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임명장(Lim Myung jang),송주현(Song Joo Hyun),문자영(Moon Ja young),강인(Kang In),이효은(Lee Hyo Eun),조재희(Cho Jae hee),왕오호(Wu Hao Wang),장형석(Jang Hyoung seok) 척추신경추나의학회 2007 척추신경추나의학회지 Vol.2 No.2
Objectives : The purpose of this study is to report the image changes of four cases of Lumbar intervertebral disc Herniation after Oriental medicine Treatment Methods : We examined 4 patients with Lumbar intervertebral disc Herniation (HIVD of L-spine) who showed changes on MRI images before/after the treatment among HIVD of L-spine patients who visited Jaseng Hospital of Oriental Medicine from Jan. 2006 to Apr. 2007. Results & Conclusions : In this study, the first MRI examination of HIVD of L-spine patients was performed at the first visit and re-examination of MRI was done after the treatment. We assessed clinical symptoms by using Numerical rating scales(NRS). In each case, the size of the disc herniation was considerably reduced in MRI image. NRS was also reduced significantly.
농업용(사료용) 유전자변형생물체의 위해성심사 제도 분석 및 환경위해성평가 관련 쟁점에 대한 고찰
임명호,윤상대,김은영,오성앵,박순기,Myung-Ho Lim,Sang Dae Yun,Eun Young Kim,Sung Aeong Oh,Soon-Ki Park 한국식물생명공학회 2023 JOURNAL OF PLANT BIOTECHNOLOGY Vol.50 No.1
지난 2008년 유전자변형생물체 관련 법이 공식 발효된 이후 연간 평균 일천만톤 정도의 유전자변형 옥수수, 콩, 면실, 카놀라 등이 수입되고 7개 작목에서 약 191건에 대한 수입 승인 절차가 진행되었다. 이중 후대교배종을 제외한 약 90건은 인체, 작물재배환경, 자연생태환경, 해양수산환경의 4개 분야의 협의심사를 통한 위해성심사가 수행되었다. 해외에서 생산된 유전자변형작물을 한국으로 수출하는 주요 이해 당사자인 개발사들은 협의심사의 절차적 비효율성, 위해성 평가의 본질에서 벗어난 협의기관의 관점이 반영된 심사, 식품사료가공용 용도에 맞지않는 과도한 심사, 친숙성과 실질적동등성을 반영하지 아니한 한국 특이적인 보완자료 요구 등의 문제를 제기하였다. 이에 대하여 협의심사를 담당하는 부처/기관은 국내로 알곡 형태로 수입되는 유전자변형작물의 빈번한 비의도적 환경방출 사례를 근거로 한국의 기후와 자연환경을 반영한 심사가 필요함을 주장하였다. 또한 협의심사를 담당하는 부처는 국제적 지침에 따라서 위해성 평가의 원칙과 방법에 근거하여 소관 부처의 전문성을 반영하는 심사를 수행함을 주장하였다. 본 논문은 이들 유전자 변형작물이 식품, 사료(농업), 또는 가공(산업) 용도로 수입되는 친숙한 농업 작물으로 안전하게 이용된 사실에 근거하여, 논란이 되어온 농업용 용도에 해당되는 위해성평가 세부 몇개 항목에 대해 합리적인 대안을 제시하고자 하였다. 이러한 대안들이 현재의 LMO법 규정의 범위 내에서 주요이해당사자의 이해충돌을 완화할 수 있는 현실적인 대안이 되기를 기대한다. Since the implementation of the Living Modified Organisms (LMOs) Act in 2008, approximately 10 million tons of genetically modified corn, soybean, potato, canola, and other crops have been imported into South Korea. The import approval procedures have been completed for approximately 191 cases that include seven crops. Of these, approximately 90 cases, excluding crossbreeds of approved LMOs, were reviewed via consultation risk evaluation in four areas: human health, crop culture, natural ecology, and marine fishery environment. LMO developers in South Korea, who are major stakeholders in the import of LMO crops produced overseas, have raised concerns regarding procedural inefficiency in consultation reviews and the need of excessive reviews that are unsuitable for food-feed processing purposes. These procedures reflect the perspective of consultation agencies that deviate from the nature of risk assessment and demand specific supplementary data that do not reflect familiarity and substantial equilibrium. Based on frequent instances of unintentional environmental release of LMO crops imported into Korea, the ministries responsible for consultation insist on a review that considers the climate and natural environment of Korea. In addition, the ministries mandate that their reviews reflect the expertise of competent ministries and are based on risk assessment principles and methods in accordance with international guidelines. In this regard, considering that traits introduced into LMO crops involving familiar agricultural crops have been considered safe for more than two decades, we have suggested reasonable alternatives to several risk assessment items for agricultural LMOs. These alternatives can mitigate conflicts of interest among key stakeholders within the scope of the current LMO regulations.
임명은(Myung Eun Lim),심정섭(Jeong Seop Sim),정명근(Myungguen Chung),박선희(Sun Hee Park) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅱ
접미사 배열이나 접미사 트리는 대용량의 서열데이터를 효율적으로 검색, 저장할 수 있는 인덱스 자료구조로서 바이오인포매틱스와 같이 대용량 데이터의 처리, 분석이 필요한 분야에 이용될 수 있다. 최근 들어 접미사 배열에 대한 연구가 활발히 진행되어 접미사 배열의 효율적인 저장, 선형시간 생성 및 선형시간 탐색 알고리즘들이 개발되었다. 본 논문에서는 같은 전사인자가 결합할 것으로 예상되는 여러 개의 전사조절부위에 대한 DNA 서열들이 입력으로 주어졌을 때 전사인자가 결합하는 부위를 예측하는 방법을 제시한다. 이를 위해 최근에 제시된 선형시간 접미사 배열 생성 알고리즘을 이용하고 TRANSFAC과 EMBL 등의 DB를 이용하여 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 방법의 정확도를 평가한다.
ELMo 임베딩 기반 문장 중요도를 고려한 중심 문장 추출방법
김은희(Eun Hee Kim),임명진(Myung Jin Lim),신주현(Ju Hyun Shin) 한국스마트미디어학회 2021 스마트미디어저널 Vol.10 No.1
본 연구는 뉴스 기사에서 기사문을 구성하는 문장별 중요도를 고려하여 요약문을 추출하는 방법에 관한 것으로 문장 중요도에 영향을 주는 특성으로 중심 문장(Topic Sentence)일 확률, 기사 제목 및 다른 문장과의 유사도, 문장 위치에 따른 가중치를 추출하여 문장 중요도를 계산하는 방법을 제안한다. 이때, 중심 문장(Topic Sentence)은 일반 문장과는 구별되는 특징을 가질 것이라는 가설을 세우고, 딥러닝 기반 분류 모델을 학습시켜 입력 문장에 대한 중심 문장 확률값을 구한다. 또한 사전학습된 ELMo 언어 모델을 활용하여 문맥 정보를 반영한 문장 벡터값을 기준으로 문장간 유사도를 계산하여 문장 특성으로 추출한다. LSTM 및 BERT 모델의 중심 문장 분류성능은 정확도 93%, 재현율 96.22%, 정밀도 89.5%로 높은 분석 결과가 나왔으며, 이렇게 추출된 문장 특성을 결합하여 문장별 중요도를 계산한 결과, 기존 TextRank 알고리즘과 비교하여 중심 문장 추출 성능이 10% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다. This study is about a method of extracting a summary from a news article in consideration of the importance of each sentence constituting the article. We propose a method of calculating sentence importance by extracting the probabilities of topic sentence, similarity with article title and other sentences, and sentence position as characteristics that affect sentence importance. At this time, a hypothesis is established that the Topic Sentence will have a characteristic distinct from the general sentence, and a deep learning-based classification model is trained to obtain a topic sentence probability value for the input sentence. Also, using the pre-learned ELMo language model, the similarity between sentences is calculated based on the sentence vector value reflecting the context information and extracted as sentence characteristics. The topic sentence classification performance of the LSTM and BERT models was 93% accurate, 96.22% recall, and 89.5% precision, resulting in high analysis results. As a result of calculating the importance of each sentence by combining the extracted sentence characteristics, it was confirmed that the performance of extracting the topic sentence was improved by about 10% compared to the existing TextRank algorithm.
김은희(Eun Hee Kim),임명진(Myung Jin Lim),신주현(Ju Hyun Shin) 한국스마트미디어학회 2023 스마트미디어저널 Vol.12 No.11
COVID-19 이후 온라인을 통한 소통이 증가하여 다양한 플랫폼을 기반으로 소통을 위한 대화 텍스트 데이터가 대량으로 축적되고 있다. 텍스트 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하기 위한 텍스트 요약에 대한 중요성이 더욱 증가함에 따라 딥러닝을 활용한 추상 요약 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 대화 데이터는 뉴스 기사와 같은 정형화된 텍스트에 비해 누락 및 변형이 많아 대화 상황을 다양한 관점에서 고려해야 하는 특이성이 있다. 특히 어휘 생략과 동시에 내용과 관련 없는 표현 요소들이 대화의 내용을 요약하는 데 방해가 된다. 그러므로 본 연구에서는 한국어 대화 데이터의 특성을 고려하여 발화문을 재구조화하고 KoBART 기반의 사전학습된 텍스트 요약 모델을 파인 튜닝후, 요약문에서 중복 요소를 제거하는 정제 작업을 통해 대화 데이터 요약 성능을 향상시키고자 한다. 발화문을 재구조화하는 방법으로는 발화 순서에 따라 재구조화는 방법과 중심 발화자를 기준으로 재구조화하는 방법을 결합하였다. 대화문 재구조화 방법을 적용한 결과, Rouge-1 점수가 4 정도 향상되었다. 본 연구의 대화 특성을 고려한 재구조화 방법이 한국어 대화 요약 성능 향상에 유의미함을 입증하였다. After COVID-19, communication through online platforms has increased, leading to an accumulation of massive amounts of conversational text data. With the growing importance of summarizing this text data to extract meaningful information, there has been active research on deep learning-based abstractive summarization. However, conversational data, compared to structured texts like news articles, often contains missing or transformed information, necessitating consideration from multiple perspectives due to its unique characteristics. In particular, vocabulary omissions and unrelated expressions in the conversation can hinder effective summarization. Therefore, in this study, we restructured by considering the characteristics of Korean conversational data, fine-tuning a pre-trained text summarization model based on KoBART, and improved conversation data summary perfomance through a refining operation to remove redundant elements from the summary. By restructuring the sentences based on the order of utterances and extracting a central speaker, we combined methods to restructure the conversation around them. As a result, there was about a 4 point improvement in the Rouge-1 score. This study has demonstrated the significance of our conversation restructuring approach, which considers the characteristics of dialogue, in enhancing Korean conversation summarization performance.