Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.1
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pp.177-185
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2009
Cluster analysis or clustering is a kind of unsupervised learning method in which a set of data points is divided into a given number of homogeneous groups. Fuzzy clustering method, one of the most popular clustering method, allows a point to belong to all the clusters with different degrees, so produces more intuitive and natural clusters than hard clustering method does. Even more some of fuzzy clustering variants have noise-immunity. In this paper, we improved the Possibilistic Fuzzy C-Means (PFCM), which generates a membership matrix as well as a typicality matrix, using Gath-Geva (GG) method. The proposed method has a focus on the boundaries of clusters, which is different from most of the other methods having a focus on the centers of clusters. The generated membership values are suitable for the classification-type applications. As the typicality values generated from the algorithm have a similar distribution with the values of density function of Gaussian distribution, it is useful for Gaussian-type density estimation. Even more GG method can handle the clusters having different numbers of data points, which the other well-known method by Gustafson and Kessel can not. All of these points are obvious in the experimental results.
Social network analysis was performed on 545 job descriptions in 32 university libraries in Seoul, and drew the job distribution and their relations. Furthermore, for finding the differences according to scale of libraries, this study performed secondary analysis by dividing them two groups. Results show that large scale library show lower density and loose connectivity than small scale library. And while jobs of small scale library were clustered 3 groups, large scale university cluster 4 groups containing 1 technical job and 3 diverse user services. And the jobs that has high specificity, such as catalog or classification, shows high degree centrality in the case of small scale library. Whereas in large scale library they show lower degree centrality, so it can be said that these jobs were performed somewhat independently in large scale libraries.
We investigated the structures and electronic properties of CumSiOm+1 clusters with m = 0 - 7. For these clusters, we replaced a Cu atom in the copper oxide clusters with a Si atom. The B3LYP functional and LANL2DZ basis set were used for optimization of the molecular structures of all neutral and charged clusters. The bond distances, bond angles, and Mulliken charges were calculated to study the structural properties. In addition, in order to understand the electronic properties, we examined the ionization energies, electronic affinities, and second differences in energies.
Since sensor nodes have restriction of using resources in Zigbee network, number of study on improving efficiency is currently ongoing[1]. Clustering mechanism based on hierarchy structure provides a prevention of duplicated information and a facility of a network expansion[2]. however overheads can occurs when the cluster header is elected and the election of a incorrect cluster header causes to use resources inefficiently. In this paper, we propose that the cluster header election mechanism using distances between nodes and density of nodes in accordance with the operation of the central processing system in which the sync nodes are having information of location and energy with respect to general nodes based on hierachy clustering mechanism.
We have studied magnetic structure and magnetic anisotropy energy of cubic transition metal mono-oxide cluster FeO and MnO using OpenMX method based on density functional method. The calculation results show that the antiferromagnetic spin arrangement has the lowest energy for FeO and MnO due to the superexchange interactions. The magnetic anisotropy is only found for antiferromagnetically ordered FeO cluster, since occupied electron of 3d down-spin level induces the spin-orbit couplings with <111> directed angular momentum.
A 150 kV gas cluster ion accelerator was constructed and the cluster sizes of $CO_2$ and $N_2O$ gases were measured using time-of-flight mast spectrometry. Through isolated cluster ion impact on a HOPG, hillock with 1 nm height and a few tenth m in diameter were found to be formed by an atomic force microscope. When monomer ion beams were irradiated on the hillocks existed on a ITO surface, they became sharper and the surface became rougher. But they changed into round-shaped ones by cluster ion irradiation and the surface became smooth after the irradiation of $5\times10^{-14}\textrm{cm}^2$ at 25 kV. As the cluster ion dose was varied, the change of surface morphology and roughness of Si was examined. At the lower dose, the density of hillocks and surface roughness were increased, called surface embossment process. And then after the critical dose at which the area of the formed hillocks equals to the unirradiated area, the sputtering from the hillocks was predominantly evolved, and dislocated atoms were diffused and filled among the valleys, called surface sputtering and smoothing process. At the higher ion dose, the surface consisting of loosely bounded atoms was effectively sputtered into the depth and etching phenomenon was happened, called surface etching process.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.6
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pp.381-390
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2015
The efficient design of a transport protocol contributes to energy conservation as well as performance improvement in wireless sensor networks (WSNs). In this paper, a node-density-aware transport protocol (NDTP) for intra-cluster transmissions in WSNs for monitoring physical attributes is proposed, which takes node density into account to mitigate congestion in intra-cluster transmissions. In the proposed NDTP, the maximum active time and queue length of cluster heads are restricted to reduce energy consumption. This is mainly because cluster heads do more works and consume more energy than normal sensor nodes. According to the performance evaluation results, the proposed NDTP outperforms the conventional protocol remarkably in terms of network lifetime, congestion frequency, and packet error rate.
We demonstrate the sol-gel coating technique of colloidal clusters for producing hollow micro-particles with complex morphologies. Cross-linked amidine polystyrene (PS) microspheres were synthesized by emulsifier-free emulsion copolymerization of styrene and divinylbenzene. The amidine PS particles were self-organized inside toluene-in-water emulsion droplets to produce large quantities of colloidally stable clusters. These clusters were coated with thin silica shell by sol-gel reaction of tetraethylorthosilicate (TEOS) and ammonia, and the organic polystyrene cores were removed by calcination at high temperature to generate nonspherical hollow micro-particles with complex morphologies. This process can be used to prepare hollow particles with shapes such as doublets, tetrahedra, icosahedra, and others.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2010.04a
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pp.193-194
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2010
This study classify the every meshes in Busan metropolitan city, based on the heat density and cooling/heating ratio. As the result of evaluations on the heat density and cooling/heating ratio for the 3289 meshes, the number of meshes which needs more than 2.5 Tcal/mesh.year of heat density is 850(25.8%). The meshes that needs more than district and cooling index 1, which is normally and strongly requested to introduce the district cooling and heating system, is 188(5.7%).
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.1
s.343
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pp.57-70
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2006
This paper descWireless Sensor Network consisting of a number of small sensors with transceiver and data processor is an effective means for gathering data in a variety of environments. The data collected by each sensor is transmitted to a processing center that use all reported data to estimate characteristics of the environment or detect an event. This process must be designed to conserve the limited energy resources of the sensor since neighboring sensors generally have the data of similar information. Therefore, clustering scheme which sends aggregated information to the processing center may save energy. Existing multi-hop cluster energy consumption modeling scheme can not estimate exact energy consumption of an individual sensor. In this paper, we propose a new cluster energy consumption model which modified existing problem. We can estimate more accurate total energy consumption according to the number of clusterheads by using Voronoi tessellation. Thus, we can realize an energy efficient cluster formation. Our modeling has an accuracy over $90\%$ when compared with simulation and has considerably superior than existing modeling scheme about $60\%.$ We also confirmed that energy consumption of the proposed modeling scheme is more accurate when the sensor density is increased.
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