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Son Ye Seul,Kwon Mijin,Son Naeun,Kim Sang-Kyu,Son Mi-Young 한국미생물·생명공학회 2023 Journal of microbiology and biotechnology Vol.33 No.10
To exert their beneficial effects, it is essential for the commensal bacteria of probiotic supplements to be sufficiently protected as they pass through the low pH environment of the stomach, and effectively colonize the intestinal epithelium downstream. Here, we investigated the effect of a multilayer coating containing red ginseng dietary fiber, on the acid tolerance, and the adhesion and proliferation capacities of three Lactobacillus strains (Limosilactobacillus reuteri KGC1901, Lacticaseibacillus casei KGC1201, Limosilactobacillus fermentum KGC1601) isolated from Panax ginseng, using HT-29 cells, mucin-coated plates, and human pluripotent stem cell-derived intestinal epithelial cells as in vitro models of human gut physiology. We observed that the multilayer-coated strains displayed improved survival rates after passage through gastric juice, as well as high adhesion and proliferation capacities within the various gut epithelial systems tested, compared to their uncoated counterparts. Our findings demonstrated that the multilayer coat effectively protected commensal microbiota and led to improved adhesion and colonization of intestinal epithelial cells, and consequently to higher probiotic efficacy.
BERT 를 활용한 한국어 지속가능경영 보고서의 제로샷 가독성 평가
손규진 ( Guijin Son ),윤나은 ( Naeun Yoon ),이가은 ( Kaeunlee ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
본 연구는 최근 자연어 인공지능 연구 동향에 발맞추어 사전 학습된 언어 인공지능을 활용한 의미론적 분석을 통해 국문 보고서의 가독성을 평가하는 방법론 두 가지를 제안한다. 연구진은 연구 과정에서 사전 학습된 언어 인공지능을 활용해 추가 학습 없이 문장을 임의의 벡터값으로 임베딩하고 이를 통해 1. 의미론적 복잡도 와 2. 내재적 감정 변동성 두 가지 지표를 추출한다. 나아가, 앞서 발견한 두 지표가 국문 보고서의 가독성과 정(+)의 상관관계에 있음을 확인하였다. 본 연구는 통사론적 분석과 레이블링 된 데이터에 크게 의존하던 기존의 가독성 평가 방법론으로부터 탈피해, 별도의 학습 없이 기존 가독성 지표에 근사한다는 점에서 의미가 있다.
합성곱 신경망(CNN)을 이용한 U-Net 기반의 인공지능 안면 정면화 모델
이상민 ( Sangmin Lee ),손원호 ( Wonho Son ),진창균 ( Changgyun Jin ),김지현 ( Ji-hyun Kim ),김지윤 ( Jiyun Kim ),박나은 ( Naeun Park ),김가은 ( Gaeun Kim ),권진영 ( Jin Young Kwon ),이혜리 ( Hye Yi Lee ),김종완 ( Jongwan Kim ),오덕신 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
안면 인식은 Face ID를 비롯하여 미아 찾기, 범죄자 추적 등의 분야에 도입되고 있다. 안면 인식은 최근 딥러닝을 통해 인식률이 향상되었으나, 측면에서의 인식률은 정면에 비해 특징 추출이 어려우므로 비교적 낮다. 이런 문제는 해당 인물의 정면이 없고 측면만 존재할 경우 안면 인식을 통한 신원확인이 어려워 단점으로 작용될 수 있다. 본 논문에서는 측면 이미지를 바탕으로 정면을 생성함으로써 안면 인식을 적용할 수 있는 상황을 확장하는 인공지능 기반의 안면 정면화 모델을 구현한다. 모델의 안면 특징 추출을 위해 VGG-Face를 사용하며 특징 추출에서 생길 수 있는 정보 손실을 막기 위해 U-Net 구조를 사용한다.