본 논문은 엔트로피 기반의 가중치와 클러스터 분포크기를 이용한 향상된 FCM(Fuzzy C-Mean)알고리즘을 제안한다. FCM 알고리즘은 영상분할에서 일반적으로 많이 사용되는 퍼지 클러스터링 방법이다. 그러나 공간정보를 포함하지 않기 때문에 잡음 등에 민감하고, 클러스터를 이루는 특정들의 분포에 따라 화소들을 정확하게 분류할 수 없다. 이러한 단점을 해결하기 위해서 FCM 알고리즘의 소속정도를 연산할 때 클러스터 분포크기와 이웃 화소의 공간정보를 이용한 엔트로피 기반의 가중치를 적용한다. 실험결과에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 잡음에 강건하며 분할결과를 보였다.
이동 통신환경에서 이동노드들은 기지국(base station)을 통하여 통신하므로, 기지국은 트래픽의 발신지 및 착신지로서 데이터 트래픽, 위치정보 트래픽 등과 같이 처리비용이 다른 이종의 트래픽을 발생한다. 그러데, 하나의 위치 정보 서버는 물리적으로 제한된 용량으르 다지므로 여러 대의 위치정보 서버를 분산시켜 구축할 필요가 있는데, 이때 기지국을 최적으로 클러스터링하고 각 클러스터마다 하나의 위치정보서버를 할당해야 한다. 본 논문에서는 기지국이 선형으로 배열된 이동 통신망에서, 서로간에 다양한 형태의 트래픽을 발생하는 n개의 기지국이 주어졌을 때, 전체 네트워크에 대한 통신비용을 최소화하기 위하여 이들을 m($1{\le}m{\le}n$) 개의 인접한 클러스터(disjoint cluster)로 분리하는 문제를 고려한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 주어진 트래픽이 클러스터 내부에서 발생할 때와 클러스트간에 발생할 때의 통신비용 차이를 반영한 상대비용(relative cost) 개념을 도입하여 O($mm^2$)의 동적 프로그래밍(dynamic programming) 알고리즘을 제시한다. 또한 이 알고리즘은 하나의 클러스터에 대한 크기제한과 전체 네트워크에 허락된 총 통신비용이 제악조건으로 주어질 경우, 같은 계산시간 내에 모든 유효한 클러스터를 찾아 낼 수 있음을 보인다.
Clustering in data mining is a discovery process that groups a set of data such that the intracluster similarity is maximized and intercluster similarity is minimized. The discovered clusters from clustering process are used to explain the characteristics of the data distribution. In this paper we propose a new methodology for clustering related transactions with categorical attributes. Our approach starts with transforming general relational databases into a transactional databases. We make use of inter-dimensional association rules for composing hypergraph edges, and a hypergraph partitioning algorithm for clustering the values of attributes. The clusters of the values of attributes are used to find the clusters of transactions. The suggested procedure can enhance the interpretation of resulting clusters with allocated attribute values.
이더넷 클러스터에서 그 분산처리 규모를 확장하려면 스위치 당 최대포트 수(현재 48포트)에 의해 물리적 제약을 받는다. 본 연구에서는 MPI기반 이더넷 클러스터에서 일반화 허프변환(generalized Hough transform: GHT)의 분산처리 규모를 확장하기 위해 다수의 이더넷 스위치들로 다중 클러스터를 구현하고, 확장에 따른 통신 부담을 병렬분산 시간분석 모델 및 통신성능 모델로 분석한 후 고속화 구현하였다. 다중 클러스터 분산처리환경에서 가능한 작업분할 정책들에 대해 평가하고, 허프공간 누산기 배열분할(accumulator array partitioning: AAP)정책을 수정 적용하여 노드간의 통신회수와 통신시간을 최소화하였고, 노드 수의 증가에 따라 AAP 정책의 분할 데이터 범위를 크게 하고 그에 부합하는 부하균형 알고리즘도 구현하였다. 단일링크 병목을 갖는 클러스터간(intercluster) 통신지연을 최대한 줄이기 위하여 일감 분배에는 선형 파이프라인 방송을 사용하고, 작은 결과 메시지들의 수합(gathering)에는 선형 플랫트리(flat tree)를 사용함으로써 총체적으로 계산과 통신을 최대한 시간 중첩시켰다. 제안한 병렬분산 GHT를 이더넷 다중 클러스터 상에서 그 성능을 점근해석하고 실험하여, 4개 고속 이더넷 스위치로 128 노드의 MPI 기반 다중 클러스터를 구현하여 거의 선형에 가까운 속도제고율(speedup)을 확인하였다.
We report a novel method to synthesize nanocomposites composed of titania nanoparticles and phosphotungstate ions with various composition ratios ranging from W/Ti = 12/10 to 12/500 by inducing the electrostatic interaction between the positively charged protonated titania sol-particles and the negatively charged phosphotungstate anions to flocculate and precipitate. The precipitates showed varied features depending on the composition. The precipitate from the tungsten-richest W/Ti = 12/10 reaction is amorphous in its powder X-ray diffraction (XRD), transmission electron microscopy (TEM), and Raman spectroscopy data. This material shows the Type II adsorption characteristics in its N2-adsorption isotherm, but with quite low surface area of 34 m2/g. To the contrary, the precipitates from the titanium-richer reactions (W/Ti = 12/50- 12/500) are composed of anatase nanoparticles of 2-6 nm by XRD, TEM and Raman and show the Type I adsorption characteristics. The surface area linearly increases with the titanium content from 131 m2/g for W/ Ti = 12/50 to 228 m2/g for 12/500. The precipitate from the reaction with the intermediate composition W/Ti = 12/20 is composed of anatase nanoparticles and does not have any pore accessible to N2. With the wide variety of the physical properties of the precipitates, the present method can be a novel, viable means to tailor synthesis of nanocomposite materials. A formation mechanism of the precipitates is based on the electrostatic interactions between the titania nanoparticles and phosphotungstate ions.
We have measured the correlation functions of the optically selected clusters of galaxies in the Abell and the APM catalogs, and of the X-ray clusters in the X-ray-Brightest Abell-type Clusters of galaxies (XBACs) catalog and the Brightest Clusters Sample (BCS). The same analysis method and the same method of characterizing the resulting correlation functions are applied to all observational samples. We have found that the amplitude of the correlation function of the APM clusters is much higher than what has been previously claimed, in particular for richer subsamples. The correlation length of the APM clusters with the richness R $\ge$ 70 (as defined by the APM team) is found to be $r_0 = 25.4_{-3.0}^{+3.1}\;h^{-1}$ Mpc. The amplitude of correlation function is about 2.4 times higher than that of Croft et al. (1997). The correlation lengths of the Abell clusters with the richness class RC $\ge$ 0 and 1 are measured to be $r_0 = 17.4_{-1.1}^{+1.2}$ and $21.0_{-2.8}^{+2.8}\;h^{-1}$ Mpc, respectively, which is consistent with our results for the APM sample at the similar level of richness. The richness dependence of cluster correlations is found to be $r_0= 0.40d_c + 3.2$ where $d_c$ is the mean intercluster separation. This is identical in slope with the Bahcall & West (1992)'s estimate, but is inconsistent with the weak dependence of Croft et al. (1997). The X-ray bright Abell clusters in the XBACs catalog and the X-ray selected clusters in the BCS catalog show strong clustering. The correlation length of the XBACs clusters with $L_x {\ge}0.65{\times} 10^{44}\;h^{-2}erg\;s^{-1}$ is $30.3_{-6.5}^{+8.2}\;h^{-1}$ Mpc, and that of the BCS clusters with $L_x {\ge}0.70{\times} 10^{44}\;h^{-2}erg\;s^{-1}$ is $30.2_{-8.9}^{+9.8}\;h^{-1}$ Mpc. The clustering strength of the X-ray clusters is much weaker than what is expected from the optical clusters.
데이터 마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템(item) 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량의 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 많이 제안되어 왔다. 연관규칙을 발견하기 위한 기존의 연구들은 모든 규칙을 찾아내지만, 사람이 분석하기에 너무 많은 규칙이 생성되기 때문에 규칙을 분석하기 위한 일 또한 많은 과정을 거쳐야 한다. 본 논문에서는 빈발 패턴 네트워크(Frequent Pattern Network)라 부르는 자료 구조를 제안하고 이를 활용하였다. 네트워크는 정점과 간선으로 구성되며 정점은 아이템을 표현하고, 간선은 두 아이템 집합을 표현한다. 아이템의 빈도수를 이용하여 빈발 패턴 네트워크를 구성하고, 아이템 사이의 유사도를 측정한다. 그리고 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 클러스터를 생성한다. 클러스터를 이용해 연관규칙을 생성하고 실험을 통해 Apriori와 FP Growth 알고리즘과의 성능을 비교를 하였다. 그 결과 빈발 패턴 네트워크에서 신뢰도 유사도를 이용하는 것이 클러스터의 정확성을 높여줌을 볼 수 있었다. 그리고 전통적인 방법과 비교를 통해 빈발 패턴 네트워크를 이용하는 것이 최소지지도에 유연성을 가짐을 알 수 있었다.
치근 우식증은 복합적인 요인에 의해 발생되는 질환으로 고령 인구의 증가로 최근 증가추세에 있으나 아직까지는 병소 깊이, 상아질 탈회의 정도 및 양상, collagen의 파괴 정도 및 수산화인회석 결정 변화에 대한 탈회 완충액의 조직학적 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 우식 형성에 영향을 주는 산 완충용액 내의 pH와 유산의 농도변화에 따른 치근 상아질 우식 병소의 진행에 미치는 변화를 편광현미경을 이용하여 관찰하고 관찰된 우식 병소층의 수산화인회석의 결정 형태 변화를 주사전자현미경으로 관찰하여 탈회 과정을 살펴보고자 세 가지 pH (4.3, 5.0, 5.5)군과 각각의 pH군에 세 가지 유산의 농도 (25mM, 50 mM, 100 mM)를 이용하여 인공치근 우식을 형성한 후 비교 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 편광현미경 소견에서 우식 병소의 깊이는 pH보다는 유산의 농도에 의해 더 영향을 많이 받았다. 2. 주사전자현미경 소견에서 유산의 농도가 높아질수록 그리고 pH가 낮아질수록 수산화인회석 결정의 소실이 더 많이 진행되었다. 3. 탈회는 수산화인회석 결정의 변연부가 소실되며 결정 cluster내 결정의 숫자 및 크기가 감소하였고 결정 cluster 사이의 간격이 넓어지는 양상으로 관찰되었다. 4. 표면층에서의 주사전자현미경 관찰 시 유산의 농도가 높아질록 수산화인회석 결정 cluster의 형태는 소실되고 콜라겐 섬유 표면에 수산화인회석 결정의 용해, 재결합된 양상으로 관찰되었다. 5. 탈회 과정에 대한 주사전자현미경 관찰 시 상아질의 탈회는 단순히 탈회만 독립적으로 일어나는 과정이 아닌 탈회와 재광화가 동시에 일어나는 양상으로 관찰되었다. 이상의 결과 산 완충용액 내의 유산의 농도가 높아지고 pH가 낮아질수록 탈회의 속도가 증가하고 탈회의 과정은 수산화인회석 결정 cluster의 표면으로부터 진행되며 시간이 경과함에 따라 수산화인회석 결정의 형태는 원형 또는 타원형에서 불규칙한 형태로 변화되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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