• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.335-339
• /
• 2021

기계독해(MRC)는 인공지능 알고리즘이 문서를 이해하고 질문에 대한 정답을 찾는 기술이다. MRC는 사전 학습 모델을 사용하여 높은 성능을 내고 있고, 일반 텍스트문서 뿐만 아니라 문서 내의 테이블(표)에서도 정답을 찾고자 하는 연구에 활발히 적용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 사전학습 모델을 테이블 데이터에 활용하여 질의응답을 할 수 있는 방법을 제안한다. 더불어 테이블 데이터를 효율적으로 학습하기 위한 데이터 구성 방법을 소개한다. 사전학습 모델은 BERT[1]를 사용하여 테이블 정보를 인코딩하고 Masked Entity Recovery(MER) 방식을 사용한다. 테이블 질의응답 모델 학습을 위해 한국어 위키 문서에서 표와 연관 텍스트를 추출하여 사전학습을 진행하였고, 미세 조정은 샘플링한 테이블에 대한 질문-답변 데이터 약 7만건을 구성하여 진행하였다. 결과로 KorQuAD2.0 데이터셋의 테이블 관련 질문 데이터에서 EM 69.07, F1 78.34로 기존 연구보다 우수한 성능을 보였다.

• Journal of Mushroom
• /
• v.21 no.3
• /
• pp.140-144
• /
• 2023

The objective of this study was to achieve biological control of green mold disease in Pyogo mushrooms using antagonistic microorganisms. Bacillus subtilis BSM320 cells inhibited mycelial growth by 48-60% against three Trichodermaisolates including T. hazianumisolated from the substrates of Lentinula edodes, showing their antifungal activity.The bacteria were cultured to a high density of 4.2 × 10⁹±113.7 cfu/mlin aqueous extract of composted spent mushroom substrates of L. edodes containing 1% glucose and showed a higher growth rate than that observed when using the commercial medium, Luria-Bertani broth. The bacterial culture showed a 75% protective effect without damaging the mushroom fruiting bodies. These results suggest that B. subtilis BSM320culture is suitable for biological control of green mold disease during mushroom cultivation.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2001.11a
• /
• pp.286-289
• /
• 2001

뉴스 비디오에서 앵커가 등장하는 첫 번째 프레임은 하나의 뉴스를 샷으로 설정하는데 기준이 되는 키 프레임이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 장면 전환을 검출을 위하여 컬러 히스토그램과 $\chi$$^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 키 프레임을 추출하며, 추출된 키 프레임을 대상으로 앵커 프레임의 공간적 구성과 얼굴의 특징 정보에 대한 사전 지식을 바탕으로 한 유사성 측정을 통하여 앵커를 인식하도록 한다. 앵커로 인식된 프레임은 하나의 뉴스 신에 대한 키 프레임이 되며 뉴스 비디오를 색인화 하는데 중요한 역할을 수행한다.

• Journal of Acupuncture Research
• /
• v.24 no.2
• /
• pp.83-100
• /
• 2007

목적 : 쥐의 콜라겐 유도 관절염에 대한 유근피 추출액의 면역 반응 효과 및 그 기전을 살펴보고자 하였다. 방법 : 유근피 추출액의 면역 반응을 관찰하기 위하여 콜라겐 유도 관절염 쥐가 사용되었다. 실험에 쓰인 쥐 뒷다리의 부종 용적은 volume meter로 측정하였고, lymphocyte 증식, 표1, 표2 및 TNF-${\alpha}$ 레벨은 3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2, 5-diphenyltetrazolirun bromide(MTT) assay에의해 측정하였다. 활막세포의 cAMP 레벨은 경쟁적 단백 결합검사 (CPBA)를 통하여 측정하였다. 2형 콜라겐에 대한 항체는 효소면역 협착검사법(ELISA)을 반복 사용하여 측정하였다. 결과 : 실험에서 유근피 추출액( 20， 80, 150mg/kg, ig ${\times}$ 7days)의 시술은 면역 반응을 억제하고 콜라겐 유도관절염 쥐의 체중과 면역 기관의 무게를 유지하였다. 콜라겐 유도 관절염 쥐에서 림프구의 증식과 IL-2의 생산은 복막의 대식세포 및 활막세포의 IL-1 , TNF-${\alpha}$와 함께 증가하였고, 유근피 추출액 (20, 80, 150mg/kg, ig ${\times}$ 7days)의 시술은 이러한 변화를 유의성 있게 감소시켰다. 0.5, 2.5, 12.5, 62.5, 125mg/l 농도에서의 유근피 추출액은 활막세포의 cAMP 레벨을 증가시킨데 반해 콜라겐 유도관절염 쥐에서의 시험관 실험결과에서는 감소시켰다. 유근피 추출액은 2형 콜라겐 항체의 농도에 대하여는 효과가 없었다. 결론 : 유근피 추출액은 항염증 작용과 면역조절 작용을 갖고 있고, 활막세포의 G protein-AC-cAMP transmembrane signal transduction 형질 도입 신호에의한 콜라겐 유도관절염 쥐의 치료 효과를 가지고 있는 것으로 여겨진다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
• /
• v.31 no.2
• /
• pp.24-30
• /
• 2003

Three nucleotides, one amide, acid and steroid, were isolated from the fruit bodies of Lentinula edodes. The structures were determined as adenosine (9-𝛽-D-ribofuranosyladenine), uridine (1-𝛽-D-ribofuranosyluracil), uracil (2, 4-pyrimidinedione), nicotinamide, p-hydroxybenzoic acid and ergosterol (ergosta-5, 7, 22-triene-3𝛽-ol), respectively, on the basis of spectroscopic data and chemical correlations.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
• /
• v.3 no.5
• /
• pp.585-594
• /
• 2002

This paper, describes about creation and implementation of phonetic value- transcription conversion table for postprocessing of the voice recognition. Transcription set generator, which produces transcription set that is pronounced as recognized phonetic value, is designed and implemented to postprocess for the voice recognition system which recognizes syllable unit phonetic value Phonetic value-transcription conversion table is produced with transcription-phonetic value conversion table produced by modeling standard pronunciation on petrinet. To show that phonetic value-transcription conversion table produces correct transcription set, transcription set generator is designed and implemented. This paper proves that correct transcription set is produced, which is including pre-vocalization transcription as a result of experimenting standard pronunciation examples and the words randomly sampled from pronunciation dictionary.

• Food Industry And Nutrition
• /
• v.19 no.2
• /
• pp.7-13
• /
• 2014

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.115-120
• /
• 2003

일반적으로 광학위성은 궤도가 부정확하여 지상기준점(GCP)을 이용하여 궤도를 보정하는 작업을 수행한 후 수치 표고모형 자료(DEM)를 추출한다. 지상기준점은 실제 측량이나 지형도로부터 얻게 되지만, 이러한 작업이 불가능한 경우에는 광학영상으로부터 수치 표고 모형 자료를 추출할 수 없다. 본 연구에서는 수-수십 cm의 위성 궤도 정확도를 지니는 ESA ERS영상과 약 1Km의 해상도를 지니는 GTOPO-30 DEM을 이용하여 지상기준점을 추출 방법에 대해 연구하였다. 연구지역인 대전 주변에 대하여 지상기준점을 추출한 결과 경도 -0.348초, 위도 0.293초의 오차를 나타내었다. 또한 추출된 지상기준점을 이용하여 한 쌍의 SPOT 위성영상으로부터 DEM을 추출이 가능하였으며, 레이더 interferometry 기술을 이용한 지형고도 추출 및 변화 탐지에도 활용될 수 있음을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.23 no.6
• /
• pp.1482-1489
• /
• 1998

This paper aims to extract characteristics of the spectrum of fingerprint image and to apply them to image enhancement techniques in spatial frequency domain. Based on 1$\times$64 window as a processing unit and the different record lengths(32, 16, 8), the estimate of power spectrum density for each length was made. Each acquired spectrum characteristics was applied to the re-synthesis process of the fingerprint image, an improved gray scale image was obtained. In order to select an optimal predictor and the Huffman table for the fingerprint iamge, the lossless JPEG algorithm was used. Experiments were performed for extracting distribution characteristics for the each of 7 predictors from the fingerprint image and modeling processes, and the result was applied to the data compression algorithm and the selection of the optimal predictor.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.24 no.4
• /
• pp.677-693
• /
• 2011

In this paper, we consider Bayesian approaches to zero inflated Poisson model, one of the popular models to analyze zero inflated count data. To generate posterior samples, we deal with a Markov Chain Monte Carlo method using a Gibbs sampler and an exact sampling method using an Inverse Bayes Formula(IBF). Posterior sampling algorithms using two methods are compared, and a convergence checking for a Gibbs sampler is discussed, in particular using posterior samples from IBF sampling. Based on these sampling methods, a real data analysis is performed for Trajan data (Marin et al., 1993) and our results are compared with existing Trajan data analysis. We also discuss model selection issues for Trajan data between the Poisson model and zero inflated Poisson model using various criteria. In addition, we complement the previous work by Rodrigues (2003) via further data analysis using a hierarchical Bayesian model.