'유진'은 농촌진흥청 국립식량과학원에서 2005년 삼차망으로 도복 및 내한성이 강하고, 초형이 양호한 수원406호/수원389호의 F1을 모본으로 하고, 장간으로 총체적성이 높은 SB961012/수원389호를 F1을 부본으로 복교잡하여 육성된 '익산488호'로서 2014년부터 2016년까지 전국 6개소에서 지역적응시험을 거쳐 2016년에 육성되었다. '유진'은 직립 초형으로 파성은 II 정도이고, 잎은 녹색이며, 엽폭은 중간정도이다. 초장은 99cm으로 장간에 속하고, ㎡당 경수는 696개로 대비품종인 '유연'보다 적은 경향이었으나, 엽신 비율이 19.0%으로 높은 경향을 보였다. 출수기와 황숙기는 각각 4월 24일과 5월 26일로 '유연'보다는 늦은 경향을 보였다. '유진'은 내한성과 보리호위축병에 대해 저항성을 보였다. 건물수량은 전작에서 17.1톤/ha, 답리작에서 11.0톤/ha로 '유연'보다 각각 19%, 2% 높은 경향을 보였다. 조사료 품질은 조단백질 함량 10.6%, ADF 24.8%, NDF 43.5%, TDN69.1%로 우수한 품질특성을 보였고, 담근먹이 품질등급 I 으로 '유연'보다 우수하게 나타났다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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