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제안 방법
- 계절별로 도축된 한우육의 육색에 미치는 요인들을 구체적으로 분석하고자 2000년도에 도축된 한우의 pH, 성별, 등지방두께, 등심 단면적, 도체중, 출하연령, 도체심부온도, 외기온도, 외기상대습도 요인이 육색에 미치는 영향을 분석하였다.
- 따라서 본 연구에서는 먼저 계절별로 도축된 한우의 pH, 성별, 등지방두께, 등심단면적, 도체 중, 출하연령, 도체심부온도, 외기온도, 외기 상대습도 등이 한우육의 육색에 미치는 영향을 Duncan의 다중검정과 중회귀분석을 통하여 1 차적으로 개별분석을 실시하였다. 또한 대용량의 데이터로부터 이들 데이터 내에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 나무구조로 도표화하여 분류와 예측을 수행하는 의사결정 나무 분석(강등, 1999)을 도입하여 서로간의 교호효과를 분석함으로써 한우의 육색에 영향을 미치는 요인들을 구체적으로 분석하였다.
- 있다. 따라서 육색에 영향을 미칠 것으로 판단되는 pH, 성별, 등지방두께, 등심단면적, 도체중, 출하 연령, 도체심부온도, 외기온도, 외기 상대 습도 등이 계절별로 한우육의 육색에 어떠한 영향을 미치는지 의사결정 나무분석 (decision tree method) 을 이용하여 서로간의 교호효과를 살펴보았다 (Fig. l~Fig. 4). 결과값은 F통계량의 p값이 5%안에서 유의하고 분석용과 평가용의 결과가동일 한 것만을 제시하였다.
- 개별분석을 실시하였다. 또한 대용량의 데이터로부터 이들 데이터 내에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 나무구조로 도표화하여 분류와 예측을 수행하는 의사결정 나무 분석(강등, 1999)을 도입하여 서로간의 교호효과를 분석함으로써 한우의 육색에 영향을 미치는 요인들을 구체적으로 분석하였다.
- 1). 시료는 도축 후 24시간 냉장 후 축산물등급판정소 축산물등급판정 세부기준에 의하여 제 13흉추와 제 1요추 사이를 절개하여 등급 판정한 후 같은 부위에서 pH와 육색을 측정하였다. pR 측정은 portable pH meter(IQ200, IQ Scientific Instrument, Inc.
대상 데이터
- 경기도 이천 도축장에서 2000년도 4계절에 걸쳐 도축된 1, 063두의 한우를 시료로 사용하였다(Table 1). 시료는 도축 후 24시간 냉장 후 축산물등급판정소 축산물등급판정 세부기준에 의하여 제 13흉추와 제 1요추 사이를 절개하여 등급 판정한 후 같은 부위에서 pH와 육색을 측정하였다.
- 05). 또한 사후검정용 타당성 평가를 위하여 전체데이터 1, 063개 중 60%인 638개를 분석용{Train)으로 사용하였으며 나머지 40%(425개)를 평가용(Validation)으로 사용하였다. 분석용에 의하여 도출된 결과를 평가용에 적용하여 동일한 결과(분석용결과 -평가용결과 = 분석용결과의 ±5%이내)가 도출된 값만을 선정하여 최종적으로 분석용 결과를 실제 결과치로 사용하였다.
데이터처리
- 또한 pH, 성별, 등지방두께, 등심단면적, 도체 중, 출하연령, 도체심부온도, 외기온도-, 외기상대습도 등이 계절별로 한우육의 육색에 어떠한 영향을 미치는지 교호효과를 살펴보기 위하여 SAS Enterprise miner(SAS, 2000b)를 이용하여 의사결정나무분석(Decision tree method)을실시 하였다(Table 2). 의 사결정 나무분석 의 분석알고리즘은 CHAID(Kass, 1980)를 이용하여 분산분석(ANOVA) F통계량의 p-값을 기준으로 병합과 분리를 실시하고 p-값이 가장 작은 예측변수와 그 때의 최적분리에 의해서 자식 마디가 형성되도록 하였다(p<0.
- 또한 사후검정용 타당성 평가를 위하여 전체데이터 1, 063개 중 60%인 638개를 분석용{Train)으로 사용하였으며 나머지 40%(425개)를 평가용(Validation)으로 사용하였다. 분석용에 의하여 도출된 결과를 평가용에 적용하여 동일한 결과(분석용결과 -평가용결과 = 분석용결과의 ±5%이내)가 도출된 값만을 선정하여 최종적으로 분석용 결과를 실제 결과치로 사용하였다.
- 육색에 대한 계절별, 성별 유의성 검정은 SAS(Strategic Application Software)를 이용하여 분산분석을 한 후 Duncan's multiple range test (SAS, 2000a)로 유의성 검증을 하였고, 기타 변수들은 SAS의 변수증김법(Stepwise method)을이용한 중회귀분석을 실시하여 유의수준 5% 안에 포함되는 변수들만을 도출하였다.
- 하였다(Table 2). 의 사결정 나무분석 의 분석알고리즘은 CHAID(Kass, 1980)를 이용하여 분산분석(ANOVA) F통계량의 p-값을 기준으로 병합과 분리를 실시하고 p-값이 가장 작은 예측변수와 그 때의 최적분리에 의해서 자식 마디가 형성되도록 하였다(p<0.05). 또한 사후검정용 타당성 평가를 위하여 전체데이터 1, 063개 중 60%인 638개를 분석용{Train)으로 사용하였으며 나머지 40%(425개)를 평가용(Validation)으로 사용하였다.
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