Tremou, Evangelia;Jung, Taehyun;Chung, Aeree;Sohn, Bong Won
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.38
no.2
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pp.35.1-35.1
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2013
By probing nuclear regions and overall properties of AGN hosts as a function of their environments, we aim to observationally examine how AGN activities are related to their surroundings. We have selected eight representative AGN hosts in the Virgo cluster, including seven cluster members (M49, M60, M84, M87, NGC 4435, NGC 4526, NGC 4636) and one galaxy that is likely to be background (NGC 4261) but still close enough to be studied in high resolution. The selected galaxies are located in a range of density regions showing various morphology in 1.4 GHz continuum. High resolution observations with the KVN allow us to access the inner region of the AGN without suffering from dust extinction and synchrotron self-absorption. Since half of our targets are weak to be detected at K-band within its coherence time, we applied phase referencing (fast antenna position switching) to calibrate fast atmospheric phase fluctuations. We successfully detected relatively bright AGNs, such as M87, M84 and NGC4261, but no detection signature was found to the other members of the sample. In this talk, we will present our first results from our KVN observations, while we will discuss in detail the applied technique and our immediate future plans.
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.
The present paper represents the results of development and first experimental tests of a new ionized cluster beam (ICB) source. The novelty of ICB source lies in the fact that the crucible and ionization parts are spaced in one cylindrical shell but are not divided in an electric circuit. The ICB source adapts permanent magnets to increase the ionization efficiency. The maximum obtained $Cu^+$ ion current denisity is $1.5{\mu}A/\textrm{cm}^2$, therewith the ionization rate amounts 3% under deposition rate is 0.2$\AA$/s and the acceleration voltage is 4 kV, the $Cu^+$ ion beam uniformity is better than 95%.
One of the most important issues in the sensor network with resource-constrained sensor nodes is prolonging the network lifetime by efficiently utilizing the given energy of nodes. The most representative mechanism to achieve a long-lived network is the clustering mechanism. In this paper, we propose a new dynamic-size multi-hop clustering mechanism in which the burden of a node acting as a cluster head(CH) is balanced regardless of the density of nodes in a sensor network by adjusting the size of a cluster based on the information about the communication load and the residual energy of the node and its neighboring nodes. We show that our proposed scheme outperforms other single-hop or fixed-size multi-hop clustering mechanisms by carrying out simulations.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.3
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pp.203-210
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2000
In this paper, we propose a new unsupervised learning network and competitive learning algorithm for pattern classification. The proposed network is based on relative similarity, which is similarity measure between input data and cluster group. So, the proposed network and algorithm is called relative similarity network(RSN) and learning algorithm. According to definition of similarity and learning rule, structure of RSN is designed and pseudo code of the algorithm is described. In general pattern classification, RSN, in spite of deletion of learning rate, resulted in the identical performance with those of WTA, and SOM. While, in the patterns with cluster groups of unclear boundary, or patterns with different density and various size of cluster groups, RSN produced more effective classification than those of other networks.
Based on N-body simulations, we find out that significant fraction of dynamically formed BH-BH (10 $M_{\odot}$ and NS-NS (1.4 $M_{\odot$ ecah) binaries are ejected from globular clusters. About 30 percent of compact stars are ejected in the form of binary. The merging time of ejected binary depends on the velocity dispersion of globular cluster. Some of ejected binaries have merging time-scales shorter than Hubble time and are expected to produce gravitational waves that can be detectable by the advanced ground-based interferometers. The merger rates of ejected BH-BH and NS-NS binaries per globular cluster are estimated to be 3.5 and 17 per Gyr, respectively. Assuming the spatial density of globular clusters as 8.4 $h^3$ clusters $Mpc^{-3}$ and extrapolating to the horizon distance of the advanced LIGO-Virgo network, we expect the detection rates solely attributed to BH-BH and NS-NS with cluster origin are to be 42 and 1.7 $yr^{-1}$, respectively. Besides, we find out that BH-NS binary ejection hardly occurs in globular clusters and dynamically formed compact binaries may possibly be the source of short GRBs whose locations are far from host galaxies.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.11
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pp.1241-1248
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2014
An efficient battery usage of sensor nodes is main goal in a sensor network, which is the substructure of Internet of Things. Maximizing the battery usage of sensor nodes makes the lifetime of sensor network increase as well as the reliability of the network improved. The previous solutions to solve these problems are mainly focused on the cluster head selection based on the remaining energy. In this paper, we consider both the head selection and the replacement interval which is determined by a threshold that is based on the remaining energy, density of alive nodes, and location. Our simulation results show that the proposed scheme has outstanding contribution in terms of maximizing the life time of the network and balancing energy consumption of all nodes.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.11
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pp.91-96
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2014
Since the sensors of Internet of Things (IOT) collect various data, the lifetime of sensor network is very important and the data should be aggregated efficiently. The contiguous collection by the certain sensors occurs an excessive battery consumption and successive transmission of same value of data should be avoided. To solve these things, we propose an weight-based cluster head replacement method that divides whole network into several grids and cluster head is selected by remaining energy, density of alive sensors and location of sensor. The aim of algorithm maximizes the lifetime of network. Our simulation results shows that the proposed method is very simple as well as balances energy consumption.
This paper proposes DBSCAN-SI that is an algorithm for clustering with influences of spatial objects. DBSCAN-SI that is extended from existing DBSCAN and DBSCAN-W converts from non-spatial properties to the influences of spatial objects during the spatial clustering. It increases probability of inclusion to the cluster according to the higher the influences that is affected by the properties used in clustering and executes the clustering not only respect the spatial distances, but also volume of influences. For the perspective of specific property-centered, the clustering technique proposed in this paper can makeup the disadvantage of existing algorithms that exclude the objects in spite of high influences from cluster by means of being scarcely close objects around the cluster.
A simple method is proposed for constructing nonparametric confidence intervals for the difference or ratio of two median failure times. The method applies when clustered survival data with censoring is randomized either (I) under cluster randomization or (II) subunit randomization. This method is simple to calculate and is based on non-parametric density estimation. The proposed method is illustrated with the otology study data and HL-A antigen study data. Moreover, the simulation results are reported for practical sample sizes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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