In the digital age, the most basic unit of records management is a document file. Depending on whether each document file is produced in an open standard format or an exclusive proprietary format, there is a cost difference in the process of use and long-term preservation. As government agencies moved to cloud-based business management systems, web-based document editing software was newly adopted. They had the opportunity to select a new file format for web-based document editing software. This paper deals with strategies to maximize the advantages of open standard formats while considering the legacy public document production practices. It introduces ISO/IEC 26300:2006 ODF, ISO/IEC 29500:2008 OOXML, KS X 6101 OWPML, etc. as open standard formats, and looks at considerations when choosing a format and web-based document editing software. In addition, it proposes a strategy to maintain the format of document files shared in cloud storage as an open standard format.
In this paper, we proposed a new mesh editing algorithm based on the motion between two sample meshes. First, the motion vectors are defined as the derivation vector of the corresponding vertices on the sample meshes. Then, the motion feature vectors are extracted between the motion vectors. The motion feature vectors represent the similarity of the vertex motion in a local mesh surface. When a mesh structure is forced by an external motion of anchor vertices, the deformed mesh geometry is obtained by minimizing the cost function with preserving the motion feature vectors. Simulation results demonstrated that the proposed algorithm yields visually pleasing editing results.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.11
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pp.4583-4591
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2010
Existing XML-based variable data publishing, in which a user has to manually prepare and edit template rules, is rather difficult for general users to create documents. Especially when processing large variable XML documents such as manuals or technical documents, fast document formatting is required to provide fast response speed for editing, which the existing batch processing cannot provide. This paper proposes a variable data publishing system with dynamic editing and formatting function, which support fast formatting upon user's request for large volume documents as well as for template editing through interaction by displaying the result of template-based variable documents on WYSIWYG screen. Proposed system can be effectively used for creating customized documents with many variable data that can be changed according to individual characteristics such as individual, company or area; source documents, template documents and formatted documents adopt XML, XSLT and XPath standards suggested by W3C, which facilitates extension to web document processing system.
In this paper, we propose a semi-automatic segmentation method which can be used to generate video object plane (VOP) for object based coding scheme and multimedia authoring environment. Semi-automatic segmentation can be considered as a user-assisted segmentation technique. A user can initially mark objects of interest around the object boundaries and then the selected objects are continuously separated from the un selected areas through time evolution in the image sequences. The proposed segmentation method consists of two processing steps: partially manual intra-frame segmentation and fully automatic inter-frame segmentation. The intra-frame segmentation incorporates user-assistance to define the meaningful complete visual object of interest to be segmentation and decides precise object boundary. The inter-frame segmentation involves boundary and region tracking to obtain temporal coherence of moving object based on the object boundary information of previous frame. The proposed method shows stable and efficient results that could be suitable for many digital video applications such as multimedia contents authoring, content based coding and indexing. Based on this result, we have developed objects based video editing system with several convenient editing functions.
Automatic post editing is a research field that aims to automatically correct errors in machine translation results. This research is mainly being focus on high resource language pairs, such as English-German. Recent APE studies are mainly adopting transfer learning based research, where pre-training language models, or translation models generated through self-supervised learning methodologies are utilized. While translation based APE model shows superior performance in recent researches, as such researches are conducted on the high resource languages, the same perspective cannot be directly applied to the low resource languages. In this work, we apply two transfer learning strategies to Korean-English APE studies and show that transfer learning with translation model can significantly improves APE performance.
Park, Hyosun;Yang, So Hee;Kim, Euyeon;Koo, Yeonjong
Korean Journal of Environmental Agriculture
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v.40
no.3
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pp.179-185
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2021
BACKGROUND: Tomato genome editing using CRISPR-Cas9 is being actively conducted in recent days, and lots of plant researches have been aiming to develop high valued crops by editing target genes without inserting foreign genes. Many researchers have been involved in the manipulation of the crop ripening process because fruit ripening is an important fruit phenotype for increasing fruit shelf life, taste, and texture of crops. This paper intends to evaluate target sgRNA to edit the two ripening-related genes encoding pectate lyase (PL) and phytoene synthase (Psy) with the CRISPR-Cas9 system. METHODS AND RESULTS: The CRISPR-Cas9 expression vector was cloned to target the PL (Solyc03g111690), Psy1 (Solyc03g031860), and Psy2 (Solyc02g081330) genes, which are the ripening genes of tomatoes. Tomatoes injected with Agrobacterium containing the CRISPR-Cas9 expression vector were further cultured for 5 days and used to check gene editing efficiency. As a result of the target gene sequence analysis by the next generation sequencing method, gene editing efficiency was calculated, and the efficient target location was selected for the PL and Psy genes. CONCLUSION: Therefore, this study was aimed to establish target sgRNA data that could have higher efficiency of the CRISPR-Cas9 system to obtain the delayed ripening phenotype of tomato. The developed method and sgRNA information is expected to be utilized in the development of various crops to manage its ripening processes.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.9
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pp.1096-1103
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2019
Today the influence of digital video media grows bigger due to the development of information and telecommunication gradually and most of juveniles spend a number of image contents with their smart phones and computers. And they not only consume such image contents but also upload the videos they make at YouTube or Vimeo by recording and editing them by themselves. As we learned from such phenomenon, the education of media that uses and expresses the video in various environment such as making, reading and expressing video media is very important. The education of using the advance digital device and software of producing image contents is essential as current education of media cannot be discussed without that. This study treats the education of media based on the view point of education on image contents production. It discusses the education method that we can learn from the process of image contents production based on Non-Linear Editing System.
Although face recognition and face generation have been growing in popularity, the privacy issues of using facial images in the wild have been a concurrent topic. In this paper, we propose a face editing network that can reduce privacy issues by generating face images with various properties from a small number of real face images and facial mask information. Unlike the existing methods of learning face attributes using a lot of real face images, the proposed method generates new facial images using a facial segmentation mask and texture images from five parts as styles. The images are then trained with our network to learn the styles and locations of each reference image. Once the proposed framework is trained, we can generate various face images using only a small number of real face images and segmentation information. In our extensive experiments, we show that the proposed method can not only generate new faces, but also localize facial attribute editing, despite using very few real face images.
Genome/gene-editing (GE) techniques, characterized by a low technological barrier, high efficiency, and broad application among organisms, are now being employed not only in medical science but also in agriculture/veterinary science. Different engineered CRISPR/Cas9s have been identified to expand the application of this technology. In pig production, GE is a precise new breeding technology (NBT), and promising outcomes in improving economic traits, such as growth, lean or healthy meat production, animal welfare, and disease resistance, have already been documented and reviewed. These promising achievements in porcine gene editing, including the Myostatin gene knockout (KO) in indigenous breeds to improve lean meat production, the uncoupling protein 1 (UCP1) gene knock-in to enhance piglet thermogenesis and survival under cold stress, the generation of GGTA1 and CMP-N-glycolylneuraminic acid hydroxylase (CMAH) gene double KO (dKO) pigs to produce healthy red meat, and the KO or deletion of exon 7 of the CD163 gene to confer resistance to porcine reproductive and respiratory syndrome virus infection, are described in the present article. Other related approaches for such purposes are also discussed. The current trend of global regulations or legislation for GE organisms is that they are exempted from classification as genetically modified organisms (GMOs) if no exogenes are integrated into the genome, according to product-based and not process-based methods. Moreover, an updated case study in the EU showed that current GMO legislation is not fit for purpose in term of NBTs, which contribute to the objectives of the EU's Green Deal and biodiversity strategies and even meet the United Nations' sustainable development goals for a more resilient and sustainable agri-food system. The GE pigs generated via NBT will be exempted from classification as GMOs, and their global valorization and commercialization can be foreseen.
Design-For-Security (DFS) methodology is to protect integrated circuits from physical attacks, and that can be implemented by adding a security circuit to detect abnormal external access. Among the abnormal accesses called invasive attack, microprobing and FIB circuit editing are classified as the most powerful methods because they have direct access. Microprobing deliberately inject defects into the wire of circuit through probes, or reads and changes data. FIB circuit editing is methods of reconnecting or destroying circuits to neutralize security circuits or to access data. Previous DFS methodology have responded to the attacks by detecting arrival time asymmetry between the two signals or by comparing input/output data based on encrypted communication. This study conducted to reduce hardware overhead, and the proposed circuit detects the reflected signal asymmetry generated through probe or FIB circuit editing and detects the attacks through comparison. Since the proposed security circuit reduces the size and test cycle of the circuit compared to previous studies, the cost used for security can be reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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