딸기 재배에서의 근권 및 관부 온도 조절

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 농업생명과학대학 식물생산과학부(원예과학전공), 2023. 2. 전창후.The meristems in plants are known to be sensitive to ambient temperatures, and the meristems in shoots and roots are suggested to perceive ambient temperatures in plants. This study focused on the temperature-sensitive organs and attempted to gain insights into the plant-organ temperature control methods, including the root zone and crown temperature controls on strawberry plants in a greenhouse and a closed transplant production system. Forcing cultivation of June-bearing strawberry cultivars in greenhouses has most commonly been applied worldwide. During winter, strawberry plants are in danger of exposure to low temperatures, but typical heating methods for a whole greenhouse volume may cost an excessive heating load. During the transplant production of June-bearing cultivars, uniform floral bud differentiation in strawberry transplants, initiated by low ambient temperatures, ensures early harvest. Year-round strawberry transplant production in a closed transplant system is also needed to meet the current demand for year-round strawberry production in plant factories. Under vegetative growth-promoting conditions with a high air temperature and an extended photoperiod in a closed transplant system, the promotion methods of floral bud differentiation should be developed without affecting the whole system environmental conditions. In chapter one, root-zone pipe heating systems on strawberries were compared in a greenhouse during the winter. The strawberry plants were treated for two types of root-zone heating systems: crown-based heating (CBH) and root-based heating (RBH). The RBH system could maintain the optimum root-zone temperature conditions better than the CBH system, promoting the vegetative growth of strawberry plants, but the CBH system positively affected the strawberry yield. Two types of root-zone pipe heating systems could be utilized according to the desirable developmental phases of the strawberry plants. In chapter two, the effects of crown cooling on the floral bud differentiation and the growth of strawberry transplants were investigated in a closed transplant production system. The transplants were treated for the crown-cooling temperature treatments with different coolant temperatures (10 (T10), 15 (T15), 20℃ (T20), and no cooling (NC)), and the crown-cooling time treatments with different cooling application timings (daytime cooling (DC), nighttime cooling (NC), day- and nighttime cooling (DNC), as well as a no cooling (Control)) for six weeks. In the crown-cooling temperature treatments, floral bud differentiation was promoted more in the T10 and T15 treatments than in the TC treatment after four weeks. In the crown-cooling time treatments, the floral bud differentiation was promoted by the NC and DNC treatments after four weeks, and by the DNC treatment after six weeks. These results indicate that four weeks of crown cooling can promote floral bud differentiation in transplants under high air temperatures and extended photoperiod conditions. The results obtained in this study can improve efficiency in temperature control and productivity in strawberry cultivation. Further studies on the subtle temperature differences between the air and strawberry organs and their relationship with the physiological responses are needed.식물의 생장점은 주변 온도에 민감하며, 지상부와 지하부의 생장점이 주위 온도를 감지하는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 온도에 민감한 식물 기관을 중심으로, 온실과 폐쇄형 육묘 시스템에서 재배되는 딸기의 근권 및 관부를 대상으로 하는 식물체 기관 온도 조절 방법을 연구하였다. 온실에서의 일계성 딸기 촉성 재배는 세계적으로 널리 적용되고 있다. 촉성 재배에서 딸기는 겨울 동안 저온에 노출될 위험이 있으나, 온실 전체 공간을 대상으로 하는 기존의 난방 방법은 난방 부하가 과도한 경우가 있다. 한편, 일계성 딸기의 육묘에서 저온에 의해 유도되는 균일하고 빠른 화아 분화는 정식 후 조기 수확을 가능하게 한다. 최근 식물공장에서의 딸기 주년 생산을 뒷받침하기 위해 폐쇄형 육묘 시스템에서의 안정적인 주년 육묘가 필요하다. 고온 장일 조건으로 영양생장을 촉진하는 폐쇄형 육묘 시스템에서 전체 환경을 바꾸지 않고 딸기 묘의 화아 분화를 촉진하는 기술이 개발될 필요가 있다. 1장에서는 딸기의 온실 겨울 재배에서 근권부 파이프 난방 시스템을 시험하기 위해 두 종류의 근권부 난방 시스템인 관부 기반 난방과 뿌리 기반 난방을 실시하였다. 뿌리 기반 난방이 관부 기반 난방보다 안정적인 근권 온도 환경을 조성하였고 영양생장을 촉진하였으며 관부 기반 난방은 딸기 생산량을 증진하였다. 두 종류의 근권부 파이프 난방 시스템은 딸기 재배에서 원하는 발달 단계에 따라 활용될 수 있음을 시사한다. 2장에서는 폐쇄형 육묘 시스템에서 딸기 묘의 화아 분화와 생육에 미치는 관부 냉각의 효과를 조사하였다. 딸기 묘에 6주 간 네 개의 냉각수 온도(10, 15, 20℃ 및 대조구)로 이루어진 관부 냉각 온도 처리구와, 네 개의 일중 냉각 시간(주간, 야간, 종일 및 대조구)으로 이루어진 관부 냉각 시간 처리를 실시하였다. 관부 냉각 온도 처리구에서는 처리 4주 후에 10도 및 15도 처리에서 대조구보다 화아 분화가 촉진되었다. 관부 냉각 시간 처리구에서는 처리 4주 후 야간 및 종일 처리에서, 처리 6주 후 종일 처리에서 화아 분화가 촉진되었다. 이러한 결과는 고온 장일 조건에서 딸기 묘의 화아 분화 촉진을 위해 4주 간의 관부 냉각이 적용될 수 있음을 시사한다. 본 연구 결과가 딸기 재배에서 온도 조절의 에너지 효율 및 생산성 향상에 기여할 것으로 기대한다. 식물체 주변 국부 난방 시스템의 열적 특성과, 딸기 기관과 주변 기온의 미세한 차이와 생리적 반응의 관계에 대한 추가적 연구가 요구된다.GENERAL INTRODUCTION 1 LITERATURE REVIEW 4 Temperature perception of plants 4 Plant organ-temperature control in greenhouses 5 Floral bud differentiation in strawberries 6 LITERATURE CITED 9 CHAPTER 1 16 ABSTRACT 16 INTRODUCTION 18 MATERIALS AND METHODS 21 Plant materials and environmental conditions 21 Root-zone heating system treatments 22 Temperature data collection 25 Plant growth and development 25 Free amino acid contents 26 Thermal and physical characteristics of substrates 27 Statistical analysis 28 RESULTS AND DISCUSSION 30 Medium temperatures 30 Growth characteristics 34 Flowering and fruit characteristics 40 Free amino acid contents 43 Thermal and physical characteristics of substrates 46 LITERATURE CITED 50 CHAPTER 2 57 ABSTRACT 57 INTRODUCTION 59 MATERIALS AND METHODS 62 Plant materials and cultivation conditions 62 Crown cooling treatments 62 Measurements 67 Statistical analysis 71 RESULTS AND DISCUSSION 72 Crown temperatures 72 Floral development 76 Growth characteristics 80 LITERATURE CITED 94 CONCLUSIONS 98 ABSTRACT IN KOREAN 100석

補償에 대한 公正性과 期待가 成果에 미치는 影響에 關한 硏究

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :경영학과 경영학전공,1999.Maste

Study for the Performance Improvement of Adaptive Filtering Algorithm based on Minimizing the Mean-Square Analysis

DoctorThis work presents several algorithms to improve the performance of the adaptive filter based on minimizing the mean-square-deviation (MSD). Chapter 2 presents a normalized subband adaptive filter algorithm with a variable step size based on the MSD analysis. Since the spectrum of each input signal in subbands is close to that of white noise, the MSD can be approximated. The step size in this study is chosen such that the MSD undergoes the largest decrease from one iteration to the next, which leads to a fast convergence rate and a small misalignment. Simulation results confirm that the proposed algorithm outperforms the existing algorithms in the literature. Chapter 3 presents a MSD analysis of the periodic affine projection algorithm (P-APA) and two update-interval selection methods to achieve improved performance in terms of the convergence and the steady-state error. The MSD analysis of the P-APA considers the correlation between the weight error vector and the measurement noise vector. Using this analysis, it is verified that the update interval governs the trade-off between the convergence rate and the steady-state errors in the P-APA.To overcome this drawback, the proposed APAs increase the update interval when the adaptive filter reaches the steady state. Consequently, these algorithms can reduce the overall computational complexity. The simulation results show that the proposed APAs perform better than the previous algorithms. Chapter 4 presents a variable step-size affine projection sign algorithm (APSA) based on the minimization of MSD. Because the proposed algorithm calculates the optimum step size in every iteration, it ensures the improved performance in aspect of convergence rate and misalignment compared with the conventional APSAs. The proposed algorithm is tested in the system identification scenario including impulsive noise. Chapter 5 presents a variable step-size sign subband adaptive filter (SSAF) based on the minimization of MSD. In the process of minimizing the MSD, because it is not feasible to know the exact value of the MSD, the step size is derived by minimizing the upper bound of the MSD in each iteration. The proposed algorithm uses this step size in the SSAF update equation so as to improve the filter performance in terms of the convergence rate and the steady-state estimation error. Simulation results show that the proposed algorithm performs better than the previous algorithms.본 연구에서는 무게 추측 차이 평균 제곱 (MSD)를 줄이는 방법을 이용하여 적응형 필터의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 Chapter 2에서는 MSD 분석을 통한 normalized subband adaptive filter용 가변 스텝사이즈 알고리즘을 제안한다. 각 subband를 통과한 입력신호는 white noise와 스펙트럼이 유사하기 때문에 이를 이용하여 MSD를 근사적으로 알아낸다. 그리고 근사적으로 구한 MSD를 가장 빠르게 줄이는 스텝사이즈를 선택하여 사용함으로써 빠른 수렴성능과 작은 정상 상태 오차를 가지는 알고리즘을 제안한다. Chapter 3에서는 periodic affine projection algorithm (P-APA) 의 MSD 분석방법을 제안하고 이를 이용하여 두 가지의 갱신 주기 선택 방법을 제안한다. P-APA의 MSD를 분석할 때 무게 오차 벡터와 계측 노이즈 벡터 사이의 연관성을 고려하였으며 이를 이용하여 P-APA의 갱신 주기에 따른 성능변화를 입증하였다. 또한 P-APA의 성능을 높이기 위한 적절한 갱신 주기를 찾는 방법을 제안하였다. Chapter 4에서는 affine projection sign algorithm APSA)의 MSD를 최소화 시키는 가변 스텝사이즈 알고리즘을 제안한다. APSA는 스텝사이즈에 따라 성능변화가 일어나기 때문에 빠른 수렵성능과 작은 정상 상태 오차를 가지는 알고리 즘을 제안하다. Chapter 5에서는 sign subband adaptive filter의 MSD를 최소화 시키는 가변 스텝사이즈 알고리즘을 제안한다. SSAF의 정확한 MSD를 구하기 어렵기 때문에 MSD의 상한을 최소화 하는 스텝사이즈를 구하여 사용한다

스쿼트 트레이닝을 중심으로

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 공학전문대학원 응용공학과, 2019. 2. 구윤모.기술의 발달에 따라 다양한 센서들이 인터넷 망에 연결되어 실시간으로 data를 수집할 수 있는 초 연결 시대(the era of hyperconnectivity)가 열리고 있다. 본 연구 에서는 data 형태에 따라 적용 가능한 다양한 AI(Artificial Intelligence) 활용기법 중, Machine Learning(기계학습)의 Supervised Learning(지도학습) 알고리즘인 SVM(Support Vector Machine)을 활용한 분석 시스템에서 얻은 결과를 바탕으로 스포츠분야의 난제인 부상을 방지할 수 있는 실험을 수행하고자 하였다. 특히 스마트 깔창에 내장된 IoT센서에서 얻은 반복적인 시계열 압력 data에 적절한 전처리 과정을 거쳐, 특정 자세에서만 파악되는 패턴들을 찾아내고 이를 사용자에게 인지시켜줄 수 있는 SVM 기반 머신러닝 시스템을 직접 구축해 봄으로써, 추후 인공지능 트레이닝 시스템이 상용화 되는데 도움이 되고자 하였다. 측정된 뒤꿈치 부위의 압력 data 중 10%의 전문가 측정 dataset(총 14만개)을 바탕으로 SVM 모델을 학습시켰으며, 90%의 일반인 측정 dataset(총 120만개)에 기반하여 학습된 모델을 검증하였는데, 초기 Microsoft Azure Machine Learning Studio 프로그램을 통해 분석된 결과는 실생활에서 활용되기에 다소 부족한 경향을 보였다. 이를 개선하기 위해 전처리(Moving Average Filter)를 수행한 결과, 머신러닝 시스템의 전체적인 판단성능이 좀 더 개선(77.8% >> 89.8%)되는 것을 확인 할 수 있었다. 정상자세와 비정상자세를 사전에 인지시키고 실험을 진행하는 Guided Test를 통해, 스쿼트 운동자세의 data만 보고도 realtime SVM에 근거하여 올바름을 판단할 수 있었는데, 이 모델을 다양한 환경의 Unguided Test에 적용하면 불특정 다수의 운동자세 올바름 여부를 더욱 정확하고 빠르게 판단할 수 있을 것으로 사료된다. 향후 사용자 별 학습된 행동패턴을 기반으로 anomaly를 효과적으로 검출하는 프로세스를 개선하여, 스포츠 트레이닝 분야뿐만 아니라 다양한 실생활 분야에서 스마트 깔창을 활용한 data를 효율적으로 활용하는 방법을 추가로 제시하고자 한다.With the development of IoT technology, various sensors are connected to the internet network to collect data in real time. In this paper, we propose a new algorithm that can prevent "Injury" which is a difficult problem in sports field. Certain sports training experiments were carried out and measured data were analyzed to apply machine learning algorithm, especially SVM (Support Vector Machine). In particular, by establishing a machine learning system which can recognize the data pattern from appropriate repetitive pressure raw data obtained from the IoT sensor built in the insole, it is possible to find a particular pressure pattern in a specific posture and we expect this to be meaningful commercial system in the future. During half squat training we measured total 134 million raw data of insole pressure from different posture training groups. SVM model was learned correctness pattern based on the 10% data of the experts and 90% of the surveyed data were used to verify the learned model. The results of the analysis through the initial Microsoft Azure Machine Learning Studio program were somewhat lacking of accuracy. In order to improve this, proper data pretreatment methods such as Moving Average, Differentiation, and Squaring have been used in system to improve the posture correctness decision performance. Finally, the machine learning systems overall decision accuracy has been improved from initial 77.8% to 89.8% The results of this study are as follows: This SVM system which recognizes normal and abnormal postures from data allows us to judge the correctness of the half squat movement posture of guided test based on the real time machine learning. We will further improve the process of learning various human behavior patterns and suggest efficient ways to utilize real time IoT sensor data in proper fields such as sports training, industrial, healthcare, and etc.제 1 장 서 론………...1 제 1 절연구배경1 제 2 절논문구성3 제 2 장 이론적 배경4 제 1 절Pressure Sensor Technology4 제 2 절IoT와 통신기술의 이해7 제 3 절스쿼트 운동과 부상사례16 제 4 절Machine Learning : Support Vector Machine20 제 3 장 IoT센서 기반 실시간 측정 시스템26 제 1 절Hardware System : IoT Sensor Device Concept26 제 2 절Real time Measurement Software Program28 제 4 장 실험측정 및 결과분석.30 제 1 절문제정의30 제 2 절실험환경 및 구현31 제 3 절1차 실험측정 : Insole Pressure Data Analysis35 제 4 절2차 실험측정 : Machine Learning 시스템 설게38 제 5 절SVM 기반 Supervised Learning 및 분석결과40 제 5 장 결 론47 참고문헌49 Abstract52Maste

Dimethylarginine dimethylaminohydrolase (DDAH) in rat penile tissue : new potential therapeutic target of erectile dysfunction?

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :의학과 비뇨기과학전공,2005.Maste

분포 기반 강화학습에 대한 고찰

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :자연과학대학 수리과학부,2020. 2. 강명주.Driven by the recent advances in deep learning, reinforcement learning has been exploited in a variety of complex decision domains. While the rich amount of studies have been done to improve scalability and stability of classical reinforcement algorithms based on expected reward maximization, there has been few attempt to generalize the notion of value function to utilize full information of reward distribution. Recently proposed ideas to develop reinforcement learning algorithm in distributional sense is called distributional reinforcement learning. To understand distributional algorithms which solves Markov decision process, we first review non-distributional reinforcement learning algorithms. We recall the concept of value functions, Bellman equation, and theorems concerning the optimality condition. After that, we introduce recent works directed toward the development of distributional learning algorithms under the standard optimality criterion. Since these algorithms involve new formulation of Bellman equation which propagates the whole reward distribution rather than the mean of the reward, it is indispensable to verify the property of the equation under various statistical distance. One desirable choice is Wasserstein distance, which take account the geometrical information into measurement. Hence, together with the complete form of these recent distributional algorithms, we briefly discuss the property of Wasserstein distance and the related problems. Finally, we revive the old theory built upon general optimality criterion that consider the whole reward distribution. The theory extends the notion of value function to signed moment generating value function and standard Bellman operator to the moment Bellman operator. For deeper understanding of the theory, we compare the lexicographic order on the space of probability distributions to other partial orders such as stochastic order. In addition, we study the contraction property of moment Bellman operator defined on the vector space of bounded analytic functions equipped with supremum norm, which may lead to learning algorithms with statistical steadiness. The analysis of the property are followed by experiment on two-state Markov decision process.심층 신경망 기술의 발전에 힘입어, 강화학습은 복잡도가 높은 여러 의사 결정 영역에서 성공적으로 사용되고 있다. 전통적인 강화학습은 대부분 가치 함수를 이용하여 보상의 평균을 극대화하는 것을 목표로 하고, 이를 안정적으로 달성하기 위한 알고리즘을 설계하는 것에 주안점을 두고 있다. 이를 확장하여 보상의 평균만이 아닌 보상의 확률 분포 자체를 이용한 강화학습에 대한 연구는 상대적으로 빈약하였으나, 최근 강화학습이 근사 기법들과 결합되어 활발하게 연구되면서 분포 기반 강화학습에도 새로운 방법론과 알고리즘들이 제안되고 있다. 이러한 분포 기반 강화학습을 이해하기 위해서는 먼저 전통적인 가치 함수 기반 강화학습과 관련된 이론들에 대해 깊이 이해할 필요가 있다. 구체적으로, 가치 함수와 Bellman 방정식의 개념 등은 분포 기반 강화학습에서 자연스럽게 확장되어 새로운 알고리즘들을 설계하기 위한 기반이 된다. 이를 바탕으로, 최근 제안된 C51 알고리즘, 분위 회귀 신경망 알고리즘 등을 살펴본다. 이 알고리즘들의 이론적인 성질을 분석하기 위해서 Wasserstein 거리 등과 같은 분포 간 거리들이 갖는 흥미로운 성질들과, 이 성질들이 Bellman 방정식의 축소 성질을 규명하는데 어떻게 이용되는지 살펴본다. 끝으로, 보상의 평균을 극대화하는 것이 아닌, 보상 분포의 모든 적률을 고려하여 최적의 정책을 찾는 강화학습의 이론에 대해 살펴본다. 보상 분포의 모든 적률을 고려하여 얻은 최적의 정책은 평균만을 고려했을 때보다 훨씬 안정적이지만, 이러한 정책의 존재성 등에 대한 이론적인 결과들만이 알려져 있을 뿐, 실제로 최적해를 얻는 실용적인 알고리즘에 대한 연구가 전무하다. 본 논문에서는 적률 측면에서 최적인 정책을 얻는 효과적인 알고리즘의 설계를 위해, 적률의 관점에서 새로이 쓰여진 Bellman 방정식의 축소 성질을 증명한다. 이러한 성질을 효과적으로 유도하는 것은, 알맞은 형태의 적률 가치 함수를 정의하고 이 적률 가치 함수들을 모은 벡터 공간에 적절한 노음을 부여하는 것을 수반한다. 이 Bellman 방정식이 실제로 좋은 척도가 됨을 실험을 통해 확인함으로써 실제 알고리즘으로의 발전 가능성을 확인한다.1 Introduction 3 2 Markov Decision Processes 5 3 Optimality Criteria 12 4 Optimal Transport 32 5 Distributional Reinforcement Learning 38 6 Revisiting Moment Optimality 50 7 Summary 62Maste

변형가능한 가중벡터와 단편화를 기반으로한 오브젝트 트랙킹

Master컴퓨터 영상분야에서 아주 중요한 문제인 오브젝트 트랙킹에는 해결하기 어려운 문제들이 많이 있다.그 문제들 중 오브젝트가 가려지는 문제를 극복하기 위해 근래에 많은 연구가 이루어 지고 있다.특히, 단편화를 기반으로하는 오브젝트 트랙킹이 최근에 많이 사용이 되고 있다.이 논문에서는 변형가능한 가중벡터와 단편화를 기반으로한 오브젝트 트랙킹 방법을 제안한다.물체가 가려지는 문제를 해결하기 위해 오브젝트 이미지의 코너를 이용한 단편화 기법과 변형가능한 가중벡터 방법을 소개한다. 그리고 비디오 예제를 통해 제안된 방법이 mean shift 오브젝트 트랙킹 방법 보다 더 우수한 성능을 가진다는 것을 보여준다.Visual object tracking that is an important issue in computer vision has difficult problems.The occlusion problem is one of them.To overcome this problem, various approach have been proposed over the past decades.Especially, fragments-based object tracking method has become very popular in recent years.In this paper, we present the object tracking method based on fragments with variable weight vectors.To solve the occlusion problem, we introduce a fragmentation method using corners of the object image and a variable weighting vector method.The improved performance of the proposed method is verified using video sequences.The result shows that the performance of proposed object tracking is better than traditional mean shift tracker

The Relationship between Socially Prescribed Perfectionism and Fear of Failure on Academic Procrastination of University Student : The Double Mediation Effect of Self-Esteem and Self-handicapping

학위논문(석사)--아주대학교 교육대학원 :교육학과,2020. 2본 연구에서는 대학생의 사회부과 완벽주의 및 실패공포가 학업지연행동과의 관계에서 자존감과 자기구실 만들기의 매개효과를 확인하고자 하였다. 이를 위해 서울과 경기도에 소재한 대학교에 재학 중인 대학생 348명을 대상으로 자기보고식 설문을 실시하였다. 각 변인을 측정하기 위해 사회부과 완벽주의 척도, 실패공포 척도, 자존감 척도, 자기구실 만들기 척도, 학업지연행동 척도를 사용하여 설문을 실시하였다. 측정한 결과는 SPSS 23.0과 AMOS 24.0 프로그램을 이용하여 기술통계, 상관분석, 구조모형검증 및 매개효과를 검증하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 사회부과 완벽주의, 실패공포, 자존감, 자기구실 만들기, 학업지연행동은 모두 유의한 상관이 있음을 확인하였다. 둘째, 사회부과 완벽주의와 학업지연행동의 관계에서 자존감, 자기구실 만들기의 완전이중매개효과가 나타났다. 즉, 사회부과 완벽주의는 간접적으로 자존감을 낮추어 자기구실 만들기를 증가시킴으로써 학업지연행동에 영향을 미침을 확인하였다. 셋째, 실패공포와 학업지연행동과의 관계에서 자존감과 자기구실 만들기의 완전이중매개효과가 나타났다. 또한, 실패공포는 직접적으로 자기구실 만들기에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 실패공포가 자존감을 낮추고 자기구실 만들기를 증가시킴으로써 학업지연행동에 영향을 미칠 뿐 아니라 직접적으로 자기구실 만들기를 증가시킴으로써 학업지연에 영향을 미친다는 것이다. 마지막으로 본 연구가 가지는 의의와 한계에 대하여 논의 하였다.Ⅰ. 서론 1 1. 연구의 필요성 및 목적 1 2. 연구문제 7 Ⅱ. 이론적 배경 8 1. 학업지연행동 8 2. 사회부과완벽주의 14 3. 실패공포 17 4. 자기구실 만들기 18 5. 자존감 23 6. 변인간의 관계 24 Ⅲ. 연구방법 31 1. 연구대상 31 2. 측정도구 32 3. 분석방법 36 Ⅳ. 연구결과 37 1. 각 변인들의 기술통계 및 상관분석 37 2. 측정모형 검증 39 3. 구조모형 검증 42 4. 간접효과 검증 45 Ⅴ. 요약 및 결론 48 1. 결론 및 논의 48 2. 의의 및 제언 51 참고문헌 53 부 록 75Maste