Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권2호
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pp.449-466
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2006
We propose to use variable selection methods based on penalized regression for pruning decision tree ensembles. Pruning methods based on LASSO and SCAD are compared with the cluster pruning method. Comparative studies are performed on some artificial datasets and real datasets. According to the results of comparative studies, the proposed methods based on penalized regression reduce the size of boosting ensembles without decreasing accuracy significantly and have better performance than the cluster pruning method. In terms of classification noise, the proposed pruning methods can mitigate the weakness of AdaBoost to some degree.
'거봉' 포도재배시 발생하는 결실불량 현상을 방지하기 위한 적절한 전정방법과 결과모지 선별방법을 구명하기 위하여 안성의 농가 포장과 원예연구소의 포장에서 수행한 연구결과는 다음과 같다. 약전정은 강전정에 비해 발아율, 신초수, 과방중, 착립률을 증가시킨 반면, 신초장, 신초당 엽수와 마디수, 단위 엽면적, 그리고 단위 엽생체중은 감소시켰다. 과실의 당도, 산함량 및 안토시아닌 함량은 약전정구와 강전정구간에 차이가 없었다. 평균신초장은 결과모지의 굵기가 굵을수록 뚜렷이 길어지는 경향을 나타내었으며, 엽면적과 엽록소함량은 결과모지의 굵기가 굵을수록 넓어지거나 높아지는 것으로 나타났다. 총탄수화물 및 N, P, K, Ca 및 Mg 등 무기성분 할량은 결과모지 굵기에 따라 유의한 차이를 보이지 않았으나 총탄수화물과 Ca함량은 결과모지 굵기가 가늘수록 높아지는 경향을 보였다. 과방당유핵과립수는 결과모지가 가늘수록 적어지고 착립률은 높아지는 경향을 나타냈다. 과방중, 과립중, 과방당 과립수, 당도, 안토시아닌 함량은 결과모지 굵기가 1cm 전후인 구에서 높게 나타났다.
포도 '캠벨얼리'에 있어서 2차지에 결실되도록 하기 위해서 만개후 13일부터 10일 간격으로 신초의 기부로부터 3, 6, 9마디의 눈을 각각 남기고 하계절단 처리를 한 결과, 액아 발아는 7~8일, 발아 후 개화까지는 19~25일 소요되었다. 하계 절단처리시기별 2차지의 화수수는 만개 후 13일 절단처리가 2.8개, 만개 후 23일 및 33일 절단처리가 3.2개로 차이가 없었다. 1차지의 기부에서 3번째 마디의 눈에서 발달한 2차지의 화수수 2.0~2.4개, 화수장 9.3~10.4cm 정도로 발달이 미약했으나, 6번째와 9번째 마디의 눈에서 발생한 2차지의 화수수 3.1~3.8, 화수장 12~14.9cm였고, 특히 6번째 마디의 눈에서 발생한 2차지에서 화수발달이 가장 충실하였다. 만개 후 13일에 절단 처리한 6, 9번째 눈에서 발생된 2차지의 수확기 과실형태 및 특성은 1차지의 과실과 차이가 없었으며, 나머지 만개 후 23일이나 33일 처리는 2차지의 과실 형태는 양호하였으나 성숙기간이 짧아 품질이 낮았다. 따라서 2차지의 과실 결실을 위한 하계 전정의 적기는 만개후 13일이고, 절단하는 마디의 위치는 1차지의 기부로부터 6번째 마디임이 구명되었다.
히트펌프와 냉온수 배관을 이용한 촉성재배 '설향' 딸기의 관부와 근권부에 대한 국소 냉난방 시험과 정식 전 딸기묘의 단근처리 시험을 수행하였다. 정식(2017년 8월 31일) 후 주간의 관부 표면온도는 국소냉방구가 $18{\sim}22^{\circ}C$로 화아분화에 적합한 온도를 유지한 반면 무처리구와 근권부 냉방구는 화아분화 한계온도인 $25^{\circ}C$를 상회한 $30^{\circ}C$ 이상으로 나타났다. 정식 후 30일 경과 시의 생육조사 결과 국소냉방처리 간의 생육차이는 없었으며 단근처리묘에서 초장과 엽병장이 상대적으로 작았으나 전체적으로 지상부의 생육저하는 크지 않은 것으로 나타났다. 국소냉방 및 단근처리에 대한 화방출뢰율을 조사한 결과 정화방 출뢰율은 구입묘를 제외하고 단근처리묘와 비단근처리묘에서 모두 관부 국소냉방구, 근권부 국소냉방구, 대조구의 순서로 높게 나타났으며, 대조구, 근권부 국소난방구, 관부 국소난방구 모두에서 단근처리묘가 비단근처리묘에 비해 높게 나타났다. 정화방 출뢰율은 관부 국소난방구 단근처리묘가 가장 높았으며 가장 낮은 무처리 비단근처리묘 보다 시기별 최대 3.8배 높게 나타났다. 1차 액화방의 출뢰율은 처리구 간 차이가 정화방에 비해 크지 않으나 정화방과 동일한 경향을 나타내었다. 2018년 3월 27일까지의 상품과 수확량은 구입묘를 제외하고 관부 국소난방구, 근권부 국소난방구, 대조구의 순서로 나타났으며, 단근처리묘가 비단근처리묘보다 수확량이 높았다. 이러한 경향은 2018년 2월 14일까지의 정화방 중심의 초기수확량에서 뚜렷하게 나타났으며 2018년 3월 9일부터 국소냉방과 단근처리의 영향은 줄어드는 것으로 나타났다. 난방시험의 경우 근권부 국소난방구(근권 $20^{\circ}C$+공간 $5^{\circ}C$)와 관부 국소난방구(관부 $20^{\circ}C$+공간 $5^{\circ}C$)는 대조구(공간 $9^{\circ}C$) 대비 각각 59%와 65%의 난방유 절감이 가능하였으며, 히트펌프 가동에 의한 전기소비를 반영하였을 때 난방비는 각각 55%와 61%가 절감되는 것으로 분석되었다. 히트펌프와 배관을 이용한 촉성재배 '설향' 딸기의 관부 국소냉난방은 초기수확량 증가와 난방에너지절감 효과를 확인할 수 있었으나 화아분화 촉진에 의한 화방출뢰의 조진화는 정식시기, 환경조건, 초기생육이 미치는 영향이 크므로 이와 관련한 추가적인 연구가 필요한 것으로 판단되었다.
Ad Hoc 네트워크를 연구한 많은 논문들은 확장성을 향상시키기 위해서 계층적 네트워크 구조를 사용하였다. 계층적 구조는 여러 개의 클러스터들로 구성되고 각 클러스터는 모든 클러스터들에 대하여 정보를 관리하는 클러스터헤드를 가진다. 클러스터헤드는 정확한 정보를 유지하기 위하여 그들끼리 정보를 교환할 필요가 있으며 이를 위하여 클러스터헤드가 이웃하는 다른 클러스터헤드들에게 정보를 보낼 수 있는 효율적인 메커니즘이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위한 알고리즘들은 대부분 클러스터헤드가 재전송할 브릿지들을 선정하거나 혹은 부가적인 메시지를 사용하여 재전송 브릿지를 선정하는 메커니즘을 사용하였다. 여기에 제안하는 DSP(Distributed Self-Pruning)알고리즘은 각 노드가 수신한 메시지를 재전송할 것인지에 대하여 독자적으로 판단을 한다. 두 개의 클러스터기반 라우팅 프로토콜에 제안한 알고리즘을 적용함으로써 알고리즘의 적합성을 검증하였다.
본 연구에서는 ART2 신경회로망의 성능을 개선하기 위한 계층적 구조를 제안하고, 구성된 클러스터에 대하여 적합도(fitness) 선택을 통한 빠르고 효과적인 패턴 분류 모델(HART2)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 비지도 학습을 통하여 대략적으로 1차 클러스터를 형성하고, 이 각각의 1차 클러스터로 분류된 패턴에 대해 지도학습을 통한 2군 클러스터를 생성하여 패턴을 분류하는 계층적 신경회로망이다. 이 신경회로망을 이용한 패턴분류 과정은 먼저 입력패턴을 1차 클러스터와 비교하여 유사한 몇 개의 1차 클러스터를 적합도에 따라 선택한다. 이때, 입력패턴과 클러스터들간의 상대 측정 거리비에 기반한 적합도 함수를 도입하여 1차 클러스터에 연결된 클러스터들을 Pruning 함으로써 계층적인 네트워크에서의 속도 향상과 정확성을 추구하였다. 마지막으로 입력패턴과 선택된 1차 클러스터에 연결된 2차 클러스터와의 비교를 통해 최종적으로 패턴을 분류하게 된다. 본 논문의 효율성을 검증하기 위하여 22종의 한글 및 영어 글꼴에 대한 숫자 데이타를 다양한 형태로 변형시켜 확장된 테스트 패턴에 대하여 실험해 본 결과 제안된 신경회로망의 패턴 분류 능력의 우수함을 증명하였다
MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술은 다시점 영상 부호화 시 비디오 코덱의 부담을 최소화하기 위해 각 시점 영상의 차분 정보만을 표현하는 처리 기술을 바탕으로 하고 있다. 본 논문에서는 시점 간 중복성 제거를 진행하는 과정인 프루닝(pruning) 과정에서 복잡도 절감을 위해 병렬처리에 용이하도록 구성되는 프루닝 클러스터 그래프에 대해 서술하고, 각 클러스터 그래프 별 구성 전략에 따른 성능 분석을 진행한다. 클러스터 그래프 내에서 중복성 제거를 진행하지 않고 완전한 정보를 보존하는 바탕 시점(basic view)의 개수가 적게 포함될수록 처리할 전체 픽셀 화소율(pixel rate)은 감소하지만, 복원 화질 역시 감소하며 프루닝 복잡도는 증가하는 경향을 보인다. 실험 결과를 통해 프루닝 클러스터 그래프 구성에 따른 트레이드오프를 탐색하고, 최적화된 그래프 구성 전략에 따라 몰입형 비디오의 효율적인 전송이 가능함을 보인다.
고온기 시설내에서 토마토를 재배할 때 최적의 측지관리방법을 구명하고자 본 실험을 수행하였다. 유니콘(몬산토 코리아, 한국)을 접수로, B-블로킹(다끼이종묘, 일본)을 대목으로 접목한 방울토마토 접목묘를 실험에 사용하였다. 배지는 코이어 자루배지를 사용하였고, 급액은 타이머 제어법으로 제어하였다. 측지를 전부 제거한 처리(ACUT), 화방 아래 측지의 잎을 2매 남기는 처리(PCUT) 및 모든 측지의 잎을 2매 남기는 처리(LEFT) 등 모두 3가지 방법으로 처리하였다. 연구결과, 토마토의 영양과잉으로 인한 이상경 발생시에는 측지를 유지하여 영양생장으로 많은 에너지가 사용되도록 하면 해결되는 것으로 나타났으며, 적절한 측지관리로 작물의 생장상도 재배자의 요구에 맞게 조절할 수 있을 것으로 사료되었다. 본엽과 측지의 잎들에 대한 광합성 속도는 차이가 없었으며, 처리에 따른 엽면적의 차이만 있었다. 따라서 처리간 엽면적의 차이에 의해 광합성 산물 총량의 차이가 발생하고, 이는 수확량에 영향을 주는 것을 확인하였다. 또한 고온기 토마토 재배에서 5단 이하의 단기밀식재배의 경우에는 측지를 모두 제거하는 것이 수확량과 수확속도에 효과적이었으나, 5단 이상의 장기재배에서는 모든 측지의 잎 2매를 남겨서 관리하는 것이 작물의 생육과 수확량에 효과적이었다.
본 실험은 '설향' 딸기에서 정식날짜와 정식전 단근처리 및 정식후 굴취처리가 생육, 출뢰율 및 수확량에 미치는 영향을 조사하였다. 60~70일 묘령의 모종을 9월 7일, 9월 14일, 9월 21일 정식하였고 단근처리는 전체 뿌리의 25%, 50%를 각각 잘라내어 무처리와 비교하였다. 굴취처리는 9월 7일 정식한 묘를 10일후 굴취한 다음 재정식한 것과 20일후 굴취하여 재정식한 것을 비교하였다. 정식일이 늦을수록 지상부 생육이 억제되고 수량이 감소하였다. 정화방과 액화방 출뢰는 다소 앞당겨지는 경향이었다. 단근처리와 굴취처리는 지상부 생육이 억제되고 수확량이 감소하는 경향이었고 25% 보다 50% 처리구에서 더욱 확연하게 보였다. 단근처리시 정화방과 액화방 출뢰일은 무처리에 비해 늦추는 경향을 보인 반면 정식 20일후 굴취처리에서 액화방 분화를 약 7일 정도 앞당길 수 있었으나 수확량은 무처리에 비해 낮은 결과를 보였다. 따라서 액화방의 분화를 앞당기기 위해서는 강한 근권부 스트레스가 필요할 것으로 판단되나 수량과 생육을 낮추는 요인으로 작용하므로 재배시 신중한 판단이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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