본 논문은 반려견의 피부질환 발병 여부와 부위를 추론하기 위해서 딥러닝 기반 U-Net 모델을 학습하여 이미지 촬영을 통한 반려견의 피부병 발병 여부와 추론되는 병명을 제공하는 애플리케이션을 개발하였다. U-Net은 의료영상 분야에서 주로 사용되는 영역 분할(Image Segmentation) 기반 학습 모델로써 폴리곤 형태의 특정 이미지 영역을 구분하는 데 효과적이다. 따라서 반려견의 피부 이미지에서 병변 영역 식별에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 반려견의 6가지 주요 피부질환을 클래스로 정의하고 이를 분별하는 U-Net 모델을 학습시켰다. 이를 모바일 앱으로 구현하여 간단한 카메라 촬영으로 병변 분석과 예측 작업을 수행하여 결과를 제공한다. 이를 통해서 반려인들은 반려동물의 건강 상태를 관찰하고 조기 진단에 도움이 되는 정보를 얻을 수 있다. 이와 같이 딥러닝을 통해서 반려동물 건강관리에 신속하고 정확한 진단 도구를 제공함으로써 가정에서도 손쉽게 이용할 수 있는 서비스 개발에 중요한 의미를 두고 있다.
직업성 피부 질환을 일으키는 주요 작업 공정의 하나인 도장작업자들의 피부 질환의 실태를 파악하기 위하여 모 조선업체 도장 부서의 남자 근로자 379명을 폭로군으로, 같은 회사 비도장부서에서 근무하고 유기용제를 취급한 경력이 없는 근로자 151명을 대조군으로 선정하여 피부과 전문의의 진료와 설문 조사를 통하여 아래와 같은 결과를 얻었다. 피부과적 진찰 결과 도장부서 근로자들이 이환되어 있는 가장 흔한 피부질환은 족부 백선으로 폭로군의 유병률은 48.0%였으며 대조군에 비하여 이환될 비차비가 3.18로 통계학적으로 유의한 차이를 보였다. 접촉성 피부염과 한포진의 유병률도 각각 11.9%, 11.9%로 대조군보다 유의하게 높았으며 질병에 이환될 비차비가 4.95, 6.64로 통계학적으로 유의한 차이를 보였다. 이외에도 비특이적 습진, 자극성 피부염, 모낭염, 두드러기 등과 같은 피부 질환이 관찰되었으나 대조군과 유의한 차이는 없었다. 접촉 피부염 소견을 보이는 폭로군 중 71.1%가 피부 증상이 휴일이나 휴가시에 호전된다고 응답하였고, 68.9%가 옷이나 보호구에 가려지지 않는 노출부위에 피부 병변이 발생한다고 응답하여 접촉 피부염이 작업과 관계가 있음을 시사하였다. 근로자들의 보호구 착용률은 비교적 양호한 편이었지만 보호구 착용과 피부질환과는 연관성이 없어서 보호구 착용이 피부질환의 예방에 큰 효과가 없는 것으로 나타났다. 대조군과 유의한 차이를 보인 접촉 피부염, 한포진, 족부 백선의 유병률을 수행직무별로 스프레이군, 터치업군, 혼합군, 전처리군으로 구분하여 비교한 결과 유의한 차이를 보이지 않아 피부 질환의 위험도는 수행직무에 따라서는 큰 차이가 없음을 보여주었다. 도장 부서 근무 년수에 따른 비교에서도 근무 년수가 증가함에 따라 유병률이 증가하는 소견을 보이지 않았는데 근무 기간에 길어질수록 피부 저항이 증가되며, 피부반응이 둔해지며, 숙련된 작업으로 접촉물질에 대한 노출이 감소되기 때문이라고 판단된다. 이상과 같이 조선업체 도장부서 근로자들에게서 접촉 피부염, 한포진, 족부 백선 등 작업과 연관된 질병을 발견할 수 있었다. 앞으로 도장 부서 근로자들의 피부 병변을 예방하기 위한 대책 마련이 시급하다고 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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