FCM 클러스터링을 이용한 반려견 진단

김광백

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김광백 (Silla University)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제26권 제2호(통권 제203호)

발행연도: 2021.2

수록면: 39 - 44 (6page)

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본 논문에서는 가정에서 많이 기르는 반려견을 바탕으로 반려견 질병에 대한 전문적인 수의학 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 반련견의 건강 상태를 파악할 수 있는 진단 시스템을 제안한다. 제안된 진단 시스템은 50가지 질병과 각 질병의 증상을 데이터베이스에 구축하여 입력된 증상을 통해서 반려견의 질병을 도출한다. 각 질병 데이터베이스에는 질병에 해당하는 증상코드들을 가지고 있으며, 이러한 질병에 대한 데이터베이스를 이용하여 군집화 기법인 FCM 클러스터링 기법을 적용하여 질병을 클러스터링하고 그 결과 값인 소속도를 바탕으로 입력된 증상과 가까운 질병들을 도출하여 반려견의 진단 결과를 제공한다. 제안된 반려견 진단의 구현 결과에서는 선택한 증상들의 개수와 선택된 증상들이 포함된 질병들의 가능성 값을 구하여 내림차순으로 정렬하여 반려견의 증상과 가장 가까운 질병 상위 3가지를 도출하였다.

#Diseases #Symptom #FCM Clustering #Membership Degree #Pet Diagnosis #질병 #증상 #PCM 클러스터링 #소속도 #반려견 진단

참고문헌 (7)

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M. Martini / 2016 / A surveillance system of diseases of small companion animals in the Veneto Region (Italy) / International Journal of Infectious Diseases 53:117

M. Y. Munirah / 2016 / Design and Development of Online Dog Diseases Diagnosing System / International Journal of Information and Education Technology 6(11):913~916

Dan G O’Neill / 2014 / Approaches to canine health surveillance / Canine Genetics and Epidemiology 1(1)

Y. Eui Hong / 2001 / Knowledge of pet diseases and how to tame them / Yuwon publisher

A. Sheshasayee / 2014 / Comparative Study of Fuzzy C Means and K Means Algorithm for Requirements Clustering / Indian Journal of Science and Technology 7(6):853~857

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김광백

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논문수 297 이용수 21,913

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