• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4228-4247
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• 2018

Many methods have been developed for the vehicles to create clusters in vehicular ad hoc networks (VANETs). Usually, nodes are vehicles in the VANETs, and they are dynamic in nature. Clusters of vehicles are made for making the communication between the network nodes. Cluster Heads (CHs) are selected in each cluster for managing the whole cluster. This CH maintains the communication in the same cluster and with outside the other cluster. The lifetime of the cluster should be longer for increasing the performance of the network. Meanwhile, lesser the CH's in the network also lead to efficient communication in the VANETs. In this paper, a novel algorithm for clustering which is based on the social behavior of Gray Wolf Optimization (GWO) for VANET named as Intelligent Clustering using Gray Wolf Optimization (ICGWO) is proposed. This clustering based algorithm provides the optimized solution for smooth and robust communication in the VANETs. The key parameters of proposed algorithm are grid size, load balance factor (LBF), the speed of the nodes, directions and transmission range. The ICGWO is compared with the well-known meta-heuristics, Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) and Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization (CLPSO) for clustering in VANETs. Experiments are performed by varying the key parameters of the ICGWO, for measuring the effectiveness of the proposed algorithm. These parameters include grid sizes, transmission ranges, and a number of nodes. The effectiveness of the proposed algorithm is evaluated in terms of optimization of number of cluster with respect to transmission range, grid size and number of nodes. ICGWO selects the 10% of the nodes as CHs where as CLPSO and MOPSO selects the 13% and 14% respectively.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.21-30
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• 2004

Ad-Hoc네트워크에서 클러스터 구조는 여러 채널을 효율적으로 사용 가능하게 하고 제어메시지의 교환수를 감소시키며 네트워크의 확장성을 증가시킨다. 또한 클러스터 구조는 Ad-Hoc 네트워크에서 방송되는 메시지의 수를 감소시키기 위해 사용된다. 이를 위해 임의의 클러스터 구조는 작은 수의 클러스터를 가지는 것이 바람직하다. 일반적으로 연결성 기반의 클러스터 구성방법은 다른 방법들에 비해 작은 수의 클러스터를 생성한다. 그러나 연결성 기반의 방법은 네트워크의 위상에 따라 연결성을 고려하지 않는 방법보다 더 많은 클러스터를 생성할 경우도 있다. 본 논문에서는 클러스터 구성을 2단계로 나누어 수행하는 클러스터 구성방법을 제안한다. 제안방법은 첫 번째 단계에서 최소연결성을 가진 노드가 클러스터 구성을 시작한다. 이때 최소연결성의 노드들을 가능한 많이 포함하는 작은 수의 클러스터를 생성하기 위하여 일련의 조정절차를 이용한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 생성된 클러스터에 포함되지 않은 노드들을 대상으로 최대 연결성을 가진 노드가 클러스터 구성을 시작한다. 제안된 방법은 첫 번째 및 두 번째 단계를 거쳐서 기존 방법보다 더 작은 수의 클러스터를 완전히 분산된 방법으로 생성한다. 본 논문에서 제안한 방법은 실험결과에 의해 LIDCP(3)와 HCCP(3)보다 우수한 것으로 평가되었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권3호
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• pp.291-298
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• 2010

무선 센서 네트워크에서 센서노드의 수명은 배터리에 의해 제한되므로 에너지는 가장 중요한 고려사항이다. 클러스터링은 네트워크의 에너지 소비를 효율적으로 관리하는데 사용되는 방법 중 하나이며, LEACH는 대표적인 클러스터링 알고리즘이다. LEACH는 센서 노드들의 에너지 소비를 공평하게 분산시키기 위해 에너지 소모적 기능을 하는 클러스터 헤드를 매 라운드마다 무작위로 순환시키는 방법을 사용하고 있다. 클러스터 헤드의 무작위 선정은 매 라운드 최적의 클러스터 헤드 수를 보장해주지 못한다. 그리고 밀도가 높은 클러스터에 위치한 클러스터 헤드는 과부하 상태가 된다. 본 논문에서는 클러스터 헤드의 수를 보장하기 위한 토큰 기반의 클러스터 헤드 선정 알고리즘과 균등한 밀도의 클러스터 형성을 위한 클러스터 선택 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘이 LEACH 보다 네트워크 수명이 9.3%정도 연장됨을 보여주었다.

• 농업생명과학연구
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• 제46권1호
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• pp.105-111
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• 2012

본 연구는 딸기 '설향' 품종의 화방별 착과순서에 따른 과중 및 당도의 변화를 조사하여 각 화방별로 착과량 조절 기준의 타당성을 검정하고자 하였다. 1화방은 2, 3화방에 비하여 착과수, 과중, 당도, 대과성 과실의 비율이 높았다. 동일 화방 내에서도 상위 과실은 하위에 착과된 과실보다 과중이 증가하였고, 당도도 높았다. 과실의 과중이 증가할수록 당도가 증가하여 과중과 당도는 높은 정의 상관관계를 보였다. 설향 품종의 각 화방별 적정 착과수는 1화방 9~10개, 2화방 6개, 3화방 4개, 4화방 3개 정도 착과시키는 것이 상품수량을 증가시킬 수 있을 것으로 생각된다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제17권8호
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• pp.1047-1052
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• 2004

The genomes of Chinese native chicken populations were screened using microsatellites as molecular markers. A total of, 528 individuals comprisede12 Chinese native chicken populations were typed for 7 microsatellite markers covering 5 linkage groups and genetic variations and genetic distances were also determined. In the 7 microsatellite loci, the number of alleles ranged from 2 to 7 per locus and the mean number of alleles was 4.6 per locus. By using fuzzy cluster, 12 Chinese native chicken populations were divided into three clusters. The first cluster comprised Taihe Silkies, Henan Game Chicken, Langshan Chicken, Dagu Chicken, Xiaoshan Chicken, Beijing Fatty Chicken and Luyuan Chicken. The second cluster included Chahua Chicken, Tibetan Chicken, Xianju Chicken and Baier Chicken. Gushi Chicken formed a separate cluster and demonstrated a long distance when comparing with other chicken populations.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권6호
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• pp.1133-1151
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• 2010

Energy balanced consumption routing is based on assumption that the nodes consume energy both in transmitting and receiving. Lopsided energy consumption is an intrinsic problem in low-cost sensor networks characterized by multihop routing and in many traffic overhead pattern networks, and this irregular energy dissipation can significantly reduce network lifetime. In this paper, we study the problem of maximizing network lifetime through balancing energy consumption for uniformly deployed low-cost sensor networks. We formulate the energy consumption balancing problem as an optimal balancing data transmitting problem by combining the ideas of corona cluster based network division and optimized transmitting state routing strategy together with data transmission. We propose a localized cluster based routing scheme that guarantees balanced energy consumption among clusters within each corona. We develop a new energy cluster based routing protocol called "OECR". We design an offline centralized algorithm with time complexity O (log n) (n is the number of clusters) to solve the transmitting data distribution problem aimed at energy balancing consumption among nodes in different cluster. An approach for computing the optimal number of clusters to maximize the network lifetime is also presented. Based on the mathematical model, an optimized energy cluster routing (OECR) is designed and the solution for extending OEDR to low-cost sensor networks is also presented. Simulation results demonstrate that the proposed routing scheme significantly outperforms conventional energy routing schemes in terms of network lifetime.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제36권1호
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• pp.11-17
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• 2013

The life cycle of butterflies is closely related to the growth of food plants and, through a prolonged coevolutionary process, has undergone an ecological adaptation. So, it is important that control the egg-laying number and place to secure enough food plant by female adult to guarantee the survival of the larvae. To study whether oviposition control of the Luehdorfia puziloi takes into greater consideration food plant leaf biomass or leaf abundance, correlation among the egg cluster size, the leaf size, and the number of leaves around egg clusters was investigated. According to the results, the egg clusters size exhibited positive correlation with the leaf size of food plants on which eggs had been laid but did not do so with the number of surrounding leaves. In addition, the number of egg clusters laid exhibited positive correlation with the number of surrounding food plant leaves but not with the leaf size on which eggs had been laid. Consequently, for the Luehdorfia puziloi, the females' recognition of the leaf size seems to be the most important factor in the egg cluster size, and the number of egg clusters had positive correlation with food plant density per unit area.

• 한국경제지리학회지
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• 제18권3호
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• pp.243-266
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• 2015

본 연구는 멕시코의 산업 클러스터 발전에 대하여 멕시코 타마울리파스 주(州)의 전기-전자 클러스터(electric-electronics cluster)의 사례를 살펴보았다. 타마울리스파스 주(州)의 전기-전자 클러스터는 멕시코의 무역 자유화 이후에 증가한 다국적 기업 중심의 클러스터라고 할 수 있다. 연구 결과로서 타마울리파스 주(州)의 전기-전자 클러스터는 초기 형성 단계이며 다국적 기업의 공장인 마킬라 공장의 실제적인 수요가 관련 교육 및 인력 양성 등 클러스터 형성과 발전의 주요한 동인이 되고 있다. 지역 멕시칸 납품업체를 포함하는 일부 지역 경제 주체에 대해서는 클러스터에서 그 연계가 아직 강하지 않다. 본 연구에서는 타마울리파스 주(州)의 전기-전자 클러스터의 발전 방안에 대한 연구 결과도 제시된다.

• 응용통계연구
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• 제25권3호
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• pp.471-483
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• 2012

One of the most important problems in cluster analysis is the selection of variables that truly define cluster structure, while eliminating noisy variables that mask such structure. Brusco and Cradit (2001) present VS-KM(variable-selection heuristic for K-means clustering) procedure for selecting true variables for K-means clustering based on adjusted Rand index. This procedure starts with the fixed number of clusters in K-means and adds variables sequentially based on an adjusted Rand index. This paper presents an updated procedure combining the VS-KM with the automated K-means procedure provided by Kim (2009). This automated variable selection procedure for K-means clustering calculates the cluster number and initial cluster center whenever new variable is added and adds a variable based on adjusted Rand index. Simulation result indicates that the proposed procedure is very effective at selecting true variables and at eliminating noisy variables. Implemented program using R can be obtained on the website "http://faculty.knou.ac.kr/sskim/nvarkm.r and vnvarkm.r".

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.471-480
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• 2010

군집방법은 탐색적 통계기법에서 매우 유용한 방법이나 최종 의사결정을 지지할 검정 통계량이 없는 것이 단점이다. 자료구조에서 살펴보면 군의 성격을 파악하는 변수가 있느냐 없느냐가 군집분석과 판별분석의 차이이다. 군집분석이 가장 이상적으로 이루어졌다면 그 프로파일의 분석결과가 판별분석과 같을 것이다. 이 점에 근거하여 비계층 분석의 대표적인 K-평균법 방법과 자기 조직화지도 군집분석의 유효성을 2009년 여자프로골프 선수들의 프로파일 분석을 통하여 비교 연구하였다.