• 펄프종이기술
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• 제33권3호
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• pp.52-58
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• 2001

The aim of using grape-bagging paper is preventing damages by light and harmful insects during grape growth. The number of using grape-bagging paper has been increasing because advantages of using it have been confirmed. A technology to produce it has not been fully developed yet. In this study properties of the grape-bagging paper were analyzed. Results showed that air-permeability and transmitted light of grape-bagging paper were important. It was tried to see the influence of paper structure on air-permeability, transmitted light and the grapes saccharinity. For making different structure of grape-bagging paper, papers were produced with different freeness levels at several pressure conditions. Coloration time of Campbell grape with new bagging paper started about 5 days earlier than that with usual bagging paper, It was also possible to improve the saccharinity about 0.1-N0.8 Brix. Because new bagging paper has a low apparent density, it affected the saccharinity and coloration time of grape.

• 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
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• 한국펄프종이공학회 2006년도 추계학술발표논문집
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• pp.201-206
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• 2006

Embossing treated fruit bagging paper was prepared with newly designed embossing roll and mechanical properties of fruit bagging paper were evaluated. The embossing technology was developed. First of all, embossing roll was designed in Ginyong Embo(Co) for the embossing process of fruiting bag. The embossing treated fruit bagging paper was manufactured in Agro(Co) at plant scale. The mechanical properties of embossing paper was investigated and operation efficiency of bagging was tested at field. The properties of embossed paper was quit satisfied for fruiting bag for cultivation of apple and pears.

• 현장농수산연구지
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• 제11권1호
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• pp.79-94
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• 2009

본 연구는 우리나라 식용포도 재배농가의 보호봉지 결속작업이 주로 고령의 부녀자에 의존하고 있어 향후 이들 노동력을 대체하기 위하여 기계적인 포도보호봉지 결속장치를 개발하여 생산비를 절감하고자 얻어진 결과 는 다음과 같다. 1. 포도 보호봉지 및 포장봉지 결속기 개발 가. 자동결속기 설계는 CATIA V12/AUTOCAD 2000으로 하였다. 나. 자동결속기는 포도보호봉지를 기계적으로 묶어주는 장치로 소형, 경량이어야 하며 작업 시간, 노동량을 줄어 젊은층에서부터 고령자까지 작업할 수 있도록 설계하였다. 다. 자동결속기의 총 무게는 350g이하 초경량으로 제작될 수 있도록 하였다. 라. 결속성공률은 99%이상이 되도록 하였다. 마. 자동결속기의 결속롤과 커터, 배터리, 모터 등의 구조를 스테플러와 같은 가트리지형태로 개발하였다. 바. 카트리지 핀은 C-ring 28mm형으로써 길이는 500mm정도로 포도보호봉지 및 제과·제빵포장봉지를 결속할 수 있도록 제작하였다. 사. 작업시 포도나무 포도넝쿨 등 장애물의 영향을 받지 않도록 디자인을 설계, 제작하였다. 2. 포도보호봉지 결속작업시스템 포장실증시험 가. 자동결속기 시작기를 이용한 포도 보호 봉지결속으로 시기별 과병장, 과식품질이 무처리에 비하여 현저히 높았다. 나. 포도보호봉지 결속작업은 숙련자의 경우 1일 3,000개내외 씌우는 반면 초보자는 1,200개(37%)정도로 크게 떨어졌다. 다. 포도 보호봉지 자동결속기를 이용한 작업효율성은 102%로써 숙련자의 노동력을 대체할 수 있을 것으로 판단되었다. ∘ 1단계 : 232.5%(앞치마에서 보호봉지를 꺼내어 포도에 씌움) ∘ 2단계 : 60.7%(씌운 보호봉지 주름을 잡음) ∘ 3단계 : 104.7%(주름이 잡힌 상태에서 결속) ∘ 4단계 : 102% 라. 포도 보호봉지 결속부위의 둘레(크기)를 조사한 바 관행보호봉지결속작업(수작업)에서는 손으로 철사핀을 감기 때문에 평균 4.6cm이었으며 자동결속기의 결속롤(핀)은 5.3cm가 되어 다소 줄이는 것이 정밀성이 높을 것으로 판단되었다. 마. 수확시 과실 품질(과중, 과방크기-과장, 과폭, 가용성고형물, 산함량)을 조사한 결과 처리한 차이가 인정되지 않았다. 바. 자동결속기를 이용한 포도보호봉지 결속작업처리에서 포도의 열과(터진포도)와 이병율 차이에는 관행방법과 차이가 없었다.

• 펄프종이기술
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• 제45권2호
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• pp.13-20
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• 2013

In this study, two biodegradable polymer(PLA, PBS) emulsions were treated on agricultural packaging paper such as fruit bagging paper. Water-repellency, mechanical properties, and SEM image with thermal aging were measured on the emulsion treated fruit bagging paper. Biodegradable polymers(such as poly lactic acid, poly butylene succinate) emulsion treated fruit bagging paper had higher water-repellency and strength than other water-repellent(such as acrylic repellent, linseed oil and paraffin wax) treated fruit bagging paper. According to FE-SEM results of polymer emulsion coated fruit bagging paper, the colloidal particles of emulsion after thermal treatment (looks like being) were adhered to the fibers. Thus, using biodegradable polymer emulsion is expected to protect a fruit for a long time.

• 지능정보연구
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• 제13권2호
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• pp.15-26
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• 2007

본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기업부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO만의 기업부도 예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출 심사 시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 아직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것이 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 인한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제국내은행의 SOHO 대출 데이터 집합이 사용되었다. 먼저, 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이끌어내지 못하여, 기존 기업부도 예측 모델 연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과, SOHO 부도 예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors가 인공신경망과 Bagging Predictors 등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
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• 한국펄프종이공학회 2006년도 추계학술발표논문집
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• pp.193-199
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• 2006

Fruit bagging paper is used for protecting of fruits from insect and/or microorganisms. Generally, fruit bagging paper controled light, temperature and humidity and then it is used for good fruit color, size and taste. The physical properties of conventional(domestic and abroad) fruiting bag and wrapping paper were analyzed and compared to each other. And also, the optical properties of conventional(domestic and abroad) fruiting bag and wrapping paper were analyzed and compared to each other. The chemical additives and residual herbicide in conventional fruiting bag and wrapping paper were analyzed and compared to each other. The analyzed data was bench marked for developing water repelling paper and embossing paper.

• 전기학회논문지
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• 제58권12호
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• pp.2532-2537
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• 2009

For defect characterization in steam generator tubes in nuclear power plant, artificial neural network has been extensively used to classify defect types. In this paper, we study the effectiveness of Bagging for improving the performance of neural network for the classification of tube defects. Bagging is a method that combines outputs of many neural networks that were trained separately with different training data set. By varying the number of neurons in the hidden layer, we carry out computer simulations in order to compare the classification performance of bagging neural network and single neural network. From the experiments, we found that the performance of bagging neural network is superior to the average performance of single neural network in most cases.

• 비파괴검사학회지
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• 제30권4호
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• pp.302-310
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• 2010

본 논문에서는 원자력 발전소 증기발생기 세관에 발생할 수 있는 결함의 크기측정에 사용되는 Bagging 신경회로망에 대한 연구를 수행하였다. Bagging은 부트스트랩(bootstrap) 샘플링에 기반을 둔 추정기 앙상블을 생성하는 방법이다. 증기발생기 세관의 결함 크기측정을 위하여 다양한 폭과 깊이를 갖는 4가지 결함패턴의 eddy current testing 신호를 생성하였다. 그 다음, 단일 신경회로망(single neural network; SNN)과 Bagging 신경회로망(Bagging neural network; BNN)을 구성하여 각 결함의 폭과 깊이를 추정하였다. SNN과 BNN 추정성능은 최대오차를 이용해서 측정하였다. 실험결과, 결함 깊이 추정시의 SNN과 BNN 최대오차는 0.117mm와 0.089mm 이었다. 또한, 결함 폭 추정 시에는 SNN과 BNN 최대오차는 0.494mm와 0.306mm 이었다. 이러한 실험결과는 BNN 추정성능이 SNN 추정성능보다 우수하다는 것을 보여준다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.139-148
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• 2012

분류기의 앙상블 학습은 여러 개의 서로 다른 분류기들의 조합을 통해 만들어진다. 앙상블 학습은 기계학습 분야에서 많은 관심을 끌고 있는 중요한 연구주제이며 대부분의 경우에 있어서 앙상블 모형은 개별 기저 분류기보다 더 좋은 성과를 내는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 부도 예측 모형의 성능개선에 관한 연구이다. 이를 위해 본 연구에서는 단일 모형으로 그 우수성을 인정받고 있는 SVM을 기저 분류기로 사용하는 앙상블 모형에 대해 고찰하였다. SVM 모형의 성능 개선을 위해 bagging과 random subspace 모형을 부도 예측 문제에 적용해 보았으며 bagging 모형과 random subspace 모형의 성과 개선을 위해 bagging과 random subspace의 통합 모형을 제안하였다. 제안한 모형의 성과를 검증하기 위해 실제 기업의 부도 예측 데이터를 사용하여 실험하였고, 실험 결과 본 연구에서 제안한 새로운 형태의 통합 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권3호
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• pp.443-458
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• 2014

An extreme learning machine (ELM) is a recently proposed learning algorithm for a single-layer feed forward neural network. In this paper we studied the ensemble of ELM by using a bagging algorithm for facial expression recognition (FER). Facial expression analysis is widely used in the behavior interpretation of emotions, for cognitive science, and social interactions. This paper presents a method for FER based on the histogram of orientation gradient (HOG) features using an ELM ensemble. First, the HOG features were extracted from the face image by dividing it into a number of small cells. A bagging algorithm was then used to construct many different bags of training data and each of them was trained by using separate ELMs. To recognize the expression of the input face image, HOG features were fed to each trained ELM and the results were combined by using a majority voting scheme. The ELM ensemble using bagging improves the generalized capability of the network significantly. The two available datasets (JAFFE and CK+) of facial expressions were used to evaluate the performance of the proposed classification system. Even the performance of individual ELM was smaller and the ELM ensemble using a bagging algorithm improved the recognition performance significantly.