• Journal of Veterinary Science
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• v.22 no.3
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• pp.36.1-36.12
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• 2021

Background: Mouse hepatitis virus (MHV) A59 is a highly infectious pathogen and starts in the respiratory tract and progresses to systemic infection in laboratory mice. The complement system is an important part of the host immune response to viral infection. It is not clear the role of the classical complement pathway in MHV infection. Objectives: The purpose of this study was to determine the importance of the classical pathway in coronavirus pathogenesis by comparing C1qa KO mice and wild-type mice. Methods: We generated a C1qa KO mouse using CRISPR/Cas9 technology and compared the susceptibility to MHV A59 infection between C1qa KO and wild-type mice. Histopathological and immunohistochemical changes, viral loads, and chemokine expressions in both mice were measured. Results: MHV A59-infected C1qa KO mice showed severe histopathological changes, such as hepatocellular necrosis and interstitial pneumonia, compared to MHV A59-infected wild-type mice. Virus copy numbers in the olfactory bulb, liver, and lungs of C1qa KO mice were significantly higher than those of wild-type mice. The increase in viral copy numbers in C1qa KO mice was consistent with the histopathologic changes in organs. These results indicate that C1qa deficiency enhances susceptibility to MHV A59 systemic infection in mice. In addition, this enhanced susceptibility effect is associated with dramatic elevations in spleen IFN-γ, MIP-1 α, and MCP-1 in C1qa KO mice. Conclusions: These data suggest that C1qa deficiency enhances susceptibility to MHV A59 systemic infection, and activation of the classical complement pathway may be important for protecting the host against MHV A59 infection.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.126-131
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• 2018

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성하는 시스템이다. cQA는 사용자의 편의를 위해 기존의 축적된 질문을 검색하거나 카테고리로 분류하는 기능을 제공한다. 질문의 길이가 길 경우 검색이나 카테고리 분류의 정확도가 떨어지는 한계가 있는데, 이를 극복하기 위해 cQA 질문을 요약하는 모델을 구축할 필요가 있다. 하지만 이러한 모델을 구축하려면 대량의 요약 데이터를 확보해야 하는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 cQA의 질문 제목, 본문으로 데이터를 확보하고 필터링을 통해 요약 데이터 셋을 만들었다. 또한 본문의 대표 단어를 이용하여 추상 요약을 하기 위해 딥러닝 기반의 Pointer-generator model을 사용하였다. 실험 결과, 기존의 추출 요약 방식보다 딥러닝 기반의 추상 요약 방식의 성능이 더 좋았으며 Pointer-generator model이 보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.116-121
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• 2017

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 신규 질문이 인입되면, 기존에 축적된 cQA 저장소에서 해당 질문과 가장 유사한 질문을 검색하고, 그 질문에 대한 답변을 신규 질문에 대한 답변으로 대체할 수 있다. 하지만, 키워드 매칭을 사용하는 전통적인 검색 방식으로는 문장에 내재된 의미들을 이용할 수 없다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 의미적으로 동일한 문장들로 학습이 되어야 하지만, 이러한 데이터를 대량으로 확보하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 질문이 제목과 내용으로 분리되어 있는 대량의 cQA 셋에서, 질문 제목과 내용을 의미 벡터 공간으로 사상하고 두 벡터의 상대적 거리가 가깝게 되도록 학습함으로써 의사(pseudo) 유사 의미의 성질을 내재화 하였다. 또한, 질문 제목과 내용의 의미 벡터 표현(representation)을 위하여, semi-training word embedding과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기법을 제안하였다. 유사 질문 검색 실험 결과, 제안 모델을 이용한 검색이 키워드 매칭 기반 검색보다 좋은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.116-121
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• 2017

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 신규 질문이 인입되면, 기존에 축적된 cQA 저장소에서 해당 질문과 가장 유사한 질문을 검색하고, 그 질문에 대한 답변을 신규 질문에 대한 답변으로 대체할 수 있다. 하지만, 키워드 매칭을 사용하는 전통적인 검색 방식으로는 문장에 내재된 의미들을 이용할 수 없다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 의미적으로 동일한 문장들로 학습이 되어야 하지만, 이러한 데이터를 대량으로 확보하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 질문이 제목과 내용으로 분리되어 있는 대량의 cQA 셋에서, 질문 제목과 내용을 의미 벡터 공간으로 사상하고 두 벡터의 상대적 거리가 가깝게 되도록 학습함으로써 의사(pseudo) 유사 의미의 성질을 내재화 하였다. 또한, 질문 제목과 내용의 의미 벡터 표현(representation)을 위하여, semi-training word embedding과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기법을 제안하였다. 유사 질문 검색 실험 결과, 제안 모델을 이용한 검색이 키워드 매칭 기반 검색보다 좋은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.119-121
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• 2014

커뮤니티 질의응답 시스템(cQA)은 기존에 구축된 '질문-답' 쌍에서 사용자의 질문과 비교하여 유사도 순으로 결과를 보여주는 시스템이다. 본 논문에서는 '국립국어원'의 질의응답 게시판에 적용 가능한 '커뮤니티 질의응답 시스템'을 소개하고, 국립국어원 질의응답 게시판의 질문 특성을 분석하여 cQA의 성능 향상을 위한 자질 추출 방법을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.139-141
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• 2015

본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.

• Journal of radiological science and technology
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• v.46 no.1
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• pp.15-21
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• 2023

This study was purpose to assessment of the resolution characteristics by using ATS 535H Basic quality assurance (QA) phantom for ultrasound. The ultrasound equipment was used Logiq P6 (Ultrasound, GE Healthcare System, Chicago, IL, USA). And the ultrasound transducer were used Convex 4C (4~5.5 MHz), Linear 11L (10~13 MHz), Sector 3SP (3~5.5 MHz) probe. As for the noise power spectrum (NPS) comparison results by using ATS 535H Basic QA ultrasound phantom and Convex 4C, Linear 11L, Sector 3SP probe. The NPS value of the Convex 4C probe image was 0.0049, Linear 11L probe image was 0.0049, Sector 3SP probe image was 0.1422 when the frequency is 1.0 mm^-1. The modulation transfer function (MTF) comparison results by using ATS 535H Basic QA ultrasound phantom and Linear 11L probe the MTF value of the 3 cm focus image was 0.7511 and 4 cm focus image was 0.9001 when the frequency is 1.0 mm^-1. This study was presented characteristics of spatial resolution a quantitative evaluation methods by using ultrasound medical images for QA of ultrasound medical QA phantom. The quality control (QC) for equipment maintenance can be efficiently used in the clinic due to the quantitative evaluation of the NPS and MTF as the standard methods. It is meaningful in that it is applied mutatis mutandis and presented the results of physical resolution characteristics of the ultrasound medical image.

• Journal of Korean Society for Quality Management
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• v.11 no.2
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• pp.25-31
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• 1983

Often arrangement for effective product assessment and audit have not been completely satisfactory. The underlying reasons are: (a) The lack of early evidence of new unit quality. (b) The collection and processing of data. (c) Ineffective data analysis techniques. (d) The variability of information on which decision making is based. Because of the nature of the product the essential outputs from an affective QA organization would be: (a) Confirmation of new unit quality. (b) Detection of failures which are either epidemic or slowly degradatory. (c) Identification of failure cases. (d) Provision of management information at the right time to effect the necessary corrective action. The heart of an effective QA scheme is the acquisition and processing of data. With the advent of data processing for quality monitoring becomes feasible in an automotive testing environment. This paper shows how the method enables us to use Automotive Testing data for the cost benefits of QA management.

• Geotechnical Engineering
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• v.18 no.8
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• pp.8-19
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• 2002

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.34 no.4
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• pp.406-414
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• 2002

In TSPA of long-term post closure radiological safety on permanent disposal of HLW in Korea, appropriate management of input and output data through QA is necessary. The robust QA system is developed using the T2R3 principles applicable for five major steps in R&D＇s. The proposed system is implemented in the web-based system so that all participants in TSPA are able to access the system. In addition, the internet based input database for TSPA is developed. Currently data from literature surveys, domestic laboratory and field experiments as well as expert elicitation are applied for TSPA.