• Title/Summary/Keyword: 와도 생성

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Growth Promotion of Tomato Seedlings by Applicaion of Bacillus sp. Isolated from Rhizosphere (근권에서 분리한 Bacillus sp.의 적용에 의한 토마토의 생장 촉진)

  • Lee, Kang-Hyeong;Song, Hong-Gyu
    • Korean Journal of Microbiology
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    • v.43 no.4
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    • pp.279-284
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    • 2007
  • Two bacterial strains isolated from soil (Bacillus subtilis strains: PS2 and RFO41) were evaluated to determine their promoting effect on the growth of tomato seedling under axonic and pot conditions. The production of phytohormone, such as indole-3-acetic acid, indole-3-butyric acid, gibberellin and zeatin by these two strains was investigated as possible mechanisms for plant growth stimulation. Both PS2 and RFO41 were shown to produce various phytohormones, and. the production of phytohormones was stimulated by the addition of peptone-rich brain heart broth medium. In addition, these bacteria exhibited high levels of phosphatase activity, which ranged from 2.18 to $2.7\;{\mu}\;{\rho}-nitrophenol/ml/hr$. PS2 and RFO41 were applied to the pot test for growth of tomato seed with phosphate. Root and shoot lengths of germinated tomato after 15 days were 45.5% and 36.5% longer than that of control in RFO41 treated samples, respectively. Baciller sp. PS2 and RFO41 may have a potential for biofertilizer in the agriculture.

Tourist Attraction Classification using Sentence Generation Model and Review Data (문장 생성 모델 학습 및 관광지 리뷰 데이터를 활용한 관광지 분류 기법)

  • Jun-Hyeong Moon;In-Whee Joe
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.745-747
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    • 2023
  • 여러 분야에서 인공지능 모델을 활용한 추천 방법들이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 관광지의 대중적이고 정확한 추천을 위해 GPT-3 와 같은 생성 모델로 생성한 가상의 리뷰 문장을 통해 KoBERT 모델을 학습했다. 생성한 데이터를 통한 KoBERT 의 학습 정확도는 0.98, 테스트 정확도는 0.81 이고 실제 관광지별 리뷰 데이터를 활용해 관광지를 분류했다.

Study on the Fermentation Conditions Influencing the Production of Vitamin $B_{12}$ by Propionibacterium shermanii (Propionibacterium shermanii에 의한 Vitamin $B_{12}$생성에 영향을 미치는 발효조건에 관한 연구)

  • 김지영;김공환구양모
    • KSBB Journal
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    • v.7 no.2
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    • pp.126-131
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    • 1992
  • The effects of fermentation conditions and medium compositions on the production of vitamin $B_{12}$ by Propionibacterium shermanii IFO 1239 were studied. Changes from an anaerobic to aerobic condition and a complex to synthetic medium after 48hr resulted in a 100% increase in vitamin $B_{12}$ production compared to an anaerobic culture alone. Glucose, fructose and lactose were found to be equally good as a carbon source for vitamin $B_{12}$ production. Addition of succinate and malate to the synthetic medium with glucose as a carbon source led to an increase in vitamin $B_{12}$ production by 33.6% and 17.2% respectively.

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Predicative phrase processing including unexpectable JOSA in the Korean-English translation system (한영 번역 시스템에서의 불특정 조사를 포함한 용언구 처리)

  • Park, Hong-Won;Shim, Jae-Seok;Lee, Su-Jin;Seok, Young-Min;Oh, Seung-Hoon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2001.10d
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    • pp.523-529
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    • 2001
  • 한국어의 용언구 중에서 [명사]+[불특정 조사]+[용언]의 형태를 보이는 '공부를 하다' '잠이나 자다'와 같은 어구는 [명사]와 [동사]의 결합이 비교적 자유로워 기계번역 시스템에서 이들을 처리하고자 할 때 몇가지 애로점이 있다. 우선, 기계번역 시스템의 특성상 이와 같은 용언구를 하나의 어구로 인식해서 역문을 생성해야 하는데 이들을 일일이 사전에 수록하기 어렵다는 점을 지적할 수 있다. 또한 이들 어구에 포함된 [명사] 부분이 [한정사]의 수식을 받을 때 영어 역문에서는 해당 수식어를 원래의 수식어의 의미 그대로 생성할 수 없다는 것도 중요한 문제점이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 [명사] 부분과 [용언] 부분을 각각의 품사 사전에서 탐색하여 품사별로 인식한 후에 다시 통사적으로 하나의 용언으로 인식시켜 해당 역문을 생성하는 처리 방법을 제안한다. 또한, [한정사]의 수식을 올바로 생성하기 위하여 이런 종류의 용언구들을 분류하여 그 분류에 따라 [한정사]를 변형 생성하는 방법을 제시한다.

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DCGAN-based Emoji Generation exploiting Adjustment of Latent vector Representation (Latent vector 분포 조정을 활용한 DCGAN 기반 이모지 생성 기법)

  • Yun-Gyeong Song;Yu-Jin Ha;A-Yeong Seong;Gun-Woo Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.603-605
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    • 2023
  • 최근 SNS 의 발달로 인해 자신의 감정을 빠르고 효과적으로 전달할 수 있는 이모지의 중요성이 커지고 있다. 하지만 이모지를 수동으로 생성하기 위해서 시간과 비용이 많이 들고 자신의 감정에 맞는 이모지를 찾아야 하며 해당 이모지가 없을 수 있다. 기존 DCGAN 을 활용한 이모지 자동 생성연구에서는 부족한 데이터셋으로 인해 G(Generator)와 D(Discriminator)가 동등하게 학습하지 못해서 두 모델 간 성능 차이가 발생한다. D 가 G 보다 최적해에 빠르게 수렴하여 G 가 학습이 되지 않아 낮은 품질의 이모지를 생성하는 불안정 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Latent vector 분포를 데이터셋에 맞게 조정하여 적은 데이터로 G 에서 안정적으로 학습할 수 있게 하는 G 구조와 다양한 이모지 생성을 위한 Latent vector 평균 조정 기법을 제안한다. 비교 실험 결과 불안정 문제를 개선하였고 FID 와 IS 수치를 통해 성능 개선 효과를 검증했다.

A Study on Pyrolysis of Silane and Disilane at Low Pressure (저압에서의 사알렌과 디사일렌의 열분해 반응에 관한 연구)

  • 한재현;문상흡
    • Journal of the Korean Vacuum Society
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    • v.4 no.4
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    • pp.350-357
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    • 1995
  • SiH4와 Si2H6를 1-3 Torr 정도의 저압에서 열분해시켰을 때, 반응물의 농도 변화를 살펴보고 이로부터 열분해의 반응 기구를 예측하였다. 분석기로는 질량 분석기를 이용하였으며, 분해 온도 범위는 SiH4의 경우는 $350~475^{\circ}C$, Si2H6의 경우는 275-375$^{\circ}C$이었다. SiH4의 분해 양상은 1차 비가역 반응에 잘 들어 맞았으며, 그 속도 상수는 문헌에 보고되어 있는 상압에서의 속도보다 작았다. Si2H6는 낮은 온도 범위에서도 잘 분해되었으며, 중간 생성물로 많은 양의 SiH4를 만들었다. 그리고, SiH4는 고분자화되는 반응을 거치지 않고 고체실리콘을 생성하지만, Si2H6는 중간 생성물로 만들어진 SiH4와 SiH2에 의하여, 고분자화 반응을 거쳐서 고체실리콘을 만들 수 있음을 알았다.

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Efficient Path Search using A* and Genetic Algorithm (A*와 유전자 알고리즘을 이용한 효율적인 경로 탐색)

  • Kang, Ho Kyun;Choi, Jae Hyuk;Kim, Kwang Beak
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2017.10a
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    • pp.71-73
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    • 2017
  • 논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 $A^*$와 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 방법을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점을 선택한다. 선택된 노드와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출하기 위한 출발지 노드로 선택한다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.

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Fast 3D reconstruction using wavelet transform (웨이블릿 변환을 이용한 빠른 3D modeling)

  • Ko, Byoung-Chul;Rho, Yoon-Hyang;Lee, Hae-Sung;Byun, Hye-Ran;Yoo, Ji-Sang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.1037-1041
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    • 2000
  • 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 추정된 변위 벡터와 이를 이용한 물체의 분할을 통해 특징 점을 추출하고 3차원 와이어 프레임(wire-frame)을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 우선, 웨이블릿 변환을 이용하여 빠른 시간 안에 변위를 측정하고, 이를 통해 배경과 물체를 분리해 내었다. 그런 뒤에, 변위 벡터를 이용하여, 깊이 정보를 추정해 내고, 동시에 물체로부터 두드러진 특징 값들을 추출하여 3차원 와이어 프레임 생성을 위한 거리 값으로 사용하였다. 마지막으로, 일반적인 delaunay triangulation에서 생길 수 있는 오 정합을 본 논문에서 제안하는 전경/배경 분할 알고리즘을 이용하여 제거 하여 정확한 3차원 모델을 생성하였다. 아울러, 본 논문에서 제안하는 웨이블릿을 이용한 빠른 3D 모델링 방법을 원 영상을 이용한 방법과 비교하여, 더 좋은 결과를 보여줌으로써, 계산 시간 뿐만 아니라 정확성에서도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

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Preparation and characterization of$PbTiO_3$ thin films deposited on Si(100) substrate by MOCVD (MOCVD 법에 의해 Si(100) 기판 위에 제조된 $PbTiO_3$ 박막의 증착 특성)

  • 김종국;박병옥
    • Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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    • v.9 no.1
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    • pp.34-38
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    • 1999
  • $PbTiO_3$(PT)thin films were prepared by simultaneous of $TiO_2$ and PbO on Si(100) substrate using metaloganic chemical vapor deposition (MOCVD). Titanium tetra-isopropoxide (TTIP) and $Pb(TMHD)_2$were used as source materials. As evaporation temperature and flow rate of TTIP were examined the crystal structure of PT thin films using XRD with setting deposition temperature, flow rate of Pb, and total flow rate of $520^{\circ}C$, 30 sccm, and 750 sccm, respectively. PT thin films could be deposited under 48~$50^{\circ}C$ and 18~22sccm of evaporation temperature and flow rate of TTIP, respectively. It was found that lead, oxygen, and silicon diffused at the iaterface between the film and the substrate.

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Solid state reaction between Titanjum dixide and Barium Carbonate (이산화 티타늄 ($TiO_2$) 과 탄산 바륨 ($BaCO_3$) 간의 고체상태 반응)

  • Lee, Sang-Beom;Son, Byeong-Chan
    • The Journal of Natural Sciences
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    • v.1
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    • pp.33-45
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    • 1987
  • $BaCO_3$ 와 다양한 입자크기의 $TiO_2$ 의 고체상태 반응을 산소 ( 혹은 공기 ) 와 이산화탄소 중에서 열중량 분석법 (TG) 과 시차 열분석법 (DTA) 를 이용하여 반응속도론 및 반응기구를 조사하였다. 중간생성물과 최종생성물의 확인은 X-ray 회절 분석법 (XRD) 을 이용하였다. $TiO_2$ 의 반응성은 입자의 크기가 $0.15\mum$이하일 때 현저히 증가하였다. 반응초기에 $BaTiO_3$ 는 반응물의 접촉표면에서 생기기 시작하며 반응의 진행과정은 Jander 에 따라 확산조절과정이 된다. 반응과정에서 BaO-$TiO_2$ 의 상평형도에 기술된 화합물들이 중간물질로써 나타난다. 공기중에서는 상당한 양의 $Ba_2$$TiO_4$ 가 생성되지만 $CO_2$ 의 분위기에서는 약 $1100^{\circ}C$까지 억제된다. 이 온도는 열역학적 계산치인 $1060\pm$ $50^{\circ}C$와 잘 일치하고 있다. 확산과정의 활성화 에너지 값은 공기중에서는 56.4Kcal/mol 이었으며 이산화탄소의 경우에서는 79.6Kacl/mol 이었다.

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