• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.222-224
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• 2022

객체 분할 분야의 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 응용들은 성능을 향상하기 위하여 STOA 기법들이 사전학습하여 배포한 하이퍼파라미터와 모델을 통해 학습하는 전이학습 방법을 사용한다. 이 과정에서 사용되는 커스텀 데이터 셋들은 Ground Truth 정보를 생성하기 위한 라벨링 작업에서 시간이나 라벨러등의 많은 자원을 필요로 한다. 본 고에서는 딥러닝 신경망에서 사용되는 커스텀 데이터 셋 구축을 위하여 시간이나 라벨러등의 자원을 적게 사용할 수 있도록 객체 분할 기법을 활용한 자동 라벨링 구축 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.172-175
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• 2020

최근 자연어처리는 대용량 코퍼스를 이용하여 언어 모델을 사전 학습하고 fine-tuning을 적용함으로 다양한 태스크에서 최고 성능을 갱신하고 있다. BERT기반의 언어 모델들은 양방향의 Transformer만 모델링 되어 있지만 BART는 양방향의 Transformer와 Auto-Regressive Transformer가 결합되어 사전학습을 진행하는 모델로 본 논문에서는 540MB의 코퍼스를 이용해 한국어 BART 모델을 학습 시키고 여러 한국어 자연어처리 태스크에 적용하여 성능 향상 있음을 보였다.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제1권1호
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• pp.58-64
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• 1993

DNA addicts induced by putative chemical related to carcinogenesis were detected and determined by $^{32}$P-Postlabelling assay after exposure of 4 compounds comprising two auto dyes (amaranth, new coccine) and two flavonoid compounds (rutin, quercetin) to ICR mouse. DNA was isolated from mouse liver and digested enzymatically to deoxyribonucleoside 3'-monophosphate. The postincubation of DNA digests with nuclease Pl before $^{32}$P-labelling enhanced the technique's sensitivity. Nuclease Pl cleaves deoxyribonucleoside 3'-mono-phosphates of normal nucleotides to deoxyrihonucleosides which do not serve as substrates for polynucleotide kinase, while most of addicts were found to be totally or partially resistant to the 3'-dephosphorylating action of nuclease Pl. The adducted deoxyribonucleoside 3'-monophosphate was converted to 5'-$^{32}$P-labelled deoxynucleoside 3',5'-bisphosphate by T4 polynucleotide kinase. The nucleotides were separated by anion-exchange thin layer chromatography(TLC) on polyethyleneimine cellulose by 4-dimensional or 2-dimensional TLC then detected by autoradiography. The results show that DNA addicts were detected in liver DNA of ICR mouse after administration of amaranth and quercetin by 2-dimensional and/or 4-dimensional TLC.