Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.13
no.1
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pp.43-66
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1985
Korea needs proper and rational public policies on conservation and use of forest land and other natural resources because of the accelerating expansion of national land developments in recent years. Unfortunately, there is no systematic planning system to support the needs. Generally, forest land use planning needs suitability analysis based on efficient land classification system. The goal of this study was to classify a forest land using multivariate satistical methods. A case study was carried out in winter of 1983 on a mountainous area higher than 100m above sea level located at Mt. Kwanak in Anyang -city, Kyung-gi-do (province). The study area was 19.80 km$^2$wide and was divided into 1, 383 Operational Taxonomic Units (OTU's) by a 120m$\times$120m grid. Fourteen descriptors were identified and quantified for each OTU from existing national land data : elevation, slope, aspect, terrain form, geologic material, surface soil permeability, topsoil type, depth of the solum, soil acidity, forest cover type, stand size class, stand age class, stand density class, and simple forest soil capability class. For this study, a FORTRAN IV program was written for input and output map data, and the computer statistics packages, SPSS and BMD, were used to perform the multivariate statistical analysis. Fourteen variables were analyzed to investigate the characteristics of their fire quench distribution and to estimate the correlation coefficients among them. Principal component analysis was executed to find the dimensions of forest land characteristics, and factor scores were used for proper samples of OTU throughout the study area. In order to develop the classes of forest land classification based on 102 surrogates, cluster and discriminant analyses of principal descriptor variable matrix were undertaken. Results obtained through a series of multivariate statistical analyses were as follows ; 1) Principal component analysis was proved to be a useful tool for data selection and identification of principal descriptor variables which represented the characteristics of forest land and facilitated the selection of samples.
In this paper, we propose the LPC+-file for efficient indexing of high-dimensional image data. With the proliferation of multimedia data, there Is an increasing need to support the indexing and retrieval of high-dimensional image data. Recently, the LPC-file (5) that based on vector approximation has been developed for indexing high-dimensional data. The LPC-file gives good performance especially when the dataset is uniformly distributed. However, compared with for the uniformly distributed dataset, its performance degrades when the dataset is clustered. We improve the performance of the LPC-file for the strongly clustered image dataset. The basic idea is to adaptively partition the data space to find subspaces with high-density clusters and to assign more bits to them than others to increase the discriminatory power of the approximation of vectors. The total number of bits used to represent vector approximations is rather less than that of the LPC-file since the partitioned cells in the LPC+-file share the bits. An empirical evaluation shows that the LPC+-file results in significant performance improvements for real image data sets which are strongly clustered.
The objective of this study is to develop computer simulation model that produces precipitation patterns from stochastic model. The hourly precipitation process consists of the precipitation occurrence and precipitation amounts. In this study, an event cluster model developed by Lee and Lee(2002) is used to describe the occurrence process of events, and the hourly precipitation amounts within each event is described by a nonstationary form of a first-order autoregressive process. The complete stochastic model for hourly precipitation is fitted to historical precipitation data by estimating the model parameters. An analysis of historical and simulated hourly precipitation data for Seoul indicates that the stochastic model preserves many of the features of historical precipitation. The autocorrelation coefficients of the historical and simulated data are nearly identical except for lags more than about 3 hours. The precipitation intensity, duration, marginal distributions, and conditional distributions for event characteristics for the historical and simulated data showed in general good agreement with each other.
Recently, Software DSMs continue to improve its performance and scalability As Software DSMs become attractive on larger clusters, the focus of attention is likely to move toward improving the reliability of a system. A popular approach to tolerate failures is message logging with checkpointing, and so many log-based rollback recovery schemes have been proposed. In this work, we propose a remote logging scheme which uses the volatile memory of a remote node assigned to each node. As our remote logging does not incur frequent disk accesses during failure-free execution, its logging overhead is not significant especially over high-speed communication network. The remote logging tolerates multiple failures if the backup nodes of failed nodes are alive. It makes the reliability of DSMs grow much higher. We have designed and implemented the FT-KDSM(Fault Tolerant KAIST DSM) with the remote logging and showed the logging overhead and the recovery time.
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.
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.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.4
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pp.139-149
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2019
As of 2018, a large amount of Chinese fine dust is flowing into Korea in westerlies. However, the amount of fine dust generated in Korea can not be ignored. Even 52% of the causes of fine dust are domestic factors. Especially in Seoul, where the population is densely populated, the dust levels are high enough to be comparable to other regions. In Seoul, the dust levels are different from each other district. In order to understand the difference of fine dust generation by distinction, it is judged based on the highest traffic volume among the causes of fine dust generation in Seoul. Comparing the traffic volume and the fine dust concentration in 2017, it is possible to know the effect of traffic volume actually, how much it affects.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.8
no.10
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pp.231-238
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2019
Analyzing next-generation genome sequencing data in a conventional way using single server may take several tens of hours depending on the data size. However, in order to cope with emergency situations where the results need to be known within a few hours, it is required to improve the performance of a single genome analysis. In this paper, we propose a parallelized method for pre-processing genome sequence data which can reduce the analysis time by utilizing the big data technology and the highperformance computing cluster which is connected to the high-speed network and shares the parallel file system. For the reliability of analytical data, we have chosen a strategy to parallelize the existing analytical tools and algorithms to the new environment. Parallelized processing, data distribution, and parallel merging techniques have been developed and performance improvements have been confirmed through experiments.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.7
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pp.942-948
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2020
In this paper, we propose a clustered algorithm that possible more efficient user distinction within clustering using context-aware attribute information. In typically, the data provided to classify interrelationships within cluster information in the process of clustering data will be as a degrade factor if new or newly processing information is treated as contaminated information in comparative information. In this paper, we have developed a clustering algorithm that can extract user's recognition information to solve this problem in using K-means algorithm. The proposed algorithm analyzes the user's clustering attributed parameters from user clusters using accumulated information and clustering according to their attributes. The results of the simulation with the proposed algorithm showed that the user management system was more adaptable in terms of classifying and maintaining multiple users in clusters.
Subgroups of sperm which share similar motility features documented in mammals indicate between-subject variations that might be related to fertilizing potential of the respective ejaculates. The objectives of this study were to define subpopulations of motile sperm in Gyr falcon semen using kinematic parameters driven by Computer Assisted Semen Analysis (CASA) and to investigate the subject-related variations in these subpopulations. A total of 24 fresh ejaculates from 6 falcons were used to assign each of the 20473 sperms into 3 subpopulations by a multivariate cluster analysis. The proportion of sperms in different sub-populations were compared among subjects by a generalized linear model and repeatability of sperm frequency in different subpopulations was investigated by corelation analysis. The resulting 3 categories of sperm indicated significant differences in all kinematic parameters (p < 0.05). Subpopulation 1 (15.91%) contained sperms with the highest velocity and progressiveness of movement trajectory while subpopulation 3 (6.4%) included the least progressively motile sperms. Proportion of rapid and medium progressive sperm were consistently higher in the ejaculate of three falcons compared to the two other birds which also had the highest proportion of slow non-progressive sperms (p < 0.05). Respective proportion of sperms in each subpopulations indicated significant repeatability over multiple measurements (p < 0.05). In conclusion, subpopulations of motile sperm in Gyr falcon can be identified using kinematic parameters generated by CASA. Individual differences in the proportion of these subpopulations might have potential application for identifying the males with higher fertilizing capacity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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