• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.471-480
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• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제52권2호
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• pp.80-105
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• 2019

재난 유형의 복합화 및 불규칙성이 날로 늘고 있는 가운데 다양한 자연적 인문적 요인에 의하여 문화재가 파괴되고 손상되는 사례가 빈번해짐에 따라 보다 적극적인 사전 예방적 차원에서의 문화재 보존 관리 필요성이 높아지고 있다. 이에 문화재청은 문화재의 체계적인 보존 관리를 위해 2005년 12월 정기조사를 법제화하였고, 최근에는 법령을 개정하여 조사 주기를 5년에서 3년으로 단축하는 한편, 정기조사 대상을 등록문화재까지 확대하는 등 제도적으로 문화재 보존 관리 역량을 강화하고자 노력하고 있다. 한편 시 도지정문화재의 정기조사는 조례에 따라 광역자치단체 중심으로 시행하도록 되어 있는데, 서울특별시의 경우 도심에 위치한 문화재가 많고 탐방 수요가 높아 상대적으로 예방적 차원의 관리가 더욱 중요함에 따라 2008년 조례를 개정해 정기조사의 법적 근거를 마련하고, 2016년에서 2018년까지 시지정문화재 전체를 대상으로 정기조사를 실시하였다. 이에 개별 문화재를 중심으로 진행된 조사의 결과를 취합하고 종합적인 관리 현황을 진단함으로써 보다 효과적인 관리방안을 마련하기 위한 검토가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구는 서울특별시 지정문화재에 대하여 3개년(2016~2018) 동안 추진된 정기조사 결과를 중심으로 종합적인 관리 실태를 점검함으로써 성과 및 한계를 진단하고 개선방안을 모색하는 한편, 서울특별시가 추진 중인 통합 관리 시스템에 기초 DB 탑재를 위한 방안을 제언하였다. 구체적으로 정기조사 운영 지침상의 조사 서식을 준용하되 시지정문화재의 특성을 고려하여 조사 서식의 유형을 재분류하고 세분화하였다. 또한 조사 범위 및 방식에 있어 일관성 있고 구체적인 정보 기술을 위한 매뉴얼을 개발하였다. 이를 토대로 정기조사 결과를 분석한 바 조사 대상 문화재 총 521건 가운데 401건(77.0%)은 전반적으로 보존 관리 상태가 양호하였고, 102건(19.6%)은 주의관찰, 정밀진단, 수리 등 별도의 조치가 필요한 것으로 확인되었다. 이에 대한 조치로 관리 상태 및 시급성에 따라 중점 관리 대상을 선정하여 우선적으로 관리하는 방안을 제안하였다. 향후 본 연구를 기초로 보다 합리적이고 체계적인 문화재 보존 관리 계획의 수립 및 추진을 도모하는 한편, 중장기적으로 서울특별시가 추진하고 있는 통합 관리 시스템에 기초 DB를 효과적으로 제공함으로써 사전 예방적이고 효율적인 문화재 관리 체계의 구축을 통한 안전하고 지속가능한 문화재 보호의 토대가 마련될 수 있기를 기대한다.

• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• 제23권3호
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• pp.247-268
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• 1996

여포와 난포의 성숙, 배란과 착상, 임신의 유지와 태아의 성장 발달, 분만 및 유선발육과 비유 등 일련의 생식현상에서 있어서 성선자극호르몬과 스테로이드 호르몬의 작용이 중추적인 역할을 한다는 사실은 오래 전부터 알려져왔다. 그러나 이러한 일련의 현상에 고전적인 호르몬 외에도 다수의 성장인자가 관여되고 있음이 최근의 연구 결과 밝혀지고 있다. 생식기관에서 성장인자들은 대부분 autocrine/paracrine mode로 작용하여, 성선자극호르몬과 스테로이드 호르몬의 작용을 매개하거나 이들 호르몬 등과 교호적인 작용(synergy)을 한다. 생식기관 내 insulin-like growth factor(IGF) system은 최근 가장 활발히 연구된 분야 중의 하나로 생식현상의 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하고 있음이 밝혀졌다. 본 지면에서는 IGF system에 관한 개괄적인 정보를 소개하고 현재까지 보고된 intrauterine IGF system에 관한 연구를 요약하고자 한다. IGF family는 IGF-I과 IGF-II ligands, 두종류의 IGF receptors(수용체), 그리고 지금까지 발견된 6종류의 IGF-binding proteins(IGFBPs)로 이루어져 있다. IGF-I과 IGF-II는 proinsulin과 상동한 구조를 가진 peptide로서 포도당과 아미노산 운반을 자극하는 등 insulin과 유사한 작용을 한다. 이 외에도 IGFs는 세포분열촉진제(mitogens)로서 여러 형태의 세포에 걸쳐 세포증식을 자극하고, 세포의 분화(differentiation)과 세포기능의 발현에 관여한다. IGFs는 간과 주로 messenchymal cells에서 발현되어 endocrine mode는 물론 autocrine/paracrine mode로 거의 모든 조직에 작용한다. IGF 수용체는 두종류가 알려져 있는데 type I IGF receptor는 tyrosine kinase로서 IGF-I과 IGF-II에 공히 high-affinity를 나타내고, 상기한 대부분의 IGFs의 작용을 매개한다. Type II IGF receptor 혹은 IGF-II/mannose-6-phosphate receptor는 두개의 서로 다른 binding sites를 가지고 있는데 IGF-II binding site는 IGF-II에만 high-affinity를 나타낸다. Type II IGF receptor의 주요 역할은 IGF-II를 lysosomal targeting하여 ligand를 파괴하는데 있다. 체액 속의 IGFs는 대부분 IGFBP에 결합되어 있다. IGFBPs는 IGF의 저장/운반체 혹은 IGF 작용을 조절하는 역할을 하는 것으로 알려져 있으나 개개 IGFBP의 역할에 대해서는 지극히 제한된 정보만이 알려져 있다. IGFBPs의 IGF ligands에의 affinity는 IGF receptors의 IGFs에의 affinity보다 크기 때문에 대부분의 in vitro 상황 하에서 IGFBPs는 IGF 작용을 억제한다. IGFBP에 결합되어 있는 IGF가 어떤 기작에 의해 IGFBP로부터 분리되어 IGF receptor에 도달하는지는 알려지지 않고 있으나, 혈액과 조직액에 들어있는 불특정 IGFBP protease activity는 IGF의 방출과정에서 일역을 하는 것으로 믿어지고 있다. 최근 연구보고에 의하면 특정 in vitro 상황 하에서 IGFBP-1, -3, -5 등은 IGF와 무관한 작용도 있다는 증빙이 있어 IGF system의 또 다른 차원을 예고하고 있다. IGF family members의 mRNAs & proteins는 영장류, 설치류 및 가축의 자궁조직과 수태물(conceptus)에서 발현되어 자궁과 태아의 성장 발달에 중요한 역할을 한다. 자궁조직의 IGF system의 발현은 성선호르몬, 국소 생리조절인자 등에 의해 발현시기와 장소의 특이성이 결정되며, 발현된 IGFs와 IGFBPs는 autocrine/paracrine mode로 자궁조직에 작용하기도 하고, 자궁강에 분비되어 수태물의 성장 발달에 관여한다. 착상을 전후하여 수태물에서도 IGF system이 발현되는데 개개 IGF family member의 발현 시기는 모체로부터 유래된 mRNA의 유무, 수태물 자체의 genetic programming, 모체와의 상호작용 등에 의해 결정되고, IGFs의 작용 부위 역시 시간(생리적 상태)과 장소의 특이성이 있다. 이와같이 conceptus IGF system의 발현이 시간적, 공간적으로 조절되고있다는 사실은 IGFs가 수태물의 성장 발달에 일역을 한다는 가설을 간접적으로 지지해 준다. 자궁조직과 수태물에서 발현된 IGFs는 세포의 증식과 분화, 포도당과 아미노산의 운반과 단백질합성, placental lactogen과 prolactin 등과 같은 유선자극호르몬의 생성을 자극하고 스테로이드 호르몬의 합성에도 관여한다. 태아의 성장 발달에 있어서 IGFs의 역할은 embryo의 IGF-I, IGF-II, 혹은 IGF receptor gene을 homologous recombination technique에 의해 파괴(gene targeting)하여을 때의 결과로써 입증되었다. 생쥐의 IGF and/or IGF-II gene 혹은 IGF receptor gene을 파괴했을 때 출생 전후 모두 성장 발달이 지연되며 출생시 무게는 정상치의 30-60% 수준에 머물고, 특히 type I IGF receptor gene 혹은 IGF-I과 IGF-II genes를 모두 파괴했을 경우에는 출생 후 곧 치사한다. 자궁 내의 IGFBPs는 IGF ligands를 자궁 내에 제한시키거나 IGFs의 receptor binding을 억제하는 negative regulators 역할을 하는 것으로 믿어지고 있다. 그러나 영장류의 자궁에서 IGFBP-I과 같은 특정 IGFBP는 IGFs보다 월등히 많은 양이 발현 분비되고 있는 것으로 추산되고 있으며, 또한 이 단백질은 모체탈락막세포에서 분비되는 주요 단백질 중의 하나라는 점을 감안할 때 IGFBP-I이 IGF과 무관한 작용이 있을 가능성도 배제할 수 없다. 따라서 IGFBPs의 역할 규명은 IGF system을 이해하는데 중요한 부분을 차지하고 있어 향후 이 분야의 연구에 많은 기대와 촛점이 모여지고 있다.

• 한국작물학회지
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• 제23권2호
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• pp.1-24
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• 1978

과맥의 조숙단간다수성 품종육성에 관한 기초자요를 얻고저 고맥에서 주로 교배모본으로 많이 사용되어온 애원과 001, 사국과 4002, 산수과, 영성과, 향천과 001, 장주백과, 백동, 청맥, 세도하다가, 목포 4002등 10품종을 1974연에 diallel cross하여 1975연부터 1976연까지 작물시험장 목포지장 시험포장에서 양친, F_1과 F_2를 재배하여 출수기, 간장 및 주당수량을 조사하여 그들의 유전율, 조합능역과 유전에 대하여 분석검토한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 광의의 유전율은 출수기, 간장 및 수량이 각각 0.7831, 0.7599, 0.6061로서 비교적 높았고 협의의 유전율은 출수기가 F_1에서는 0.3972, F_2에서는 0.7789였으며 간장은 F_1에서 0.6567, F_2에서 0.6414로 매우 높아서 초기세대에서 선발이 유효할 것이나 주당수량은 F_1이 0.3776, F_2에서 0.4170으로 비교적 낮았다. 2. 출수기에 대한 GCA는 F_1 및 F_2에서 애원과 001, 사국과 4002, 산수과, 영성과는 조생방향으로 기타품종은 만생방향으로 높았으며 F_1의 GCA는 F_2 보다 높았다. SCA는 사국과 4002$\times$목포 애원과 001\times산수과, 사국과 4002\times산수과, 사국과 4002\times영성과 조합은 F_1과 F_2에서 모두 조생 방향으로 높았다. 간장의 GCA는 F_1 및 F_2에서 모두 목포 4002, 영성과, 산수과, 사국과 4002는 단간방향으로 높았으며 기타품종은 장간방향으로 높았고 F_1의 GCA는 F_2보다 높았다. SCA는 가장 단간인 목포 4002와 애완과 001, 산수과 및 영성과와의 조합에서 단간방향으로 높았다. 4. GCA는 F_1 주당수량이 높은 백동, 향천과 001 산수과, 영성과, 사국과 4002등이 다수방향으로 높았고 기타품종은 저수방향으로 높았으며 F_1의 GCA는 F_2보다 다소켰다. SCA가 가장 큰 조합은 목포 4002를 편친으로 한 사국과 4002, 세도하다가, 청맥과의 조합이었다. 5. F_1 및 F_2의 평균출수기는 mid-parent보다 조생이였으며 F_1이 F_2보다 조생이었고 이러한 경향은 조생품종일수록 높고 만생품종일수록 낮았다. 6. 출수기의 유전은 조생방향으로 부분우성이며 대립유전자의 작용이 크고 품종간의 우열관계는 애원과 001, 사국과 42경, 향천과 001, 목포 4002가 다른 품종에 대하여 열성으로 나타났다. 7. F_2에서 출수기유전은 45조함중 33조함은 소수 유전자 개념으로는 설명할 수 없고 1개조함은 조생 대 만생이 3 : 1, 1개 조합은 만생 대 조생이 3 : 1 로 분리하며 4개 조합은 조생 대 만생이 9 : 7, 6개 조합은 만생 대 조생이 9 : 7로 분리하는 것으로 나타났다. 8. F_2에서 출수기에 대하여 조생개체의 초월분리가 많은 조합은 영성과\times백동, 애원과 001\times세도하다가. 산수과\times향천과 001, 애원과 001\times향천과 001, 사국과 4002, \times향천과 001, 향천과 001\times세도하다가, 애원과 001\times사국과 4003, 애원관 001\times영성과 등이였다. 9. F_1 및 F_2의 평균간장은 양친의 간장 범위내에서 mid-parent보다 F_1 및 F_2가 다소 큰 영향을 보였으며 이러한 경향은 단간품종에서 크고 장간품종에서 적었다. 10. 간장유전은 부분우성이며 대립유전자의 지배를 받고 상가적 유전자의 작용이 큰 것으로 나타났으며 극단간인 목포 4002는 열성, 장간인 백동은 우성인 것으로 나타났다. 11. 간長에 대한 $F_2에서의$ 분리양상을 보면 대부분의 조함에서 정규분포를 보여 유전자의 상가적작용이 클 것으로 보이며 단간 또는 장간으로 초월분리를 보인 조합이 많았다. 애원과 001, 사국과 4002, 영성과, 세도하다가 등의 중간\times중간조합에서 단간개체의 분리가 많았다. 12. F_1 및 F_2의 평균주당수양은 mid-paren에 비하여 F_1에서 6% F_2에서 5% 높았으며 주당수량이 많은 품종에서는 증수율이 낮고 주당수량이 적은 품종에서는 증수율이 높았다. 13. 주당수량에 대하여는 Wr, Vr graph에서 비대입유전자작용이 컷고 초월우성을 보였으며 품종간의 우열관계는 목포 4002의 저수성이 열성을 나타났으나 유전현상의 정확한 추정은 국난하였다.