검색사이트를 제작하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.6
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• pp.1331-1336
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• 2023

In text-based fish disease classification using machine learning, there is a problem that the input parameters of the machine learning model are too many, but due to performance problems, the input parameters cannot be arbitrarily reduced. This paper proposes a method of optimizing input parameters specialized for Paralichthys olivaceus disease classification using SHAP analysis techniques to solve this problem,. The proposed method includes data preprocessing of disease information extracted from the halibut disease questionnaire by applying the SHAP analysis technique and evaluating a machine learning model using AutoML. Through this, the performance of the input parameters of AutoML is evaluated and the optimal input parameter combination is derived. In this study, the proposed method is expected to be able to maintain the existing performance while reducing the number of input parameters required, which will contribute to enhancing the efficiency and practicality of text-based Paralichthys olivaceus disease classification.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• s.14
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• pp.86-89
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• 1970

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• s.13
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• pp.66-68
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• 1970

• KAPE Magazine
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• s.161
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• pp.4-5
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• 2010

소, 돼지, 양, 염소, 사슴 등 발굽이 둘로 갈라진 동물인 우제류에 감염되는 질병으로 전염성이 매우 강하며 입술, 혀, 잇몸, 코, 발굽 사이 등에 수포가 생기며 체온이 급격히 상승되고 식욕이 저하되어 심하게 앓거나 죽게 되는 질병으로 국제수역사무국(OIE)에서 전파력이 빠르고 국제교역상 경제피해가 매우 큰 질병인 A급 질병으로 분류하며 우리나라 제1종 가축전염병으로 지정되어 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.10
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• pp.364-371
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• 2019

The World Health Organization (WHO) announced the 11th International Classification System (ICD-11), which classifies game addiction as a disease in 2018. Sin stocks are defined as the companies that have negative addictive properties and are taxed on social costs. If a game disorder is listed in the disease classification system in Korea, it is highly likely that Korean game companies may be considered as sin stocks that causes negative addictive properties and social costs such as the game addiction and the game addiction tax. This suggests that game companies could be newly included in the scope of sin stocks in Korea. In this study, we examine the effect of the inclusion of game companies in the scope of sin stocks on the job preferences of game companies. We found that there is a high level of opposition to the opinion of the listing sin stocks of game companies, and a high degree of addiction and gambling was suggested as the cause of the game companies being classified as sin stocks. We also found that firm value and job preference would be decrease if a game company was classified as sin stocks. The study is meaningful in that it suggests that game companies can be perceived negatively as sin stocks due to the disease code of game disorder, which has recently emerged as a social issue. Also, this study will contribute to the academia and market participants by reporting statistically the effect of the classification of sin stocks in game companies on job preferences for game companies.