목이버섯 배지 오염 곰팡이균의 분리, 동정 및 생물학적 방제제 선발

김서연,조미주,안선민,박지윤,박지원,홍성국,김지우,차주훈,노유진,김다솜,전미진,지원재,박숙영,Seoyeon Kim,Miju Jo,Sunmin An,Jiyoon Park,Jiwon Park,Sungkook Hong,Jiwoo Kim,Juhoon Cha,Yujin Roh,Da Som Kim,Mi jin Jeon,Won-Jae Chi,Sook-Young Park 한국식물병리학회 2024 식물병연구 Vol.30 No.1

목이버섯(A. auricula-judae)은 중국, 일본, 한국에서 경제적으로 중요한 버섯이다. 인공 배지에서 목이버섯을 재배할 경우 자연적으로 나무에서 키울 때보다 시간과 비용 면에서 더 효율적이다. 그러나 배지 재배의 경우 빠르게 자라는 곰팡이에 감염할 경우 성장이 느린 목이버섯이 배지 경쟁에서 밀려나 경제적 손실이 발생한다. 이 연구에서는 전라남도 장흥과 순천에서 목이버섯 재배용 배지에 감염한 푸른곰팡이들을 분리 및 동정하였다. 총 54개의 균주를 수집한 뒤 ITS 염기서열 분석 및 형태학적 동정을 수행하였다. 총 54개 균주 중 Trichoderma spp.가 92.6%, Penicillium spp.가 5.6%, Talaromyces sp.가 1.8%였다. 친환경 방제제를 선발하기 위해 우리는 6개의 Streptomyces spp. 균주를 선발하고 Benomyl을 대조군으로 사용하여 분리균주인 Trichoderma spp.와 Penicillium spp.에 대한 길항성 검정을 수행하였다. 이 중 Streptomyces sp. 203-3이 Trichoderma spp.와 Penicillium spp.에 가장 높은 균사저지 효과를 보여, 목이버섯 배지에 감염하는 곰팡이에 대한 잠재적인 방제제로의 가능성을 보였다. Black wood ear mushroom (Auricularia auricula-judae) is one of the most economically important mushrooms in China, Japan, and Korea. The cultivation of wood ear mushrooms on artificial substrates is more efficient in terms of time and cost compared with their natural growth on trees. However, if the substrate cultivation is infected by fast-growing fungi, the relatively slow-growing ear mushroom will be outcompeted, leading to economic losses. In this study, we investigated the competitive fungal isolates from substrates infected with fast-growing fungi for the cultivation of ear mushrooms in Jangheung and Sunchon, Korea. We collected 54 isolates and identified them by sequencing their internal transcribed spacer region with morphological identification. Among the isolates, the dominant isolates were Trichoderma spp. (92.6%), Penicillium spp. (5.6%), and Talaromyces sp. (1.8%). To find an appropriate eco-friendly biocontrol agent, we used five Streptomyces spp. and Benomyl, as controls against Trichoderma spp. and Penicillium spp. Among the six Streptomyces spp., Streptomyces sp. JC203-3 effectively controlled the fungi Trichoderma spp. and Penicillium spp., which pose a significant problem for the substrates of black wood ear mushrooms. This result indicated that this Streptomyces sp. JC203-3 can be used as biocontrol agents to protect against Trichoderma and Penicillium spp.

차량 데이터센터에서 클라우드 컴퓨팅을 위한 자원 선택 기법

김서연,정진만,김태식,민홍,Kim, Seoyeon,Jung, Jinman,Kim, Taesik,Min, Hong 한국인터넷방송통신학회 2018 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.18 No.4

최근 차량 무선통신 기술이 발달됨에 따라 차량과 클라우드 기술을 접목한 차량 클라우드(Vehicular Cloud)의 관심이 높아지고 있다. 기존 기법들은 이동성이 있는 V2V(Vehicle-to-Vehicle)와 V2I(Vehicle-to-infrastructure)의 차량 네트워크를 기반으로 데이터 수집을 하거나 중앙 서버와의 실시간 통신을 통한 클라우드 서비스에 집중하고 있다. 본 논문에서는 주차된 차량을 클라우드 형태로 그룹화 하여 데이터센터로 활용하기 위한 연구에 초점을 맞춘다. 먼저 주차 공간의 차량을 데이터센터의 자원으로 활용하는 차량 데이터센터 모델을 제시한다. 또한 차량 데이터센터 모델에서 각 차량의 이탈율을 고려한 예상 실행시간을 계산하고 이를 활용하는 자원 선택 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 예상 실행시간 관점에서 제안된 자원 선택 기법이 기존 기법에 비해 더 향상됨을 보인다. With the recent advancement of vehicle wireless communication technology, many vehicular clouds have been proposed. The existing research focused on cloud services through data collection based on vehicular networks of mobile V2V (Vehicle-to-Vehicle) and V2I (Vehicle-to-Infrastructure). In this paper, we present a vehicular datacenter model that utilizes the vehicle in the parking space as a resource for the datacenter. Also, we derive resource allocation strategy based on the expected execution time considering the leave rate of each vehicle in our vehicular datacenter model. Simulation results show that our proposed resource allocation strategies outperform the existing strategy in terms of mean execution time.

6SV2.1과 GK2A AOD를 이용한 기계학습 기반의 Sentinel-2 영상 대기보정

김서연,윤유정,강종구,정예민,최소연,임윤교,서영민,박찬원,이경도,나상일,안호용,류재현,이양원,Seoyeon Kim,Youjeong Youn,Jonggu Kang,Yemin Jeong,Soyeon Choi,Yungyo Im,Youngmin Seo,Chan-Won Park,Kyung-Do Lee,Sang-Il Na,Ho-Yong Ahn,Jae-Hyun Ryu 대한원격탐사학회 2023 大韓遠隔探査學會誌 Vol.39 No.5

In this letter, we simulated an atmospheric correction for Sentinel-2 images, of which spectral bands are similar to Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4). Using the second simulation of the satellite signal in the solar spectrum - vector (6SV)2.1 radiation transfer model and random forest (RF), a type of machine learning, we developed an RF-based atmospheric correction model to simulate 6SV2.1. As a result, the similarity between the reflectance calculated by 6SV2.1 and the reflectance predicted by the RF model was very high.

위성기반 산불피해지수를 이용한 북한지역 산불피해지 분석

김서연,윤유정,정예민,권춘근,서경원,이양원,Kim, Seoyeon,Youn, Youjeong,Jeong, Yemin,Kwon, Chunguen,Seo, Kyungwon,Lee, Yangwon 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.6

Recent climate change can increase the frequency and damage of wildfires worldwide. It can also lead to the deterioration of the forest ecosystem and increase casualties and economic loss. Satellite-based indices for forest damage can facilitate an objective and rapid examination of burned areas and help analyze inaccessible places like North Korea. In this letter, we conducted a detection of burned areas in North Korea using the traditional Normalized Burn Ratio (NBR), the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to represent vegetation vitality, and the Fire Burn Index (FBI) and Forest Withering Index (FWI) that were recently developed. Also, we suggested a strategy for the satellite-based detection of burned areas in the Korean Peninsula as a result of comparing the four indices. Future work requires the examination of small-size wildfires and the applicability of deep learning technologies.

Association of Trial Registration with Reporting Biases in Randomized Controlled Trials of Acupuncture

김서연,원지윤,박히준,이향숙,Kim, Seoyeon,Won, Jiyoon,Park, Hi-Joon,Lee, Hyangsook Society for Meridian and Acupoint 2018 Korean Journal of Acupuncture Vol.35 No.2

Objectives : To investigate the association of trial registration status with presence of reporting bias including publication bias and outcome reporting bias in recently published randomized controlled trials (RCTs) of acupuncture. Methods : A PubMed search for RCTs of acupuncture published from March 2016 to February 2017 was conducted. Primary outcomes were identified and the direction of the results was judged as positive (i.e., statistically significant) or negative. The trial registration was identified by manually screening the trial registration number in the main text of the published article and classified into 1) prospective registration; 2) retrospective registration based on the registration date or; 3) no registration. Results : Of the 125 included RCTs, only 40 studies (32.0%) prospectively registered the study protocols. Among 65 RCTs that adequately reported the primary outcome, unregistered trials were more likely to report positive results than the registered ones (p=0.013). Of the 40 prospectively registered studies, 19 trials (47.5%) had the discrepancies between the registered and published primary outcomes and furthermore, 40% of them reported the positive findings. Conclusions : Unregistered trials were more likely to report positive results and the discrepancies between the registered and published primary outcomes were detected in about a half of the prospectively registered studies, 42.1% of which tended to report positive findings. Journal editors and researchers in this field should be alerted to various reporting biases.

AI 컴포넌트 추상화 모델 기반 자율형 IoT 통합개발환경 구현

김서연,윤영선,은성배,차신,정진만,Kim, Seoyeon,Yun, Young-Sun,Eun, Seong-Bae,Cha, Sin,Jung, Jinman 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.5

최근 이질적인 하드웨어 특성을 고려한 IoT 응용 지원 프레임워크의 효율적인 프로그램 개발이 요구되고 있다. 또한, 인간의 뇌를 모사하여 스스로 학습 및 자율적 컴퓨팅이 가능한 뉴로모픽 아키텍처의 발전으로 하드웨어 지원의 범위가 넓어지고 있다. 하지만 기존 대부분의 IoT 통합개발환경에서는 AI(Artificial Intelligence) 기능을 지원하거나 뉴로모픽 아키텍처와 같은 다양한 하드웨어와 결합된 서비스 지원이 어렵다. 본 논문에서는 2세대 인공 신경망 및 3세대 스파이킹 신경망 모델을 모두 지원하는 AI 컴포넌트 추상화 모델을 설계하고 제안 모델 기반의 자율형 IoT 통합개발환경을 구현하였다. IoT 개발자는 AI 및 스파이킹 신경망에 대한 지식이 없어도 제안 기법을 통해 자동으로 AI 컴포넌트를 생성할 수 있으며 런타임에 따라 코드 변환이 유연하여 개발 생산성이 높다. 제안 기법의 실험을 진행하여 가상 컴포넌트 계층으로 인한 변환 지연시간이 발생할 수 있으나 차이가 크지 않음을 확인하였다. Recently, there is a demand for efficient program development of an IoT application support frameworks considering heterogeneous hardware characteristics. In addition, the scope of hardware support is expanding with the development of neuromorphic architecture that mimics the human brain to learn on their own and enables autonomous computing. However, most existing IoT IDE(Integrated Development Environment), it is difficult to support AI(Artificial Intelligence) or to support services combined with various hardware such as neuromorphic architectures. In this paper, we design an AI component abstract model that supports the second-generation ANN(Artificial Neural Network) and the third-generation SNN(Spiking Neural Network), and implemented an autonomous IoT IDE based on the proposed model. IoT developers can automatically create AI components through the proposed technique without knowledge of AI and SNN. The proposed technique is flexible in code conversion according to runtime, so development productivity is high. Through experimentation of the proposed method, it was confirmed that the conversion delay time due to the VCL(Virtual Component Layer) may occur, but the difference is not significant.

Dynamics Modeling of Rotational Motion of a Thin Walled Cylinder

Seoyeon Kim(김서연),Jonathan Boyack(조나단 보이옉),Thanh. T. Nguyen(탄 응웬),Y. Eugene Pak(박유근) 대한기계학회 2020 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2020 No.7

GK2A AOD를 이용한 Sentinel-2 영상의 대기보정: FLAASH, Sen2Cor, 6SV1.1, 6SV2.1의 비교평가

김서연 ( Seoyeon Kim ),윤유정 ( Youjeong Youn ),정예민 ( Yemin Jeong ),박찬원 ( Chan-won Park ),나상일 ( Sang-il Na ),안호용 ( Hoyong Ahn ),류재현 ( Jae-hyun Ryu ),이양원 ( Yangwon Lee ) 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.5

이 단보에서는 농림위성(차세대 중형위성 4호)에 적합한 대기보정 기법 개발을 위하여, 농림위성과 공간 및 분광 해상도가 유사한 Sentinel-2 영상을 이용한 대기보정 결과를 소개하고자 한다. 대부분의 연구에서 동일한 조건에 대하여 상이한 Aerosol Optical Depth (AOD) 자료를 사용한 결과를 비교한 사례는 찾아보기 힘들다. 따라서 향후 농림위성의 대기보정에 사용될 Geo-Kompsat 2A (GK2A) Advanced Meteorological Imager (AMI)와 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD 입력자료를 기반으로 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH), Sen2Cor, Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum - Vector (6SV) 버전 1.1과 2.1 모델의 대기보정 결과를 비교하였다. 모델 간 반사도 상관행렬이나 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 결과를 고려해 볼 때, 6SV2.1이 보다 안정적인 모델로 사료된다. To prepare an atmospheric correction model suitable for CAS500-4 (Compact Advanced Satellite 500-4), this letter examined an atmospheric correction experiment using Sentinel-2 images having similar spectral characteristics to CAS500-4. Studies to compare the atmospheric correction results depending on different Aerosol Optical Depth (AOD) data are rarely found. We conducted a comparison of Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH), Sen2Cor, and Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum - Vector (6SV) version 1.1 and 2.1, using Geo-Kompsat 2A (GK2A) Advanced Meteorological Imager (AMI) and Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD data. In this experiment, 6SV2.1 seemed more stable than others when considering the correlation matrices and the output images for each band and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).

우리나라에서 AERONET 태양광도계 자료를 이용한 다종위성 AOD 산출물 비교평가: MODIS, VIIRS, Himawari-8, Sentinel-3의 사례연구

김서연 ( Seoyeon Kim ),정예민 ( Yemin Jeong ),윤유정 ( Youjeong Youn ),조수빈 ( Subin Cho ),강종구 ( Jonggu Kang ),김근아 ( Geunah Kim ),이양원 ( Yangwon Lee ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.3

에어로솔은 입자의 크기와 조성 및 관측센서에 따라 상이한 분광특성을 보이기 때문에, 다양한 센서의 에어로솔 산출물에 대한 비교분석이 반드시 필요하다. 그러나, 우리나라에서 다종위성의 공식적인 AOD (Aerosol Optical Depth) 산출물을 대상으로 수년간의 자료를 수집하여 정확도 비교평가를 수행한 사례는 아직 보고된 바가 없다. 이에, 본 연구에서는 2015년 1월부터 2019년 12월까지 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite), Himawari-8, Sentinel-3 AOD 산출물과 AERONET (Aerosol Robotic Network) 지상 태양광도계 자료의 비교분석을 통하여 위성 AOD의 성능을 평가하고, 계절적 및 지리적 차이에 따른 정확도 특성을 분석하였다. 오랜 기간 축적되어온 산출 기술에 MAIAC (Multiangle Implementation of Atmospheric Correction) 알고리듬을 추가하여 최적화된MODIS 산출물이 가장 높은 정확도를 나타냈고(CC=0.836), VIIRS와 Himawari-8이 그보다 약간 낮은 정도의 성능을 보였으며, Sentinel-3는 비교적 최근에 발사되어 알고리듬 최적화가 아직 덜 이루어진 관계로 정확도가 낮게 나타났다. MODIS, VIIRS, Himawari-8 AOD 산출물은 계절에 따라, 그리고 도시/비도시에 따라 별다른 정확도 차이를 보이지는 않았지만, 일부 해안지역에서는 혼합화소 문제로 인하여 약간 정확도가 떨어지는 경우도 존재했다. AOD는 위성영상 대기보정의 핵심 인자이기 때문에, 본 연구의 AOD 비교평가는 향후 국토위성, 농림위성 등의 대기보정 연구에도 중요한 참고자료가 될 것으로 사료된다. Because aerosols have different spectral characteristics according to the size and composition of the particle and to the satellite sensors, a comparative analysis of aerosol products from various satellite sensors is required. In South Korea, however, a comprehensive study for the comparison of various official satellite AOD (Aerosol Optical Depth) products for a long period is not easily found. In this paper, we aimed to assess the performance of the AOD products from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite), Himawari-8, and Sentinel-3 by referring to the AERONET (Aerosol Robotic Network) sun photometer observations for the period between January 2015 and December 2019. Seasonal and geographical characteristics of the accuracy of satellite AOD were also analyzed. The MODIS products, which were accumulated for a long time and optimized by the new MAIAC (Multiangle Implementation of Atmospheric Correction) algorithm, showed the best accuracy (CC=0.836) and were followed by the products from VIIRS and Himawari-8. On the other hand, Sentinel-3 AOD did not appear to have a good quality because it was recently launched and not sufficiently optimized yet, according to ESA (European Space Agency). The AOD of MODIS, VIIRS, and Himawari-8 did not show a significant difference in accuracy according to season and to urban vs. non-urban regions, but the mixed pixel problem was partly found in a few coastal regions. Because AOD is an essential component for atmospheric correction, the result of this study can be a reference to the future work for the atmospheric correction for the Korean CAS (Compact Advanced Satellite) series.

FPGA상에서 스파이킹 뉴럴 네트워크 지원을 위한 모델 최적화

김서연(Seoyeon Kim),윤영선(Young-Sun Yun),홍지만(Jiman Hong),김봉재(Bongjae Kim),이건명(Keon Myung Lee),정진만(Jinman Jung) 한국스마트미디어학회 2022 스마트미디어저널 Vol.11 No.2

클라우드 서버를 이용한 IoT 응용 개발은 네트워크로 연결된 하드웨어에 데이터 송수신 지연, 네트워크 트래픽, 실시간 처리 지원을 위한 비용 등의 문제가 발생한다. 엣지 클라우드 기반 플랫폼에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 빠른 데이터 전달이 가능하도록 뉴로모픽 하드웨어를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 FPGA상에서 스파이킹 뉴럴 네트워크를 위한 모델 최적화 기법을 제안한다. 뉴로모픽 하드웨어에 최적화된 네트워크 모델 파라미터를 자동 조정하는 것에 초점을 맞추었다. 정확도에 대한 사용자 요구사항을 기반으로 더 높은 성능을 보이도록 최적화를 수행한다. 성능 분석 결과, 기존의 오픈 프레임워크에서 지원하는 고정 기법과 달리 사용자의 요구사항을 모두 만족하였으며 수행시간 측면에서 더 높은 성능을 보였다. IoT application development using a cloud server causes problems such as data transmission and reception delay, network traffic, and cost for real-time processing support in network connected hardware. To solve this problem, edge cloud-based platforms can use neuromorphic hardware to enable fast data transfer. In this paper, we propose a model optimization method for supporting spiking neural networks on FPGA hardware. We focused on auto-adjusting network model parameters optimized for neuromorphic hardware. The proposed method performs optimization to show higher performance based on user requirements for accuracy. As a result of performance analysis, it satisfies all requirements of accuracy and showed higher performance in terms of expected execution time, unlike the naive method supported by the existing open source framework.