KR102274263B1 - 가축 건강상태 면역 지표화 시스템 - Google Patents
가축 건강상태 면역 지표화 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102274263B1 KR102274263B1 KR1020210030455A KR20210030455A KR102274263B1 KR 102274263 B1 KR102274263 B1 KR 102274263B1 KR 1020210030455 A KR1020210030455 A KR 1020210030455A KR 20210030455 A KR20210030455 A KR 20210030455A KR 102274263 B1 KR102274263 B1 KR 102274263B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- livestock
- health
- unit
- immune
- indicator
- Prior art date
Links
- 244000144972 livestock Species 0.000 title claims abstract description 148
- 230000003862 health status Effects 0.000 title claims abstract description 40
- 230000036541 health Effects 0.000 claims abstract description 79
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 49
- 230000036039 immunity Effects 0.000 claims abstract description 36
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000001900 immune effect Effects 0.000 claims abstract description 12
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims abstract description 7
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 40
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 40
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 21
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims description 18
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 18
- 238000012098 association analyses Methods 0.000 claims description 12
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 claims description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 4
- 235000018102 proteins Nutrition 0.000 description 15
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 241000282887 Suidae Species 0.000 description 5
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 235000013372 meat Nutrition 0.000 description 4
- 108060003951 Immunoglobulin Proteins 0.000 description 3
- 210000001744 T-lymphocyte Anatomy 0.000 description 3
- 102000018358 immunoglobulin Human genes 0.000 description 3
- 208000005342 Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome Diseases 0.000 description 2
- 241001135989 Porcine reproductive and respiratory syndrome virus Species 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 description 2
- 238000011481 absorbance measurement Methods 0.000 description 2
- 235000021120 animal protein Nutrition 0.000 description 2
- 239000003242 anti bacterial agent Substances 0.000 description 2
- 229940088710 antibiotic agent Drugs 0.000 description 2
- 238000004820 blood count Methods 0.000 description 2
- 238000009534 blood test Methods 0.000 description 2
- 238000009395 breeding Methods 0.000 description 2
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 description 2
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 2
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 2
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 2
- 210000004698 lymphocyte Anatomy 0.000 description 2
- 210000000440 neutrophil Anatomy 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 2
- 229960005486 vaccine Drugs 0.000 description 2
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 1
- 206010062016 Immunosuppression Diseases 0.000 description 1
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 1
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000009390 immune abnormality Effects 0.000 description 1
- 210000000987 immune system Anatomy 0.000 description 1
- 230000001506 immunosuppresive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000009304 pastoral farming Methods 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000009385 viral infection Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
- A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry
- A01K29/005—Monitoring or measuring activity, e.g. detecting heat or mating
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
- Y02A40/70—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in livestock or poultry
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Pathology (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
Abstract
본 발명은 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 축산농가에서 수집된 데이터를 이용해 가축의 건강상태를 나타내는 면역 관련 지표를 선정하여 가축의 건강상태를 면역 지표화하는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템으로서, 복수의 축산농가에서 수집된 데이터를 저장하는 데이터베이스부; 가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출하는 후보 도출부; 상기 데이터베이스부에 저장된 검체 정보를 이용해, 상기 후보 지표의 상태 값을 분석하는 데이터 분석부; 상기 후보 지표의 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석하는 연관성 분석부; 상기 연관성 분석 결과 상기 후보 지표를 새로운 지표로 선정할지 결정하는 선정 결정부; 및 상기 선정 결정부에서 선정된 새로운 지표를 평가하되, 가축의 건강상태를 나타내는 정도를 평가하는 지표 평가부; 및 평가 대상 농가에서 수집된 상기 새로운 지표와 관련된 검체 정보를 이용해 상기 평가 대상 농가의 가축의 면역력을 포함하는 건강상태를 추정하는 농가 평가부를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
본 발명에서 제안하고 있는 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에 따르면, 가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출해, 실제 축산농가에서 수집된 데이터를 이용해 후보 지표의 상태 값을 분석하고, 다른 기존 지표와의 연관성을 분석해 새로운 지표로 선정하고 평가함으로써, 실제 축산농가의 데이터를 이용해 실용성 높은 새로운 지표를 개발 및 확립할 수 있고, 이를 통해 가축의 면역력 정도를 포함하는 건강상태를 쉽고 빠르게 파악하고, 노출 위험성 있는 질병이나 생산성을 예측하여 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 할 수 있다.
본 발명에서 제안하고 있는 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에 따르면, 가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출해, 실제 축산농가에서 수집된 데이터를 이용해 후보 지표의 상태 값을 분석하고, 다른 기존 지표와의 연관성을 분석해 새로운 지표로 선정하고 평가함으로써, 실제 축산농가의 데이터를 이용해 실용성 높은 새로운 지표를 개발 및 확립할 수 있고, 이를 통해 가축의 면역력 정도를 포함하는 건강상태를 쉽고 빠르게 파악하고, 노출 위험성 있는 질병이나 생산성을 예측하여 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 할 수 있다.
Description
본 발명은 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 가축의 건강상태를 나타내는 면역 관련 지표를 선정하여 가축의 건강상태를 면역 지표화하는 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에 관한 것이다.
축산업은 사람의 먹거리와 직접 연결되는 산업이며 축산물의 원자재가 되는 가축의 건강은 곧 내가 먹는 음식의 질을 결정한다. 최근에는, 중국, 인도 등 전 세계 인구의 상당 부분을 차지하는 국가의 소득 수준의 증대로 육류소비가 폭발적으로 증가함에 따라 ‘단백질 위기(Protein Crisis: 인구 증가와 육류 소비 증가로 인해 건강한 동물성 단백질의 안정적 공급에 대한 불안)’가 화두가 되고 있다.
이에 따라 건강한 동물성 단백질을 공급하기 위한 비즈니스가 큰 관심을 얻고 있다. 이미 2017년 중국에서는 ‘왕이웨이양’이라는 건강하게 기른 돼지의 마리당 경매 낙찰가격이 2,750만 원에 달한 바 있으며, 이는 육류 소비의 증대만큼이나 건강한 가축에 대한 고기 소비자들의 니즈 또한 확대되었다는 것을 보여준다.
현재 축산업에서 가축을 관리하는 기술은, 카메라나 센서를 사용해 가축을 모니터링하는 기술이 주를 이루고 있다(등록특허 제10-1768450호, 공개특허 제10-2018-0113763호 등). 그러나 이러한 기술은 농가의 관리 효율성을 높이고 자동화하기 위한 기술이 대부분으로, 질병이나 문제 발생 시 빠르게 대처하는 것에 초점을 맞추고 있다. 따라서 질병이나 문제 발생 전에 사육되는 가축의 실질적인 건강상태를 파악하고 가축을 건강하게 관리하는 기술과는 거리가 있고, 수집된 데이터들로부터 가축이 얼마나 건강한지를 판단할 수 있는 기준도 마련되어 있지 않은 실정이다.
본 발명은 기존에 제안된 방법들의 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출해, 실제 축산농가에서 수집된 데이터를 이용해 후보 지표의 상태 값을 분석하고, 다른 기존 지표와의 연관성을 분석해 새로운 지표로 선정하고 평가함으로써, 실제 축산농가의 데이터를 이용해 실용성 높은 새로운 지표를 개발 및 확립할 수 있고, 이를 통해 가축의 면역력 정도를 포함하는 건강상태를 쉽고 빠르게 파악하고, 노출 위험성 있는 질병이나 생산성을 예측하여 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 할 수 있는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템은,
축산농가에서 수집된 데이터를 이용해 가축의 건강상태를 나타내는 면역 관련 지표를 선정하여 가축의 건강상태를 면역 지표화하는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템으로서,
복수의 축산농가에서 수집된 데이터를 저장하는 데이터베이스부;
가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출하는 후보 도출부;
상기 데이터베이스부에 저장된 검체 정보를 이용해, 상기 후보 지표의 상태 값을 분석하는 데이터 분석부;
상기 후보 지표의 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석하는 연관성 분석부;
상기 연관성 분석 결과 상기 후보 지표를 새로운 지표로 선정할지 결정하는 선정 결정부; 및
상기 선정 결정부에서 선정된 새로운 지표를 평가하되, 가축의 건강상태를 나타내는 정도를 평가하는 지표 평가부; 및
평가 대상 농가에서 수집된 상기 새로운 지표와 관련된 검체 정보를 이용해 상기 평가 대상 농가의 가축의 면역력을 포함하는 건강상태를 추정하는 농가 평가부를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
바람직하게는,
상기 데이터베이스부는, 복수의 축산농가에서 사육하는 가축을 대상으로 수집한 면역 단백질 분석 데이터를 저장하며,
상기 후보 지표는, 면역항체 형성력을 나타내는 면역 단백질이며,
면역 단백질을 새로운 지표로 선정하여, 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 지원할 수 있다.
바람직하게는, 상기 연관성 분석부는,
면역학적 건강 정도를 나타내는 면역지표인 상기 후보 지표의 상태 값과 생리학적 건강 정도를 나타내는 건강 지표의 상태 값 사이의 연관성을 분석할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 생리학적 건강 정보를 나타내는 건강 지표는,
생육 단계별 가축 생체 무게, 폐사율 및 생산성을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상일 수 있다.
바람직하게는,
상기 데이터 분석부는, 상기 데이터베이스부에 저장된 상기 후보 지표와 관련된 검체 정보를 이용해 정상범위를 설정하며,
상기 연관성 분석부는, 상기 설정한 정상범위를 이용하여, 상기 후보 지표의 상태 값을 미리 정해진 개수의 그룹으로 설정하고, 그룹별로 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석할 수 있다.
바람직하게는,
상기 지표 평가부의 평가 결과에 따라 상기 새로운 지표의 가중치를 도출하고, 도출한 가중치를 이용해 상기 새로운 지표를 가축의 건강상태 점수 산출에 반영하는 점수 산출부를 더 포함할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 농가 평가부는,
평가 대상 농가에서 수집된 검체 정보를 이용하여, 상기 점수 산출부를 통해 상기 평가 대상 농가의 가축의 건강상태 점수를 산출할 수 있다.
더더욱 바람직하게는, 상기 농가 평가부는,
상기 평가 대상 농가에서 수집된 데이터 및 상기 연관성 분석부에서 분석한 상기 새로운 지표와 다른 기존 지표 사이의 연관성을 이용해, 상기 평가 대상 농가의 생산성 및 노출 위험 질병을 예측할 수 있다.
본 발명에서 제안하고 있는 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에 따르면, 가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출해, 실제 축산농가에서 수집된 데이터를 이용해 후보 지표의 상태 값을 분석하고, 다른 기존 지표와의 연관성을 분석해 새로운 지표로 선정하고 평가함으로써, 실제 축산농가의 데이터를 이용해 실용성 높은 새로운 지표를 개발 및 확립할 수 있고, 이를 통해 가축의 면역력 정도를 포함하는 건강상태를 쉽고 빠르게 파악하고, 노출 위험성 있는 질병이나 생산성을 예측하여 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템의 구성을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에 의한 면역 지표화 프로세스를 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 데이터 분석부가 설정한 정상범위 설정 모습을 예를 들어 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 면역항체 형성력 관련 그룹 설정을 예를 들어 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 연관성 분석부가 면역항체 형성력과 질병 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 연관성 분석부가 면역항체 형성력 그룹을 7개로 설정한 것을 예를 들어 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 연관성 분석부가 후보 지표와 혈액검사 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 연관성 분석부가 후보 지표와 생산성 지표 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에 의한 면역 지표화 프로세스를 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 데이터 분석부가 설정한 정상범위 설정 모습을 예를 들어 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 면역항체 형성력 관련 그룹 설정을 예를 들어 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 연관성 분석부가 면역항체 형성력과 질병 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 연관성 분석부가 면역항체 형성력 그룹을 7개로 설정한 것을 예를 들어 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 연관성 분석부가 후보 지표와 혈액검사 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 연관성 분석부가 후보 지표와 생산성 지표 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 ‘연결’ 되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’ 되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 ‘간접적으로 연결’ 되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 ‘포함’ 한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)의 구성을 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에 의한 면역 지표화 프로세스를 도시한 도면이다. 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)은, 데이터베이스부(110), 후보 도출부(120), 데이터 분석부(130), 연관성 분석부(140), 선정 결정부(150), 지표 평가부(160)를 포함하여 구성될 수 있으며, 점수 산출부(170) 및 농가 평가부(180)를 더 포함하여 구성될 수 있다.
즉, 본 발명은, 실제 농가에서 확보한 데이터를 이용해, 가축의 건강관리를 위한 면역지표를 선정하고 이를 이용해 가축의 면역력을 관리하여 예방적 수의료 서비스를 할 수 있는 기술이다. 즉, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)을 통해 가축의 면역상태를 잘 나타내는 지표를 선정하여, 축산농가에서 사육하고 있는 가축의 건강상태를 쉽고 빠르게 파악할 수 있다.
특히, 가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 분석을 통해 새로운 지표로 선정하기 때문에, 선정된 새로운 지표는 가축이 바이러스에 감염되어도 이겨낼 수 있을 만큼 충분한 면역력을 가졌는지, 임상적인 특징은 나타나지 않았으나 질병이 발생한 상태인지, 가축에서 발생하는 주요 질병에 대한 항체가 형성되어 있는 상태인지 등 면역과 관련된 건강상태를 나타낼 수 있다. 또한, 이러한 면역 관련 건강상태에 따라 축산농가의 생산성과 노출 위험성이 있는 질병을 예측할 수 있어서, 선정된 새로운 지표를 사용해 예방적 농가 관리를 할 수 있다.
학계에서 가축의 면역상태에 관한 연구가 진행된 사례가 있기는 하지만, 가축의 면역상태를 지표화하여 가축의 건강상태를 판단하는 데 사용한 사례는 전혀 없는 실정이다. 특히, 축산 테크와 가축의 헬스케어가 접목된 사례는 전 세계적으로 전무하다.
한편, 전 세계적인 수의학적 질병 또는 바이러스의 특징은 “빠르게 변이하며 생성되는 바이러스와 그로 인한 질병”이다. 이러한 변이형 바이러스의 창궐은 백신이나 항생제를 무력화하기 때문에, 백신/항생제를 통한 치료적 수의료 서비스가 주를 이루는 시대에서, 체내 면역력 관리 등을 통한 평시(바이러스에 감염되지 않은 시기) 건강상태 관리 관점의 “예방적 수의료 서비스”에 대한 니즈가 증대되고 있다.
아직까지 면역 체계 개선을 통한 평시 건강상태 관리는 수의학에서 큰 비중을 차지하고 있지 않으나, 향후 면역학 분야는 미래의 전 세계 축산업의 비전이라고 전망되며, 이에 따라 가축의 면역 관련 지표를 도출, 선정 및 평가하는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)의 개발이 중요하다.
따라서 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)은, 사람이 정기적인 건강검진을 통해 면역상태를 분석하고 발병 위험성 있는 질병을 사전에 파악하는 것에 착안하여, 가축에 적용 가능한 면역지표를 선정 및 분석함으로써, 가축의 건강상태를 나타낼 수 있는 새로운 지표를 개발 및 확립하고 이를 통해 가축의 면역력 정도를 포함하는 건강상태를 파악하며, 노출 위험성 있는 질병이나 생산성을 예측할 수 있다. 따라서 새로운 지표는 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리에 핵심적인 역할을 할 수 있다.
이하에서는, 도 1 및 도 2를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)의 각 구성에 대해 상세히 설명하도록 한다.
데이터베이스부(110)는, 복수의 축산농가에서 수집된 데이터를 저장할 수 있다. 즉, 실험실에서 사육되는 가축에서 수집된 데이터가 아닌, 축산농가에서 실제 사육 중인 가축을 대상으로 수집한 데이터를 이용하여, 실용성 및 신뢰도가 높은 면역지표를 도출 및 확립할 수 있다.
보다 구체적으로, 데이터베이스부(110)는, 복수의 축산농가에서 사육하는 가축을 대상으로 수집한 면역 단백질 분석 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, TECAN Infinite M Nano는 filter or quad 4 monochromator based 흡광 측정 장비를 이용하여 측정한 데이터를 데이터베이스부(110)에 저장할 수 있다. 이 흡광 측정 장비는, DNA/RNA, 단백질 정량에 높은 민감도를 갖고 있으며, 230~1,000㎚의 wavelength range에서 자유롭게 측정할 수 있고, 5~42℃까지 온도조절이 가능하다. 이러한 흡광 측정 장비를 사용해 가축의 면역 단백질을 측정 및 분석할 수 있고, 가축 체내의 면역 단백질 데이터로부터 면역항체 형성력을 측정할 수 있다.
면역력 측정 시 가장 정확하다고 판단되는 면역 단백질 분석은, 높은 가격과 오랜 분석시간으로 인해 가축에는 적용된 적이 없다. 본 발명에서는, 흡광 측정 장비를 사용해, 높은 수준의 정확도를 나타냄과 동시에 분석 가격을 낮춘 면역 단백질 분석 방법을 세팅하여, 실험실이 아닌 축산농가에서 사육되는 가축들로부터 효율적으로 면역 단백질 분석 데이터를 수집하고 데이터베이스부(110)에 저장하였다.
후보 도출부(120)는, 가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출할 수 있다. 이때, 후보 도출부(120)는, 도 2에 도시된 바와 같이 생리학적 건강 지표와 면역학적 건강 지표의 상관관계 분석을 통해 후보 지표를 도출할 수 있고, 관련 문헌 분석을 통해서도 후보 지표를 도출할 수 있다.
보다 구체적으로, 후보 지표는, 면역항체 형성력을 나타내는 면역 단백질일 수 있으며, AIDKR-001와 같은 구체적인 면역 단백질을 후보 지표로 할 수도 있다. 이와 같이, 면역 단백질을 후보 지표로 도출하고 분석을 통해 이를 새로운 지표로 선정하여, 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 지원할 수 있다.
데이터 분석부(130)는, 데이터베이스부(110)에 저장된 검체 정보를 이용해, 후보 지표의 상태 값을 분석할 수 있다. 데이터 분석부(130)는, 데이터베이스부(110)에 저장된 후보 지표와 관련된 검체 정보를 이용해 정상범위를 설정할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에서, 데이터 분석부(130)가 설정한 정상범위 설정 모습을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)의 데이터 분석부(130)는, 실제 축산농가의 데이터를 이용해 후보 지표의 정상범위를 설정할 수 있다. 이때, 여러 축산농가의 데이터를 종합해 분석하면, 보다 표준화된 후보 지표의 정상범위를 설정할 수 있다.
연관성 분석부(140)는, 후보 지표의 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석할 수 있다. 연관성 분석부(140)는, 면역학적 건강 정도를 나타내는 면역지표인 후보 지표의 상태 값과 생리학적 건강 정도를 나타내는 건강 지표의 상태 값 사이의 연관성을 분석할 수 있다. 여기서, 생리학적 건강 정보를 나타내는 건강 지표는, 생육 단계별 가축 생체 무게, 체고, 폐사율 및 생산성을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상일 수 있다.
또한, 후보 지표의 상태 값과 기존의 면역지표의 상태 값도 함께 분석할 수 있다. 즉, 기존에 체계화된 외형적 건강 지표(가축의 평균 체중, 체고 등)와 데이터베이스부(110)에 저장된 체내 건강 지표를 종합분석할 수 있으며, 이를 통해 추후 생산성, 질병 발병 가능성 등 다양한 예측분석 및 활용이 가능하다.
다음 표 1 내지 표 3은 돼지 농가에서 수집한 검체 정보를 분석한 것이다. 여기서, 후보 지표로는 면역글로불린 및 T cell 활성이 사용되었다. 표 1은 자돈 성장 단계별 돼지의 생체 무게와 생산성 사이의 관계, 표 2는 자돈 성장 단계별 돼지의 면역글로불린 상태 값과 생산성 사이의 관계, 표 3은 자돈 성장 단계별 돼지의 T cell 활성 값과 생산성 사이의 관계를 분석한 것이다. 여기서, 생산성을 나타내는 지표로는 MSY(Maketted-pigs per Sow per Year, 모돈 1마리당 연간 생산 돼지 중 출하 때까지 생존해 판매된 자돈 마릿수)를 사용하였다.
표 2와 표 3에서 확인할 수 있는 바와 같이, 120일령 이하 자돈에서 면역글로불린 농도 및 T cell 활성은 면역저하 및 체내 면역 이상, 질병 감염 등을 대변할 수 있다.
한편, 연관성 분석부(140)는, 설정한 정상범위를 이용하여, 후보 지표의 상태 값을 미리 정해진 개수의 그룹으로 설정하고, 그룹별로 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석할 수 있다. 보다 구체적으로, 연관성 분석부(140)는, 가축의 일령별, 그룹별로 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에서, 면역항체 형성력 관련 그룹 설정을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)의 데이터 분석부(130)는, 자돈의 구간별 혹은 자돈의 전 구간 면역항체 형성력을 이용하여 4개의 단계로 그룹을 설정할 수 있다(G1, 2, 3, 4). 그 후, 각 그룹이 질병과 어떤 연관성을 갖는지를 분석하였다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에서, 연관성 분석부(140)가 면역항체 형성력과 질병 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)의 연관성 분석부(140)는, 여러 가지 질병에 대해 도 4에 설정된 그룹별로 질병 연관성을 분석하였다. 분석 결과 자돈의 구간별 면역항체 형성 수치(면역항체 형성력)가 질병과 연관성이 있으며 질병의 종류에 따라 결과가 다를 수 있음을 파악할 수 있다.
즉, 도 5를 살펴보면, 질병 A의 경우 이유기, 육성기에서 면역항체 형성력이 커질수록 질병의 수치도 커졌으나 비육기에서는 면역항체 형성력이 가장 큰 G4 그룹에서 질병 수치가 낮은 경향을 보였다. 질병 B의 경우 이유기의 G3 구간에서 질병 수치가 가장 높았고 육성기와 비육기에서는 그룹별 차이가 나타나지 않았다. 질병 C의 경우 이유기에서 질병 A와는 반대로 면역항체 형성력이 가장 낮은 G1 그룹에서 질병 수치가 가장 높았고 비육기에서는 면역항체 형성력이 정상범위일 때 질병 수치가 낮고 면역항체 형성력이 비정상일 때 질병 수치도 높게 나타났다. 질병 D의 경우 이유기와 육성기에서는 그룹별 차이가 나타나지 않았지만 비육기에는 질병 C와 동일한 패턴을 보였다.
연관성 분석부(140)는, 위와 같은 분석 결과에 기초하여 건강한 돼지가 가지고 있는 면역항체 형성력의 수치(상태 값)에 따라 정상 범위(normal range)를 비롯한 총 7개의 범위로 구분할 수 있다. 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에서, 연관성 분석부(140)가 면역항체 형성력 그룹을 7개로 설정한 것을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같은 그룹 설정은, 실험실 농장이 아닌 실제 축산농가의 가축(특히, 돼지)들이 어떤 범위에 속하는지 검체 실험을 통해 확인한 결과에 기반을 둔 것으로서, 면역항체 형성력이 새로운 지표로 선정되어 사용될 때, 실용성과 높은 신뢰도를 갖도록 할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에서, 연관성 분석부(140)가 후보 지표와 혈액검사 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)의 연관성 분석부(140)는, 후보 지표로서 면역지표 AIDKR-001 발생 정도를 3단계(A-B-C) (건강 지표 상-중-하)로 설정하고, 후보 지표와 혈구검사와의 상관관계를 분석할 수 있다. 도 7에서 확인할 수 있는 바와 같이, WBC(white blood cell)는 AIDKR-001의 A 단계에 비해 C 단계에서 유의적으로 감소하였고, LYM(lymphocyte)는 AIDKR-001의 A 단계에 비해 B와 C 단계에서 각각 유의적으로 감소하였으며, NEUT(neutrophil)는 AIDKR-001의 A 단계에 비해 C 단계에서 유의적으로 감소하고, PLT(platelet)는 AIDKR-001의 A 단계에 비해 B와 C 단계에서 각각 유의적으로 감소하는 것을 확인하였다.
이와 같이, 연관성 분석부(140)는, 후보 지표의 상태 값과 기존의 면역지표의 상태 값도 함께 분석할 수 있다. 이와 같이, 연관성 분석부(140)가 후보 지표와 기존의 면역지표, 생산성 지표 등과의 연관성을 분석한 분석 결과를 이용해, 후보 지표만으로도 가축의 현재 건강상태에 대한 종합적인 정보를 객관적이고 빠르게 판단할 수 있다. 그밖에, 후보 지표와 혈구검사, 세포활성도와 같은 검사 데이터 사이의 연관성 분석을 수행할 수 있으며, 이러한 분석을 주요 사육 구간별, 지역별, 생산성 지표 등과도 연계하여 분석할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에서, 연관성 분석부(140)가 후보 지표와 생산성 지표 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 자돈의 육성 시기(120일령)에서의 면역항체 형성력(후보 지표)은 생산성 지표와 긴밀한 관계를 갖는 것을 확인할 수 있으며, 생산성이 낮은 그룹의 농장들은 면역항체 형성력이 급격히 낮다. 일반적으로 생산성 지표로서 MSY가 활용되고 있으나, 도 8에 도시된 분석에서는, 강건성 테스트(robustness check)를 위하여 MSY 이외에도 모돈의 건강상태와 폐사율을 고려한 생산성 지표를 이용해 분석을 수행하였다.
추가적으로, 연관성 분석부(140)는, 축산농가별 PRRS 감염 타입을 분석하고, 후보 지표와의 연관성을 분석할 수 있다. 양돈 PRRSV(PRRS 바이러스)는 전 세계적으로 컨트롤이 어려운 질병으로, 후보 지표의 분석 시에 PRRSV 항체가 데이터를 융합하여 분석할 수 있다.
선정 결정부(150)는, 연관성 분석 결과 후보 지표를 새로운 지표로 선정할지 결정할 수 있다. 즉, 연관성 분석 결과, 후보 지표가 기존의 면역지표와 생리학적 건강 지표 등과의 관계에서, 임계값 이상의 유의미한 상관관계가 있으면 후보 지표를 새로운 지표로 선정할 수 있다.
지표 평가부(160)는, 선정 결정부(150)에서 선정된 새로운 지표를 평가하되, 가축의 건강상태를 나타내는 정도를 평가할 수 있다. 즉, 지표 평가부(160)는 새로운 지표가 다른 기존 지표 대비 가축의 건강상태를 얼마나 잘 나타내는지를 평가하는 구성으로서, 연관성 분석부(140)와 연동하여 다양한 분석 결과에 기초하여 평가를 수행할 수 있다.
점수 산출부(170)는, 지표 평가부(160)의 평가 결과에 따라 새로운 지표의 가중치를 도출하고, 도출한 가중치를 이용해 새로운 지표를 가축의 건강상태 점수 산출에 반영할 수 있다. 즉, 점수 산출부(170)는, 기존 지표들과 새로운 지표를 통합하여, 축산농사의 총 평가 점수를 산출할 수 있다.
농가 평가부(180)는, 평가 대상 농가에서 수집된 새로운 지표와 관련된 검체 정보를 이용해 평가 대상 농가의 가축의 면역력을 포함하는 건강상태를 추정할 수 있다. 보다 구체적으로, 농가 평가부(180)는, 평가 대상 농가에서 수집된 검체 정보를 이용하여, 점수 산출부(170)를 통해 평가 대상 농가의 가축의 건강상태 점수를 산출할 수 있다.
또한, 농가 평가부(180)는, 평가 대상 농가에서 수집된 데이터 및 연관성 분석부(140)에서 분석한 새로운 지표와 다른 기존 지표 사이의 연관성을 이용해, 평가 대상 농가의 생산성 및 노출 위험 질병을 예측할 수 있다. 이와 같이, 농가 평가부(180)가 평가 대상 농가에서 수집한 일부 변수만으로도 특정 가축의 현재 건강상태에 대한 종합적인 정보를 객관적이고 빠르게 판단할 수 있다. 농가 평가부(180)가 예측한 생산성을 이용해 생산성이 낮게 평가된 평가 대상 농가에서는 가축의 면역력을 높이고 가축을 건강하게 관리해 생산성을 높이기 위한 조치를 취할 수 있다. 또한, 노출 위험 질병 정보를 이용해 질병의 발생 전에 해당 질병이 발생하지 않도록 조치를 위할 수 있으므로, 치료적 수의료 서비스가 아닌 예방적 수의료 서비스로 전환하고, 건강한 가축을 생산할 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명에서 제안하고 있는 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에 따르면, 가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출해, 실제 축산농가에서 수집된 데이터를 이용해 후보 지표의 상태 값을 분석하고, 다른 기존 지표와의 연관성을 분석해 새로운 지표로 선정하고 평가함으로써, 실제 축산농가의 데이터를 이용해 실용성 높은 새로운 지표를 개발 및 확립할 수 있고, 이를 통해 가축의 면역력 정도를 포함하는 건강상태를 쉽고 빠르게 파악하고, 노출 위험성 있는 질병이나 생산성을 예측하여 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 할 수 있다.
이상 설명한 본 발명은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형이나 응용이 가능하며, 본 발명에 따른 기술적 사상의 범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.
100: 본 발명에 따른 지표화 시스템
110: 데이터베이스부
120: 후보 도출부
130: 데이터 분석부
140: 연관성 분석부
150: 선정 결정부
160: 지표 평가부
170: 점수 산출부
180: 농가 평가부
110: 데이터베이스부
120: 후보 도출부
130: 데이터 분석부
140: 연관성 분석부
150: 선정 결정부
160: 지표 평가부
170: 점수 산출부
180: 농가 평가부
Claims (8)
- 축산농가에서 수집된 데이터를 이용해 가축의 건강상태를 나타내는 면역 관련 지표를 선정하여 가축의 건강상태를 면역 지표화하는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)으로서,
복수의 축산농가에서 수집된 데이터를 저장하는 데이터베이스부(110);
가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출하는 후보 도출부(120);
상기 데이터베이스부(110)에 저장된 검체 정보를 이용해, 상기 후보 지표의 상태 값을 분석하는 데이터 분석부(130);
상기 후보 지표의 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석하되, 상기 후보 지표의 상태 값과 항체가를 포함하는 기존의 면역지표 및 생리학적 건강 정도를 나타내는 건강 지표와의 연관성을 분석하는 연관성 분석부(140);
상기 연관성 분석 결과 상기 후보 지표를 새로운 지표로 선정할지 결정하는 선정 결정부(150); 및
상기 선정 결정부(150)에서 선정된 새로운 지표를 평가하되, 가축의 건강상태를 나타내는 정도를 평가하는 지표 평가부(160); 및
평가 대상 농가에서 수집된 상기 새로운 지표와 관련된 검체 정보를 이용해 상기 평가 대상 농가의 가축의 면역력을 포함하는 건강상태를 추정하는 농가 평가부(180)를 포함하되,
상기 데이터베이스부(110)는, 복수의 축산농가에서 사육하는 가축을 대상으로 수집한 면역 단백질 분석 데이터를 저장하며,
상기 후보 지표는, 면역항체 형성력을 나타내는 면역 단백질이며,
면역 단백질을 새로운 지표로 선정하여, 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 지원하고,
상기 연관성 분석부(140)는,
면역학적 건강 정도를 나타내는 면역지표인 상기 후보 지표의 상태 값과 생리학적 건강 정도를 나타내는 건강 지표의 상태 값 사이의 연관성을 분석하며,
상기 생리학적 건강 정도를 나타내는 건강 지표는,
생육 단계별 가축 생체 무게, 폐사율 및 생산성을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상이고,
상기 데이터 분석부(130)는, 상기 데이터베이스부(110)에 저장된 상기 후보 지표와 관련된 검체 정보를 이용해 정상범위를 설정하며,
상기 연관성 분석부(140)는, 상기 설정한 정상범위를 이용하여, 상기 후보 지표의 상태 값을 미리 정해진 개수의 그룹으로 설정하고, 그룹별로 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석하는 것을 특징으로 하는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100).
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 지표 평가부(160)의 평가 결과에 따라 상기 새로운 지표의 가중치를 도출하고, 도출한 가중치를 이용해 상기 새로운 지표를 가축의 건강상태 점수 산출에 반영하는 점수 산출부(170)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100).
- 제6항에 있어서, 상기 농가 평가부(180)는,
평가 대상 농가에서 수집된 검체 정보를 이용하여, 상기 점수 산출부(170)를 통해 상기 평가 대상 농가의 가축의 건강상태 점수를 산출하는 것을 특징으로 하는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100).
- 제7항에 있어서, 상기 농가 평가부(180)는,
상기 평가 대상 농가에서 수집된 데이터 및 상기 연관성 분석부(140)에서 분석한 상기 새로운 지표와 다른 기존 지표 사이의 연관성을 이용해, 상기 평가 대상 농가의 생산성 및 노출 위험 질병을 예측하는 것을 특징으로 하는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100).
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210030455A KR102274263B1 (ko) | 2021-03-09 | 2021-03-09 | 가축 건강상태 면역 지표화 시스템 |
PCT/KR2022/002835 WO2022191484A1 (ko) | 2021-03-09 | 2022-02-26 | 가축 건강상태 면역 지표화 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210030455A KR102274263B1 (ko) | 2021-03-09 | 2021-03-09 | 가축 건강상태 면역 지표화 시스템 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102274263B1 true KR102274263B1 (ko) | 2021-07-08 |
Family
ID=76893301
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020210030455A KR102274263B1 (ko) | 2021-03-09 | 2021-03-09 | 가축 건강상태 면역 지표화 시스템 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102274263B1 (ko) |
WO (1) | WO2022191484A1 (ko) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022191484A1 (ko) * | 2021-03-09 | 2022-09-15 | 한국축산데이터 주식회사 농업회사법인 | 가축 건강상태 면역 지표화 시스템 |
KR20230015076A (ko) * | 2021-07-22 | 2023-01-31 | 건국대학교 글로컬산학협력단 | 동물 복지 수준의 평가 및 진단 방법 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003523176A (ja) * | 1999-10-15 | 2003-08-05 | ダブリュー. ジーン ドッヅ, | 動物健康診断 |
KR20160001473A (ko) * | 2014-06-27 | 2016-01-06 | 강원대학교산학협력단 | 양돈장 차단 방역 위험수준 평가 방법 |
KR102165891B1 (ko) * | 2020-01-16 | 2020-10-14 | 한국축산데이터 주식회사 농업회사법인 | 축산 데이터 분석 기반 농가 상태 진단 시스템 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102274263B1 (ko) * | 2021-03-09 | 2021-07-08 | 한국축산데이터 주식회사 농업회사법인 | 가축 건강상태 면역 지표화 시스템 |
-
2021
- 2021-03-09 KR KR1020210030455A patent/KR102274263B1/ko active IP Right Grant
-
2022
- 2022-02-26 WO PCT/KR2022/002835 patent/WO2022191484A1/ko unknown
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003523176A (ja) * | 1999-10-15 | 2003-08-05 | ダブリュー. ジーン ドッヅ, | 動物健康診断 |
KR20160001473A (ko) * | 2014-06-27 | 2016-01-06 | 강원대학교산학협력단 | 양돈장 차단 방역 위험수준 평가 방법 |
KR102165891B1 (ko) * | 2020-01-16 | 2020-10-14 | 한국축산데이터 주식회사 농업회사법인 | 축산 데이터 분석 기반 농가 상태 진단 시스템 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
그(인터넷 뉴스, "아프리카돼지열병, 데이터 기반 면역관리로 대응",(HTTPS://ZDNET.CO.KR/VIEW/?NO=20191016164141))* * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022191484A1 (ko) * | 2021-03-09 | 2022-09-15 | 한국축산데이터 주식회사 농업회사법인 | 가축 건강상태 면역 지표화 시스템 |
KR20230015076A (ko) * | 2021-07-22 | 2023-01-31 | 건국대학교 글로컬산학협력단 | 동물 복지 수준의 평가 및 진단 방법 |
KR102644958B1 (ko) * | 2021-07-22 | 2024-03-07 | 건국대학교 글로컬산학협력단 | 동물 복지 수준의 평가 및 진단 방법 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2022191484A1 (ko) | 2022-09-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Egger-Danner et al. | Invited review: overview of new traits and phenotyping strategies in dairy cattle with a focus on functional traits | |
KR102274263B1 (ko) | 가축 건강상태 면역 지표화 시스템 | |
Ryan et al. | Prevalence of Coxiella burnetii (Q fever) antibodies in bovine serum and bulk-milk samples | |
Osborne et al. | Reference intervals and relationships between health status, carapace length, body mass, and water temperature and concentrations of plasma total protein and protein electrophoretogram fractions in Atlantic loggerhead sea turtles and green turtles | |
US20040235061A1 (en) | Methods for selecting and producing animals having a predicted level of immune response, disease resistance or susceptibility, and/or productivity | |
Simonik et al. | Computer assisted sperm analysis–the relationship to bull field fertility, possible errors and their impact on outputs: a review | |
Macmillan et al. | Evaluation of infrared thermography compared to rectal temperature to identify illness in early postpartum dairy cows | |
Brouwer et al. | The validity of a monitoring system based on routinely collected dairy cattle health data relative to a standardized herd check | |
Ventura et al. | Opportunities and challenges of phenomics applied to livestock and aquaculture breeding in South America | |
Reimus et al. | On-farm mortality and related risk factors in Estonian dairy cows | |
Knierim et al. | Developing effective welfare measures for cattle | |
Viña et al. | Study on some risk factors and effects of bovine ketosis on dairy cows from the Galicia region (Spain) | |
Gayathri et al. | Short milking tube thermogram analysis: an indicator of mastitis in Murrah buffaloes | |
Gutiérrez-Reinoso et al. | Genomic and Phenotypic Udder Evaluation for Dairy Cattle Selection: A Review | |
Soo et al. | Heritabilities and genetic trends for elbow score as recorded by the New Zealand Veterinary Association Elbow Dysplasia Scheme (1992–2013) in four breeds of dog | |
Lou et al. | Using otolith weight–age relationships to predict age based metrics of coral reef fish populations across different temporal scales | |
Wisnieski et al. | Cohort-level disease prediction using aggregate biomarker data measured at dry-off in transition dairy cattle: A proof-of-concept study | |
Vieira Ventura et al. | Opportunities and challenges of phenomics applied to livestock and aquaculture breeding in South America | |
EFSA Panel on Biological Hazards (BIOHAZ) | Scientific Opinion on the results of the EU survey for Chronic Wasting Disease (CWD) in cervids | |
Højlund Nielsen et al. | Use of animal based measures for the assessment of dairy cow welfare ANIBAM | |
US20100228532A1 (en) | Method to create an index on management of the transition period and to predict first lactation milk production | |
Lambertz et al. | A comparison of claw conformation and claw horn structure of two sheep breeds, and their relationship to footrot incidence | |
Liinamo | Breeding for carcass traits in dairy cattle | |
Constantin et al. | Indirect Passive Transfer Evaluation Techniques in Calves: A Review | |
Sorensen et al. | Assessing animal welfare in a dairy cattle herd with an automatic milking system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |