Molecular simulations via the molecular dynamics method have been carried out to investigate the dynamic collision properties of penetrable-sphere model fluids. The collision frequencies, the mean free paths, the angle distributions of the hard-type reflection and the soft-type penetration, and the effective packing fractions are computed over a wide range of the packing fraction ${\phi}$ and the repulsive energy ${\varepsilon}^*$. The soft-type collisions are dominated for lower repulsive energy systems, while the hardtype collisions for higher repulsive energy systems. Very interestingly, the ratio of the soft-type (or, the hard-type) collision frequency to the total collision frequency is directly related with the Boltzmann factor of acceptance (or rejection) probabilities in the canonical ensemble Monte Carlo calculations. Such dynamic collision properties are shown to be restricted for highly repulsive and dense systems of ${\varepsilon}^*{\geqq}3.0 $and ${\phi}{\geqq}0.7$, indicating the cluster forming structures in the penetrable-sphere model.
Choi, Ahyoung;Baek, Kiwoon;Chung, Eu Jin;Kim, Jee-Hwan;Choi, Gang-Guk
Korean Journal of Microbiology
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v.53
no.4
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pp.320-322
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2017
A betaproteobacterium strain GR16-43 was isolated from a surface layer of the Geomnyong Pond in Republic of Korea by a dilution-to-extinction culturing method. We report the whole genome sequence of the strain GR16-43, which contains 4,806,848 bp with a G + C content 67.12%, and to include 4,424 protein-coding genes and 47 transfer RNA genes. The genome was determined to contain the genes encoding carbon monoxide dehydrogenase, nitrate reductase, nitrite reductase, nitric oxide reductase, and the sulfur oxidation (sox) gene cluster, highlighting the potential importance of the bacterial group represented by the strain in the cycling of inorganic elements. These results indicate that strain GR16-43 genome showed several traits indicating adaptation of the bacteria to living in freshwater environments.
The polymorphism and the genetic relationships among 32 genetic resources of genus Nelumbo from Korea, Japan, China, USA, India, Thailand and Gabong were thoroughly investigated and extensively examined using ISSR markers. Out of 103 loci detected overall, 94 were identified to be polymorphic with a rate of 91.2%. The genetic similarity matrix revealed a wide range of variability among the 32 accessions, spanning from 0.227 to 0.833. The study findings indicate that the Nelumbo accessions have a high genetic diversity, and accordingly carry a germplasm qualifying as good genetic resources for cross breeding. According to the clustering analysis, different subspecies, N. nucifera and N. lutea, were divided into independent groups and all of the N. nucifera accessions could be classified into five categories. Compared to RAPD analysis, ISSR method showed a clearer picture of polymorphism among the accessions and exhibited a definite distinction even among the subspecies. In this respect, ISSR analysis is considered to be more effective in differentiating the accessions and subspecies of the genus Nelumbo than RAPD test.
Goh, Eun Jeong;Kim, Jin-Baek;Ha, Bo-Keun;Kim, Sang Hoon;Kang, Si-Yong;Kim, Dong Sub
Journal of Radiation Industry
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v.5
no.4
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pp.347-352
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2011
In order to identify the genetic relationship analysis by acute and chronic gamma irradiation, Arabidopsis (Arabidopsis thaliana L.) were irradiated with 200 Gy of gamma-rays using gamma-irradiator (3,000 Ci; Nordion, Canada) and gamma-phytotron (400 Ci; Nordion, Canada) for acute and chronic irradiation, respectively. Genetic relationship among two acute gamma-irradiated plants (A1 and A24) and three chronic gamma-irradiated plants (C1W, C2W, C3W) were analyzed using the amplified fragment length polymorphism (AFLP) technique compared with each non-irradiated plant. A total of 28 EcoRI and MseI primer combinations were used to screen 8 treatments by the ABI3130 capillary electrophoresis system. Amplified products by 28 primer sets showed 1,679 bands with an average of 51 bands per primer combination. Out of the total bands scored, 1,164 fragments were polymorphic bands, with different alleles existing among the treatments. The cluster analysis was performed using the UPGMA (Unweighted Pair Group Method using Arithmetic) in the computer program NTSYS-pc. In clustery analysis, acute gamma-irradiation showed higher genetic variation compared with chronic gamma-irradiation.
Numerical analysis based on the 67 morphological characters from 28 populations of 6 species of Korean Rhus sensu lato (Anacardiaceae) was performed for the taxonomic delimitation. Based on the results of PCA with 47 quantitative characters, the sum of contributions for the total variance of three major principal components was 77,9% (PCl 35.2%, PC2 22.5% and PC3 20.2%). The sum of contributions for the total variance of three major principal components were 90,7% (PCl 37.7%, PC2 33.0% and PC3 20.0%) based on the results of PCA with 20 qualitative The characters. Two dimensional plotting from PCA results recognized six distinct species. UPGMA phenogram based on simple matching coefficient method recognized clear taxonomic delimitations among six taxa. On the cluster analysis, qualitative characters were more useful for grouping the species treated. Numerical analysis was very valuable to delimit the Korean taxa of Rhus s.l.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.1
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pp.43-50
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2010
Fuzzy c-means (FCM) and possibilistic c-means (PCM) are the two most well-known clustering algorithms in fuzzy clustering area, and have been applied in many applications in their original or modified forms. However, FCM's noise sensitivity problem and PCM's overlapping cluster problem are also well known. Recently there have been several attempts to combine both of them to mitigate the problems and possibilistic fuzzy c-means (PFCM) showed promising results. In this paper, we proposed a modified PFCM using regularization to reduce noise sensitivity in PFCM further. Regularization is a well-known technique to make a solution space smooth and an algorithm noise insensitive. The proposed algorithm, PFCM with regularization (PFCM-R), can take advantage of regularization and further reduce the effect of noise. Experimental results are given and show that the proposed method is better than the existing methods in noisy conditions.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.6
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pp.91-97
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2021
A microserver is a type of a computing server, in which two or more CPU nodes are implemented on a separate computing board, and a plurality of computing boards are integrated on a main board. In building a cluster system, the microserver has advantages in several points such as energy efficiency, area occupied, and ease of management compared to the existing method of mounting legacy servers in multiple racks. In addition, since the microserver uses a fast interconnection network between CPU nodes, performance improvement for data transfers is expected. The proposed microserver can mount a total of 16 computing boards with 4 CPU nodes on the main board, and uses Serial-RapidIO (SRIO) as an interconnection network. In order to analyze the performance of the proposed microserver in terms of the interconnection network which is a core performance issue of the microserver, we compare and quantify the performance of commercial microservers. As a result of the test, it showed up to about 7 times higher bandwidth improvement when transmitting data using the interconnection network. In addition, with CloudSuite benchmark programs used in actual cloud computing, maximum 60% reduction in execution time was obtained compared to commercial microservers with similar CPU performance specification.
In the electronic component assembly business, when product defects occur, it is important to track incoming raw material defects or work defects, and it is important to improve suppliers or work sites according to the results. The core task of the smart factory is to build an integrated data hub to process storage, management, and analysis in real time, and to manage cluster processes, energy, environment, and safety. In order to improve reliability through accurate analysis and collection of production data by real-time monitoring of production site management for electronic parts-related small and medium-sized enterprises (SMEs), the establishment of a smart factory is essential. This paper was developed to be utilized in the construction by defining the system configuration method, smart factory-related technology and application cases, considering the characteristics of SMEs related to electronic components that want to introduce a smart factory.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3834-3857
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2021
The design of cluster-based routing protocols is necessary for Wireless Sensor Networks (WSN). But, due to the lack of features, the traditional methods face issues, especially on unbalanced energy consumption of routing protocol. This work focuses on enhancing the security and energy efficiency of the system by proposing Energy Efficient Based Secure Routing Protocol (EESRP) which integrates trust management, optimization algorithm and key management. Initially, the locations of the deployed nodes are calculated along with their trust values. Here, packet transfer is maintained securely by compiling a Digital Signature Algorithm (DSA) and Elliptic Curve Cryptography (ECC) approach. Finally, trust, key, location and energy parameters are incorporated in Particle Swarm Optimization (PSO) and meta-heuristic based Harmony Search (HS) method to find the secure shortest path. Our results show that the energy consumption of the proposed approach is 1.06mJ during the transmission mode, and 8.69 mJ during the receive mode which is lower than the existing approaches. The average throughput and the average PDR for the attacks are also high with 72 and 62.5 respectively. The significance of the research is its ability to improve the performance metrics of existing work by combining the advantages of different approaches. After simulating the model, the results have been validated with conventional methods with respect to the number of live nodes, energy efficiency, network lifetime, packet loss rate, scalability, and energy consumption of routing protocol.
Recently, deep speaker embedding approach has been widely used in text-independent speaker verification, which shows better performance than the traditional i-vector approach. In this work, to improve the deep speaker embedding approach, we propose a novel method called group-based speaker embedding which incorporates group information. We cluster all speakers of the training data into a predefined number of groups in an unsupervised manner, so that a fixed-length group embedding represents the corresponding group. A Group Decision Network (GDN) produces a group weight, and an aggregated group embedding is generated from the weighted sum of the group embeddings and the group weights. Finally, we generate a group-based embedding by adding the aggregated group embedding to the deep speaker embedding. In this way, a speaker embedding can reduce the search space of the speaker identity by incorporating group information, and thereby can flexibly represent a significant number of speakers. We conducted experiments using the VoxCeleb1 database to show that our proposed approach can improve the previous approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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