• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.377-382
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• 2007

본 논문에서는 애견 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 애견 건강상태를 파악 할 수 있는 진단 시스템을 제안한다. 제안된 진단 시스템은 105가지 질병과 각 질병의 증상을 데이터베이스에 구축하여 입력된 증상을 통해서 애견의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 신경망의 자율 학습 방법인 ART2 알고리즘을 적용하여 질병을 클러스터링 하고 그 결과 값인 클러스터의 출력값과 연결강도를 데이터베이스에 저장한다. 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 제시하여 학습된 질병 정보와 비교하여 애견의 건강 상태를 진단한다. 애견의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 질병과 증상의 정보를 데이터베이스로 구축하고 질병과 증상 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 하였다. 제안된 진단 시스템을 구현하여 수의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 애견 질병의 보조 진단 시스템으로서의 가능성을 확인하였다.

• Korean Journal of Veterinary Research
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• v.62 no.1
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• pp.4.1-4.5
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• 2022

This paper describes a fatal case of pneumonia in a 14-day-old dog caused by extraintestinal pathogenic Escherichia coli (ExPEC). The necropsy showed that almost all of left lobes of the lungs had dark-red consolidation. A histopathology examination revealed moderate acute fibrino-hemorrhagic necrotizing pneumonia with intralesional bacterial colonies. Non-suppurative epicarditis, congestion in the liver, and necrosis in the white pulp of the spleen also were found. E. coli with cytotoxic necrotizing factor 1 and α-hemolysin was isolated from the lung. This case was confirmed to have fatal pneumonia caused by ExPEC that led to a systemic infection.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.387-392
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• 2007

본 논문에서는 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 스스로 자신의 건강 상태를 쉽게 파악하고, 조금씩 진화하는 질병 바이러스에 따른 증상의 변화를 진단할 수 있는 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 한방 자가 진단 및 학습 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 및 학습 시스템은 72가지 한방 질병과 각 질병에 대한 증상을 분석하여 데이터베이스로 구축하고 구축된 데이터베이스 정보를 기반으로 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표 증상을 제시하면 해당 증상을 포함하는 질병들을 도출한다. 도출된 질병들의 세부 증상들을 사용자가 입력 벡터로 제시하면 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 세부 증상에 대한 질병들을 클러스터링한 후, 세부 증상에 대한 질병의 소속 정도를 제공한다. 본 논문에서 제시한 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제사한 시스템이 한방 질병의 보조 진단으로서의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.283-288
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• 2007

본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.383-385
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• 2018

기존의 한방 자가 진단 방법에서는 PCM 기반의 알고리즘을 적용시켰으나 고질적인 문제점 중의 하나인 증상 수가 급격하게 증가할 경우에는 진단 결과가 정확하게 도출되지 않는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 개선하는데 효율적인 퍼지 의사 결정 트리 알고리즘을 적용한다. 퍼지 의사 결정 트리는 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 구한 후, 사용자가 여러 증상을 입력하면 입력된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 치료하기 위한 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템보다 정확하고 신속한 진단 결과를 도출하는 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.466-468
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• 2001

의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암간 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.2
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• pp.39-44
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• 2021

In this paper, we propose a method of disease diagnosis system that can diagnose the health status of household pets for the people who lack veterinary knowledge. The proposed diagnosis system holds 50 different kinds of diseases with the symptoms for each of them as a database to provide results from symptom input. Each disease database has its own symptom codes for a disease, and by using the disease database, FCM clustering technique is applied to disease which outputs membership degree to determine diseases close to the input symptom as a pet diagnosis result. The implementation results of the proposed pet diagnosis system were obtained by the number of selected symptoms and the possibility values of the diseases that have the selected symptoms being sorted in descending order to derive top 3 diseases closest to the pet's symptom.

• Journal of the korean veterinary medical association
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• v.44 no.7
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• pp.639-648
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• 2008

임상수의사들의 일상적 보고에 의하면 토끼에서 심혈관계 질환의 발생이 점차적으로 증가하고 있는 것을 알 수 있다. 애완동물로서 특히, 실내 애완동물로서의 토끼를 기른 인구의 증가와 더불어 보호자들이 질병의 포착하기 힘든 증상들을 발견하고. 이 글은 체계적인 진단적 접근이 어떻게 향상된 질병관리로 이를 수 있는지 그럼으로써 이런 환축들에게 좀 더 나은 예후를 보장할 수 있는지를 기술하고 있다. 토끼에서 심혈관계 질병의 치료 및 관리에 있어서 초기 단계에서 인식하여 적절한 진단과정을 밟는 것이 매우 중요하다. 이에 토끼에서 발생할 수 있는 심장질병 진단과 치료법 중 수의사가 참고해야할 사항들을 아래 저널에서 번역하여 (In Practice, (2005) 27, 418-425) 기고하는 바 이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.187-192
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• 2008

최근 자신의 건강에 대한 관심이 고조되고 있는 반면, 현재 대부분 On-line에서 제공되는 진단 서비스 시스템은 질병 명을 이용하여 질병에 대한 처방이나 민간요법 등을 제시하고 있다. 이에 질병에 대해 전문지식이 부족한 일반인들이 이용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 On-line에서 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 사용자가 제시한 증상을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 도출된 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 동의보감에서 제시한 민간요법을 결과로 출력한다. 질병 데이터베이스는 서울대학교에서 교육용으로 출판한 가정의학(家庭醫學)을 기초로 동의보감과 한방의학백과서적을 통해 한의학 전문의의 검증을 거쳐 생성하였다. 그리고 본 시스템은 전문의의 상담시스템을 지원한다. 전문의의 상담시스템을 이용하여 자택 및 직장에서 편리하게 전문의의 진료와 소견을 받을 수 있도록 하였다. 전문의 상담 시스템은 전문의가 서버에 접속한 상태에서 사용자의 진로 신청으로 연결되며, 텍스트 데이터 및 기존의 진료기록이 있다면 이를 기반으로 전문의의 진단을 유도하도록 한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과 기존의 질병 진단 시스템 보다 일반성이 개선된 것을 확인하였다.