• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1898-1908
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• 2017

가축 질병을 정확하게 예측하고 관리하는 것은 지속가능한 가축의 생산을 보장하고 궁극적으로 인간의 건강을 유지하는 데 기여한다. 가축의 건강을 유지하는 것은 인간의 건강에 영향을 미치는 중요한 부분이다. 송아지 질병 예측은 송아지의 생체 데이터를 측정하여 전처리 과정을 거친다. 송아지 정보는 송아지의 출산 이력과 송아지 생체 정보측정, 축사의 환경 정보, 질병 관리를 위한 정보를 사용하며, 온톨로지 개발하여 지식 베이스로 활용하였고, 송아지의 질병에 대한 상호 연관성을 분석 과정하기 위해 베이지안 네크워크를 사용하여 추론하였다. 송아지 질병, 원인, 발생 시기, 증상 등에 대한 송아지 질병 지식을 기반으로 질병을 예측하면 그 결과로 정확한 질병 치료에 대응할 수 있고 다른 가축에게 전염되는 것을 사전에 방지할 수 있을 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.335-343
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• 2019

건강한 삶은 인간이 추구하는 행복의 필수불가결한 요소이다. 식생활은 그 기반을 제공하는 것이며 가축의 건강은 사람의 건강에 직접적인 영향을 준다. 가축 질병을 정확하게 예측하고 관리하는 것은 지속가능한 가축의 생산을 보장하고 인간의 건강을 유지하는 데 기여한다. 사람의 경우 만병의 근원이 감기라면, 송아지의 경우 모든 질병의 원인을 제공하는 것은 설사병이다. 따라서 송아지의 설사병을 스마트 센서로 생체 데이터를 추출하고, 수집된 생체 데이터는 전처리 후에 의미 있는 정보로 사용한다. 축사의 환경 정보와 송아지 객체의 생화학·면역·감염원인체의 측정 정보를 온톨로지로 구축한다. 온톨로지는 논리적 추론 절차를 거쳐 송아지의 설사병을 예측할 수 있는 지식 베이스로 구축하였다. 송아지의 질병명, 원인, 발생 시기, 증상에 대해서 지식 기반으로 설사병을 예측한다. 가축의 일부 중에서 송아지를 모델한 지식 기반의 가축 원격 진료 질병 예측은 상위 온톨로지와 예측에 관한 도메인 온톨로지로 표현하여 그 결과로 치료, 예방법을 제시할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권4호
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• pp.78-95
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• 2022

아프리카 돼지열병, 구제역 등 가축전염병 유행과 관련된 기존의 연구 결과에서 가축전염병 확산의 주요 원인으로 축산 관련 차량 통행을 지목하는 경우가 많다. 이에 본 연구는 경기도 내 축산시설의 차량 방문이력 데이터와 화물차량의 디지털 운행기록계 데이터를 결합하여 각 읍면동의 주중 축산 화물차량 OD 통행량을 구한 후, 이에 기반한 가축전염병 확산 예측모형을 개발하였다. 모형은 2015년 1~2월 당시 주차별 구제역 발병기록을 이용하여 훈련되었으며, 긍정적 시나리오 기준으로 검증용 감염 표본 13개의 감염을 모두 예측해내는 데에 성공했다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.31-31
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• 2017

On farm evaluation for the control of airborne diseases like FMD and flu virus has been done in past but control of disease in process of transportation of livestock and manures is still needed. The objective of this study was to predict a common pattern of livestock vehicles movement. The analysis were done on GPS data, collected from drivers of livestock vehicles in Jeju Island, South Korea in year 2012 and 2013. The GPS data include the coordinates of moving vehicles according to time and dates, livestock farms and manure keeping sites. 2012 year data was added to ArcGIS and different tools were used for predicting common vehicle moving pattern. The common pattern of year 2012 were determined and considered as predicted common pattern for year 2013. To compare with actual pattern of year 2013 the same analysis was done to find the difference in 2012 and 2013 pattern. When the manure keeping sites and livestock farms were same in both years, as a result common pattern of 2012 and 2013 were similar but difference were found in patterns when the manure keeping sites and livestock farms were changed. In future for more accurate results and to predict the accurate pattern of vehicles movement, more dependent and independent variables will be required to make a suitable model for prediction.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.91-98
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• 2016

Outbreaks of highly contagious livestock diseases can cause direct and indirect economic impacts such as lower productivity of cattle farms, fall in tourism in damaged areas and countries, and decline in exports. They also incur tremendous social costs associated with disease elimination and restoration work. Thus, it is essential to prevent livestock diseases through monitoring and prediction efforts. Currently, however, it is still difficult to provide accurate predictive information regarding occurrences of livestock diseases, because existing cattle health monitoring or forecasting systems are only limited to monitor environmental conditions of livestock barns and check activities of cattle by using a pedometer or thermal image. In this paper, we present a biosensor-based cattle health monitoring system capable of collecting bio-signals of farm animals in an effective way. For the presented monitoring system, we design an integrated monitoring device consisting of a sensing module to measure bio-signals of cattle such as the heartbeat, the breath rate and the momentum, as well as a Zigbee module designed to transmit the biometric data based on Wireless Sensor Network (WSN). We verify the validity of the monitoring system by the comparison of the correlations of designed device with a commercial ECG equipment through analyzing the R-peak of measured signals.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제16권10호
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• pp.1411-1420
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• 2003

Comparative maps, representing chromosomal locations of homologous genes in different species, are useful sources of information for identifying candidate disease genes and genes determining complex traits. They facilitate gene mapping and linkage prediction in other species, and provide information on genome organization and evolution. Here, the current gene mapping and comparative mapping status of the major livestock species are presented. Two techniques were widely used in comparative mapping: FISH (Fluorescence In Situ Hybridization) and PCR-based mapping using somatic cell hybrid (SCH) or radiation hybrid (RH) panels. New techniques, using, for example, ESTs (Expressed Sequence Tags) or CASTS (Comparatively Anchored Sequence Tagged Sites), also have been developed as useful tools for analyzing comparative genome organization in livestock species, further enabling accurate transfer of valuable information from one species to another.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.292-301
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• 2016

구제역 발생에 따른 피해는 매우 크기 때문에 구제역의 피해를 최소화하기 위해서는 선제적인 구제역 진단 및 대응이 필수적이다. 주요 구제역 증상은 소의 체온 상승, 식욕 부진, 유량 감소, 입 발굽 유방에 물집 형성 등이며, 이중 확인하기 가장 쉽고 빠른 방법은 체온을 검사하는 방법이다. 본 논문에서는 선제적 구제역 대응을 위해 소 발굽 검출 알고리즘을 개발 구현하고, 축사에 고해상도 카메라 모듈과 열화상 카메라, 온습도 모듈 설치하여 발굽 검색 테스트를 시행하였다. 본 연구에서 개발한 알고리즘과 시스템을 통해 구제역 의심 가축의 조기 상황 대처를 할 수 있으며, 가축의 최적 성정 환경을 조성할 수 있다. 특히, 본 연구에서는 기존의 휴대용이 아닌 열화상 카메라를 활용한 구제역 대응 시스템은 축사에 고정으로 부착하여 별도 인력을 필요로 하지 않고 이미지 알고리즘을 통하여 가축의 발굽 온도를 자동 측정하는 기능과 스마트 폰을 활용한 자동 경고 기능을 가지고 있다. 이러한 시스템은 실시간을 구제역 가능성 예측을 가능케 하며, 별도의 인력이 없이 가축 질병에 대한 초동 방역 대응을 할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.60-74
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• 2017

지리정보시스템(Geographic Information System: 이하 GIS)은 고병원성조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza: 이하 HPAI)의 예찰, 역학조사, 감염농장 관리, 예방적 살처분 실시, 청정화 진행 등 질병관리를 위한 전 과정에서 공간 위치정보의 관리와 표현 그리고 의사결정을 위한 도구로 활용될 수 있다. 우리나라에서도 2010-2011년 구제역 발생으로 큰 피해를 본 이후, GIS와 연계된 국가동물방역통합시스템(Korea Animal Health Integrated System: 이하 KAHIS)를 구축하여 가축전염병 관리를 시행하고 있다. 그러나 농장 및 축산관련 시설과 차량에 대한 관리 및 모니터링 수준의 KAHIS 방역통합시스템은 HPAI 예찰 및 방역에 역부족이다. 따라서 KAHIS시스템과 더불어 효율적 가축질병(HPAI) 관리를 위하여 본 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 2014년 기준 HPAI 감염농장의 특성을 바탕으로 차후 HPAI 감염 가능 농장을 예측하였다. HPAI 감염농장 특징 분석을 위하여 권역별 HPAI-양성농장의 개수와 밀도 및 가금사육 두수를 조사하였다. 조사결과 HPAI-양성농장의 82.4%가 전라지역과 충청지역에 분포하고 있었다. 위 두 지역에 위치한 HPAI-양성농장(충청지역: $4.2{\pm}5.6$, 전라지역: $2.2{\pm}1.1$)은 HPAI-음성농장(충청지역: $1.8{\pm}1.5$, 전라지역: $1.7{\pm}0.7$)에 비하여 통계적으로 높은 밀도값을 보여주었다. 또한 HPAI-양성농장의 92.4%에서 가금두수 최소 6,537에서 최대 24,250를 사육하고 있었다. 위의 HPAI 감염농장 특징은 GIS Multiple Ring Butter(MRB) 기능을 이용하여 차후 HPAI 감염 가능 농장을 예측하는데 사용되었다. 분석결과 철새도래지 반경 30km(386개)와 35km(407개) 내 위치한 HPAI-양성농장의 수는 HPAI 확산 후 전국 감염농장(429개)과 유사한 값을 보여주었다. 또한 철새도래지 반경 30km 내 위치한 일반가금농장 중 하천 반경 1-1.5km와 지방도로 반경 1km에 중첩되는 지역에 위치한 일반가금농장의 개수(324-409개) 및 지리적 위치는 2014년 HPAI-양성농장의 개수(386개)와 90.0% 그리고 지리적 위치와 54.8%의 유사성을 보였다. 본 연구는 철새도래지의 위치정보와 가금농장의 위치 및 사육가금두수의 정보를 토대로 GIS분석을 통하여 앞으로 발생할 HPAI 발생농장에 대한 추이를 판단할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제63권4호
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• pp.854-863
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• 2021

Weaning induces physiological changes in intestinal development that affect pigs' growth performance and susceptibility to disease. As a posttranscriptional regulator, microRNAs (miRNAs) regulate cellular homeostasis during intestinal development. We performed small RNA expression profiling in the small intestine of piglets before weaning (BW), 1 week after weaning (1W), and 2 weeks after weaning (2W) to identify weaning-associated differentially expressed miRNAs. We identified 38 differentially expressed miRNAs with varying expression levels among BW, 1W, and 2W. Then, we classified expression patterns of the identified miRNAs into four types. ssc-miR-196a and ssc-miR-451 represent pattern 1, which had an increased expression at 1W and a decreased expression at 2W. ssc-miR-499-5p represents pattern 2, which had an increased expression at 1W and a stable expression at 2W. ssc-miR-7135-3p and ssc-miR-144 represent pattern 3, which had a stable expression at 1W and a decreased expression at 2W. Eleven miRNAs (ssc-miR-542-3p, ssc-miR-214, ssc-miR-758, ssc-miR-4331, ssc-miR-105-1, ssc-miR-1285, ssc-miR-10a-5p, ssc-miR-4332, ssc-miR-503, ssc-miR-6782-3p, and ssc-miR-424-5p) represent pattern 4, which had a decreased expression at 1W and a stable expression at 2W. Moreover, we identified 133 candidate targets for miR-196a using a target prediction database. Gene ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analyses revealed that the target genes were associated with 19 biological processes, 4 cellular components, 8 molecular functions, and 7 KEGG pathways, including anterior/posterior pattern specification as well as the cancer, PI3K-Akt, MAPK, GnRH, and neurotrophin signaling pathways. These findings suggest that miRNAs regulate the development of the small intestine during the weaning process in piglets by anterior/posterior pattern specification as well as the cancer, PI3K-Akt, MAPK, GnRH, and neurotrophin signaling pathways.