• 한국응용곤충학회지
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• 제22권1호
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• pp.26-30
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• 1983

우리 나라 콩 종자의 모자이크 바이러스(Soybean mosaic virus; SMV) 감염상을 조사하기 위하여 국내에서 수집한 8개 품종을 공시해서 Lima와 Purcifull의 면역이중확산법으로 SMV 검정을 한 결과는 다음과 같다. 1. 공시한 7개 품종 중 6개 품종에서 SMV가 검출됨으로서, 우리 나라의 콩 품종에서 SMV의 종자전염성이 혈청학적 방법으로 확인되었다. SMV가 검출된 종자의 종자감염성율은 최저 $2.1\%$에서 최고 $12.5\%$를 나타냈으며, 전체적으로는 총검정립수 336립 중 18립에서 SMV가 검출됨으로서 약 $5.4\%$의 감염율을 보였다. 2. 이병주에서 채집한 갈반립과 무갈반립수의 SMV 감염율은 북해 1호 품종의 경우 각각 $33.3\%$와 $29.2\%$ Clark 품종의 경우 각각 $4.2\%$와 $0.0\%$, Woodworth 품종의 경우는 갈반립과 무갈반립 모두 $4.2\%$의 감염율을 나타냄으로써, 공시한 콩 품종의 갈반립과 무갈반립간엔 SMV 감염율에서 뚜렷한 차이를 발견할 수 없었다. 3. SMV에 감염된 광교품종 중 괴저병징을 나타내는 개체에서 채종한 종자에서는 전혀 SMV가 검출되지 않아 광교품종에서는 SMV-N가 종자전염되지 않는 것으로 보였다.

• 한국작물학회지
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• 제24권3호
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• pp.59-65
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• 1979

본 시험은 최근 중부지방에서 심하에 발생하고 있는 콩 양저형 SMV의 내병성품종 탐색 및 파종기를 달리하였을 때 본병해의 발생경향등을 구명하기 위하여 1975년과 1976년 2개년 동안 한국, 일본, 미국품종등 30품종을 4회 파종하여 시험 하였으며 얻은 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 대체로 파종기가 늦어질수록 양저형 SMV의 발생은 감소하는 경향이었으며 SMV의 발생은 파종기 이동에 큰 차이가 없었다. 2. 공시품종중 한국 주요 장여품종과 일본품종들 가운데에 심하게 구병된 품종이 많았고 미국품종들은 구병정도가 낮았으며 품종간 구병정도의 차이가 심하였다. 3. 단작 및 맥후작 콩 파종기에 속하는 5월 15일부터 6월 24일까지 한국 주요 장여품종의 양저현 SMV의 평균 구병율은 37～54% 정도이었으며 은대두>육우003>강림>광교>동북태의 순으로 높은 경향이었다. 4. 양저형 SMV와 SMV의 구병정도 사이에는 어느 파종기에서나 고도의 부의 유의한 상관이 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제29권3호
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• pp.280-284
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• 1984

콩모자이크 바이러스(SMV)에 의한 갈반립의 형성율과 SMV의 종자전염율을 조사하기 위하여 대두품종 Clark, Woodworth, 북해1호를 재료로 SMV 이병정도와 갈반립율 결협절위 및 갈반립형성등의 관계를 조사하고 그 갈반립을 통한 SMV의 종자전염율을 면역이중확산법과 유묘감염률로 조사하였다. 1. 갈반립의 형성율은 식물체의 이병정도와 정비례적인 상관(r=0.796)을 보였다. 2. 이병식물체의 갈반립형성은 결협절립 및 협중종실위치와 유의상관이 없었으며 (r=0.34), 동일절위 및 협내에서도 갈반립과 비갈반립이 함께 형성되었다. 3. 면역이중확산법으로 조사한 SMV의 종자전염율은 4.2 -33.3％로 비교적 낮았으며 품종에 따라 현저한 차이가 있었다. 4. 유묘에 나타난 SMV 증상으로 조사한 종자전염율은 면역이중확산법으로 검정한 종자감염율보다 약관 높게 나타났으며 이는 항혈청의 역가 또는 Virus의 체내증식과 관계가 있는 것으로 보였다. 5. 이병직물의 갈반립은 SMV 종자전염율과 일치하지는 않으나 SMV의 포장이병율 추정에 유용한 지표가 될 수 있으며 파종시 갈반립의 제거는 SMV 전염원의 감소효과를 가져올 수 있을 것으로 보였다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제25권1호
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• pp.54-61
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• 2009

An infectious full-length clone of Soybean mosaic virus (SMV) strain G5H was constructed under the control of the cauliflower mosaic virus 35S promoter. The cloned SMV G5H established infections upon simple rub-inoculation of soybean leaves with intact plasmid DNA. We demonstrated that this SMV G5H infectious DNA clone caused typical characteristic symptoms and virulence of SMV strain G5H in twelve tested soybean cultivars. Soybean cultivars Lee74, Somyungkong and Sowonkong developed systemic mosaic symptom while Kwanggyo, Taekwangkong, Hwangkeumkong and Geumjeongkong-l showed systemic necrosis. In contrast, Geumjeongkong-2, Jinpumkong-2, L29, V94-5152 and Ogden showed resistant response against SMV-G5H infection. We also determined full-length sequence of cloned SMV-G5H. The phyogenetic analyses reveal that SMV-G5H is most closely related to SMV-G5, and support that SMV-G5H might be derived from SMV-G5 by recombination rather than mutation.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권5호
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• pp.813-820
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• 2003

모델 검사는 모델이 속성을 만족하는지를 판정하기 위해서 모델의 상태 공간을 철저하게 조사한다. NuSMV는 모델 검사를 자동으로 수행하는 도구로서 본 논문에서는 이와 같은 NuSMV를 이용하여 푸쉬 푸쉬 게임을 해결한다. 모델이 속성을 만족하지 않는 경우 NuSMV는 그 이유를 설명하는 반례를 생성하게 되는데 NuSMV에 구현되어 있는 반례 생성 방식은 상태 공간을 2번 탐색하기 때문에 게임 풀이에 비효율적이다. 본 논문에서는 반례 생성시 상태 공간을 한 번만 탐색하도록 NuSMV를 재 구현 하였다. 그 결과 게임 풀이에 있어서 원래 NuSMV 보다 약 62%의 시간 절감과 11%의 공간 절감이 있었다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제37권2호
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• pp.162-172
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• 2021

Soybean mosaic virus (SMV) is the predominant viral pathogen that affects the yield and quality of soybean. The natural host range for SMV is very narrow, and generally limited to Leguminosae. However, we found that SMV can naturally infect Pinellia ternata and Atractylodes macrocephala. In order to clarify the molecular mechanisms underlying the cross-family infection of SMV, we used double-stranded RNA extraction, rapid amplification of cDNA ends polymerase chain reaction and Gibson assembly techniques to carry out SMV full-length genome amplification from susceptible soybeans and constructed an infectious cDNA clone for SMV. The genome of the SMV Shanxi isolate (SMV-SX) consists of 9,587 nt and encodes a polyprotein consisting of 3,067 aa. SMV-SX and SMV-XFQ008 had the highest nucleotide and amino acid sequence identities of 97.03% and 98.50%, respectively. A phylogenetic tree indicated that SMV-SX and SMV-XFQ018 were clustered together, sharing the closest relationship. We then constructed a pSMV-SX infectious cDNA clone by Gibson assembly technology and used this clone to inoculate soybean and Ailanthus altissima; the symptoms of these hosts were similar to those caused by the virus isolated from natural infected plant tissue. This method of construction not only makes up for the time-consuming and laborious defect of traditional methods used to construct infectious cDNA clones, but also avoids the toxicity of the Potyvirus special sequence to Escherichia coli, thus providing a useful cloning strategy for the construction of infectious cDNA clones for other viruses and laying down a foundation for the further investigation of SMV cross-family infection mechanisms.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.142-147
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• 2008

본 논문에서는 support vector machine (SVM)을 이용하여 기존의 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. SVM은 통계적 학습 이론으로 훈련 데이터 사이의 최적 분류 초평면을 찾아내 최적화된 이진 분류를 보여준다. SMV의 음성/음악 실시간 분류 알고리즘에서 사용된 특징벡터와 분류방법을 분석하고, 이를 기반으로 분류성능향상을 위해 통계적 학습 이론인 SVM을 도입한다. 구체적으로, SMV의 음성/음악 분류알고리즘에서 사용되어진 특징벡터만을 선택적으로 사용하여 효과적으로 SVM을 구성한 분류기법을 제시한다. SMV의 음성/음악 분류에 적용한 SVM의 성능 평가를 위해 SMV 원래의 분류알고리즘과 비교하였으며, 다양한 음악장르에 대해 시스템의 성능을 평가한 결과 SVM을 이용하였을 때 기존의 SMV의 방법보다 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제26권8호
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• pp.390-396
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• 2007

본 논문에서는 음성 인식과 음악 인식에서 뛰어난 성능을 보이는 Expectation-Maximization(EM) 알고리즘 기반의 패턴인식기법인 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model, GMM)을 이용하여 기존의 3GPP2 Selectable Mode Vocoder(SMV)의 실시간 음성/음악 분류 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다 SMV의 음성/음악 실시간 분류 알고리즘에서 사용된 특징벡터와 분류방법을 분석하고, 이를 기반으로 분류성능향상을 위해 패턴인식 알고리즘인 GMM을 도입한다. 구체적으로, SMV의 음성/음악 분류알고리즘에서 사용되어진 특징벡터만을 선택적으로 사용하여 효과적인 GMM을 구성한 실시간 분류기법이 제시되었다. SMV의 음성/음악 분류에 적용한 GMM의 성능 평가를 위해 SMV 원래의 분류알고리즘과 비교하였으며, 다양한 음악장르에 대해 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용하였을 때 기존의 SMV의 방법보다 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권5호
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• pp.111-117
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• 2008

본 논문에서는 패턴 인식에서 우수한 성능을 보이는 가우시안 혼합모델 (Gaussian mixture model, GMM)을 이용하여 비정상적인 잡음환경에서 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)의 유/무성음 분류 알고리즘 성능 향상을 위한 방법을 제안한다. 기존의 SMV에 대해서 분석하고, 이론 기반으로 유/무성음 분류 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 특징 벡터를 선택하여 GMM의 입력벡터로 효과적으로 이용한다 다양한 잡음환경에서 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용한 제안된 방법이 기존의 SMV의 방법보다 우수한 유/무성음 분류 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권4호
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• pp.92-99
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• 2008

본 논문에서는 보이스 피싱 (Voice Pishing) 예방을 위한 알고리즘을 3GPP2 Selectable Mode Vocoder (SMV) 코딩 파라미터를 기반으로 제안한다. 상대방 휴대폰에서 전송된 신호를 기반으로 SMV의 복호화 과정에서 자동적으로 추출되는 중요 특징벡터만을 사용하여 Gaussian Mixture Model (GMM)을 구성하고 이를 기반으로 보이스 피싱 예방을 위한 검출 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 제안된 코딩 파라미터 기반의 보이스 피싱 알고리즘이 전화사기 예방에 우수한 성능을 보인 것을 알 수 있었다.