KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2619-2643
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2018
In this paper, a new clustering algorithm based on the connected region generation (CRG-clustering) is proposed. It is an effective and robust approach to clustering on the basis of the connectivity of the points and their neighbors. In the new algorithm, a connected region generating (CRG) algorithm is developed to obtain the connected regions and an isolated point set. Each connected region corresponds to a homogeneous cluster and this ensures the separability of an arbitrary data set theoretically. Then, a region expansion strategy and a consensus criterion are used to deal with the points in the isolated point set. Experimental results on the synthetic datasets and the real world datasets show that the proposed algorithm has high performance and is insensitive to noise.
The purpose of this study was to analyze the differences of breast shapes by age, to classify breast types, and to investigate the characteristics of breast shapes by type and the distributions of types by age group, using comparative analysis for women in 20's and 40's. The subjects of anthropometry were 323 women in 20's and 40's. The anthropometric measurements were analyzed by mean, standard deviation, frequency, T-test, F-test, Duncan test, factor and cluster analysis. The results are as follws : 1) According to the increase of age, the items of height were decreased and the items of width, depth, circumference and length were increased, being obeser and breast points were dropped. So the volume and bottom area of 40's women's breast were larger than 20's women's and the breast point to breast point width of 40's women was being wider by the increase of the intereior of breast. 2) 6 factor were extracted from factor analysis by age group. There was no significant difference in consist of factor between age group. There was no significant difference in consist of facotr between age group, but were differences in the connection of factor extracted items and factor loading. Through factor analysis of all age froup, 5 factors were extracted as important factor of breast shapes (obesity of breast and location of breast point ; breast height and volume ; upper dimensions of breast/lower dimensions of breast ; interior dimensions of breast/exterior dimensions of breast ; volume of the lower part and drop of breast). 3) The breast shapes were classified into 4 types by cluster analysis. The frequency of 20's women's breast types appeared in order of type1(53.0%), type3(32.0%), type2(11.0%), type4(4.0%), but that of breast types of 40's women appeared in order of type2(37.9%), type3(31.1%), type4(26.5%), type1(4.5%). Namely, there was few type4 in 20's women and few type1 in 40's women. 20's women's breast types were characterized as type1·3 and type2·3·4 in 40's women. So 40's women had more various breast types than 20's women's.
Recently, constructing and complementing the road network database are a main key in all social operation in our life. However it needs high expenses for constructing and complementing the data, and relies on many people for finishing the tasks. This study propose a novel method to extract urban road networks from 3-D LiDAR data automatically. This method integrates height, reflectance, and clustered road point information. Geometric information of general roads is also applied to cluster road points group correctly. The proposed method has been tested on various urban areas which contain complicated road networks. The results conclude that the integration of height, reflectance, and geometric information worked reliably to cluster road points.
Shin, Jaejin;Woo, Jong-Hak;Gallo, Elena;Plotkin, Richard M.;Mulchaey, John S.
천문학회보
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제40권1호
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pp.75.1-75.1
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2015
Environments (field, galaxy groups, and galaxy clusters) can affect galaxy evolution due to galaxy interaction which is controlled by different galaxy number densities and velocity dispersions. Since the galaxy interaction or merger triggers both star formation and AGN, AGN fraction can be used to understand the effect of environment. We detected X-ray AGN fraction in a nearby galaxy cluster, Abell 133, using Chandra X-ray image and optical spectra. We found ~600 X-ray point sources in the field of Abell 133 using the 2.8 Msec exposure Chandra images. We determined 3 cluster members based on the redshifts derived from optical spectra obtained from Magellan IMACS observation. The AGN fraction in Abell 133 is similar to that of other environments, i.e., COSMOS and CDFS. We will discuss the results by comparing Abell 133 with other environments.
Kim, Jae-Woo;Im, Myungshin;Lee, Seong-Kook;Jeon, Yiseul;Hyun, Minhee
천문학회보
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제38권2호
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pp.69.2-69.2
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2013
A galaxy cluster is an important laboratory to study the large scale structure in the Universe and the galaxy evolution. In order to identify candidate galaxy clusters at z~1, we have used deep and wide optical-NIR datasets based on IMS, UKIDSS DXS and CFHTLS wide covering ${\sim}20deg^2$ in the SA22 field. We measure the angular two-point correlation function of the candidate clusters and investigate the star formation activity of the member galaxies. Based on bias factor and halo mass function, candidate clusters have the average halo mass of > $10^{14}h^{-1}M_{\odot}$. At z~1, the star formation rate of cluster galaxies is similar to that of field galaxies, which indicates the environmental quenching is not so significant at z~1 as the local Universe.
The purpose of this study is to survey and classify the differences of the perceived fashion risk according to the apparels and accessories that consumers purchased. 243 ungraduate were separated into three groups and asked to rate 15 fashion risk concerns about each item on 5-point scale. The number of item was 103 in the total of the three group. Data were analyzed by using Mean, SO, ANOVA, Factor Analysis, Cluster Analysis, Cronbach $\alpha$ with SAS program. The result of this study was high perceived risk in leather Jacket, suit, long coat, sunglasses. The most important factor of the perceived risk structure in the fashion goods was about the perceived risk perception of others. The apparels and accessories which completes the dress were classified into the same cluster. Consumers don't perceive the fashion goods independently, but they make much of the combination of other items.
The basic idea of case-based reasoning is to solve a new problem using the previous problem-solving experiences. In this research we develop a case-based reasoning system for equipment malfunction diagnosis. We first divide the case base into clusters using the case-based clustering technique. Then we develop an appropriate case-based diagnostic system for each cluster. In other words for individual cluster a different case-based diagnostic system which uses different weights for attributes is developed. As a result multiple case-based reasoning system are operating to solve a diagnostic problem. In comparison to the performance of the single case-based reasoning system our system reduces the computation time by 50% and increases the accuracy by 5% point.
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.
through Sid View Silhouette The purpose of this study was to pro-vide basic information for elderly women's clothing construction and to develop dress forms that can reflect the charac-teristics of their bodies. The subjects were 251 elderly women aged from 60 to 81. Data were collected from 34 photographic measurements of each subject and analyzed by factor analysis cluster analysis analysis of variance. The results were as follows: 1. A decrease in height the bustline drops as age increase. From a lateral view point most of the subjects have straight posture with protruding ab-domens but the somatotype gradually bends bends forward with age. 2) Five factors were extracted from photometric measurement which explain 81.0% of variance. 3 Through cluster analysis using 5 fac-tor scores four types were categorized. Type I was turning over somatotype Type II was swayback somatotype Type III was straight somatotype Type IV was bending somatotype according to its po-sition to the relative plumb liner and their side view contour.
This paper proposes a method of occluded number recognition by matching interest points. Interest points of input pattern are found via SURF features extracting and matched to interest points of clusters in database following three steps: SURF matching, coordinate matching and SURF matching on coordinate matched points. Then the satisfied interest points are counted to compute matching rate of each cluster. The input pattern will be assigned to cluster having highest matching rate. We have experimented our method to different numerical fonts and got encouraging results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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