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Comparison of Storability and Quality of Sweet Pepper (Capsicum annum L.) Grown in Two Different Hydroponics Media

  • Afolabi, Abiodun Samuel;Choi, In-Lee;Lee, Joo Hwan;Beom, Kwon Yong;Kang, Ho-Min
    • KOREAN JOURNAL OF PACKAGING SCIENCE & TECHNOLOGY
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    • v.28 no.1
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    • pp.39-46
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    • 2022
  • This study compared the effects of cocopeat and perlite growth media on the storability and quality of sweet pepper fruit stored using modified atmosphere packages (MAP) and carton boxes. The fruits were stored at 8℃ for 35 and 30 days, respectively. Perlite-grown fruits had a significantly lower size at harvest due to the medium's inability to hold plenty of water during the growing stage. Contrary to what is expected for small fruits, the result shows box-stored perlite-grown fruits to have lower weight loss and a longer shelf life than cocopeat-grown fruits, while MAP fruits have indifference. Perlite fruits also had a higher quality in terms of dry matter, soluble solids, and vitamin C, while box-stored fruits had a better visual quality. As expected, respiration and ethylene production rates were high, and fruits had similar after-storage firmness values. Based on the findings, perlite-grown sweet pepper fruits may have a better quality and give preference in a box storage condition.

The Cell Wall Integrity MAP Kinase Signaling Pathway Is Required for Development, Pathogenicity, and Stress Adaption of the Pepper Anthracnose Fungus Colletotrichum scovillei

  • Teng Fu;Sung Wook Kang;Yong-Won Song;Kyoung Su Kim
    • Mycobiology
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    • v.51 no.3
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    • pp.178-185
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    • 2023
  • The cell wall integrity (CWI) signaling pathway plays important roles in the dissemination and infection of several plant pathogenic fungi. However, its roles in the pepper fruit anthracnose fungus Colletotrichum scovillei remain uninvestigated. In this study, the major components of the CWI signaling pathway-CsMCK1 (MAPKKK), CsMKK1 (MAPKK), and CsMPS1 (MAPK)-were functionally characterized in C. scovillei via homology-dependent gene replacement. The ΔCsmck1, DCsmkk1, and ΔCsmps1 mutants showed impairments in fungal growth, conidiation, and tolerance to CWI and salt stresses. Moreover, ΔCsmck1, ΔCsmkk1, and ΔCsmps1 failed to develop anthracnose disease on pepper fruits due to defects in appressorium formation and invasive hyphae growth. These results suggest that CsMCK1, CsMKK1, and CsMPS1 play important roles in mycelial growth, conidiation, appressorium formation, plant infection, and stress adaption of C. scovillei. These findings will contribute to a better understanding of the roles of the CWI signaling pathway in the development of pepper fruit anthracnose disease.

Design of Facility Crack Detection Model using Transfer Learning (전이학습을 활용한 시설물 균열 탐지 모델 설계)

  • Kim, Jun-Yeong;Park, Jun;Park, Sung Wook;Lee, Han-Sung;Jung, Se-Hoon;Sim, Cun-Bo
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2021.11a
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    • pp.827-829
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    • 2021
  • 현대사회의 시설물 중 다수가 콘크리트를 사용하여 건설되었고, 재료적 성질로 인해 균열, 박락, 백태 등의 손상이 발생하고 있고 시설물 관리가 요구되고 있다. 하지만, 현재 시설물 관리는 사람의 육안 점검을 정기적으로 수행하고 있으나, 높은 시설물이나 맨눈으로 확인할 수 없는 시설물의 경우 관리가 어렵다. 이에 본 논문에서는 다양한 영상장비를 활용해 시설물의 이미지에서 균열을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 균열 분류 알고리즘은 산업 이상 감지 데이터 세트인 MVTec AD 데이터 세트를 사전 학습하고 L2 auto-encoder를 사용하여 균열을 분류한다. MVTec AD 데이터 세트를 사전학습시킴으로써 균열, 박락, 백태 등의 특징을 학습시킬 수 있을 것으로 기대한다.

A Study on the Connecting Method of Query and Legal Cases Using Doc2Vec Document Embedding (Doc2Vec 문서 임베딩을 이용한 질의문과 판례 자동 연결 방안 연구)

  • Kang, Ye-Jee;Kang, Hye-Rin;Park, Seo-Yoon;Jang, Yeon-Ji;Kim, Han-Saem
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.76-81
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    • 2020
  • 법률 전문 지식이 없는 사람들이 법률 정보 검색을 성공적으로 하기 위해서는 일반 용어를 검색하더라도 전문 용어가 사용된 법령정보가 검색되어야 한다. 하지만 현 판례 검색 시스템은 사용자 선호도 검색이 불가능하며, 일반 용어를 사용하여 검색하면 사용자가 원하는 전문 자료를 도출하는 데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 일반용어가 사용된 질의문과 전문용어가 사용된 판례를 자동으로 연결해 주고자 하였다. 질의문과 연관된 판례를 자동으로 연결해 주기 위해 전문용어가 사용된 전문가 답변을 바탕으로 문서분류에 높은 성능을 보이는 Doc2Vec을 이용한다. Doc2Vec 문서 임베딩 기법을 이용하여 전문용어가 사용된 전문가 답변과 유사한 답변을 제안하여 비슷한 주제의 답변들끼리 분류하였다. 또한 전문가 답변과 유사도가 높은 판례를 제안하여 질의문에 해당하는 판례를 자동으로 연결하였다.

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Korean Idiom Classification Using Word Embedding (워드 임베딩을 활용한 관용표현 인식 연구)

  • Park, Seo-Yoon;Kang, Ye-Jee;Kang, Hye-Rin;Jang, Yeon-Ji;Kim, Han-Saem
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.548-553
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    • 2020
  • 우리가 쓰는 일상 언어 중에는 언어적 직관이 없는 사람은 의미 파악이 힘든 관용표현이 존재한다. 관용표현을 이해하기 위해서는 표현에 대한 형태적, 의미적 이해가 수반되어야 하기 때문이다. 기계도 마찬가지로 언어적 직관이 없기 때문에 관용표현에 대한 자연어 처리에는 어려움이 따른다. 특히 일반표현과 중의성 관계에 있는 관용표현의 특성이 고려되지 않은 채 문자적으로만 분석될 위험성이 높다. 본 연구에서는 '관용표현은 주변 문맥과의 관련성이 떨어진다'라는 가정을 중심으로 워드 임베딩을 활용한 관용표현과 일반표현에 대한 구분을 시도하였다. 실험은 4개 표현에 대해 이루어 졌으며 Skip-gram, Fasttext를 활용한 방법을 통해 관용표현은 주변 단어들과의 유사성이 떨어짐을 확인하였다.

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A Study on the Construction of keyphrase dataset for paraphrase extraction (패러프레이즈 추출을 위한 키프레이즈 데이터셋 구축 방법론 연구)

  • Kang, Hyerin;Kang, Yejee;park, Seoyoon;Jang, Yeonji;Kim, Hansaem
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.357-362
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    • 2020
  • 자연어 처리 응용 시스템이 패러프레이즈 표현을 얼마나 정확하게 포착하는가에 따라 응용 시스템의 성능 측면에서 차이가 난다. 따라서 자연어 처리의 응용 분야 전반에서 패러프레이즈 표현에 대한 중요성이 커지고 있다. 시스템의 성능 향상을 위해서는 모델을 학습시킬 충분한 말뭉치가 필요하다. 특히 이러한 패러프레이즈 말뭉치를 구축하기 위해서는 정확한 패러프레이즈 추출이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 패러프레이즈를 추출을 위한 언어 자원으로 키프레이즈 데이터셋을 제안하고 이를 기반으로 유사한 의미를 전달하는 패러프레이즈 관계의 문장을 추출하였다. 구축한 키프레이즈 데이터셋을 패러프레이즈 추출에 활용한다면 본 연구에서 수행한 것과 같은 간단한 방법으로 패러프레이즈 관계에 있는 문장을 찾을 수 있다는 것을 보였다.

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A Study on Performance Improvement of GVQA Model Using Transformer (트랜스포머를 이용한 GVQA 모델의 성능 개선에 관한 연구)

  • Park, Sung-Wook;Kim, Jun-Yeong;Park, Jun;Lee, Han-Sung;Jung, Se-Hoon;Sim, Cun-Bo
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2021.11a
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    • pp.749-752
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    • 2021
  • 오늘날 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 분야에서 가장 구현하기 어려운 분야 중 하나는 추론이다. 근래 추론 분야에서 영상과 언어가 결합한 다중 모드(Multi-modal) 환경에서 영상 기반의 질의 응답(Visual Question Answering, VQA) 과업에 대한 AI 모델이 발표됐다. 얼마 지나지 않아 VQA 모델의 성능을 개선한 GVQA(Grounded Visual Question Answering) 모델도 발표됐다. 하지만 아직 GVQA 모델도 완벽한 성능을 내진 못한다. 본 논문에서는 GVQA 모델의 성능 개선을 위해 VCC(Visual Concept Classifier) 모델을 ViT-G(Vision Transformer-Giant)/14로 변경하고, ACP(Answer Cluster Predictor) 모델을 GPT(Generative Pretrained Transformer)-3으로 변경한다. 이와 같은 방법들은 성능을 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있다고 사료된다.

Super Resolution Performance Analysis of GAN according to Feature Extractor (특징 추출기에 따른 SRGAN의 초해상 성능 분석)

  • Park, Sung-Wook;Kim, Jun-Yeong;Park, Jun;Jung, Se-Hoon;Sim, Chun-Bo
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2022.11a
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    • pp.501-503
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    • 2022
  • 초해상이란 해상도가 낮은 영상을 해상도가 높은 영상으로 합성하는 기술이다. 딥러닝은 영상의 해상도를 높이는 초해상 기술에도 응용되며 실현은 2아4년에 발표된 SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Network) 모델로부터 시작됐다. 이후 오토인코더 (Autoencoders) 구조로는 SRCAE(Super Resolution Convolutional Autoencoders), 합성된 영상을 실제 영상과 통계적으로 구분되지 않도록 강제하는 GAN (Generative Adversarial Networks) 구조로는 SRGAN(Super Resolution Generative Adversarial Networks) 모델이 발표됐다. 모두 SRCNN의 성능을 웃도는 모델들이나 그중 가장 높은 성능을 끌어내는 SRGAN 조차 아직 완벽한 성능을 내진 못한다. 본 논문에서는 SRGAN의 성능을 개선하기 위해 사전 훈련된 특징 추출기(Pre-trained Feature Extractor) VGG(Visual Geometry Group)-19 모델을 변경하고, 기존 모델과 성능을 비교한다. 실험 결과, VGG-19 모델보다 윤곽이 뚜렷하고, 실제 영상과 더 가까운 영상을 합성할 수 있는 모델을 발견할 수 있을 것으로 기대된다.

A Study on Evaluating Summarization Performance using Generative Al Model (생성형 AI 모델을 활용한 요약 성능 평가 연구 )

  • Gyuri Choi;Seoyoon Park;Yejee Kang;Hansaem Kim
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.228-233
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    • 2023
  • 인간의 수동 평가 시 시간과 비용의 소모, 주석자 간의 의견 불일치, 평가 결과의 품질 등 불가피한 한계가 발생한다. 본 논문에서는 맥락을 고려하고 긴 문장 입출력이 가능한 ChatGPT를 활용한 한국어 요약문 평가가 인간 평가를 대체하거나 보조하는 것이 가능한가에 대해 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT가 생성한 요약문에 정량적 평가와 정성적 평가를 진행하였으며 정량적 지표로 BERTScore, 정성적 지표로는 일관성, 관련성, 문법성, 유창성을 사용하였다. 평가 결과 ChatGPT4의 경우 인간 수동 평가를 보조할 수 있는 가능성이 있음을 확인하였다. ChatGPT가 영어 기반으로 학습된 모델임을 고려하여 오류 발견 성능을 검증하고자 한국어 오류 요약문으로 추가 평가를 진행하였다. 그 결과 ChatGPT3.5와 ChatGPT4의 오류 요약 평가 성능은 불안정하여 인간을 보조하기에는 아직 어려움이 있음을 확인하였다.

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Comparative Analysis of Large Genome in Human-Chimpanzee (인간-침팬지간 대량의 지놈서열 비교분석)

  • Kim, Tae-Hyung;Kim, Dae-Soo;Jeon, Yeo-Jin;Cho, Hwan-Gue;Kim, Heui-Soo
    • Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.183-192
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    • 2003
  • With the availability of complete whole-genomes such as the human, mouse, fugu and chimpanzee chromosome 22, comparative analysis of large genomes from cross-species at varying evolutionary distances is considered one of a powerful approach for identifying coding and functional non-coding sequences. Here we describe a fast and efficient global alignment method especially for large genomic regions over mega bases pair. We used an approach for identifying all similarity regions by HSP (Highest Segment Pair) regions using local alignments and then large syntenic genome based on the both extension of anchors at HSP regions in two species and global conservation map. Using this alignment approach, we examined rearrangement loci in human chromosome 21 and chimpanzee chromosome 22. Finally, we extracted syntenic genome 30 Mb of human chromosome 21 with chimpanzee chromosome 22, and then identified genomic rearrangements (deletions and insertions ranging h size from 0.3 to 200 kb). Our experiment shows that all jnsertion/deletion (indel) events in excess of 300 bp within chimpanzee chromosome 22 and human chromosome 21 alignments in order to identify new insertions that had occurred over the last 7 million years of evolution. Finally we also discussed evolutionary features throughout comparative analyses of Ka/ks (non-synonymous / synonymous substitutions) rate in orthologous 119 genes of chromosome 21 and 53 genes of MHC-I class in human and chimpanzee genome.

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