A new model-based clustering algorithm is proposed. The idea starts from the assumption that observations are realizations of Gaussian processes and so are correlated. With a special covariance structure, the posterior probability that an observation belongs to each cluster is computed using the ECM algorithm. A preliminary result of small-scale simulation study is given to compare with the k-means clustering algorithms.
At local, majority of galaxies in the dense environment, such as galaxy cluster, are red and quiescent with little star-formation (SF) activity. However, a different picture emerges as we go to high redshift: (1) there exist non-negligible fraction of galaxies still forming stars actively even in dense environment, and (2) there is a significant cluster-by-cluster variation in the SF properties, such as quiescent galaxy fraction. In this presentation, we show the results of our study about the variation of quiescent galaxy fraction among high-redshift (z~1) galaxy clusters, based on the multi-object spectroscopic (MOS) observation with IMACS on the Magellan telescope. Our main result is that galaxy clusters which are connected with significant large-scale structure (LSS), well beyond the cluster scale, are more active in their SF activity, i.e., the quiescent galaxy fraction for these clusters is lower compared to the clusters which are detached from LSS.
To investigate the impact of the number of runners developed from daughter plants during seedling on sapling growth and development during phase of first cluster, we examined four treatment groups that had 3-4, 5-6, 7-8, and 9-10 runners. As of June $5^{th}$, the group with 9-10 runners showed the highest number of saplings with more than 2 leaves, followed by groups with 7-8, 5-6, and 3-4 runners. Although observation on June $25^{th}$ and July $15^{th}$ showed a similar tendency for sapling numbers, no significant difference was detected between groups with 7-8 and 9-10 runners. The length of runners in the treated groups was similar to that in groups with 3-4 and 5-6 runners, with lengths of 49.4 mm and 48.0 mm, respectively, but runner length was significantly shorter in the group with 7-8 runners. Both the thickness and the weight of runners were highest in the group with 3-4 runners. The growth and development of daughter plants and root weight were similar between the groups with 3-4 and 5-6 runners, whereas both values were lower in groups with 7-8 and 9-10 runners. While stem crown thickness values were 8-7 mm and 8.5 mm in groups with 3-4 and 5-6 runners, respectively, groups with 7-8 and 9-10 runners had thinner stems of 7.1 mm and 6.2 mm, respectively. The fresh weight of saplings decreased as the number of runners increased. From the phase first cluster, leaf area and fresh weight were remarkably low in groups with 7-8 and 9-10 runners. Taken together, these results can be used to increase the production of high-quality saplings by providing a foundation for studies to investigate the impact of the number of runners developed from daughter plants on growth and development during the seedling period and the phase first cluster.
Kim, Ji-Hyun;Yang, Serlun;Kim, Jae-Sung;Lukashev, Pavel;Rojas, Geoffrey;Enders, Axel;Sessi, Violetta;Honolka, Jan
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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pp.135-136
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2012
Carbon atoms near the surface of W(110) induce reconstructions such as $R(15{\times}12)$ -C/W(110) which consists of two characteristic parts, one square shaped and bright protrusion and two smaller ones. In the atomic resolution STM image, the bigger protrusion shows the periodicities of clean W(110), indicating that it is almost carbon poor region. The smaller protrusion contains hexagonal carbide surface layer of ${\alpha}$-W2C on W(110). Employing this carburized W(110) as templates, we grow Co and Fe clusters of less than ten atoms. Due to the selectivity of bonding sites, growth of larger cluster is highly unfavorable for Co and the size of clusters is very uniform. Since Co atoms prefer to sit on the bigger protrusion rather than smaller one, Co cluster can be arranged one-dimensionally in $R(15{\times}12)$-C/W(110) with quite uniform size distribution. However, Fe clusters sit on both sites without favored site, but still with uniform size distribution. On the other hand, Fe clusters can be grown with quasi one-dimensional order in $R(15{\times}3)$-C/W(110), which consists of only smaller protrusions. We investigate the magnetic properties of the ordered nano-sized clusters. Experiments using XMCD reveals little magnetic moment of Co cluster on $R(15{\times}12)$-C/W(110). This observation is consistent with the predictions of our first principles calculations that small Co clusters can be nonmagnetic or antiferromagnetic with low mean magnetic moment per atom.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1224-1248
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2022
In various sensor network applications, such as climate observation organizations, sensor nodes need to collect information from time to time and pass it on to the recipient of information through multiple bounces. According to field tests, this information corresponds to most of the energy use of the sensor hub. Decreasing the measurement of information transmission in sensor networks becomes an important issue.Compression sensing (CS) can reduce the amount of information delivered to the network and reduce traffic load. However, the total number of classification of information delivered using pure CS is still enormous. The hybrid technique for utilizing CS was proposed to diminish the quantity of transmissions in sensor networks.Further the energy productivity is a test task for the sensor nodes. However, in previous studies, a clustering approach using hybrid CS for a sensor network and an explanatory model was used to investigate the relationship between beam size and number of transmissions of hybrid CS technology. It uses efficient data integration techniques for large networks, but leads to clone attacks or attacks. Here, a new algorithm called SBEA (Snowball Endurance Algorithm) was proposed and tested with a bow. Thus, you can extend the battery life of your WSN by running effective copy detection. Often, multiple nodes, called observers, are selected to verify the reliability of the nodes within the network. Personal data from the source centre (e.g. personality and geographical data) is provided to the observer at the optional witness stage. The trust and reputation system is used to find the reliability of data aggregation across the cluster head and cluster nodes. It is also possible to obtain a mechanism to perform sleep and standby procedures to improve the life of the sensor node. The sniffers have been implemented to monitor the energy of the sensor nodes periodically in the sink. The proposed algorithm SBEA (Snowball Endurance Algorithm) is a combination of ERCD protocol and a combined mobility and routing algorithm that can identify the cluster head and adjacent cluster head nodes.This algorithm is used to yield the network life time and the performance of the sensor nodes can be increased.
우리나라의 동일강수지역에 대한 구분은 기상학적으로 의미를 지닐 뿐만 아니라 장기예보를 위한 자료로 활용된다. 또한 최근 들어 수문학에서는 확률강수량을 산정하기 위해 지금까지 사용되어 온 지점빈도해석의 단점을 보완한 지역빈도해석방법의 활용이 적극 제시되고 있다. 이에 따라 동일강수지역의 군집화에 대한 연구의 필요성이 증가하게 되었다. 본 연구에서는 1980년부터 2010년까지 61개 지상관측지점의 자료를 이용하여 자기조직화지도 군집기법으로 동일강수 지역을 군집화하고 K-means Clustering과 Davies-Bouldin Index를 적용하여 우리나라의 동일강수지역에 대해 6개의 최적 군집 개수를 산출하였다. 그리고 최종적으로 GIS에 기반한 Thiessen Polygon을 활용하여 동질지역의 지역화 하였다.
본 연구는 우리나라의 극한강우와 극한홍수를 모의하기 위한 MBLRP 포아송 클러스터 강우생성모형의 적용성을 평가하였다. 국내 61개의 기상청 지상기상관측시스템의 강우량 관측지점에 대하여 고립입자 군집화 최적화(ISPSO) 기법을 적용하여 모형의 매개변수를 추정하고, 추정된 매개변수를 바탕으로 각 강우관측지점에서 100년치의 가상 강우시계열을 생성하였다. 생성된 강우시계열을 이용하여 확률강우량 및 확률홍수량을 산정하고 이 값들을 관측치에 근거하여 산정된 값들과 비교하였다. 비교 결과, 모형에 의한 확률강우량은 관측치보다 평균적으로 20~42% 작았으며, 강우의 재현기간이 증가할수록 과소산정되는 정도가 증가하였다. 확률홍수량의 경우, 모형에 의한 값이 관측치에 근거한 값보다 31%에서 50% 작았으며, 이 과소산정량은 홍수의 재현기간의 증가 및 유역의 불투수도의 증가와 함께 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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