• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.271-281
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• 2022

Manual seed classification challenges can be overcome using a reliable and autonomous seed purity identification and classification technique. It is a highly practical and commercially important requirement of the agricultural industry. Researchers can create a new data mining method with improved accuracy using current machine learning and artificial intelligence approaches. Seed classification can help with quality making, seed quality controller, and impurity identification. Seeds have traditionally been classified based on characteristics such as colour, shape, and texture. Generally, this is done by experts by visually examining each model, which is a very time-consuming and tedious task. This approach is simple to automate, making seed sorting far more efficient than manually inspecting them. Computer vision technologies based on machine learning (ML), symmetry, and, more specifically, convolutional neural networks (CNNs) have been widely used in related fields, resulting in greater labour efficiency in many cases. To sort a sample of 3000 seeds, KNN, SVM, CNN and CNN-SVM hybrid classification algorithms were used. A model that uses advanced deep learning techniques to categorise some well-known seeds is included in the proposed hybrid system. In most cases, the CNN-SVM model outperformed the comparable SVM and CNN models, demonstrating the effectiveness of utilising CNN-SVM to evaluate data. The findings of this research revealed that CNN-SVM could be used to analyse data with promising results. Future study should look into more seed kinds to expand the use of CNN-SVMs in data processing.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권1호
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• pp.1-7
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• 2005

마이크로어레이 데이터의 클러스터 분석은 생물학적으로 연관성 있는 유전자 그룹을 찾기 위해 종종 사용되는 방법이다. 기능적으로 연관된 유전자들이 대개 유사한 발현 패턴을 나타내는 특징을 이용하여 유사한 발현 프로파일을 가진 유전자 그룹을 찾아냄으로써 알려지지 않은 유전자들의 기능을 같은 그룹에 속한 다른 유전자로부터 유추할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 클러스터 분석을 위해 시드 클러스터링 알고리즘을 새로이 제안하고, 이 방법을 마이크로어레이 데이터 분석에 적용해본다. 시드 클러스터링 방법은 주어진 데이터를 계산적으로 분석하여 시드 패턴을 자동 추출하고, 이러한 시드 패턴을 목적 클러스터의 프로토타입 벡터로서 간주하여 클러스터를 생성하는 방법이다. 이러한 시드 클러스터링 방법은 수학적 원리에 기초하고 있기 때문에, 매우 체계적인 방법으로 안정적이며 일관성 있는 클러스터링 결과를 생성할 수 있다. 또한, 실제 마이크로어레이 데이터 분석에 적용해본 결과 데이터에 내재된 각 클러스터를 대표하는 시드 패턴을 매우 효과적으로 자동 추출할 수 있었으며, 클러스터링 결과 또한 타 방법에 비해 다소 우월한 경향을 나타내었다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제10권1호
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• pp.21-46
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• 2006

This study proposes a Word Sense Disambiguation (WSD) algorithm, based on concept learning with special emphasis on statistically meaningful lowest frequency words. Previous works on WSD typically make use of frequency of collocation and its probability. Such probability based WSD approaches tend to ignore the lowest frequency words which could be meaningful in the context. In this paper, we show an algorithm to extract and make use of the meaningful lowest frequency words in WSD. Learning method is adopted from the Find-Specific algorithm of Mitchell (1997), according to which the search proceeds from the specific predefined hypothetical spaces to the general ones. In our model, this algorithm is used to find contexts with the most specific classifiers and then moves to the more general ones. We build up small seed data and apply those data to the relatively large test data. Following the algorithm in Yarowsky (1995), the classified test data are exhaustively included in the seed data, thus expanding the seed data. However, this might result in lots of noise in the seed data. Thus we introduce the 'maximum a posterior hypothesis' based on the Bayes' assumption to validate the noise status of the new seed data. We use the Naive Bayes Classifier and prove that the application of Find-Specific algorithm enhances the correctness of WSD.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.83-90
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• 2020

본 논문에서는 콩/벼 종자의 이미지에서 표현체 정보인 종피색, 길이, 면적, 둘레, 응집도 등의 데이터를 추출하고 가시화하는 웹 기반 종자 표현체 가시화 지원시스템을 제안한다. 본 시스템은 종자에서 추출된 데이터를 체계적으로 데이터베이스에 저장하고, 데이터테이블과 차트를 이용하여 연구자의 데이터 분석을 용이하게 하는 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공한다. 기존의 종자 특성 연구는 사람이 수작업으로 종자의 특성을 측정하였지만, 본 논문에서 개발한 시스템을 이용하여 간단히 연구자가 분석할 종자 이미지를 업로드하고 영상 처리 후 종자의 수치 데이터를 얻을 수 있다. 제안된 시스템이 종자 특성 연구에 활용이 되면 시간적 효율성을 얻을 수 있고 공간적 제약을 제거할 수 있을 것으로 기대되며, 표현체의 특성 분석 과정에서 연구 성과의 체계적인 관리와 특성의 가시화를 통한 분석이 용이할 것이다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제24권2호
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• pp.39-56
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• 2021

The seed zone is a map that describes the areas where plant material can be transferred with little risk for properly adapting to a new location. The seed zone study is largely divided into studies based on genetic data and studies based on climatic data. Can be. This study was conducted to establish a temporary domestic seed zone applicable to the entire Korean Peninsula and evaluate its possibility based on the US climate-based seed zone establishment methodology. The temporary seed zone was constructed in the same way as the US case by superimposing the data obtained by dividing the winter minimum temperature into 12 grades and the data obtained by dividing the annual heat: moisture index into 6 grades. As a result of the analysis, 65 temporary seed zones were formed throughout the Korean Peninsula, and the areas of the seed zones representing the smallest and largest areas were 3.0km² and 29,423.0km², respectively, and it was confirmed that they had an average size of about 5,064.9km². Temporary seed zones applied in Korea show a pattern of changes in temperature according to the relatively horizontal forest zone, and it was confirmed that the area where the Baekdu-daegan ecological axis is located has a tendency to show lower dryness than other areas. This study applied the US climate-based seed zone methodology in Korea as a pilot, and confirmed the climatic similarity across the Korean Peninsula. Furthermore, it is expected to provide an optimal seed map that improves the success rate of restoration in the future by revising the seed zone grade suitable for the domestic environment in consideration of the results of this study and the possibility of seed adaptation to the field survey and environmental space.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권9호
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• pp.41-50
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• 2005

회로가 커짐에 따라 테스트 데이터양이 증가하고, 테스트 적용시간이 길어지고 있다. 따라서 테스트 데이터양과 테스트 적용시간을 줄이기 위해서, 테스트 데이터의 압축/복원을 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 시드 벡터를 생성할 때, 압축률을 높이기 위해 무상관비트를 사용하는 XOR 트리에 기반을 두고 있다. 시드 벡터가 생성이 되면, 2비트 길이를 가진 코드를 사용하여 시드를 병합한다. 이렇게 병합된 시드는 1 클럭 시간동안에 재사용될 수가 있어, 테스트 데이터 적용시간을 크게 감소시킬 수 있다 제안하는 방법의 효율성은 ISCAS '89 벤치 회로에 대한 실험 결과로 알 수 있다.

• 한국유기농업학회지
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• 제22권1호
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• pp.1-23
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• 2014

The purpose of this paper was to measure technical efficiencies and scale efficiencies of Korean seed industry by DEA method, and to identify the factors affecting the efficiencies by Tobit regression model. Survey data of 50 seed companies nationwide were applied for the analysis. The average score of overall technical efficiency for the surveyed companies in 2012 was 0.44, which is decomposed into pure technical efficiency 0.68 and scale efficiency 0.63. A majority of the seed companies exhibited at least one form of inefficiency except a few companies in optimal scale. It was also shown the most companies were operating in the stage of increasing returns to scale, which implies Korean seed companies are mainly in smaller scale than optimal. Additional results suggest that the Center for Private Seed Companies, which will be established at Gimje in 2015, plays an important role to make domestic seed companies improve their scale efficiency as well as pure technical efficiency by way of enlarging their size and co-using the high technology in the Center.

• 동아시아식생활학회지
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• 제9권1호
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• pp.74-80
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• 1999

The proximate composition, pH, vitamins and minerals in sunflower seed sprout were investigated to furnish basic data for utilization in health food or processed food. The pH of sunflower seed sprout was 5.70. The contents of moisture, crude protein, crude fat, crude ash and crude fiber of sunflower seed sprout were 94.7%, 1.3%, 0.3%, 1.3% and 1.6%, respectively. The vitamin A, vitamin B$_1$, vitamin B$_2$, vitamin C and niacin contents in sunflower seed sprout were 114.411. U%, 0.06mg%, 0.05mg%. 5.90mg% and 0.80mg%, respectively. The contents of Ca, P, Fe, Na, K, Mn, Cu, Zn and Mg in sunflower seed sprout per 100g were 80.00mg, 4.85mg, 3.63mg, 8.25mg, 180.90mg, 1.35mg, 0.43mg, 1.85mgand 66.35mg, respectively. The crude ash and crude fiber content of sunflower seed sprout were 3 or 4 times higher than those in the sprout of radish seed, mung bean, soybean or alfalfa, respectively.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.67-74
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• 2019

사물인터넷(IoT)의 시장 확대로 IoT 기기가 받아오는 정보에 대한 보안성이 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 IoT 센싱 데이터의 비밀성을 보장하기 위한 암호 라이브러리를 구현하고, Android Things 기반 서비스 환경 개발을 통해 이를 검증하였다. 본 연구의 라이브러리는 SEED 암호를 이용하여 데이터에 대한 암복호화 기능을 구현하였고, 센서 정보를 라이브러리에 넣으면 데이터가 데이터베이스에 안전하게 암호화되어 저장될 뿐만 아니라 웹 환경에서도 정상적인 복호화가 되도록 하였다. 본 연구의 기여점은 SEED와 같은 암호기술을 IoT 센서 기반 서비스 환경에서 라이브러리 형태로 구현하여 이의 활용성을 검증하는 데에 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.73-81
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• 2020

HCCL 이란 Heterogeneous Container Class Library의 약자로써, 이종의 데이터 유형을 하나의 레코드로 저장이 가능하도록 하고, 이의 리스트를 만들어 정보의 저장이 가능하도록 하는 라이브러리이다. HCCL을 사용할 경우, 데이터 유형이 다르더라도 암/복호화를 문자열을 기반으로 용이하게 할 수 있다. 최근 스마트폰에 내재되어 있는 다양한 센서들을 활용하여 사용자에게 편리한 서비스를 제공해 주고 있다. 하지만, 센서 정보를 API에 전달해 주는 과정에서 개인 정보의 침해가 발생할 수 있으며, 이에 대해 사용자들의 대비가 필요한 것도 사실이다. 본 연구에서는 센서의 정보를 HCCL을 기반으로 관리하면서 SEED 암호 알고리즘을 활용한 기존의 보안성을 강화하는 데이터 모델을 개발하였다. 안드로이드 환경이 센서에 대한 권한 관리 기능을 제공하지 않는 문제가 있음으로, 본 연구에서는 사용자의 판단을 기반으로 한 선택을 통해 센서 정보의 암호화 여부가 결정되도록 하여 안전한 데이터의 생성 및 저장을 사용자가 판단하도록 하였다. 또한, 개발된 라이브러리의 성능을 평가하여 본 연구의 효과성을 검증하였다.