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.
클러스터 기반 라우팅 프로토콜(CBRP, Cluster-Based Routing Protocol)은 각 클러스터 내에 헤드를 선출하고 클러스터 헤드는 모든 이동 노드들을 관리, 운영하기 때문에 전력 소모가 심하게 일어나게 된다. 기존의 CBRP는 각 노드의 잔여전력량을 고려하지 않고 헤드를 임의로 선출하기 때문에 클러스터 헤드의 평균 수명이 짧아지고 빈번하게 다른 헤드를 선출해야 하는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 클러스터 헤드를 선출할 때 클러스터 내 각 노드의 잔여전력량을 비교하여 잔여전력량이 가장 높은 노드를 클러스터 헤드로 선출하여 클러스터의 수명과 네트워크 전체의 수명을 연장시키면서 경로의 안정성을 높이는 개선된 프로토콜을 제안한다.
무선 센서 네트워크에서는 센서 노드의 제한된 자원으로 동작하기 때문에 클러스터 기반의 라우팅 방법을 통해 네트워크의 수명을 향상시키고 있다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 라우팅 기법이 가진 에너지 효율을 최대화하기 위해 방향, 거리, 밀도, 그리고 잔여 에너지량을 사용하고자 한다. 상위 클러스터 헤드의 방향 정보를 이용하여 새로운 클러스터 헤드를 자율적으로 선출할 때 고립 노드의 발생 빈도를 최소화하고, 거리 정보를 이용하여 셋업 단계에서 새로운 클러스터와 이전의 클러스터 모두에 포함되어 정보를 갱신할 필요가 없는 센서 노드들을 슬립 모드로 전환하여 에너지 소모를 줄이며, 단지 새로 가입되는 센서노드만 정보 교환함으로써 불필요한 에너지 소비를 줄이고자 한다. 뿐만 아니라, 클러스터 기반의 라우팅 기법에서 내부나 외부의 공격에 강한 키 관리 기법을 통해 안전하고 에너지 효율적인 통신이 가능하도록하여 전체적인 네트워크 효율을 높이고자 한다. 따라서 전체 네트워크내의 멤버들에게 클러스터 헤드가 될 수 있는 안전하고 균등한 기회를 주고자 하는 클러스터 헤드 선출 기법을 제안한다.
Gas cluster 실험에서 reflectron을 mass selector로서 사용 가능한지를 알아보기 위하여 ‘SIMION’ program을 이용하여 computer simulation하였다. Reflectron 내에서 입자의 비행경로는 질량과는 무관하고 에너지에 따라 변한다. 그러나 $(CO_2)n $ gas cluster의 경우, reflecron을 통과한 직후 cluster의 위치는 cluster의 질량에 따라 공간적으로 분포한다는 것을 알았다. 이것은 cluster의 E/m이 일정하기 때문에 나타난 것으로, 이러한 질량의 공간 분해능이 있기 때문에 reflectron을 mass selector로서 이용할 수 있다는 것을 확인하였다 질량 분해능은 cluster size와 입사각에는 무관하고, 입사위치에 비례한다는 것을 알았다. 이것은 reflectron의 크기를 조정함으로서 질량 분해능을 향상시킬 수 있다는 것을 의미한다. 그러므로 gas cluster 실험에서 reflectron은 질량 분해능이 대단히 우수한 mass selector로서 응용할 수 있다는 것을 확인하였다.
Nearby galaxy clusters and their surrounding regions represent the current endpoint of evolution galaxy cluster evolution. We present a new catalog of 1589 galaxies, what we call Extended Virgo Cluster Catalog (EVCC), in wider area of the Virgo cluster based on the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) Data Release 7. The EVCC covers an area 5.2 times larger than the footprint of the classical Virgo Cluster Catalog, and reaches out to 3.5 times the virial radius of the Virgo cluster. The EVCC contains fundamental information such as membership, morphology, and photometric parameters of galaxies. The EVCC defines a comprehensive galaxy sample covering a wider range in galaxy density that is significantly different from the inner region of the Virgo cluster. It will be the foundation for forthcoming galaxy evolution studies in the extended Virgo cluster region, complementing ongoing and planned Virgo cluster surveys at various wavelengths. We also present the large scale structures in the field around the Virgo cluster. We identified seven galaxy filaments and one possible sheet in three dimensions of super-galactic coordinates based on the HyperLEDA database. By examining spatial distribution and Hubble diagram of galaxies, we found that six filaments are directly associated with the main body of the Virgo cluster. On the other hand, one filament and one sheet are structures located at background of the main body of Virgo cluster. The EVCC and the filament structures will be the foundation for forthcoming studies of galaxy evolution in various environments as well as buildup of the galaxy cluster at z ~ 0, complementing ongoing and planned Virgo cluster surveys at various wavelengths.
현재 클러스터 시스템은 여러 분야의 문제들을 위하여 폭 넓게 이용되어지고 있으며 유용한 고성능 컴퓨팅 자원으로 인식되고 있다. 클러스터 시스템의 사용자가 늘어남에 따라 클러스터 시스템의 성능 개선 못지 않게 안정적인 운영을 유지하는 것도 중요한 상황이다. 하드웨어 예방 정비가 정상 운영을 위해서 중요한 것임에도 불구하고, 예방 점검 시간에 일반적인 클러스터 시스템을 위하여 사용될 수 있는 검사 도구는 주요 관심사가 되지 못했다. 본 논문에서는 하드웨어 예방 정비를 고려하여 클러스터 시스템을 위한 하드웨어 검사 도구를 제안한다. CTS(Cluster system Test Suite)로 명명된 클러스터 시스템 검사 도구는 메모리와 NIC를 점검하기 위한 두개의 검사 루틴을 가지고 있다. CTS를 설계시, CTS가 일반 적인 클러스터 시스템이 가지는 공통된 특징을 지원하도록 노력하였으며 검사 조건 설정에서 결과 조회까지 모든 작업은 통합 GUI 환경에서 진행될 수 있도록 하였다. 두 종류의 클러스터 시스템을 점검할 때, CTS를 사용하였고 클러스터 시스템을 관리하는데 유용한 정보가 제공됨을 확인하였다.
The purpose of this study was to analyze 'the natural groupings' of subjects in order to classify highly similar somatotype for clothing construction. The sample for the study was drawn randomly out of senior high school boys in Seoul urban area. The sample size was 425 boys between age 16 and 18. Cluster analysis was more concerned with finding the hierarchical structure of subjects by three dimensional distance of stature. bust girth and sleeve length. The groups forming a partition can be subdivided into 5 and 6 sets by the hierarchical tree of the given subjects. Ward's Minimum Variance Method was applied after extraction of distance matrix by the Standardized Euclidean Distance. All of the above data was analyzed by the computer installed at Korea Advanced Institute of Science and Technology. The major findings, take for instance, of 16 age group can be summarized as follows. The results of cluster analysis of this study: 1. Cluster 1 (32 persons means $18.29\%$ of the total) is characterized with smaller bust girth than that of cluster 5, but stature and sleeve length of the cluster 1 are the largest group. 2. Cluster 2 (18 Persons means $10.29\%$ of the total) is characterized with the group of the smallest stature and sleeve length, but bust girth larger than that of cluster 3. 3. Cluster 3(35persons means $20\%$ of the total) is classified with the smallest group of all the stature, bust girth and sleeve length. 4. Cluster 4(60 persons means $34.29\%$ of the total) is grouped with the same value of sleeve length with the mean value of 16 age group, but the stature and bust girth is smaller than the mean value of this age group. 5. Cluster 5(30 persons means $17.14\%$ of the total) is characterized with smaller stature than that of cluster 1, and with larger bust girth than that of cluster 1, but with the same value of the sleeve length with the mean value of the 16 age group.
WSN 분야의 대표적인 알고리즘의 하나인 LEACH는 시스템 수명동안 모든 노드들이 균일한 횟수로 클러스터 헤더가 되는 것을 보장한다. 하지만 각 라운드별로 일정한 클러스터 헤더 수를 보장하지 못하여 클러스터 헤더가 선출되지 못하는 경우가 발생하거나 적은 수로 선출되는 경우가 발생한다. 클러스터 헤더가 적게 선출될 경우 클러스터 헤더에 높은 부하가 걸린다. 또한 선출된 클러스터 헤더의 위치에 따라 센서 노드가 소속되지 않은 클러스터가 발생할 경우도 있다. 이에 본 논문에서는 관심 영역을 일정한 섹터로 나누어 각 섹터마다 클러스터 헤더를 무작위로 하나씩 선출하는 알고리즘을 제안한다. 클러스터 구성 시 각 센서 노드는 가장 가까운 클러스터 헤더에 소속되어 클러스터 구성은 섹터와는 무관하게 진행된다. 이 알고리즘은 매 라운드마다 일정한 수의 클러스터 헤더를 보장하며 소속된 센서 노드가 없는 헤더가 발생하지 않도록 한다.
The aim of this study was to classify Korean consumers based on their food-related lifestyle type, and to investigate the relationship between sushi consumption and food-related lifestyle type. Self-reported questionnaires were completed by 300 Korean adults. The SPSS 18.0 program was used to analyze the samples. Data was analyzed by frequency, descriptive factor, reliability, cluster analysis, ANOVA, and chi-square test. A factor analysis extracted four factors comprising foodrelated lifestyle, which we named Health-seeking (factor 1), Taste-seeking (factor 2), Convenience-seeking (factor 3), and Economy-seeking (factor 4). According to a cluster analysis based on those four factors, consumers were classified into three clusters. Cluster 1 was the Taste and Health-seeking cluster, Cluster 2 was the Convenience-seeking cluster, and Cluster 3 was the Passive Eating Habits cluster. The results also indicated that the selection attributes of each cluster were significantly different in terms of perception, the global state of sushi, sushi preference, frequency, companions, place of sushi consumption, and preference for different sushi sub-ingredients. Based on these results, consumer characteristics in the sushi market are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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