• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.418-421
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• 2023

본 논문은 Word2Vec를 이용하여 한국어 증상 기반 질병 예측 모델을 제시한다. 아산병원 질환 백과의 크롤링 데이터를 세 가지 형식으로 나누어, 모델에 알맞은 데이터 형식을 찾고 모델에 적용한다. 가장 모델에 맞는 데이터 형식은 증상별 질병과 질병별 증상을 합친 경우이다. 데이터의 양을 늘려 임베딩 스페이스를 넓혔고, 가장 중요한 증상과 질병의 유사도도 정확하게 출력되었다. 이는 유사도가 높은 질병과 증상들이 제대로 학습이 되었다는 것을 알 수 있다. 이렇게 만들어진 예측 모델에 positive 증상을 입력하면 유사도가 향상되고, negative에 입력하면 하락하는 결과를 확인했다. 따라서 환자의 증상을 positive에 넣으면, 그 증상을 가진 질병이 가까워지는 반면, 환자의 증상이 아닌 증상을 negative에 넣으면, 환자에게 맞지 않는 질병이 멀어진다. 그러므로 환자의 상태에 맞는 질병을 유추해, 의사나 환자가 증상에 대한 질병을 알고 싶을 때 또는 검색에 유용하게 사용할 수 있다. 더불어, 질병의 진료과 데이터를 추가하여, 환자에게 맞는 진료과를 찾는 데도 도움을 줄 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.29-34
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• 2016

코호트 DB(DataBase)를 이용하여 질병 발생 예측 및 확산을 추적하는 많은 연구가 진행되고 있다. 코호트 DB는 대용량의 질병 및 건강정보가 단순한 개별적인 DB 테이블의 집합으로 구성되어있어 연관관계 검색을 위해서는 코호트 DB를 연구 목적에 맞게 재구성하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 대용량 코호트 DB를 온톨로지 기반으로 구축하기 위해 XML descriptor, editor를 이용하였다. 또한, 원활한 연관관계 검색결과 확인을 위해 온톨로지 기반의 코호트 DB 검색 시스템과 UI를 개발하였다. XML editor에서는 코호트 DB를 온톨로지로 구성하기 위해 7단계로 구성된 Ontology development 101 방법론과 OWL(Ontology Web Language) API를 이용하였다. 이와 같은 온톨로지 기반 코호트 DB 검색 시스템은 질병 및 건강정보의 연관성을 측정하고 의미적인 연관관계를 검색 시 효과적으로 활용 가능하다.

• 월간양계
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• 제34권5호통권391호
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• pp.96-101
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• 2002

종계장 질병 청정화에 대하여는 오래 전부터 논의 되어왔던 주제인 만큼 많은 양계인들이 나름대로의 풍부한 지식과 의견을 가지고 있고 어떻게 대비하여야 할 것인지를 충분히 알고 있을 것으로 생각한다. 그러나, 새 천년이 시작된 이 시점에 육계에서 가금티푸스발생이 급격히 증가하여 종계장에서의 질병 청정화가 새롭게 거론되고 있어 마음이 무겁기만 하다. 이와 같이 육계에서 가금티푸스 발생이 급격히 증가를 한 이유는 종계로부터 가금티푸스 균이 난계대전염되었기 때문인 것으로 보는 것이 일반적인 견해일 것이다. 따라서, 이 자리에서는 작금의 상황을 좀더 직접적으로 살펴보고자 종계장에서의 난계대 질병 중 현재 문제가 되고 있는 육계에서의 가금티푸스 방제에 관련하여 중점적으로 이야기 하고자 한다.

• 월간양계
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• 제4권9호통권35호
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• pp.62-65
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• 1972

• 월간양계
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• 제34권5호통권391호
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• pp.125-129
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• 2002

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.317-320
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• 2016

기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.317-320
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• 2016

기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.

• 오리마을
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• 통권248호
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• pp.14-17
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• 2024

축산분야에서 공무원 생활만 30년 넘게했다는 조장철 팀장은 안성시 전체 방역상황을 한눈에 볼 수 있는 현황판을 직접 제작해 거점을 표시하고 직원들은 물론 안성시를 찾아오는 외빈들에게도 일사천리로 방역상황을 설명한다. 그야말로 안성 축산의 방역통으로 불리는 조 팀장은 지역의 축산농가는 거의 안다고 해도 과언이 아니다. "지역의 축산농가들은 형님 아니면 동생이죠. 질병이 터지면 형님 동생의 마음이 어떨지 아니까 더욱 빨리 초동대처하고 방역상황을 해결하기 위해 애씁니다." 검색창에 조장철 팀장을 검색하면 '칭찬합니다' 게시판에서 이름을 찾을 수 있다. 안성시 축산농가들이 올려놓은 조 팀장에 대한 감사함은 나열하기 힘들 정도다. 방역 최일선에서 안성시의 가축질병을 책임지고 있지만 따뜻한 마음으로 형님과 동생들의 가축을 돌보는 그의 따뜻함에 감동한 축산인들이 많기 때문이다. 단호한 방역정책으로 질병을 차단하고 따뜻한 마음으로 축산농가를 위로하는 방역능력자 조장철 팀장을 만나러 안성으로 가보자.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.125-135
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• 2014

의료 분야에서는 질병의 진단과 치료를 목적으로 하는 지식베이스 구축에 관심이 높다. 이러한 목적의 지식베이스를 구축하는데 가장 중요한 것은 정확하게 지식을 표현하는 것이다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용해 최근 의료 분야에서 많은 관심을 받고 있는 알츠하이머 질병과 관련한 국내 논문들을 대상으로 지식을 표현하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 온톨로지 기반 지식 표현 방법은 저자, 발행기관 등과 같은 서지 정보에서 추출한 클래스들은 물론 논문의 제목, 초록, 키워드, 결론에서 추출한 연구 주제와 관련된 클래스들을 모두 정의하고 프로퍼티를 통해 클래스들간의 다양한 의미적 관계를 포함하고 있다. 그리고 클래스들간의 계층 관계와 프로퍼티의 이행적 특성도 포함하고 있기 때문에 이를 이용한 추론을 지원한다. 따라서 단순한 키워드 검색뿐만 아니라 의미에 기반을 둔 지식 검색이 가능하다. 또한 온톨로지 검색 언어인 SPARQL을 이용해 추론을 통한 지식 검색 요청을 보다 쉽게 표현할 수 있다.

• 월간양계
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• 제24권9호통권275호
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• pp.166-169
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• 1992

닭의 바이러스성 간염은 닭에서 흔히 일어나는 질병 중의 하나는 아니다. 그러나 국내에서는 본질병의 전형적인 발생 예가 아직 검색되지 않았으나 외국의 대군사육계군에서 종종 발생하고 있어 국내에도 최근 대군사육화하면서 우려가 되는 질병으로 그중 스트레스에 의한 간염이 때때로 상당한 생산성 저하를 유발하기도 하며 산란율과 폐사율에서 경제적인 손상을 미치게하는 스트레스에 의해 발병이 가중되는 바이러스성 간염이 양계장 생산성에 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다.