In selecting a final tree, Breiman, Friedman, Olshen, and Stone(1984) compare the prediction risks of a pair of tree, where one contains the other, using the standard error of the prediction risk of the larger one. This paper proposes an approach to selection of a final tree by using the standard error of the difference of the prediction risks between a pair of trees rather than the standard error of the larger one. This approach is compared with CART's for simulated data from a simple regression model. Asymptotic results of the approaches are also derived and compared to each other. Both the asymptotic and the simulation results indicate that final trees by CART tend to be smaller than desired.
The tree products of groups with amalgamation subgroups are generalizations of the free products of groups with amalgamation subgroup. The aim of this paper is to construct a tree called the standard tree where the tree products of groups with amalgamation subgroups act without inversions and then find the quotient of this action. Furthermore, we show that if the amalgamation subgroups are finite and the factor groups act on disjoint trees then there exists a tree called the fiber tree where the tree products of groups with amalgamation subgroups act without inversions and find the quotients of this action. If each factor is a tree products with amalgamation subgroups, we get a new fiber tree and the corresponding factors.
This research compares the change in berberine content in liquid dye and the color and dye uptake of amur cork tree dyed silk upon thermal degradation treatment. Thermal degradation of amur cork tree extract and liquid dye of standard berberine was carried out at room temperature, $4^{\circ}C$ refrigeration, and $100^{\circ}C$ oven conditions for 0-192 hours. Amur cork tree dyed silk was treated in a $100^{\circ}C$ oven for 0-240 hours. The berberine content in liquid dye was measured by the relative abundance of the berberine peak in the HPLC-MS chromatograms. The color and dye uptake of dyed silk was measured using K/S value and colorimetric data. The berberine content in standard berberine dye was 2.4 times that of the amur cork tree extract. A similar result was observed between the K/S value of standard berberine dyed silk and that of amur cork tree dyed silk. The berberine dyed silk showed the highest dye uptake after 120 hours in a $100^{\circ}C$ oven. This result was similar to the change in a berberine content in liquid dye in a $100^{\circ}C$ oven treatment. The change of the K/S value of amur cork tree dyed silk and berberine content of amur cork tree extract was similar up to 24 hours. The result suggests that there is a direct relationship between the color change of amur cork tree dyed silk and the berberine content in amur cork tree dye.
Based on the data obtained from field investigation and soil testing to slope hazards occurrence section and non-occurrence section in gneiss area, a prediction technique was developed by the use of a decision tree model. The slope hazards data of Seoul and Kyonggi Province were 104 sections in gneiss area. The number of data applied in developing prediction model was 61 sections except a vacant value. The statistical analyses using the decision tree model were applied to the entrophy index. As the results of analyses, a slope angle, a degree of saturation and an elevation were selected as the classification standard. The prediction model of decision tree using entrophy index is most likely accurate. The classification standard of the selected prediction model is composed of the slope angle, the degree of saturation and the elevation from the first choice stage. The classification standard values of the slope angle, the degree of saturation and elevation are $17.9^{\circ}$, 52.1% and 320m, respectively.
The Future Video Coding (FVC) is a new state of the art video compression standard that is going to standardize, as the next generation of High Efficiency Video Coding (HEVC) standard. The FVC standard applies newly designed block structure, which is called quadtree plus binary tree (QTBT) to improve the coding efficiency. Also, intra and inter prediction parts were changed to improve the coding performance when comparing to the previous coding standard such as HEVC and H.264/AVC. Experimental results shows that we are able to achieve the average BD-rate reduction of 25.46%, 38.00% and 35.78% for Y, U and V, respectively. In terms of complexity, the FVC takes about 14 times longer than the consumed time of HEVC encoder.
현재 무선 센서 네트워크의 주소 할당 기법들은 수백 개 이상의 노드로 구성된 대규모 센서 네트워크를 지원함에 있어 한계를 갖고 있다. WSNs 관련 대표적인 표준화 단체인 ZigBee Alliance에서는 균형 트리 기반의 주소 영역을 구성한 후, 트리 구조에 맞추어 네트워크의 주소를 할당하는 분산 주소 할당 기법이 제시되었다. 하지만 일반적으로 실제 배치된 네트워크는 균형 트리 구조를 갖지 않으며 이로 인해 주소의 낭비 및 고갈이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 다수의 균형 트리를 동적으로 구성하는 계층적 클러스터 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 제시한다. 제안된 방안에서는 16-bit 주소 영역을 클러스터 식별자 영역과 클러스터 내 주소 영역으로 구분하여 각 클러스터 내부에서는 균형 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 사용하고, 주소 고갈 발생시에는 동적으로 새로운 클러스터를 형성하여 주소를 할당한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서는 제안된 프로토콜이 기존의 기법보다 주소 사용의 효율 및 고아 노드 발생 부분에서 향상된 결과를 보여준다.
Plants are the basis for sustainable green growth, and the value of existence and importance of trees including landscape Plants can't be emphasized enough. Therefore, they are precious living things thriving in all sorts of public services, and continuous civil complaints for justifiable compensation of landscape Plants are filed. First, the standard formula of planting intervals according to production target specifications is calculated using root-collar caliper and diameter at breast height, and apply (1) standard medium sized trees which have not yet reached commercialization [deciduous tree production goal (R(B) less than 6cm]= (target standard)= [target standard $R(cm){\times}15{\times}0.7$]. (2) In case of commercialization(R6~R10)= [target standard $R(cm){\times}15{\pm}5%$], (3) In case of more than R12= [target standard $R(cm){\times}15{\times}130%$] shall be applied. In case of using diameter at breast height (4) In case of commercialization(B6~B10)= [target standard $B(cm){\times}20{\times}15{\pm}5%$], (5) In case of more than B12= [target standard $B(cm){\times}20{\times}130%$] shall be applied. Second, appraisal methods based on tree classification of compensation for loss are classified according to planted locations. (1) landscape trees within a house=[price of arrival at the site+planting cost], (2) landscape trees in places such as arboretum=[management technology of tress + relocation expenses considering scarcity of the trees (3) landscape trees in a place of loads= [landscape tree production cost + work out added price. In case of producted landscape threes (4) landscape trees ready to be commercialized as sales loss.
개별 공시지가 산정에 있어 비교 표준지의 선정은 가장 중요한 작업으로서, 최대한 객관적이고 합리적으로 이루어져야 한다. 그러나 현재 비교표준지를 선정하는 작업은 담당 공무원의 수작업에 의해 이루어지기 때문에 효율성이나 객관성을 보장하기가 어렵다. 본 연구에서는 현행 비교표준지 선정방식을 분석하여 문제를 정의하고 비교표준지 선정 업무의 자동화에 적용가능한 기계학습 알고리즘으로 의사결정트리를 선정하고 비교표준지를 선정하여 규칙을 주제지향적인 데이터베이스를 기반으로 학습하였다. 이렇게 학습된 규칙을 이용하여 비교표준지를 선정하고 그 결과를 평가 분석하여 새로운 비교표준지 선정 방법을 제안하였다.
본 연구는 한국 조경수목의 근원직경 측정의 모호성으로 생산자와 시공자 간의 검측 기준이 달라서 발생되는 분쟁을 줄일 수 있는 합리적인 근원직경 측정 위치 설정 방안에 대하여 실증 조사·분석하였다. 조경수목의 근원직경 측정 부위별 차이는 지하부 -6cm에서 표토부인 0cm까지는 3.59cm이었고, 지상부의 표토 0cm에서부터 6cm까지는 1.35cm로 근원직경의 측정위치별 차이는 지상부보다는 지하부에서 더 크게 나타났다. 조경수목 근원직경의 표준편차의 크기는 지하부 -6cm에서 표토부인 0cm까지는 0.64이었고, 지상부의 표토 0cm에서부터 6cm까지의 표준편차 차이는 0.16으로 근원직경의 측정위치별 차이는 지상부보다는 지하부에서 더 크게 나타났다. 조경수목 근원직경의 합리적 측정 위치 설정은 근원직경 측정 위치별 규격의 크기 변화 추세선에서 수간직경의 표준편차가 가장 적어지는 변곡점으로 설정하는 것이 제안되었다. 수종별 합리적인 측정 위치는 산딸나무 지상 18cm, 이팝나무 지상 12cm·느티나무 지상 12cm·팽나무 지상 12cm, 때죽나무 지상 10cm·산수유 지상 10cm, 단풍나무 지상 6cm·먼나무 지상 6cm, 가시나무 지상 4cm, 배롱나무 지상 2cm 이상으로 나타났다. 조경수목 근원직경 측정 부위별 차이가 공시수종 전체에서 표준편차가 작고, 편차의 기울기가 안정적인 합리적인 평균 측정위치는 지상부 평균 12cm 이상으로 나타났다. 조경수목 근원직경의 합리적인 측정위치 설정은 지상부 평균 12cm 이상에서부터라고 할 수 있으나 전통적인 관행상으로 익숙한 1자(尺) 30cm 인식이 빠르며, 측정자의 측정 위치의 편리성, 외국의 조경수목 측정기준에 대한 통일성 등 조경수목 근원직경의 합리적인 측정위치는 지표면 30cm 높이에서 측정하는 것이 좋을 것으로 추천되었다.
In this paper, we introduce the concept of split and non-split tree (D, C)- set of a connected graph G and its associated color variable, namely split tree (D, C) number and non-split tree (D, C) number of G. A subset S ⊆ V of vertices in G is said to be a split tree (D, C) set of G if S is a tree (D, C) set and ⟨V - S⟩ is disconnected. The minimum size of the split tree (D, C) set of G is the split tree (D, C) number of G, γχST (G) = min{|S| : S is a split tree (D, C) set}. A subset S ⊆ V of vertices of G is said to be a non-split tree (D, C) set of G if S is a tree (D, C) set and ⟨V - S⟩ is connected and non-split tree (D, C) number of G is γχST (G) = min{|S| : S is a non-split tree (D, C) set of G}. The split and non-split tree (D, C) number of some standard graphs and its compliments are identified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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