• Journal of Plant Biotechnology
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• 제6권4호
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• pp.221-227
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• 2004

Protocol was established for production of virus free healthy seeds using meristem ($0.3-0.5\;\cal{mm}$ in size) culture and field management under net house condition in tomato. The isolated meristem was found well established in MS liquid medium containing $0.1\;\cal{mg}\;1^{-1}\;of\;GA_3$. For shoot and root development either from primary meristem or from nodal segment of meristem derived plants, semisolid MS medium having $0.5\;\cal{mg}\;1^{-1}$ of IBA was found most effective. The elimination of the studied viruses (ToMV, CMV, ToLCV) in meristem-derived plants was confirmed by DAS-ELISA test. For field management of the virus eradicated meristem-derived plants, use of net house was found very effective measures to check viral vector visit and eventually infection. The meristem-derived plants were vigor and high yielder than the native seed derived plants and produced healthy seeds. Due to stop vector visit, no viral symptoms were observed in both $R_1\;and\;R_2$ plants cultivated in net house condition. Starting of viral infestation was observed in $R_2$ generation when they were planted in open house condition without control of vector visit. Therefore, for management of viral diseases, use of virus free meristem derived plantlets and their subsequent cultivation in soil under net house condition without using any vector killing insecticide can be recommended for producing healthy seeds in tomato. The developed protocol for environmentally healthy tomato seed production in Bangladesh may be used in the countries having similar tropical like environment conducive for viral vector visit.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제18권4호
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• pp.214-220
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• 2007

Line propagation과 Brute force approach를 기반으로 한 확산텐서 트랙토그래피에서 신경다발추적을 위한 시작점을 선택하기 위한 조건으로 기존에 사용하는 Fractional anisotropy (FA)값 이외에 vector correlation function (VCF)를 제안하여 트랙토그래피를 구현하였다. 뇌전체의 트랙토그래피에 대하여, 본 연구에서 제안한 VCF를 사용할 경우 FA가 0.3 이상인 경우에 백질 외 영역에서 41% 적은 시작점을 사용하여 백질 외의 신경섬유가 아닌 부분들이 제거된 결과를 얻었다. 또한 관심영역에 대한 피질척수로의 영상에서는 백질 내에서는 50% 적은 시작점을 사용하였으나 기존기법과 매우 유사한 결과를 얻었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.271-281
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• 2022

Manual seed classification challenges can be overcome using a reliable and autonomous seed purity identification and classification technique. It is a highly practical and commercially important requirement of the agricultural industry. Researchers can create a new data mining method with improved accuracy using current machine learning and artificial intelligence approaches. Seed classification can help with quality making, seed quality controller, and impurity identification. Seeds have traditionally been classified based on characteristics such as colour, shape, and texture. Generally, this is done by experts by visually examining each model, which is a very time-consuming and tedious task. This approach is simple to automate, making seed sorting far more efficient than manually inspecting them. Computer vision technologies based on machine learning (ML), symmetry, and, more specifically, convolutional neural networks (CNNs) have been widely used in related fields, resulting in greater labour efficiency in many cases. To sort a sample of 3000 seeds, KNN, SVM, CNN and CNN-SVM hybrid classification algorithms were used. A model that uses advanced deep learning techniques to categorise some well-known seeds is included in the proposed hybrid system. In most cases, the CNN-SVM model outperformed the comparable SVM and CNN models, demonstrating the effectiveness of utilising CNN-SVM to evaluate data. The findings of this research revealed that CNN-SVM could be used to analyse data with promising results. Future study should look into more seed kinds to expand the use of CNN-SVMs in data processing.

• 한국응용곤충학회지
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• 제7권
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• pp.5-13
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• 1969

본 보고에서 서해안 개소의 매개 진딧물 밀도가 대관령에서의 밀도보다 대체로 낮았으나 장소에 따라서는 상당히 높은 사실을 밝힌바 있다. 새 감자의 평지생산방식이 현행방식보다 합리적이어서 유리하므로 그 생산휴계의 확립을 위한 기초자료를 얻고자 본 조사에 착수하였다. 서해안 답작물지대에서의 진딧물 발생원은 부락이므로 여기서 얼마나 떨어진 곳이라야 안전하게 씨감자를 재배할 수 있을 까를 위하여 전북 김제군 광활면 옥포리를 택하여 이곳을 중심으로 1.5km 평방지구내 13개소에 동서남북으로 250m 거리를 두고 진딧물 채집기을 설치하여 1968년 7월 21일부터 10월 31일까지 수집된 진딧물을 매일아침에 채집하여 종명을 밝혔다. 감자바이러스 매개 진딧물이 세계적으로 20종 알려져 있는데 우리나라에 있는 것은 10종이며 이 지역에서 발견된 것은 복숭아 흑진딧물(Myzus persicae), 목화진딧물(Aphis gossypii), 싸리수염진딧물(Aulacorthum solani), 무테두리진딧물(Lipaphis erysimi) 및 국화꼬마수염진딧물 (Macrosiphoniella sanborni)의 5종이었다. 중락중심지에서의 매개진딧물 밀도는 내릉의 수원에서의 그것 보다도 높았으나 여기서 불과 250m만 떨어져도 대관령에서의 밀도 보다 낮아졌다. 그러나 조사지점의 환경에 따라 상당한 차이가 있다. 즉 매개 진딧물의 기주식물이 있는 인가와의 거리에 따라 달라진다. 추작용 씨감자의 현재산지인 전남의 일모, 경남의 락은 내륙의 부락근방이라서 매개진딧물 관계로 부적당하다고 본다. 전문가의 식물역학적 진단에 의해 서해안 답작지대중 매개 진딧물이 적은 곳을 택해서 씨감자를 생산한다면 우수한 씨감자를 양산할 수 있다. 씨감자 부족량 60,000톤을 충족시킨다면 $50\%$ 증수(년간 250만톤)할 수 있어 농가소득증대는 물론 남는 감자는 전분원료로서 단경기에 공급할 수 있으며 일부를 사료화할 수 있고 우수한 씨감자는 외국에 수출할 수 도 있으며 전북 서해안의 광대한 일모작지대를 이모작지대로 만들 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.234-237
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• 2007

Road networks are important geospatial databases for various GIS (Geographic Information System) applications. Road digital maps may contain geometric spatial errors due to human and scanning errors, but manually updating roads information is time consuming. In this paper, we developed a new road features updating methodology using from multispectral high-resolution satellite image and pre-existing vector map. The approach is based on initial seed point generation using line segment matching and a modified double snake algorithm. Firstly, we conducted line segment matching between the road vector data and the edges of image obtained by Canny operator. Then, the translated road data was used to initialize the seed points of the double snake model in order to refine the updating of road features. The double snake algorithm is composed of two open snake models which are evolving jointly to keep a parallel between them. In the proposed algorithm, a new energy term was added which behaved as a constraint. It forced the snake nodes not to be out of potential road pixels in multispectral image. The experiment was accomplished using a QuickBird pan-sharpened multispectral image and 1:5,000 digital road maps of Daejeon. We showed the feasibility of the approach by presenting results in this urban area.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.692-699
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• 2003

A novel rotor speed estimation method using Model Reference Adaptive Control(MRAC) is proposed to improve the performance of a sensorless vector controller. In the proposed mettled, the stator current is used as the model variable for estimating the speed. In conventional MRAC methods, the relation between the two model errors and the speed estmation error is unclear. Yet, in the proposed method, the stator current error is represented as a function of the first degree for the error value in the speed estimation. Therefore, the proposed method can produce a fast speed estimation and is robust to the parameters error In addition, the proposed method of offers a considerable improvement in the performance of a sensorless vector controller at a low speed. The superiority of the proposed method is verified by simulation and experiment in a low speed region and at a zero-speed.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.938-942
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• 2007

신문 기사 및 상품 평은 특정 주제나 상품을 대상으로 하여 글쓴이의 감정과 의견이 잘 나타나 있는 대표적인 문서이다. 최근 여론 조사 및 상품 의견 조사 등 다양한 측면에서 대용량의 문서의 의미적 분류 및 분석이 요구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 나타난 내용을 기준으로 문서가 나타내고 있는 감정을 긍정과 부정의 두 가지 범주로 분류하는 시스템을 구현한다. 문서 분류의 시작은 감정을 지닌 대표적인 종자 어휘(seed word)로부터 시작하며, 자질의 선정은 한국어 특징상 감정 및 감각을 표현하는 명사, 형용사, 부사, 동사를 대상으로 한다. 가중치 부여 방법은 한글 유의어 사전을 통해 종자 어휘의 의미를 확장하여 각각의 가중치를 책정한다. 단어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계를 이용하여 문서에 나타난 감정을 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.

• 한국자원식물학회지
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• 제10권2호
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• pp.107-113
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• 1997

화이트 클로버의 배축, 잎, 미숙배 유래의 embryogenic callus에 식물 binary vector인 pBI121을 포함하는 A. tumefaciens LBA4404를 접종하여 효과적으로 화이트 클로버를 형질전환시켰다. A. tumefaciens를 이용한 화이트 클로버의 형질전환은 acetosyringone을 사용함으로써 품종간의 차이가 없이 배발생 캘러스에서 16-19%를 보였다. 재분화 식물체의 PCR 및 Northern 분서글 통하여 형질 전환된 화이트 클로버의 염색체내에 GUS 유전자가 안정되게 도입되었고 식물체내에서 mRAN로 발현됨을 확인하였다. 또한, GUS 유전자가 식물체내에서 단백질로 발현됨을 확인하기 위하여 형질 전환되어진 화이트 클로버부터 단백질을 추출하고 분광분석법에 의하여 GUS의 활성을 측정하였으며, 시료간에 약간의 차이는 있으나 유의적인 GUS 활성을 확인하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권2호
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• pp.145-156
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• 2023

본 연구에서는 -18℃ 및 4℃에서 18년간 저장된 소나무 종자 963개에 대해 FT NIR 스펙트럼을 조사하여 7개 머신러닝 방법(XGBoost, Boosted Tree, Bootstrap Forest, Neural Networks, Decision Tree, Support Vector Machine, PLS-DA)을 이용한 종자발아 예측모델을 만들고, 그 성능을 비교하였다. XGBoost 및 Boosted Tree 모델의 예측성능이 가장 우수하였으며, 정확도, 오분류율 및 AUC 값은 각각 0.9722, 0.0278, 0.9735과 0.9653, 0.0347, 0.9647이었다. 2개 모델에서 종자발아 유무를 예측하는 데 있어 상대적 중요도가 높았던 54개 파수 변수들에 대한 파장대는 크게 6개(811~1,088 nm, 1,137~1,273 nm, 1,336~1,453 nm, 1,666~1,671 nm, 1,879~2,045 nm, 2,058~2,409 nm) 그룹으로 나눌 수 있었으며, 방향족 아미노산, 셀룰로스, 리그닌, 전분, 지방산 및 수분과 관련된 것으로 추정되었다. 이상의 결과를 종합할 때, 본 연구에서 얻어진 FT NIR 스펙트럼 데이터과 2개의 머신러닝 모델은 소나무 저장종자의 발아 유무를 정확도 96% 이상으로 예측할 수 있기에 장기저장 종자 유전자원의 비파괴적 활력검정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제5권1호
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• pp.27-34
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• 2005

Unsupervised classification is an important area of research in image processing because supervised classification has the disadvantages such as long task-training time and high cost and low objectivity in training information. This paper focuses on unsupervised classification, which can extract ground object information with the minimum 'Spectral Angle Distance' operation on be behalf of 'Spectral Euclidian Distance' in the clustering process. Unlike previous studies, our algorithm uses the unit vector, not the spectral distance, to compute the cluster mean, and the Single-Pass algorithm automatically determines the seed points. Atmospheric correction for more accurate results was adapted on the Hyperion data and the results were analyzed. We applied the algorithm to the Hyperion and ETM+ data and compared the results with K-Means and the former USAM algorithm. From the result, USAM classified the water and dark forest area well and gave more accurate results than K-Means, so we believe that the 'Spectral Angle' can be one of the most accurate classifiers of not only multispectral images but hyperspectral images. And also the unit vector can be an efficient technique for characterizing the Remote Sensing data.