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.
Small-sized persimmons produced by high crop load are better accepted in the export markets. However, maintaining high crop load frequently results in weakness of tree vigor, deterioration of fruit quality, and increase of the risks for alternate bearing. This experiment was conducted to determine the combined effects of fertilization rate and leaf-fruit (L/F) ratio on container-grown 3-year-old 'Fuyu' persimmon trees. Application of 3.6-g N, 2.1-g $P_2O_5$, 2.7-g $K_2O$, 2.7-g CaO, and 0.6-g MgO was for the control fertilization rate (CF) and that of a 3-fold CF was for the high fertilization rate (HF). Commercial fertilizers were surface-applied to a container on July 6, July 17, and August 10 in three equal aliquots. Single tree for each fertilization rate was assigned for 12 L/F ratios (5, 6.3, 7.7, 9, 10.4, 13, 15.5, 18, 21, 24, 27, and 33) mostly by fruit thinning or rarely by defoliation on July 1. HF did not affect the yield, weight and soluble solids of the fruits but decreased skin color. As L/F ratio increased, yield decreased but average weight, skin color, and soluble solids of fruits increased. With HF, N and K concentrations in leaves, fruits, and shoots increased to some extent but soluble sugars in dormant shoots decreased. Many shoots were cold-injured with low L/F ratio especially at the HF. HF did not increase number of flower buds the next spring either on a shoot or on a tree basis but increased shoot length, compared with the CF. Increasing L/F ratio markedly increased number of flower buds and shoot growth the following year at both fertilization rates. Therefore, an appropriate combination of fertilization rate and L/F ratio should be necessary to maintain stable fruit production and tree vigor at high crop load.
무선센서네트워크는 여러 분야에 사용되고 있으며 그 특성상 에너지를 효율적으로 사용할 수 있도록 설계되어야 한다. 무선 센서들은 한 번 설치되면 다시 교환할 수 없으며 제한된 배터리를 활용하여 운영된다. 따라서 네트워크 수명을 늘리기 위해서는 이러한 센서들의 효율적 활용이 필수적이다. BCDCP 에서는 CH(클러스터 헤드)가 BS(베이스스테이션)에 모든 데이터를 전송한다. BCDCP는 적은 규모의 네트워크에서는 잘 동작하지만 큰 규모에서는 무선 통신을 위한 에너지 소모가 많아 적절하지가 았다. TBRP 는 큰 규모의 네트워크에서는 잘 동작하지만 다중 홉 전송에 따는 에너지 고갈 현상이 빨리 발생한다. 본 논문에서는 균형화된 에너지 소모를 통해 네트워크 수명을 늘리기 위한 기법인 CETRP 를 제안하였다. CETRP 는 클러스터 헤드를 트리구조로 선정하여 에너지 효율을 극대화하였으며 다른 기법과 성능을 비교하였다.
유비쿼터스 기술의 보편화에 따라 유비쿼터스 환경의 보안 취약성을 해결하기 위한 보안기술의 연구가 주목받고 있다. 그러나 현재의 대다수 보안 시스템은 고정된 규칙을 기반으로 하는 것으로서, 유비쿼터스 기반 사용자의 다양한 상황에 제대로 대응하지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 상황인식 보안 연구는 ACL (Access Control List) 혹은 RBAC (Role-Based Access Control) 계열의 연구가 많이 수행되고 있으나 보안정책의 관리에 대한 오버헤드가 크고, 또한 예상하지 못한 상황에 대한 대응이 어렵다는 문제점을 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 FCM (Fuzzy C-Means) 클러스터링 알고리즘과 퍼지 결정트리를 이용하여 다양한 상황을 인식하고 적절한 보안기능을 제공하는 상황인식 보안 서비스를 제안한다. 제안 모델은 기존의 RBAC 계열의 시스템이 가진 고정 규칙에 따른 문제나 충돌 문제, 관리상의 오버헤드를 개선할 수 있음을 확인할 수 있다. 제안 모델은 헬쓰케어 시스템이나 응급구호 시스템 등 상황 인식을 통하여 사용자의 상황에 적합한 서비스를 제공하는 다양한 애플리케이션에 응용 가능할 것으로 기대된다.
공간 및 비 공간 데이터에서 알지 못했던 패턴을 탐사하는 빈발 패턴 탐사 기법은 마이닝 분야에서 가장 핵심적인 부분으로 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 자료구조들은 트리 구조 및 배열 구조로써 밀집 또는 희소 빈발 패턴에서 성능 저하를 보인다. 대용량의 공간 데이터는 밀집 및 희소 빈발 패턴을 둘 다 가지므로 단일 알고리즘으로 빠르게 탐사 하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 단일 알고리즘을 사용하면서도 밀집 및 희소 빈발 패턴 모두에 대해 빠르게 빈발 패턴을 마이닝할 수 있는 압축된 패트리샤 빈발 패턴 트리라는 새로운 자료구조와 이를 사용한 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 실험 평가는 제안한 알고리즘이 대용량 희소 및 밀집 빈발 데이터에서 기존의 FP-Growth 알고리즘 보다 약 10배 정도 빠르게 빈발 패턴을 탐사하는 것을 보인다.
유비쿼터스 상거래의 도래에 따라 개인화된 서비스에 대한 관심이 높아지고 있고, 고객이 관심을 갖는 상품에 대한 정보를 제공하기 위해 추천 기법의 중요성은 지금까지의 많은 연구들을 통해 제시되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 대부분 특징 기법에 의존적이고 전자 상거래에만 국한되어 적용될 수 있었다. 이러한 추천 기법을 유비쿼터스 상거래에 적용하기 위해서는 고객의 상황 또는 환경에 대한 정보 즉, 컨텍스트에 대한 확정된 도메인의 모델링과 각 추천 기법들의 상거래 활성화 단계별 장단점을 보완하기 위한 유기적 연계가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유비쿼터스 상거래에서 개인의 상거래 활동에 관련된 컨텍스트 정보를 모델링하고, 상거래 활성화 단계에 따라 상이한 특성을 갖는 각 추천 기법을 선호도 트리를 매개로 하여 연계하는 점진적 선호 분석 방법을 제시한다. 그리고 이러한 분석 과정을 통해 생성된 선호도 트리에서 정보를 효율적으로 처리하기 위해 XML 인텍스 기법을 적용한다.
The purpose of this study was to evaluate the effect of rehabilitation measures on the fired woodland of Chesuk-bong in Mt. Chiri through the vegetation structure and comparison of growth pattern between natural seedlings and transplanted Abies koreana seedlings. It was also discussed the rate of standing and fallen trees of dead conifers in the management strategy for vegetation regeneration and protection of sub-alpine area. In this fired woodland, shrub layers consisting of Weigela subsessilis, Sambucus williamsii var. coreana, Rhododendron schlippenbachii, R. mucronulatum, Tripterygium regelii, and etc. were gradually expanded, and tree species such as Betula ermani, Sorbus commixta, Acer pseudosieboldianum, and Malus baccata var. mandshurica were also regenerated. The growth of height and crown width of Abies koreana seedlings transplanted for vegetation regeneration were a little lower than those of natural seedlings. The seedlings of A. koreana transplanted in this fired woodland grew about 50.6% normally, but the others had multi-branched or growth stopped by death of terminal shoot. Because the number of dead conifers by fire tend to be gradually increased as time passed, it can occurs to the soil erosion and landslide by weakness of the cohesion and resistance of soil. Therefore, it is consider that rehabilitation measures projects of the fired woodland in subalpine area may be more prevention a natural disaster like soil erosion, flood and landslide.
구토, 심한 보챔, 고열, 복수를 동반한 복부 팽만 등 급성 복막염의 양상을 보인 10개월 된 여아에서 복부 천자 후 담즙성 복막염 의심하에 $^{99m}Tc$ DISIDA 간담도 스캔을 시행하여 진단된 총 담관낭의 자연 천공에 의한 담즙성 복막염 1례를 경험하였기에 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다.
기존의 시스템에 적용되었던 상호배제 문제는 정적인 분산 컴퓨팅 환경에 적합하도록 설계되어 있다. 하지만 현재는 모바일 컴퓨팅환경이 진행되고 있으므로 정적 분산 환경에서의 상호배제 문제가 새로운 컴퓨팅 환경에 적용할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 모바일 컴퓨팅환경 에 맞는 알고리즘을 연구하였다. 모바일 컴퓨팅환경이라는 새로운 환경에 알맞은 상호배제문제는 기존의 정적인 분산컴퓨팅환경의 상호배제보다 단말 이동성 빛 차원 취약성 때문에 더 복잡한 시스템 구성을 보 인다. 본 논문은 정적 분산 환경에서의 상호배제를 모바일 컴퓨팅 환경으로 확장 할 수 있는 새로운 상호배제 알고리즘을 제안한다. 모바일 분산시스템 노드들의 상호관계를 트리 구조로 나타내고 이동 호스트들 사이의 토큰 전달을 통해서 Deadlock과 Starvation으로부터 자유로운 상호배제를 지원하는 모바일 상호배제 알고리즘을 제안한다
CART로 대표되는 의사결정나무의 알고리즘에서 가장 중요한 요소는 분리변수의 선택방법이다. 대부분의 알고리즘은 변수의 형태가 연속형인지, 혹은 명목형(nominal)인지에 따라 별개의 변수선택방법을 적용한다. 하지만 변수의 형태가 순서형(ordinal)인 경우에는 그 변수를 연속형으로 취급하여 연속형 변수선택방법을 적용하는 것이 대부분이다. 이것은 CART와 같은 Greedy탐색을 이용하는 방법에는 문제점이 발생하지 않는다. 하지만 Greedy탐색의 약점을 보완하기 위해 통계이론을 이용하여 개발된 최근의 방법들에는 최선의 대처방법이 아니다. 따라서 본 연구에서는 의사결정 나무에서 분리변수를 선택하는데 있어서 비모수적 접근 방법인 Clamor-von Mises 검정을 이용한 방법을 순서형 변수에 사용하는 것을 제안하고, CART, C4.5, QUEST, CRUISE등 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 방법의 순서형 변수 선택력을 비교하였다. 모의실험의 결과, Clamor-von Mises 검정을 이용한 변수선택방법은 순서형 변수의 분류력을 기존 방법들에 비해 더 정확히 예측하는 좋은 성과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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