본 연구는 금강 수계 주요 지류인 미호천수계를 대상으로 수계의 공간적 특성을 조사하고, 수질분석과 통계분석을 이용하여 수질에 영향을 주는 주요인을 파악하였다. 조사 대상은 미호천 수계의 본류에서 수질측정망을 운영 중인 7개 지점으로 선정하였고, 2012년부터 2017년까지 6년간 측정망 수온 등 16개 항목, 기상자료 등을 사용하여 다변량 통계분석을 실시하였다. 수질 분석 결과, 유기물질 지표인 BOD와 COD의 6년간 평균 농도는 환경부 수질 및 수생태계 생활환경기준(하천)과 비교하여 III등급(보통)으로 나타났다. 지점별 비교 결과 질소계열과 인계열의 농도는 상류 지점에서 가장 높게 나타났으며, 이후 감소하는 경향을 보이다 수리적, 지형적 영향으로 다시 증가하는 것으로 나타났다. 공간 및 수질 특성을 고려한 계층적 군집분석 결과, 총 3개의 군집으로 평가되었으며, 수계에 유입되는 오염원의 영향이 큰 것으로 나타났다. 각 군집과 본류 전체를 대상으로 실시한 주성분 및 요인분석 결과, 각각 3~4개의 주성분이 추출되었다. 요인분석 결과 제1요인은 본류와 Cluster1,3에서 질소계열 요인과 계절적 요인, Cluster2에서 질소계열 요인과 수온으로 나타나 미호천 수계의 수질에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 질소계열의 농도인 것으로 나타났다.
Forty-seven wild accessions of Lotus japonicus Regal (Japanese trefoil) indigenous to Japan were investigated for nine morphological characters. Average temperature and annual precipitation were negatively correlated with stem color and seed weight. On the other hand, latitude was positively correlated with these traits. Consequently, accessions from sites at higher latitudes with low temperatures and precipitation tend to have dark red stems and heavy seeds. Cluster analysis based on nine morphological characters classified 47 wild accessions into six major groups. Cluster I included four accessions of tall and erect plants. These plants are phenotypically similar to commercial variety 'Empire'. Cluster II consisted of three accessions of creep plants with pale red stems. Cluster III contained 24 accessions that had average values for all morphological characters evaluated. Cluster IV included two accessions of erect plants with rounded leaflets and dark red stems. Cluster V included four accessions of small, creep plants with pale red stems. Cluster VI included seven accessions of small and erect plants, a phenotype that also applies to ?Gifu B-129?, which is used as experimental strain worldwide. These data were deposited into LegumeBase, an online database (http://www.legumebase.brc.miyazaki-u.ac.jp/) supported by the National BioResource Project (NBRP) in Japan.
계층적인 센서네트워크에서는 클러스터 헤더의 선출이 네트워크의 수명에 중요한 영향을 미치기 때문에 효율적인 클러스터 헤더 선출이 중요하다. 따라서 최근 연구에서는 전체 네트워크의 수명을 늘리기 위해 효율적인 클러스터 헤더 선출 기법에 대해 다양한 연구 활동이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Sink와의 거리를 고려하여 클러스터를 Group으로 분할하고 노드 밀도에 의해서 클러스터 헤더를 선출하는 방식을 제안한다. 또한 제안하는 기법의 성능을 평가하여 Zigbee 환경에서 네트워크 수명이 향상됨을 보이고자 한다.
A high performance computing cluster for astronomical computations has been built at Korea Astronomy Observatory. The 64 node cluster interconnected with Gigabit Ethernet is composed of 128 Intel Xeon processors, 160 GB memory, 6 TB global storage space, and an LTO (Linear Tape-Open) tape library. The cluster was installed and has been managed with the Open Source Cluster Application Resource (OSCAR) framework. Its performance for parallel computations was measured with a three-dimensional hydrodynamic code and showed quite a good scalability as the number of computational cells increases. The cluster has already been utilized for several computational research projects, some of which resulted in a few publications, even though its full operation time is less than one year. As a major resource of the $K^*Grid$ testbed, the cluster has been used for Grid computations, too.
Han, San;Smith, Rory;Choi, Hoseung;Cortese, Luca;Catinella, Barbara
천문학회보
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제43권1호
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pp.61.3-61.3
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2018
To understand the assembly of the galaxy population in clusters today, it is important to first understand the impact of previous environments prior to cluster infall, namely preprocessing. We use 15 cluster samples from hydrodynamic zoom-in simulation YZiCS to determine the significance of preprocessing focusing primarily on the tidal mass loss of dark matter halos. We find ~48% of the cluster member halos were once satellites of another host. The preprocessed fraction is not a clear function of cluster mass. Instead, we find it is related to each individual cluster's recent mass growth history. We find that the total mass loss is a clear function of time spent in a host. However, two factors can considerably increase the mass loss rate. First, if the satellite mass is approaching the mass of its host. Second, when the halo suffers tidal mass loss at a higher redshift. The preprocessing provides an opportunity for halos to experience tidal mass loss for a more extended period of time than would be possible if they simply fell directly into the cluster, and at earlier epochs when hosts were more destructive to their satellites.
본 논문에서는 최근 많은 관심과 집중을 받고 있는 SDN 분야 오픈 소스 프레임워크인 오픈데이라이트 컨트롤러를 중심으로 컨트롤러 클러스터 구조 및 동작방식에 대하여 분석한다. 오픈데이라이트 컨트롤러 클러스터에서는 컨트롤러 간 데이터 스토어의 동기화를 위하여 분산 샤드 구조 및 샤드 리더 선정을 위한 Raft 알고리즘을 적용하고 있다. 성능 분석에서는 컨트롤러 클러스터 크기, 샤드 역할, 샤드 정책에 따른 CRUD, Routed RPC 지연시간 및 리더 재선정 지연시간 등을 분석함으로써, 오픈데이라이트 컨트롤러 클러스터 운영 시의 최적 운영 방안을 논의한다.
1980년대 이후 세계 각국은 실리콘밸리를 모방하려는 노력을 경쟁적으로 추구하고 있다. 우리나라에서도 '90년 이후 첨단산업 클러스터에 대한 논의가 대두 되었다. 이에 본 논 논문은 '클러스터'에 관한 선행연구들로부터 클러스터의 형성의 핵심요인들을 도출한 후 이를 기준으로 '충북지역의 SW 산업'의 클러스터 형성 정도를 조사하였다. 아울러 통계분석으로 얻은 주요인별 성숙도에 기초하여 해당 지역의 클러스터 형성 촉진 방안을 그 대안으로 제시하였다.
지능융합 클러스터는 전기전자정보통신, 컴퓨터공학부, 건축공학부, 디자인공학과로 구성된 학제간 융합 프로그램이다. 지능융합 클러스터의 효과적인 운영방안을 도출하기 위하여 클러스터 소속의 학생과 교수를 대상으로 설문조사를 실시하고, 이 설문을 바탕으로 효과적인 운영안을 도출하였다. 운영안은 교과과정 운영 개선과 연구 활성화를 위한 두 가지 측면으로 제시되었다.
A cluster topology was proposed with the assumption of zero noise to improve the performance of wireless body area networks (WBANs). However, in WBANs, the transmission power should be reduced as low as possible to avoid the effect of electromagnetic waves on the human body and to extend the lifetime of a battery. Therefore, in this work, we consider a bit error rate for a cluster-based WBAN and analyze the performance of the system while the transmission of sensors and cluster headers (CHs) is controlled. Moreover, a hierarchical topology is proposed for the cluster-based WBAN to further improve the throughput of the system; this proposed system is called as the hierarchical cluster WBAN. The hierarchical cluster WBAN is combined with a transmission control scheme, that is, complete control, spatial reuse superframe, to increase the throughput. The proposed system is analyzed and evaluated based on several factors of the system model, such as signal-to-noise ratio, number of clusters, and number of sensors. The calculation result indicates that the proposed hierarchical cluster WBAN outperforms the cluster-based WBAN in all analyzed scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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