• Genomics & Informatics
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• 제19권3호
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• pp.22.1-22.5
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• 2021

Automatic document classification for highly interrelated classes is a demanding task that becomes more challenging when there is little labeled data for training. Such is the case of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) clinical repository-a repository of classified and translated academic articles related to COVID-19 and relevant to the clinical practice-where a 3-way classification scheme is being applied to COVID-19 literature. During the 7th Biomedical Linked Annotation Hackathon (BLAH7) hackathon, we performed experiments to explore the use of named-entity-recognition (NER) to improve the classification. We processed the literature with OntoGene's Biomedical Entity Recogniser (OGER) and used the resulting identified Named Entities (NE) and their links to major biological databases as extra input features for the classifier. We compared the results with a baseline model without the OGER extracted features. In these proof-of-concept experiments, we observed a clear gain on COVID-19 literature classification. In particular, NE's origin was useful to classify document types and NE's type for clinical specialties. Due to the limitations of the small dataset, we can only conclude that our results suggests that NER would benefit this classification task. In order to accurately estimate this benefit, further experiments with a larger dataset would be needed.

• Genomics & Informatics
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• 제21권2호
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• pp.26.1-26.9
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• 2023

Stevens-Johnson syndrome (SJS) produces a severe hypersensitivity reaction caused by Herpes simplex virus or mycoplasma infection, vaccination, systemic disease, or other agents. Several studies have investigated the genetic susceptibility involved in SJS. To provide further genetic insights into the pathogenesis of SJS, this study prioritized high-impact, SJS-associated pathogenic variants through integrating bioinformatic and population genetic data. First, we identified SJS-associated single nucleotide polymorphisms from the genome-wide association studies catalog, followed by genome annotation with HaploReg and variant validation with Ensembl. Subsequently, expression quantitative trait locus (eQTL) from GTEx identified human genetic variants with differential gene expression across human tissues. Our results indicate that two variants, namely rs2074494 and rs5010528, which are encoded by the HLA-C (human leukocyte antigen C) gene, were found to be differentially expressed in skin. The allele frequencies for rs2074494 and rs5010528 also appear to significantly differ across continents. We highlight the utility of these population-specific HLA-C genetic variants for genetic association studies, and aid in early prognosis and disease treatment of SJS.

• 스마트미디어저널
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• 제11권7호
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• pp.94-103
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• 2022

Weeds bring disadvantages to crops since they can damage them, and a clean treatment with less pollution and contamination should be developed. Artificial intelligence gives new hope to agriculture to achieve smart farming. This study delivers an automated weeds growth point detection using deep learning. This study proposes a combination of semantic graphics for generating data annotation and U-Net with pre-trained deep learning as a backbone for locating the growth point of the weeds on the given field scene. The dataset was collected from an actual field. We measured the intersection over union, f1-score, precision, and recall to evaluate our method. Moreover, Mobilenet V2 was chosen as the backbone and compared with Resnet 34. The results showed that the proposed method was accurate enough to detect the growth point and handle the brightness variation. The best performance was achieved by Mobilenet V2 as a backbone with IoU 96.81%, precision 97.77%, recall 98.97%, and f1-score 97.30%.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.49-52
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• 2022

건물 외벽에 발생하는 균열은 시설물 구조 안전에 영향을 미치며 그 크기에 따라 위험도가 달라진다. 이에 따라 전문검사관의 현장 점검을 통해 발생 균열 두께를 정밀하게 측정할 필요가 있고 최근에는 이러한 현장 안전점검에 인공지능을 도입하려는 추세다. 그러나 기존의 균열 데이터셋은 주로 콘크리트에만 한정되어 다양한 외벽에 강인한 모델을 구축하기 어렵고 균열 두께를 측정하기 위해 정확한 마스크(Mask) 정보가 필요하나 이를 만족하는 데이터셋이 부재하다. 본 논문에서는 다양한 외벽에 강인한 균열 구획화 모델을 목적으로 2,744장의 이미지를 촬영하고 매직 완드 기법으로 라벨링을 진행해 데이터셋을 구축 후, 이를 바탕으로 딥러닝 기반 균열 구획화 모델을 개발했다. UNet-ResNet50을 최종모델로 선정 및 개발 결과, 테스트 데이터셋에 대해 81.22%의 class IoU 성능을 보였다. 본 연구의 기술을 바탕으로 균열 두께를 측정하여 건축물 안전점검에 활용될 수 있기를 기대한다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.34-34
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• 2022

Capacity building for bioinformatics could be achieved with the systematic training of research staff and higher degree students in the current best practices for analysis of data from 'omic-type experiments. It is anticipated that the KOICA-University of the Philippines Los Baños - International Rice Research Insitute Agricultural Genomics Research Center activities will focus on the use of next generation sequencing technology for genome sequencing and annotation, genome variant discovery for use in GWAS and QTL mapping, and transcriptome analysis of organisms important to agriculture and food security. Such activities require that researchers have high levels of knowledge and skills in bioinformatics in order to gain insights from the results of the experiments performed. In this talk the bioinformatic tools/solutions and online training materials already available will be presented, as well the upcoming resources under development in support of the project.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.235-242
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• 2024

In the context of urban autonomous driving, where various types of traffic lights are encountered, traffic light recognition technology is of paramount importance. We have designed a high-performance traffic light recognition module tailored to scenarios encountered in domestic urban driving and devised a dataset construction process. In this paper, we focus on minimizing the camera's dependency to enhance traffic light recognition performance. The camera is used solely to distinguish the color information of traffic lights, while accurate location information of the traffic lights is obtained through localization and a map. Based on the information from these components, camera RoIs (Region of Interest) are extracted and transmitted to the embedded board. The transmitted images are then sent back to the main system for autonomous driving control. The processing time for one traffic light RoI averages 43.2 ms. We achieve processing times of average 93.4 ms through batch inference to meet real-time requirements. Additionally, we design a data construction process for collecting, refining, and storing traffic light datasets, including semi-annotation-based corrections.

• 방송공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.140-152
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• 2015

최근 사용자와 컴퓨터간의 양방향 상호작용을 가능하게 하는 HCI(Human Computer Interaction) 연구를 위해 인간의 의사소통 체계와 유사한 인터페이스 기술들이 개발되고 있다. 이러한 인간과의 의사소통 과정에서 사용되는 커뮤니케이션 채널을 모달리티라고 부르며, 다양한 단말기 및 서비스 환경에 따라 최적의 사용자 인터페이스를 제공하기 위해서 두 개 이상의 모달리티를 활용하는 멀티모달 인터페이스가 활발히 연구되고 있다. 하지만, 멀티모달 인터페이스를 사용하기에는 각각의 모달리티가 갖는 정보 형식이 서로 상이하기 때문에 상호 연동이 어려우며 상호 보완적인 성능을 발휘하는데 한계가 있다. 이에 따라 본 논문은 W3C(World Wide Web Consortium)의 EMMA(Extensible Multimodal Annotation Markup language)와 MMI(Multimodal Interaction Framework)표준에 기반하여 복수의 모달리티를 상호연동할 수 있는 멀티모달 커뮤니케이터를 제안한다. 멀티모달 커뮤니케이터는 W3C 표준에 포함된 MC(Modality Component), IM(Interaction Manager), PC(Presentation Component)로 구성되며 국제 표준에 기반하여 설계하였기 때문에 다양한 모달리티의 수용 및 확장이 용이하다. 실험에서는 시선 추적과 동작 인식 모달리티를 이용하여 지도 탐색 시나리오에 멀티모달 커뮤니케이터를 적용한 사례를 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.546-553
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• 2007

온톨로지의 활용이 늘어나면서 의미적 유사성 검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 질의 객체와의 의미적 유사성이 높은 객체를 검색하는 최근접 질의 기법을 제안하였다. 의미적 유사성을 측정하는 유사성 함수로는 최적 대응값 방식의 유사도 함수를 사용하였으며 주석 정보에 대한 색인을 위해 시그니처 트리를 사용하였다. 시그니처 트리는 집합 유사성 검색에서 많이 사용되는 색인 구조로서 유사성 검색에 사용하기 위해서는 검색시 각 노드를 탐색하였을 때 발견할 수 있는 유사도의 최대값을 예측할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 최적 대응값 방식의 유사도 함수에 대한 예측 최대값 함수를 제안하고 올바른 예측 함수임을 증명하였다. 또한 시그니처 트리에 동일한 시그니처가 중복되어 저장되지 않도록 구조를 개선하였다. 이는 시그니처 트리의 크기를 감소시킬 뿐만 아니라 질의 성능 또한 향상시켜 주었다. 실험의 데이타로는 대용량 온톨로지와 주석 정보 데이타를 제공하는 Gene Ontology(GO)를 사용하였다. 실험에서는 제안한 방법의 성능 향상 외에도 페이지 크기와 노드 분할 방법이 의미적 유사성 질의 성능에 미치는 영향에 대해 알아보았다.

• 미생물학회지
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• 제39권4호
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• pp.207-215
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• 2003

주어진 염기서열에서 단백질로 코딩되는 영역을 예측하는 유전자 구조 예측은 유전자 annotation의 가장 핵심적인 부분으로 유전자 분석 및 유전체 프로젝트 전체에 큰 영향을 준다. 진핵생물의 유전자가 원핵생물의 유전자에 비해 더 복잡한 구조를 가지기 때문에 진핵생물의 유전자 구조 예측 모델 역시 원핵생물에 비해 다양하고 복잡한 모델로 구성되어 있다. 본 연구팀은 duration hidden markov model을 기본형태로 하여 진핵생물의 유전자 구조 예측 프로그램인 EGSP를 개발하였다. 이 프로그램은 각 생명체의 유전자 구조 예측에 필요한 파라메터를 생성하는 학습기능과, 이를 기반으로 핵산 서열을 입력으로 해서 단백질을 코딩하는 부위를 예측하여 출력하는 기능으로 구성되며, 최근의 프로그램들의 추세대로 복수 개 유전자 예측의 기능을 갖추고 있다. EGSP의 학습과 예측에 사용되는 각 파라메터의 전체 성능에 대한 효과 분석 등을 위해 여러 개 signal에 대한 개별 모델이 주는 효과 등을 분석하였다. 진핵생물의 유전자 구조 예측에 가장 많이 연구되는 human dataset을 이용하여 현재 개발된 유전자 구조 예측 프로그램인 GenScan과 GeneID, Morgan 등 보편적으로 사용되는 프로그램들과의 성능을 여러 가지 기준에서 비교한 결과, 본 프로그램이 실용성 있는 수준을 보여주는 것을 확인하였다. 그리고 진핵 미생물인 Saccharomyces cerevisiae로 성능을 테스트한 결과 만족할 만한 수준의 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.

• Mycobiology
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• 제50권1호
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• pp.66-78
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• 2022

The identification of oleaginous yeast species capable of simultaneously utilizing xylose and glucose as substrates to generate value-added biological products is an area of key economic interest. We have previously demonstrated that the Cutaneotrichosporon dermatis NICC30027 yeast strain is capable of simultaneously assimilating both xylose and glucose, resulting in considerable lipid accumulation. However, as no high-quality genome sequencing data or associated annotations for this strain are available at present, it remains challenging to study the metabolic mechanisms underlying this phenotype. Herein, we report a 39,305,439 bp draft genome assembly for C. dermatis NICC30027 comprised of 37 scaffolds, with 60.15% GC content. Within this genome, we identified 524 tRNAs, 142 sRNAs, 53 miRNAs, 28 snRNAs, and eight rRNA clusters. Moreover, repeat sequences totaling 1,032,129 bp in length were identified (2.63% of the genome), as were 14,238 unigenes that were 1,789.35 bp in length on average (64.82% of the genome). The NCBI non-redundant protein sequences (NR) database was employed to successfully annotate 11,795 of these unigenes, while 3,621 and 11,902 were annotated with the Swiss-Prot and TrEMBL databases, respectively. Unigenes were additionally subjected to pathway enrichment analyses using the Gene Ontology (GO), Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG), Cluster of Orthologous Groups of proteins (COG), Clusters of orthologous groups for eukaryotic complete genomes (KOG), and Non-supervised Orthologous Groups (eggNOG) databases. Together, these results provide a foundation for future studies aimed at clarifying the mechanistic basis for the ability of C. dermatis NICC30027 to simultaneously utilize glucose and xylose to synthesize lipids.