Cluster analysis has been widely used in many applications, such that data analysis, pattern recognition, image processing, etc. But clustering requires many hours to get clusters that we want, because it is more primitive, explorative and we make many data an object of cluster analysis. In this paper we propose a new clustering method, 'Clustering algorithm using a center of gravity for grid-based sample'. It is more fast than any traditional clustering method and maintains accuracy. It reduces running time by using grid-based sample and keeps accuracy by using representative point, a center of gravity.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권2호
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pp.217-226
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2005
Cluster analysis has been widely used in many applications, such as data analysis, pattern recognition, image processing, etc. But clustering requires many hours to get clusters that we want, because it is more primitive, explorative and we make many data an object of cluster analysis. In this paper we propose a new clustering method, 'Clustering algorithm using a center of gravity for grid-based sample'. It reduces running time by using grid-based sample and keeps accuracy by using representative point, a center of gravity.
Solving the disclosure problem of sensitive information with the k-nearest neighbor query, location dummy technique, or interfering data in location-based services (LBSs) is a new research topic. Although they reduced security threats, previous studies will be ineffective in the case of sparse users or K-successive privacy, and additional calculations will deteriorate the performance of LBS application systems. Therefore, a model is proposed herein, which is based on geohash-encoding technology instead of latitude and longitude, memcached server cluster, encryption and decryption, and authentication. Simulation results based on PHP and MySQL show that the model offers approximately 10× speedup over the conventional approach. Two problems are solved using the model: sensitive information in LBS application is not disclosed, and the relationship between an individual and a track is not leaked.
Gong Sung-Sam;Kim Tae-Hyung;Oh Jung-Su;Kwon Je-Keun;Cho Su-An;Bolser Dan;Bhak Jong
Genomics & Informatics
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제4권3호
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pp.125-128
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2006
We present an openfree hypertext (also known as wiki) web cluster called BioCC. BioCC is a novel wiki farm that lets researchers create hundreds of biological web sites. The web sites form an organic information network. The contents of all the sites on the BioCC wiki farm are modifiable by anonymous as well as registered users. This enables biologists with diverse backgrounds to form their own Internet bio-communities. Each community can have custom-made layouts for information, discussion, and knowledge exchange. BioCC aims to form an ever-expanding network of openfree biological knowledge databases used and maintained by biological experts, students, and general users. The philosophy behind BioCC is that the formation of biological knowledge is best achieved by open-minded individuals freely exchanging information. In the near future, the amount of genomic information will have flooded society. BioGG can be an effective and quickly updated knowledge database system. BioCC uses an opensource wiki system called Mediawiki. However, for easier editing, a modified version of Mediawiki, called Biowiki, has been applied. Unlike Mediawiki, Biowiki uses a WYSIWYG (What You See Is What You Get) text editor. BioCC is under a share-alike license called BioLicense (http://biolicense.org). The BioCC top level site is found at http://bio.cc/
Wide-field $JHK_s$ images obtained with the SIRIUS near-infrared camera of the IRSF 1.4m telescope are used to examine the tidal structures of the spatial stellar configuration around six metal-poor ([Fe/H]< -1.0) globular clusters located within 3 kpc from the Galactic center. The radial surface density profiles are obtained from the surface photometry of the cluster images and the star counting for the photometric data. For the star counting, candidates of cluster member stars are selected with an filtering algorithm in color-magnitude diagrams. We find that the six target clusters show tidal overdensity features in the radial surface density profiles. There is a break inside the tidal radius for each cluster, and the profile in the outer overdensity region is characterized by a power law. Two-dimensional density maps of all the clusters show distorted asymmetric stellar configurations in the outer region. In five out of the six target clusters, the overdensity features are likely to be associated with the effects of the Galaxy dynamical interaction and the cluster space motions. The observed tidal configurations of stars suggest that several metal-poor clusters in the Galactic bulge are possibly surviving remnants of mergers to build the old stellar system of the Galactic bulge.
I present new near-infrared (NIR) photometry of globular cluster (GC) systems associated to a cD galaxy NGC 4874 in the core of the Coma cluster and 16 early-type galaxies in the Fornax and Virgo clusters of galaxies using the Infrared Channel of the Wide Field Camera 3 (WFC3/IR) on board the Hubble Space Telescope (HST). Combining these high-resolution NIR data with new HST Advanced Camera for Surveys (ACS) optical photometry for NGC 4874 and existing ACS GC catalogs from the ACS Fornax and Virgo Cluster Surveys, I have examined for the first time the GC systems in a statistically significant optical/NIR sample of galaxies spanning a wide range of luminosities and colors. A primary goal of this study is to explore empirically whether the distributions of purely optical and hybrid optical - NIR color indices for extragalactic GCs have different forms and whether the relations between these color indices are nonlinear, indicating that they behave differently with underlying metallicity. I find that some GC systems of large galaxies in our sample show color bimodalities that differ between the optical and optical - NIR colors, in the sense that they have disparate ratios of "blue" and "red" peak GCs, as well as differing ratios in their color dispersions. Consistent with these results, I find empirically that the dependence of hybrid optical-NIR color on purely optical color is nonlinear, with an inflection at intermediate metallicities. These findings underscore the importance of understanding the nature of galaxy-to-galaxy variations in the GC color distributions and color-color relations, as well as the exact forms of the color-metallicity transformations, in interpreting the observational data on GC color bimodality. Our ACS data for NGC 4874 shows that its GC system exhibits a very strong blue tilt, implying a very steep mass-metallicity scaling, and the centroid of this GC system is offset by $4{\pm}1kpc$ from the luminosity center of NGC 4874, in the direction of NGC 4872. Finally, I discuss the asymmetrical GC distribution around a dwarf elliptical galaxy in Coma that has a very high relative velocity with respect to the cluster mean at small clustercentric radius.
The fruiting body pattern is an important agronomic trait of the edible fungus Auricularia auricula-judae, and an important breeding target. There are two types of fruiting body pattern: the cluster type and the chrysanthemum type. We identified the fruiting body pattern of 26 test strains, and then constructed two different near-isogenic pools. Then, we developed sequence characterized amplified region (SCAR) molecular markers associated with the fruiting body pattern based on sequence-related amplified polymorphism (SRAP) markers. Ten different bands (189-522 bp) were amplified using 153 pairs of SRAP primers. The SCAR marker "SCL-18" consisted of a single 522-bp band amplified from the cluster-type strains, but not the chrysanthemum strains. This SCAR marker was closely associated with the cluster-type fruiting body trait of A. auricula-judae. These results lay the foundation for further research to locate and clone genes controlling the fruiting body pattern of A. auricula-judae.
Objective: This research was conducted to study the genetic diversity in several Indonesian cattle breeds using microsatellite markers to classify the Indonesian cattle breeds. Methods: A total of 229 DNA samples from of 10 cattle breeds were used in this study. The polymerase chain reaction process was conducted using 12 labeled primers. The size of allele was generated using the multiplex DNA fragment analysis. The POPGEN and CERVUS programs were used to obtain the observed number of alleles, effective number of alleles, observed heterozygosity value, expected heterozygosity value, allele frequency, genetic differentiation, the global heterozygote deficit among breeds, and the heterozygote deficit within the breed, gene flow, Hardy-Weinberg equilibrium, and polymorphism information content values. The MEGA program was used to generate a dendrogram that illustrates the relationship among cattle population. Bayesian clustering assignments were analyzed using STRUCTURE program. The GENETIX program was used to perform the correspondence factorial analysis (CFA). The GENALEX program was used to perform the principal coordinates analysis (PCoA) and analysis of molecular variance. The principal component analysis (PCA) was performed using adegenet package of R program. Results: A total of 862 alleles were detected in this study. The INRA23 allele 205 is a specific allele candidate for the Sumba Ongole cattle, while the allele 219 is a specific allele candidate for Ongole Grade. This study revealed a very close genetic relationship between the Ongole Grade and Sumba Ongole cattle and between the Madura and Pasundan cattle. The results from the CFA, PCoA, and PCA analysis in this study provide scientific evidence regarding the genetic relationship between Banteng and Bali cattle. According to the genetic relationship, the Pesisir cattle were classified as Bos indicus cattle. Conclusion: All identified alleles in this study were able to classify the cattle population into three clusters i.e. Bos taurus cluster (Simmental Purebred, Simmental Crossbred, and Holstein Friesian cattle); Bos indicus cluster (Sumba Ongole, Ongole Grade, Madura, Pasundan, and Pesisir cattle); and Bos javanicus cluster (Banteng and Bali cattle).
본 연구에서는 대용량 위성영상의 무감독분류를 위해 k-means clustering 알고리즘의 병렬처리 코드를 개발하여 PC-cluster에서 구현하였다. 이를 위해 OpenMP (Open Multi-Processing)를 기반으로 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어를 이용하는 intra-node 코드와 message passing interface를 기반으로 PC-cluster를 이용하는 inter-nodes 코드, 그리고 이 둘을 병용하는 hybrid 코드를 구현하였다. 본 연구에 사용한 PC-cluster는 한 대의 마스터 노드와 여덟 대의 슬래이브 노드로 구성되어 있고 각 노드에는 여덟 개의 다중코어가 장착되어 있다. PC-cluster에는 Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu의 두 가지 운영체제를 설치하여 병렬처리 성능을 비교하였다. 실험에 사용한 자료는 두 가지 다중분광 위성영상으로서 중용량인 LANDSAT 8 OLI (Operational Land Imager) 영상과 대용량인 Sentinel 2A 영상이다. 병렬처리의 성능을 평가하기 위하여 speedup과 efficiency를 측정한 결과 전반적으로 speedup은 N/2 이상, efficiency는 0.5 이상으로 나타났다. Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu를 비교한 결과 Ubuntu가 2-3배의 빠른 결과를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과가 일치하는지 확인하기 위해 각 클래스의 밴드별 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 결과 영상간 화소대 화소 비교도 수행하였다. Intra-node 코드를 구현할 때에는 OpenMP에 의한 false sharing이 발생하지 않도록 주의해야 하고, PC-cluster에서 대용량 위성영상을 처리하기 위해서는 파일 I/O에 의한 성능저하를 줄일 수 있도록 코드 및 하드웨어를 설계해야 함을 알 수 있었다. 또한 PC-cluster에 설치된 운영체제에 따라서도 성능 차이가 발생함을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1133-1144
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2017
기상자료를 이용한 군집분석은 기상 특성에 근거한 기상 지역의 세분화를 가능하게 하고 군집을 이루는 지형별 기상 특성의 파악을 용이하게 한다. 이때 기상관측자료를 이용한 군집분석은 관측지점의 밀도가 다르기 때문에 우리나라의 기상특성이 고르게 반영되지 못할 수 있다. 반면 수치모델 격자자료는 $5km{\times}5km$ 간격으로 조밀하고 고른 자료의 생산이 가능하므로 우리나라의 기상 특성을 고르게 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기온과 강수량의 수치모델 격자자료를 이용하여 군집분석을 수행하고, 그 결과를 바탕으로 기상관측지점에 대한 군집을 결정하였다. 기상 특성이 월별로 상이할 수 있기 때문에 군집분석은 월별로 수행하였으며, K-Means 군집분석 방법의 단점을 보완하고자 계층적 군집분석 방법인 Ward 방법과 결합하여 적용하였다. 그 결과 우리나라 기상관측지점들에 대해 시 공간적으로 세분화된 군집화가 이루어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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