In this paper, we use three cluster algorithms (K-means, Self-Organizing Map, and Fuzzy K-means) to find proper graded stock market brokerage commission rates based on the cumulative transactions on both stock exchange market and HTS (Home Trading System). Stock trading investors for both modes are classified in terms of the total transaction as well as the corresponding mode of investment, respectively. Empirical analysis results indicated that fuzzy K-means cluster analysis is the best fit for the segmentation of customers of both transaction modes in terms of robustness. We then propose the rules for three grouping of customers based on decision tree and apply different brokerage commission to be 0.4%, 0.45%, and 0.5% for exchange market while 0.06%, 0.1%, 0.18% for HTS.
상품 온톨로지는 온톨로지 (Ontology) 구성요소인 개념 (Concept) 과 속성 (Property)이 상품 도메인에 특화된 온틀로지이다. 본 논문에서는 대용량을 특징으로 하는 상품 온톨로지를 표현함에 적용되어 질 수 있는 Hyperbolic Tree, Cluster Map, 그래프 비주얼라이제이션을 살펴보고, 계층을 갖는 개념을 표현하는 데 좋은 Hyperbolic과, 속성을 잘 표현 할 수 있는 Cluster Map을 상품 온톨로지에 유리한 비주얼라이제이션으로서 제안한다.
The purpose of this paper is to develop a new group classification method based on genetic algorithm and to com-pare its prediction performance with those of existing methods in the area of bond rating. To serve this purpose, we conduct various experiments with pilot and general models. Specifically, we first conduct experiments employing two pilot models : the one searching for the cluster center of each group and the other one searching for both the cluster center and the attribute weights in order to maximize classification accuracy. The results from the pilot experiments show that the performance of the latter in terms of classification accuracy ratio is higher than that of the former which provides the rationale of searching for both the cluster center of each group and the attribute weights to improve classification accuracy. With this lesson in mind, we design two generalized models employing genetic algorithm : the one is to maximize the classification accuracy and the other one is to minimize the total misclassification cost. We compare the performance of these two models with those of existing statistical and artificial intelligent models such as MDA, ANN, and Decision Tree, and conclude that the genetic algorithm-based group classification method that we propose in this paper significantly outperforms the other methods in respect of classification accuracy ratio as well as misclassification cost.
In order to obtain the genetic informations of the Korean isolates of porcine circovirus 2 (PCV2), nucleotide sequences of total genome of three isolates and open reading frame 2 (ORF2) of four isolates were determined and compared with those of other reference PCV2 isolates. Nucleotide sequences of 3 isolates showed over 99% homology with those of reference strain (GenBank accession no. AF027217). Point mutations were mainly determined on ORF2 regions but little on ORF1 regions. The patterns of pointmutated sites and nucleotide substitution on ORF2 regions were generally consistent between Korean isolates, and these mutated sites observed in Korean isolates were also relatively similar to those of foreign isolates. Phylogenetic analysis of nucleotide or amino acid sequences showed that there were minor branches consisting of three clusters; cluster of Korea, Canada and America, cluster of Spain and Taiwan, and the last cluster of French and China isolates. These results suggested that Korean PCV2s were probably originated from North America such as Canada or USA. The genetic informations obtained from this study could be useful for the research of diagnosis and pathogenecity of PCV2.
Biodiversity refers to the total number and variation among species of flora and fauna of an area. Due to tremendous biotic especially anthropogenic pressure these natural resources are being vanishing. In present study genetic diversity among accessions of Thamnocalamus spathiflorus was evaluated. A total of 51 vegetative characters and 42 primers (10-mer) were screened. Out of 42 screened primers, 28 polymorphic primers were selected for further analysis. A total of 263 bands were recorded as polymorphic whereas 48 bands were monomorphic. The resolving power (Rp) of 28 Randomly Amplified Polymorphic DNA (RAPD) primers ranged from 4.6 (OPE08) to 17.6 (OPA11). The polymorphic information content (PIC) value ranged from 0.21 (OPAH09) to 0.44 (OPG02). The result revealed high degree of genetic relatedness (56 to 80%). Cluster analysis revealed two major clusters both for morphology as well as RAPD. Unlike morphological characterization, the accession (D5) from Bahli, Rampur, Shimla (H.P.) was clustered separately from the others in RAPD cluster analysis. Accessions with closed locality grouped together through RAPD marker system however analogy was recorded for morphological traits. The study conducted reflects the utility of RAPD technique for species identification and phylogenetic studies in bamboo for conducting bamboo breeding program.
배아란 동물이나 식물과 같은 다세포 생물의 초기 단계를 의미한다. 배아의 단계에서 다세포 생물의 기초적인 체제가 결정되기 때문에 배아는 개체발생의 기구를 연구하는 중요한 연구대상이 된다. 생물학자들은 배아 연구를 위해 대용량의 배아 이미지 데이터를 소유하고 있으며, 이러한 대용량 데이터 중 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터 구조화가 필요하다. 데이터베이스 구조화를 위해 주로 사용되는 방법으로 계층적 클러스터링이 있다. 그러나 기존의 계층적 클러스터링 방법은 데이터베이스를 트리 형태로 구조화 하는 과정에서 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하지 못하기 때문에 결과 클러스터링 트리가 경사 트리일 가능성이 매우 높다. 경사 트리인 경우 사용자가 원하는 이미지를 검색하기 위해 트리를 순회할 때 많은 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 배아 이미지 데이터를 경사 되지 않으며 균형 상태에 가까운 트리 형태로 구조화하기 위한 방안을 제시한다. 제안하는 방안은 데이터베이스 내에 저장된 배아 이미지를 그래프로 변환하고 반복적으로 그래프 분할 알고리즘을 적용하여 클러스터를 생성한다. 이 때 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하여 특정 클러스터의 크기가 지나치게 커지거나 객체 수가 많아지는 것을 방지한다. 실험을 통해서 제안하는 방안의 우수성을 규명하고 시각화 툴을 제공하여 사용자가 원하는 배아 이미지를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는다.
천연활엽수림(天然闊葉樹林) 군집(群集)에서 수종(樹種)의 천이계열(遷移系列)상의 위치를 해석(解析)하기 위하여 84개 활엽수(闊葉樹) 교목(喬木) 및 관목(灌木) 수종들의 생태형태학적(生態形態學的) 특성 분석을 바탕으로 극성상지수(極盛相指數)를 추정(推定)하였다. 생태형태학적(生態形態學的) 특성은 천이(遷移) 단계와 관계있다고 판단한 19가지를 선정하였으며, 각 수종별로 특성마다 극성상으로 갈수록 증가하는 2-4단계의 표준화된 점수를 부여하고 총점에 대한 합계점수의 백분율로써 극성상지수(極盛相指數)로 삼았다. 연구 대상 수종 중에서 서어나무의 지수(指數)가 83.3으로 최고치를 기록하였고 사시나무의 지수(指數)가 18.8로써 최저치로 추정되었으며, 전체 지수(指數)의 평균(平均)은 54.2로 산출되었다. 70이상의 지수(指數)값을 나타낸 수종은 9개, 40이상 70미만의 지수(指數)값을 나타낸 수종은 58개, 그리고 40미만의 지수(指數)값을 나타낸 수종은 17개로 집계(集計)되어, 천이(遷移) 중반단계의 삼림이 갖는 다양한 자원(資源) 혹은 생태적(生態的) 지위(地位)(niche)를 이용하는 수종(樹種)의 수가 압도적으로 많음을 알 수 있다. 주성분분석(主成分分析)을 통하여 각 수종이 광선흡수(光線吸收), 번식(繁殖), 그리고 목재(木材) 성질(性質) 등의 요인(要因)에 따르는 위치를 3차원(次元) 좌표(座標)상에 ordination하였고, cluster분석(分析)을 통하여 유사(類似)한 특징을 가진 4가지 수종군(樹種群)을 분류(分類)하였다. 과(科)별로 극성상지수(極盛相指數) 범위를 파악한 결과, 자작나무과(科)와 단풍나무과(科)에 속하는 수종들의 지수(指數) 범위가 넓었고, 버드나무과의 수종들은 선구수종의 전형적인 특성을 나타내었으나, 특별히 극성상(極盛相) 생활형(生活形)의 수종군(樹種群)을 갖는 과(科)는 없었다.
많은 노드와 넓은 지역을 커버하기 위해 클러스터-트리 형태로 구성된 모니터링 네트워크는 싱크 주변에 트래픽이 집중된다. IEEE 802.15.4가 이러한 센서 네트워크에 적용 되었을 때 싱크 주변지역에서의 트래픽 집중으로 인하여 데이터의 전송지연이 길어지고, 데이터를 잃어버릴 가능성이 높다. 본 논문에서는 LR-WPAN에서 채널을 동적으로 할당하여 채널 사용률을 높이고, 데이터 전송 성공률을 높이는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘의 성능평가를 위하여 IEEE 802.15.4의 액티브 구간길이를 다양하게 설정하여 실험하였다. 실험 환경은 클러스터-트리 형태의 모니터링 네트워크를 가정하고, 트래픽이 집중되는 지역인 싱크와 1홉 거리에서 발생하는 트래픽을 분석했다. 실험결과 트래픽이 많을수록 DCA가 우수한 성능을 보였다. 트래픽이 가장 적은 상황에 대한 실험에서 IEEE 802.15.4는 최소한의 액티브길이인 14.40ms로 동착하여 90.3%의 데이터 전송 성공률을 보이고, DCA는 11.8ms의 액티브 구간을 유지하며 98.9%의 데이터 전송 성공률을 보였다.
피부사상균증이 있는 개와 고양이에서 분리한 9주의 Microsporum canis와 5주의 Microsporum gypseum에서 ribosomal DNA를 추출하여 internal transcribed spacer 1 (ITS1) gene을 PCA로 증폭한 후 sequencing을 실시하여, 각 사상균의 계통학적 관계를 조사하였다. M canis 분리주 9주의 ITS1 gene의 nucleotide sequence는 100% 일치하였으며 M gypseum 분리주 5주의 nucleotide sequence도 100% 일치하였다. M canis 분리주 9주의 계통분석 결과 미국, 일본, 호주 및 유럽에서 분리된 M canis와 같은 cluster에 속하였으며 다른 Microsporum spp와는 유전적으로 다른 cluster를 형성하였다. 그러나 M canis와 M distortum, M equinum, M ferrugineum은 유전적으로 매우 가까운 위치에 있었다. M gypseum 분리주는 M canis와는 다른 cluster를 형성하였다. ITS1 gene의 분자생물학적 분석은 Microsporum spp를 확인하고 그들의 유전학적 관계를 이해하는 유용한 정보를 제공하는 것으로 생각된다.
This paper presents techniques for discovering rules with elastic patterns. Elastic patterns are useful for discovering rules from data sequences with different sampling rates. For fast discovery of rules whose heads and bodies are elastic patterns, we construct a suffix tree from succinct forms of data sequences. The suffix tree is a compact representation of rules, and is also used as an index structure for finding rules matched to a target head sequence. When matched rules cannot be found, the concept of rule relaxation is introduced. Using a cluster hierarchy and a relaxation error, we find the least relaxed rules that provide the most specific information on a target head sequence. Performance evaluation through extensive experiments reseals the effectiveness of the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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