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전현진 ( Hyun-jin Chun ),김인철 ( Incheol Kim ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 비디오 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오의 시공간적 맥락을 충분히 고려해서 부족한 인물 클래스의 훈련 비디오 데이터들을 추가 생성함으로써, 비디오 개체 분할 신경망 모델의 성능을 효과적으로 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 우수성을 입증한다.
Small non-coding RNA를 발현하는 형질전환 벼의 환경위해성 평가 방법
진병준,전현진,조현민,이수현,최철우,정욱헌,백동원,한창덕,김민철,Jin, Byung Jun,Chun, Hyun Jin,Cho, Hyun Min,Lee, Su Hyeon,Choi, Cheol Woo,Jung, Wook-Hun,Baek, Dongwon,Han, Chang-deok,Kim, Min Chul 한국식물생명공학회 2019 식물생명공학회지 Vol.46 No.3
Since the RNA interference (RNAi) had been discovered in many organisms, small non-coding RNA-mediated gene silencing technology, including RNAi have been widely applied to analysis of gene function, as well as crop improvement. Despite the usefulness of RNAi technology, RNAi transgenic crops have various potential environmental risks, including off-target and non-target effects. In this study, we developed methods that can be effectively applied to environmental risk assessment of RNAi transgenic crops and verified these methods in 35S::dsRNAi_eGFP rice transgenic plant we generated. Off-target genes, which can be non-specifically suppressed by the expression of dsRNAi_eGFP, were predicted by using the published web tool, pssRNAit, and verified by comparing their expressions between wild-type (WT) and 35S::dsRNAi_eGFP transgenic rice. Also, we verified the non-target effects of the 35S:: dsRNAi_eGFP plant by evaluating horizontal and vertical transfer of small interfering RNAs (siRNAs) produced in the 35S::dsRNAi_eGFP plant into neighboring WT rice and rhizosphere microorganisms, respectively. Our results suggested that the methods we developed, could be widely applied to various RNAi transgenic crops for their environmental risk assessment.
대두 칼모듈린 단백질, GmCaM-4를 발현하는 형질전환 감자의 무름병 저항성 확인
박형철(Hyeong Cheol Park),전현진(Hyun Jin Chun),김민철(Min Chul Kim),이신우(Sin Woo Lee),정우식(Woo Sik Chung) 한국식물생명공학회 2020 JOURNAL OF PLANT BIOTECHNOLOGY Vol.47 No.2
Calmodulin (CaM) mediates cellular Ca²⁺ signals in the defense responses of plants. We previously reported that GmCaM-4 and 5 are involved in salicylic acidindependent activation of disease resistance responses in soybean (Glycine max). Here, we generated a GmCaM-4 cDNA construct under the control of the cauliflower mosaic virus (CaMV) 35S promoter and transformed this construct into potato (Solanum tuberosum L.). The constitutive over-expression of GmCaM-4 in potato induced high-level expression of pathogenesis-related (PR) genes, such as PR-2, PR-3, PR-5, phenylalanine ammonia-lyase (PAL), and proteinase inhibitorII (pinII). In addition, the transgenic potato plants exhibited enhanced resistance against a bacterial pathogen, Erwinia carotovora ssp. Carotovora (ECC), that causes soft rot disease and showed spontaneous lesion phenotypes on their leaves. These results strongly suggest that a CaM protein in soybean, GmCaM-4, plays an important role in the response of potato plants to pathogen defense signaling.
물체 자세 추정기를 이용한 지능형 로봇의 테이블 정리 서비스 개발
최정현(Jung-Hyeon Choi),송성호(Sung-Ho Song),배혜림(Hye-Lim Bae),전현진(Hyun-Jin Chun),신희원(Hee-Won Shin),김인철(In-Cheol Kim) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.6
최근 4차 산업 혁명 및 코로나19로 인해 비대면 서비스 시장의 수요가 증가하고 있으며, 전 세계적으로 로봇을 이용한 다양한 서비스들이 개발되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 사람 대신 로봇이 테이블 위에 놓인 물체들을 적절한 수거함들로 옮겨 테이블을 정리해주는 지능형 로봇 서비스를 구현함으로 목표로 한다. 효과적인 목표 서비스 개발을 위해, 본 연구에서는 딥러닝 기반의 심층 물체 자세 추정기를 이용해 물체들의 실시간 위치를 파악하고, 시멘틱 웹 기반의 지능형 로봇 체계를 활용하여 작업 환경에서 동적 상황 정보를 추론해낸다. Recently, due to the 4th Industrial Revolution and COVID-19, demand in the non-face-to-face service market has been increasing and there is a trend to develop various useful robot services around the world. In this paper, we aim to develop an intelligent robot service that the robot cleanups a table by picking and placing objects placed on the table into proper bins instead of human users. In order to develop the target service effectively, we use a deep learning-based object pose estimator to find out real-time pose of individual objects, and make use of a robot intelligence framework based on semantic web technology to infer dynamic context from the task environment.