• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.33 no.11 s.385
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• pp.101-105
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• 2001

가금콜레라(Fowl Cholera)는 야생조류와 닭$\cdot$오리에서 급성 패혈증을 일으키고, 부검시 복강내 실질장기(심장, 근위, 십이지장)에서의 출혈을 일으킨다. 특히, 이 질병은 간의 다발성 괴사반점을 보이고 때로는 신경증상을 나타내는 것을 특징으로 하는 세균성 질병으로 제 2종 법정 가축전염병에 속한다. 국내에서는 지난해인 2000년 10월 22일부터 충청남도 서산시 소재의 천수만 간척지에서 야생조류의 집단 폐사가 발생했다. 그래서 국립수의과학검역원 조류질병과에서 현지 역학조사와 실험실 정밀검사를 통해 처음으로 폐사 원인을 가금콜레라로 진단 내렸다. 그 당시 본 질병으로 폐사한 야생조류는 대부분 오리류(가창오리, 청둥오리 등)였으며 총 13,000여수가 폐사 되었던 것으로 공식 집계되었다. 현재까지 국내에는 검역원 및 일선 시도 가축방역기관들의 철저한 방역조치와 함께 가금 사육농가의 위생적인 사양관리 등으로 닭이나 집오리에서의 가금콜레라는 발생되지 않고 있다.

• The Science & Technology
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• v.31 no.5 s.348
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• pp.84-85
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• 1998

연세의대 미생물학교실 이원영 교수와 서울대 보건대학원 역학담당 김정순 교수는 스승과 제자가 만나 하나로 결합한 과학자 부부이다. 숱한 사연을 딛고 70년 결혼한 이들 부부교수는 지난 84년 우리나라에서 10년간을 괴질로 분류되었던 질병의 원인균이 렙토스피라는 사실을 공동으로 발표해 세계적인 관심을 모으기도 했다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.295-308
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• 2015

We have experienced a substantial improvement in and cost-drop for genotyping that enables genetic epidemiological studies with large-scale genetic data. Genome-wide association studies have identified more than ten thousand causal variants. Many statistical methods based on linear mixed models have been developed for various goals such as estimating heritability and identifying disease susceptibility locus. Empirical results also repeatedly stress the importance of linear mixed models. Therefore, we review the statistical methods related with to linear mixed models and illustrate the meaning of their estimates.

• 월간산업보건
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• s.63
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• pp.27-32
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• 1993

직업과 질병간의 관련성이 역학적인 방법에 의하여 밝혀진 대표적인 예로 직업성 암을 들수 있다. 실제로 이러한 노력에 의하여 현재에 이르러는 작업장에서 사용되는 몇가지 물질들이 발암성물질로 분류(Recogniz Human Carcinogen)되어 있다. 이 글은 Monson이 저술한 'Occupational Epidemiology'중에서 'Occupation and cancer'의 첫 부분과, 암발생과의 관련성이 확립된 직업성 폭로물질들을 열거한 표를 번역한 것이다. 내용중에서도 언급하고 있듯이 화학군(group of chemicals)이 제시된 경우에는 그 군에 속한 모든 화학물질들이 발암원성 물질이라는 것은 아니고, 작업공정이 열거된 예에서도 그 공정에서 어떠한 물질이 과연 발암성인지를 밝혀내기에 충분한 정보가 아직 없다. 그러나 직업과 암에 관한 역학적 연구의 역사적인 배경, 현 상태 등을 파악하는데에 좋은 자료일 것으로 생각되어 게재하고자 한다. - 저자 주 -

• Korean Journal of Veterinary Research
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• v.37 no.4
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• pp.765-772
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• 1997

제주지역 돼지에서 각종 전염성 질병 원인체에 대한 항체를 조사하여 그간 전염성 병원체에 대한 역학조사가 미진하였던 부분을 보완하여 질병의 분포를 파악하고자 1995년부터 1996년에 걸쳐 제주도 전역에서 돼지의 혈청을 채취하여 각종 병원체에 대한 항체 분포율을 조사하였다. 본 연구에서 검사한 돼지 혈청 시료에서는 돼지 오제스키병 바이러스에 대한 항체는 전혀 검출되지 않았다. 돼지 콜레라바이러스에 대한 항체는 기대 수준 이하로 낮아 백신접종이 원활히 수행되고 있지 않음을 시사하였으며 특히 농장에 따라 항체 보유돈과 항체 음성돈이 혼재하는 농장과 항체가 전혀 검출되지 않는 농장 등 돼지 콜레라 방역의 사각지대가 존재할 가능성이 있음을 보여주었다. 유 사산 원인체인 돼지 파보바이러스 및 뇌심근염에 대한 항체가가 다양하게 나타나 일부 문제가 있을 것으로 사료되었다. 돼지 생식기호흡기증후군(PRRS) 바이러스에 대한 항체 분포율은 내륙 보다 다소 낮게 나타났고, 돼지 influenza virus, 위축성 비염, 흉막 폐염 등 각종 세균성 질환에 대한 항체수준도 다양하게 나타났다. 본 혈청학적인 연구결과는 제주지역에서의 양돈방역 정책수립 및 질병방제의 기초자료로 유용하게 이용될 것으로 사료된다.

• Food Industry And Nutrition
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• v.11 no.3
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• pp.6-11
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• 2006

바이러스성 식중독은 장염을 일으키는 원인 병원체 중 노로바이러스에 의해 흔히 발생하며 이외에도 아스트로바이러스나 로타바이러스에 의한 집단 설사 사례가 국내에서 보고된 바 있다. 노로바이러스는 식중독과 관련하여 특히 오염된 식수와 굴 등 어패류의 생식을 통한 감염 사례가 많이 보고되어 있으나 사람 간 전파도 흔히 일어나는 전염력이 매우 높은 바이러스이다. 국내에서는 1999년 이후 보고가 되고 있으며 최근 집단 급식과 관련된 대형 식중독 사례들이 보고되면서 학교급식이 사회적인 이슈로 대두되고 있다. 2000년 이후 질병관리본부는 바이러스성 설사의 국내 발생현황을 파악하기 위하여 전국의 17개 시도보건환경 연구원과 노로바이러스를 포함한 4종의 바이러스성 장염원인 병원체에 대한 전국적인 실험실 감시체계를 운영한 결과 바이러스성 병원체가 확인된 사례의 약 18%에서 노로바이러스가 검출되었고, 집단설사 사례에서는 대부분 노로바이러스가 원인병원체로 확인되었다. 또한 노로바이러스의 조기 검출을 위해 질병관리본부는 2004년 중 노로바이러스 유전자 검출 kit를 자체적으로 제작하여 이를 전국의 시도 보건환경연구원을 연계한 감시체계에서 적극 활용함으로써 노로바이러스 집단설사사례의 조기 검출이 가능하게 되었고 지역내 노로바이러스 검출율을 높이는데 기여하였다. 국립보건연구원은 2003년과 2006년에 발생한 대규모 노로바이러스 식중독 사례 이외에도 산발적으로 지속적으로 발생하는 사례들을 조기에 탐지하고 국내에서 검출되는 설사바이러스 유전형 분포양상과 새로운 유전자형이나 변이주를 조기에 검출하고자 전국적인 노로바이러스 실험실 감시망을 강화하여 운영하고 있으며, 집단설사 발생시 각 사례의 연관성을 신속하게 분석할 수 있는 실시간 분자역학적 유전자 분석체계를 단계적으로 도입하고 있다. 실험실 감시체계 운영과 함께 집단 식중독 유발 병원체의 효율적인 관리를 위해 질병관리본부는 노로바이러스를 포함한 설사 유발 병원체를 신고대상 병원체로 지정(2006.06.12)하여 병원체 검출시 보고하도록 하고 관련 지침을 마련하였다. 노로바이러스가 지정전염병 병원체로 추가로 지정됨에 따라 집단 사례 및 실험실 감시사업을 통해 검출되는 병원체에 대한 보고가 강화되고 전파 방지와 2차 감염 사례 감소에도 기여할 수 있을 것으로 사료되며 전국의 실험실 감시망을 연결하는 국가 차원의 노로바이러스 실시간 분자역학적 분석체계 도입을 통해 노로바이러스 2차 감염을 줄이고 대규모 집단발병 및 유행의 조기 차단 효과를 가져올 수 있을 것이다.

• 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.

• Journal of Science and Technology Studies
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• v.14 no.2
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• pp.165-198
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• 2014

This study investigated a mechanism of naming a disease, as examining how obesity attain a status of disease. WHO(World Health Organization) warned 'The obesity is definitely a disease to need medical treatment' in 1996 and 1997. However, before then, obesity was classified as unusual or nonstandard body status but it was not categorized as a disease. In order to examine a mechanism how obesity attain the status of disease, this study examined the historical process of construction to obesity in discourse of disease and ontological reality of pathological epidemiological to obesity. As a result of this research, it was found that the medical community manipulated BMI(Body Mass Index) and deliberately narrowed the range of person's normal weight, and institutionalized sizism. Especially, it was found that as the medical community associated the body state of obesity with high blood pressure, diabetes, and etc that causes burden of medical expenses to patients, that was fatphobia. And it tried to from a medical control mechanism to assign obesity to an independent status of a disease. Based on this examination, this study found an entailment: the noninfectious disease such as obesity attains the status of disease not because of the pathologic reason but because of cultural or socio-economical reason which han nothing to do with any medical source.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.8
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• pp.1460-1465
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• 2016

Lots of costs threaten the sustainability of the national health-guarantee system. Despite research by the national center for disease control and prevention on health care dynamics with its auditing systems, there are still restrictions of time limitation, sample limitation, and, target diseases limitation. Against this backdrop, using huge volume of total data, many technologies could be fully adopted to the preliminary forecasting and its target-disease expanding of health. With structured data from the national health insurance and unstructured data from the social network service, we attempted to design a model to predict disease. The model can enhance national health and maximize social benefit by providing a health warning service. Also, the model can reduce the advent increase of national health cost and predict timely disease occurrence based on Big Data analysis. We researched related medical prediction cases and performed an experiment with a pilot project so as to verify the proposed model.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.1
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• pp.57-66
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• 2017

SIR model (Kermack and McKendrik, 1927) is one of the most popular method to explain the spread of disease, In order to construct SIR model, we need to estimate transition rate parameter and recovery rate parameter. If we don't have any information of the two rate parameters, we should estimate using observed whole trajectory of pandemic of disease. Thus, with restricted observed data, we can't estimate rate parameters. In this research, we introduced Reed-Frost model (Andersson and Britton, 2000) to calculate the probability of infection in the early stage of pandemic with the restriction of data. When we have an initial number of susceptible and infected, and a final number of infected, we can apply Reed - Frost model and we can get the probability of infection. We applied the Reed - Frost model to the Vibrio cholerae pandemic data from Republic of the Cameroon and calculated the probability of infection at the early stage. We also construct SIR model using the result of Reed - Frost model.