The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.3A
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pp.304-310
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2006
This paper evaluates the performance of three types of data delivery mechanisms in clustered sensor networks, as a basic research to develop an energy efficient topology management scheme. In the first mechanism, one node per cluster(clusterhead) turns on its radio(or wakes up) to transmit and receive RTS/CTS/DATA/ACK messages, but in the second one, k nodes per cluster wake up and participate in the message exchange. In the last mechanism, clusterheads turn on the radio to exchange RTS/CTS messages, and if a clusterhead receives RTS containing its cluster m as a destination, it makes k nodes in the cluster hun on the radio to receive DATA and transmit ACK. Through simulation, we show the energy consumption of the three types of data delivery mechanisms as functions of the number of active nodes per cluster, offered load, and packet loss probability.
The purpose of this study was to explore dietary patterns and compare dietary patterns using cluster and factor analysis in Korean adults. This study analyzed data of 4,182 adult populations who aged 30 and more and had all of socio-demographic, anthropometric, and dietary data from 2005 Korean Health and Nutrition Examination Survey. Socio-demographic data was assessed by questionnaire and dietary data from 24-hour recall method was used. For cluster analysis, the percent of energy intake from each food group was used and 4 patterns were identified: "traditional", "bread, fruit & vegetable, milk", "noodle & egg", and "meat, fish, alcohol". The "traditional" pattern group was more likely to be old, less educated, living in a rural area and had higher percentage of energy intake from carbohydrates than other pattern groups. "Meat, fish, alcohol" group was more likely to be male and higher percentage of energy intake from fat. For factor analysis, mean amount of each food group was used and also 4 patterns were identified; "traditional", "modified", "bread, fruit, milk", and "noodle, egg, mushroom". People who showed higher factor score of "traditional" pattern were more likely to be elderly, less educated, and living in a rural area and higher proportion of energy intake from carbohydrates. In conclusion, three dietary patterns defined by cluster and factor analysis separately were similar and all dietary patterns were affected by socio-demographic factors and nutrient profile.
Although the manufacturing time series data clustering technique is an important grouping solution in the field of detecting and improving manufacturing large data-based equipment and process defects, it has a disadvantage of low accuracy when applying the existing static data target clustering technique to time series data. In this paper, an evolutionary computation-based time series cluster analysis approach is presented to improve the coherence of existing clustering techniques. To this end, first, the image shape resulting from the manufacturing process is converted into one-dimensional time series data using linear scanning, and the optimal sub-clusters for hierarchical cluster analysis and split cluster analysis are derived based on the Pearson distance metric as the target of the transformation data. Finally, by using a genetic algorithm, an optimal cluster combination with minimal similarity is derived for the two cluster analysis results. And the performance superiority of the proposed clustering is verified by comparing the performance with the existing clustering technique for the actual manufacturing process image.
Mobile P2P(Peer-to-Peer) protocols in MANET(mobile ad-hoc networks) have gained much attention recently. Existing P2P protocols can be categorized into structured and unstructured ones. In MANET, structured P2P protocols show large control traffic because they does not consider the locality of P2P data and unstructured P2P protocols have a scalability problem with respect to the number of nodes. Hybrid P2P protocols combine advantages of the structured and unstructured P2P protocols. Cluster-based P2P protocol is one of the hybrid P2P protocols. Our study makes an analysis of the cluster-based P2P protocol and derives the optimal cluster formation in MANET. In the derived optimal cluster formation, the cluster-based P2P protocol shows better performance than Gnutella protocol with respect to control traffic.
Min, Sally;Lee, Tae Young;Kwak, Yoobin;Kwon, Jun Soo
Korean Journal of Biological Psychiatry
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v.25
no.2
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pp.38-43
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2018
Objectives Dopamine dysregulation has been regarded as one of the core pathologies in patients with schizophrenia. Since dopamine synthesis capacity has found to be inconsistent in patients with schizophrenia, current classification of patients based on clinical symptoms cannot reflect the neurochemical heterogeneity of the disease. Here we performed new subtyping of patients with first-episode psychosis (FEP) through biotype-based cluster analysis. We specifically suggested basal ganglia structural changes as a biotype, which deeply involves in the dopaminergic circuit. Methods Forty FEP and 40 demographically matched healthy participants underwent 3T T1 MRI. Whole brain parcellation was conducted, and volumes of total 6 regions of basal ganglia have been extracted as features for cluster analysis. We used K-means clustering, and external validation was conducted with Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS). Results K-means clustering divided 40 FEP subjects into 2 clusters. Cluster 1 (n = 25) showed substantial volume decrease in 4 regions of basal ganglia compared to Cluster 2 (n = 15). Cluster 1 showed higher positive scales of PANSS compared with Cluster 2 (F = 2.333, p = 0.025). Compared to healthy controls, Cluster 1 showed smaller volumes in 4 regions, whereas Cluster 2 showed larger volumes in 3 regions. Conclusions Two subgroups have been found by cluster analysis, which showed a distinct difference in volume patterns of basal ganglia structures and positive symptom severity. The result possibly reflects the neurobiological heterogeneity of schizophrenia. Thus, the current study supports the importance of paradigm shift toward biotype-based diagnosis, instead of phenotype, for future precision psychiatry.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.24
no.3
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pp.300-309
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2008
Variations in PM10 concentration between 2000 and 2005 from 84 urban air monitoring stations operated by the government were analyzed. The K-means cluster analysis was attempted using annual average and the 99th percentile of daily averages as parameters. The results obtained by excluding Asian dust episode days were compared with those obtained by using all available data. In any cases, the cluster with the highest mean concentration was mostly composed of stations in Seoul and Gyeonggi. Annual average of the cluster with the highest mean concentration showed a distinct decreasing trend, but that excluding Asian dust episode days did not show such a trend. Without Asian dust episode days high concentrations of monthly averages in March and April were also not observed. The effect of Asian dust was more pronounced in the 99th percentile of daily averages. The 99th percentile of daily averages of the cluster with the highest mean concentration was the highest in June following downs in April and May.
The purpose of this study was to compare two analytical methods classifying foot shape. The methods compared were cluster analysis method and foot index analysis method. This study defined the women's foot shape by these methods. 39 foot measurements which were automatically collected using the three dimensional foot scanner were analyzed. 203 Korean women in age 20s were participated in the anthropometric survey. Their foot shapes were classified into 5 foot types by cluster analysis: short & slim shape, flat shape, short & slender shape with slightly distorted toe, long and big shape, and short & wide shape. The foot measurements were also analyzed by the ratio of foot width and length. Five foot types that were classified by cluster analysis and three foot types that were classified by the foot index were compared. The comparison shows that cluster analysis precisely defined foot shapes. It was suggested that made-to-measure shoes making industry may adopt the foot shape analysis method utilizing cluster analysis.
Journal of the Korean Society for Geothermal and Hydrothermal Energy
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v.15
no.3
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pp.14-20
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2019
In this study, the technologies and regulations for distributing standing column well(SCW) ground source heat pump systems to the residential cluster homes were investigated. They have only been installed in the public or commercial building having different load pattern and site structure compared with the residential cluster homes. Some of SCWs for the residential cluster homes should be installed under the basement due to a lack of site area. There are pressure differences between the SCWs installed under ground surface and basement. It is needed to develop the technology or devices to prevent overflow caused by pressure difference among the SCWs. In addition, heat balance algorithm between SCWs should be adopted to maximize the system efficiency. A heat pump having heating, cooling, hot water, heating-hot water, and cooling-hot water modes should be developed for adopting an individual air-conditioning system to the residential cluster homes.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.6
no.3
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pp.81-88
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1996
Cluster analysis is based on partitioning a collection of data points into a number of clusters, where the data
points in side a cluster have a certain degree of similarity and it is a fundamental process of data analysis. So, it
has been playing an important role in solving many problems in pattern recognition and image processing. For
these many clustering algorithms depending on distance criteria have been developed and fuzzy set theory has been
introduced to reflect the description of real data, where boundaries might be fuzzy. If fuzzy cluster analysis is tomake a significant contribution to engineering applications, much more attention must be paid to fundamental
questions of cluster validity problem which is how well it has identified the structure that is present in the data.
Several validity functionals such as partition coefficient, claasification entropy and proportion exponent, have been
used for measuring validity mathematically. But the issue of cluster validity involves complex aspects, it is difficult
to measure it with one measuring function as the conventional study. In this paper, we propose four performance
indices and the way to measure the quality of clustering formed by given learning strategy.
Water resources in Jeju Island are dependent virtually entirely on groundwater. For groundwater resources, drought damage can cause environmental and economic losses because it progresses slowly and occurs for a long time in a large area. Therefore, this study quantitatively evaluated groundwater level fluctuations using principal component and cluster analyses for 42 monitoring wells in Jeju Island, and further identified the types of groundwater fluctuations caused by drought. As a result of principal component analysis for the monthly average groundwater level during 2005-2019 and the daily average groundwater level during the dry season, it was found that the first three principal components account for most of the variance 74.5-93.5% of the total data. In the cluster analysis using these three principal components, most of wells belong to Cluster 1, and seasonal characteristics have a significant impact on groundwater fluctuations. However, wells belonging to Cluster 2 with high factor loadings of components 2 and 3 affected by groundwater pumping, tide levels, and nearby surface water are mainly distributed on the west coast. Based on these results, it is expected that groundwater in the western area will be more vulnerable to saltwater intrusion and groundwater depletion caused by drought.
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