• Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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• v.39 no.4
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• pp.243-249
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• 2019

A barley(Hordeum vulgare L.) cultivar 'Youjin' with hooded spike type having good silage quality was developed at National Institute of Crop Science, RDA in 2016. 'Youjin' showed both high yielding and cold resistance through the preliminary and advanced yield trials(PYT, AYT) from 2012 to 2013. We conducted regional yield trials(RYT) of 'Youjin' in six locations around Korea for three years from 2014 to 2016. It had erect plant type, growth habit of II, the green leaf and hooded awn type. In the paddy field its heading date was April 24 and the maturing date was May 25. Plant height was 99 cm and the number of spikes per ㎡ was 696. It has high rate of leaf blades, resistance to BaYMV(Barley Yellow Mosiac Virus) and good winter hardiness. The average dry matter of Youjin was about 17.2 MT ha^-1 in the field. And feed quality of 'Youjin' was 10.6% of crude protein content, 24.8% of ADF(Acid Detergent Fiber), 43.5 % of NDF(Neutral Detergent Fiber), 69.1% of TDN(Total Digestible Nutrients). And also 'Youjin' had grade I of silage quality.

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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• 2022.10a
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• pp.154-154
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• 2022

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.203-208
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• 2017

본 논문은 한글 자모 조합 임베딩을 이용하여 오타에 강건한 한국어 품사 태깅 시스템을 구축하는 방법에 대해 기술한다. 최근 딥 러닝 연구가 활발히 진행되면서 자질을 직접 추출해야 하는 기존의 기계학습 방법이 아닌, 스스로 자질을 찾아서 학습하는 딥 러닝 모델을 이용한 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 다양한 딥 러닝 모델 중에서 sequence labeling에 강점을 갖고 있는 bidirectional LSTM CRFs 모델을 사용하였다. 한국어 품사 태깅 문제에서 일반적으로 사용되는 음절 임베딩은 약간의 오타에도 품사 태깅 성능이 크게 하락하는 한계가 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 한글 자모 임베딩 값을 조합시킨 음절 임베딩 방식을 제안하였다. 강제로 오타를 발생시킨 테스트 집합에서 실험한 결과, 자모 조합 임베딩 기법이 word2vec 음절 임베딩 방식에 비해 형태소 분할은 0.9%, 품사 태깅은 3.5% 우수한 성능을 기록하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.90-95
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• 2016

개체명 연결이란 문장 내 어떤 단어를 특정 사물이나 사람, 장소, 개념 등으로 연결하는 작업이다. 과거에는 주로 연결 대상 단어 주변 문맥에서 자질 공학을 거쳐 입력을 만들고, 이를 이용해 SVM이나 Logistic Regression 혹은 유사도 계산, 그래프 기반 방법론 등으로 지도/비지도 학습하여 문제를 풀어왔다. 보통 개체명 연결 문제의 출력 부류(class)가 사물이나 사람 수만큼이나 매우 커서, 자질 희소성 문제를 겪을 수 있다. 본 논문에서는 이 문제에 구조적으로 더 적합하며 모형화 능력이 더 뛰어나다 여겨지는 딥러닝 기법을 적용하고자 한다. 다양한 딥러닝 모형을 이용한 실험 결과 LSTM과 Attention기법을 같이 사용했을 때 가장 좋은 품질을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.203-208
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• 2017

본 논문은 한글 자모 조합 임베딩을 이용하여 오타에 강건한 한국어 품사 태깅 시스템을 구축하는 방법에 대해 기술한다. 최근 딥 러닝 연구가 활발히 진행되면서 자질을 직접 추출해야 하는 기존의 기계학습 방법이 아닌, 스스로 자질을 찾아서 학습하는 딥 러닝 모델을 이용한 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 다양한 딥 러닝 모델 중에서 sequence labeling에 강점을 갖고 있는 bidirectional LSTM CRFs 모델을 사용하였다. 한국어 품사 태깅 문제에서 일반적으로 사용되는 음절 임베딩은 약간의 오타에도 품사 태깅 성능이 크게 하락하는 한계가 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 한글 자모 임베딩 값을 조합시킨 음절 임베딩 방식을 제안하였다. 강제로 오타를 발생시킨 테스트 집합에서 실험한 결과, 자모 조합 임베딩 기법이 word2vec 음절 임베딩 방식에 비해 형태소 분할은 0.9%, 품사 태깅은 3.5% 우수한 성능을 기록하였다.

• BMB Reports
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• v.45 no.12
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• pp.719-723
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• 2012

A close association between the obesity hormone leptin and breast cancer progression has been suggested. The present study investigated the molecular mechanism for enhanced leptin expression in breast cancer cells and its functional significance in breast cancer aggressiveness. We examined whether leptin expression level is affected by the oncoprotein human epidermal growth factor receptor2 (HER2), which is overexpressed in ~30% of breast tumors. Here, we report, for the first time, that HER2 induces transcriptional activation of leptin in MCF10A human breast epithelial cells. We also showed that p38 mitogen-activated protein kinase signaling was involved in leptin expression induced by HER2. We showed a crucial role of leptin in the invasiveness of HER2-MCF10A cells using an siRNA molecule targeting leptin. Taken together, the results indicate a molecular link between HER2 and leptin, providing supporting evidence that leptin represents a target for breast cancer therapy.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2016.05a
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• pp.231-232
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• 2016

Configuration Management (CM) is a process of identifying and documenting the characteristics of a Structures, Systems and Components (SSCs), and of ensuring that changes to these characteristics are properly assessed, approved, issued, implemented and verified. There are requirement management, change control, facility configuration information management for CM activities. In order to improve safety of Nuclear Power Plant(NPP), it is necessary to manage change item systematically. Existing CM concept is focused on the NPP in operation. On the other hand, NPP under construction is difficult to efficiently manage the change because of different change process from varoius stake-holders. This research considers method of consolidation change process for NPP to ensure that approved changes are accurately reflected in the design requirements, facility configuration information, and the physical configuration.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.90-95
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• 2016

개체명 연결이란 문장 내 어떤 단어를 특정 사물이나 사람, 장소, 개념 등으로 연결하는 작업이다. 과거에는 주로 연결 대상 단어 주변 문맥에서 자질 공학을 거쳐 입력을 만들고, 이를 이용해 SVM이나 Logistic Regression 혹은 유사도 계산, 그래프 기반 방법론 등으로 지도/비지도 학습하여 문제를 풀어왔다. 보통 개체명 연결 문제의 출력 부류(class)가 사물이나 사람 수만큼이나 매우 커서, 자질 희소성 문제를 겪을 수 있다. 본 논문에서는 이 문제에 구조적으로 더 적합하며 모형화 능력이 더 뛰어나다 여겨지는 딥러닝 기법을 적용하고자 한다. 다양한 딥러닝 모형을 이용한 실험 결과 LSTM과 Attention기법을 같이 사용했을 때 가장 좋은 품질을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.10 no.1
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• pp.132-144
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• 2014

Information always comes with security and risk problems. There is the saying that, "The tall tree catches much wind," and the risks from cloud services will absolutely be more varied and more severe. Nowadays, handling these risks is no longer just a technology problem. So far, a good deal of literature that focuses on risk or security management and frameworks in information systems has already been submitted. This paper analyzes the causal risk factors in cloud environments through critical success factors, from a business perspective. We then integrated these critical success factors into a business model for information security by mapping out 10 principles related to cloud risks. Thus, we were able to figure out which aspects should be given more consideration in the actual transactions of cloud services, and were able to make a business-level and general-risk control model for cloud computing.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.945-946
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• 2014

국제 해상무역에 있어서 수출입 화물이 송하주로부터 수하주에게 인도되기까지 아무리 안전한 포장의 화물이라 할지라도 선박에 의한 해상운송 도중에 외부 포장의 파손이나 변질, 손상, 도난 등의 사고가 빌생할 수 있으며 과부족/착오 선적, 하역 중의 화물사고 등의 문제점을 예방/처리를 위해 검수라는 서비스가 이루어진다. 검수업무는 전문 검수사에 의하여 화물의 상태확인 등을 검수용지에 수기로 기록하게 되어있다. 인력에 의한 이러한 수작업은 문서의 집계, 처리, 분석 등에 오류와 비효율을 발생시키고 인건비 상승에 따른 물류비용 절감에 어려움을 주고 있다. 본 논문에서 제안하는 CCTV 검수 시스템을 이용하면 이러한 문제점들을 극복할 수 있을 것이다.