Kim, Junyoung;Park, Youngjae;Kim, Eun Joong;Jung, Heejun;Yoon, Minjung
Journal of Animal Science and Technology
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제63권2호
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pp.453-460
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2021
Oxytocin (OXT) and serotonin (5-HT) are essential neurotransmitters associated with the behavior of animals. Recently, we found that the plasma concentration of OXT is positively correlated with horse docility and friendliness toward humans. However, the relationships between the neurotransmitters and other temperaments such as fearfulness, dominance, and trainability are unknown. This study aimed to identify whether the plasma concentration of OXT or 5-HT is correlated with fearfulness, dominance, and trainability of horses. Blood samples of 34 horses were collected at the Horse Industry Complex Center of Jeonju Kijeon College. The concentration of OXT and 5-HT was measured in the plasma samples using enzyme-linked immunosorbent assays. The fearfulness, dominance, and trainability of horses were scored by three professors who were very familiar with the horses. One-way analysis of variance with the least significant difference post-hoc analysis was used to compare the scores for fearfulness and dominance among groups. The trainability of horses was compared using the student t-test. The 5-HT was negatively correlated with dominance, but it had no relation with fearfulness. The OXT appeared to be negatively correlated with fearfulness and dominance in horses. Furthermore, OXT was positively correlated with the trainability of horses. Additionally, 5-HT appeared to enhance trainability. In conclusion, the concentration of OXT or 5-HT in horse blood plasma can be used as a biomarker to monitor the fearfulness, dominance, or trainability of horses.
Aggression in horses may cause serious accidents during riding and non-riding activities. Hence, predicting the temperament of horses is essential for selecting suitable horses and ensuring safety during the activity. In certain animals, such as hamsters, plasma melatonin concentrations have been correlated with aggressive behavior. However, whether this relationship applies to horses remains unclear. To address this research gap, this study aimed to evaluate differences in the plasma melatonin concentrations among horses of different breeds, ages, and sexes and examine the correlation between plasma melatonin concentrations and the temperament of the horses, including docility, affinity, dominance, and trainability. Blood samples from 32 horses were collected from the Horse Industry Complex Center of Jeonju Kijeon College. The docility, affinity, dominance, and trainability of the horses were assessed by three professional trainers who were well-acquainted with the horses. Plasma melatonin concentrations were measured using an enzyme-linked immunosorbent assay. The consequent values were compared between the horses of different breeds, ages, and sexes using a three-way analysis of variance and least significant difference post hoc test. Linear regression analysis was employed to identify the relationship between plasma melatonin concentrations and docility, affinity, dominance, and trainability. The results showed that the plasma melatonin concentrations significantly differed with breeds in Thoroughbred and cold-blooded horses. However, there were no differences in the plasma melatonin concentrations between the horse ages and sexes. Furthermore, plasma melatonin concentrations did not exhibit a significant correlation with the ranking of docility, affinity, dominance, and trainability.
최근 연속 음성 인식에서의 성능 향상을 위해 음절을 인식 단위로 사용하고자 하는 노력들이 보고되고 있다. 그러나 음절의 경우 음소에 비해 학습성이 음소에 비해 좋지 않고, 모델의 수가 음소에 비해 매우 많으므로 음절 경계에서의 문맥 종속 모델링이 어렵다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 한국어에서의 음절의 학습성을 향상시키기 위한 방법과 음절경계에서의 음소 문맥 종속 음절 모델링을 제안한다. 제안된 방법을 단어 인식 실험에 적용한 결과, 기존의 음절 모델과 비교하여 평균 46.23%의 에러 감소율을 보였다 우측 음소 종속 음절 모델 (right phone dependent syllable model)의 경우 트라이폰(triphone) 모델에 비해 16.7%의 에러 감소율을 볼 수 있었다.
This paper proposes an algorithm for signal validation using unsupervised methods in emergency situations at nuclear power plants (NPPs) when signals are rapidly changing. The algorithm aims to determine the stuck failures of signals in real time based on a variational auto-encoder (VAE), which employs unsupervised learning, and long short-term memory (LSTM). The application of unsupervised learning enables the algorithm to detect a wide range of stuck failures, even those that are not trained. First, this paper discusses the potential failure modes of signals in NPPs and reviews previous studies conducted on signal validation. Then, an algorithm for detecting signal failures is proposed by applying LSTM and VAE. To overcome the typical problems of unsupervised learning processes, such as trainability and performance issues, several optimizations are carried out to select the inputs, determine the hyper-parameters of the network, and establish the thresholds to identify signal failures. Finally, the proposed algorithm is validated and demonstrated using a compact nuclear simulator.
To enhance the production of flavonoids [baicalin, wogonin-7-Ο-glucuronic acid (GA)], which are secondary metabolites of Scutellaria baicalensis Georgi(G.) plant cells, a multilayer perceptron control system was applied to regulate the substrate feeding in a fed-batch cultivation. The optimal profile for the substrate feeding rate in a fed-batch culture of S. baicalensis G. was determined by simulating a kinetic model using a genetic algorithm. Process variable profiles were then prepared for the construction of a multilayer perceptron controller that included massive parallelism, trainability, and fault tolerance. An error back-propagation algorithm was applied to train the multiplayer perceptron. The experimental results showed that neurocontrol incorporated with a genetic algorithm improved the flavonoid production compared with a simple fuzzy logic control system. Furthermore, the specific production yield and flavonoid productivity also increased.
본 논문에서는 연속분포 HMM을 이용한 대용량 한국어 연속음성인식 시스템에 관하여 기술한다. 인식 시스템의 성능을 개선하기 위하여 음성 모델링 단위의 선정, 단어간 모델링, 탐색 알고리듬, 문법에 관하여 연구하였다. 기본 인식단위로 트라이존을 사용하며 학습성을 개선하고 기능어에서의 에러 발생을 줄이기 위하여 일반화된 트라이폰과 function word-de-pendent phone을 사용한다. 단어 사이에는 묵음 모델과 null transition을 사용하여 선택적으로 묵음을 추가하였다. 언어모델로는 단어 클래스에 근거한 word pair 문법과 bigram 모델이 이용된다. 또한 지식 정보들을 효율적으로 활용할 수 있도록 N개의 후보 문장들을 탐색할 수 있는 알고리듬을 구현하였다. 후처리기에서는 word triple문법을 사용하여 N개의 최적 문장을 재정렬하여 최종적인 인식 문장을 결정하며, 마지막으로 후치사와 관련된 사소한 에러들을 수정한다. 3천단어의 연속음성 데이타베이스에 대한 인식실험에서, 후처리로 word triple 문법을 사용하여 $93.1\%$의 단어 인식률과 $73.8\%$의 문장 인식률을 얻었다.
A 5-year-old Thoroughbred race horse was presented to Busan Korea Racing Authority equine hospital with a 3-year history of a slow-growing left rostral maxillary mass. The location and progressive growth of the mass eventually resulted in poor food prehension, quidding and mouth bit placement. The mass was solitary and hard, and covered by normal smooth oral mucosa. Radiographic examination of the maxillae showed a flocculated and mixed radiolucent lesion protruding outward and displacing the 202 and 203 teeth caudally. The 202 tooth was in normal size and the 203 tooth was hypoplastic on radiography. Under general anesthesia, a partial surgical resection of the mass was performed to minimize functional loss and facilitate prompt return to track. After surgery, there was improvement in food intake, mouth bit placement, and cosmetic appearance. Histopathological examination determined the resected maxillay mass to be an ossifying fibroma. However, there was continued growth of remnant mass in the maxilla. Equine ossifying fibroma is a rare condition and primarily affects the rostral mandible, and less commonly, the maxillae. In this case, the lesion was slow-growing, and caused cosmetic and functional impairments, including poor food intake and reduced trainability. Surgical resection was performed, but the effect of treatment was limited due to advanced size / stage of the tumor. Early dental care is suggested for horse owners to prevent belated identification and improve successful treatment of oral disorders like ossifying fibroma.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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