이 논문은 산업클러스터의 개념과 요건을 밝히고 이러한 요건에 비추어 산업클러스터의 범위를 구체화 하는데 목적을 두고 있다. 나아가 산업클러스터와 관련된 용어들을 전반적으로 비교 검토하여 그것들의 의미를 명확히 하고 그 차이를 규명하려 한다. 필자는 M. Porter의 클러스터 개념이 전문화된 산업집적지를 설명하는 가장 간명하고 적실한 개념으로서, 산업지구와 신산업지구, 유연적 생산집적지를 포괄하는 광의적 개념이라고 파악한다. 하지만 그것이 집적과 동일한 의미나 범주를 갖는다고는 보지 않는바, 클러스터 현상은 집적 중에서 산업집적에 해당하며 산업집적 중에서 동종 혹은 연관 산업의 집적과 연계를 의미하는 것이다. 한편으로 필자는 이 특징적인 산업집적 현상에 대해 클러스터 보다는 산업클러스터라는 용어가 적실하다고 판단한다. 클러스터라는 용어는 그 개념에 비해 지나치게 포괄적이어서 오해와 오용의 소지가 적지 않은 것이다. 클러스터는 산업클러스터 이외에 정치 행정클러스터, 예술클러스터, 과학연구클러스터 등을 포함할 수 있다. 더하여 본 연구는 산업클러스터와 비산업클러스터 사이에 준산업클러스터 개념을 도입하여 산업클러스터의 범주를 보다 구체화하려 하였으며 이러한 관점에서 다양한 산업클러스터 사례들을 분석하였다.
이 연구의 목적은 공공도서관 그룹화를 위해 적합한 군집분석 모델을 파악하고 그 특징을 분석하는데 있다. 국가도서관통계시스템의 공공도서관 통계 데이터를 사용하였으며, 군집분석 기법의 3가지 모델을 적용하였다. 공공도서관 규모를 기준으로 군집분석을 실시한 결과 크게 2가지 군집으로 구분되었으며, 군집의 크기는 크게 한쪽으로 치우쳤다. 그룹화 모델로 도서관 규모를 기준으로 삼으면, 계층적 군집분석의 와드측정법과 k-평균군집분석 모델이 적합하였다. 공공도서관 그룹화 연구 결과에 대한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 통계 데이터 외에 도서관 서비스 관련 다양한 데이터 수집이 진행되어야 한다. 둘째, 분석 대상이 되는 데이터 세트에 적합한 분석 모델이 적용되어야 한다. 셋째, 도서관 서비스 향상을 위해 군집분석 기법의 다양한 분야 적용 가능성에 대한 적극적인 연구가 필요가 있다.
본 연구는 부산신발산업의 집적과 쇠락요인을 산업클러스터의 경쟁력이라는 이론적 관점에서 접근한다. 이를 위해 M. Porter의 클러스터 모델을 재구성한 '산업클러스터의 구성요소와 연계 모형'을 제시하고 그것에 기초하여 부산신발산업의 집적화와 쇠락에 영향을 미친 요인들을 검토하였다. 그리고 신발산업의 부산지역 집적 및 쇠락과정과 현황을 고찰하고 부산지역 신발업체들을 대상으로 관련 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, 부산신발산업의 집적 및 쇠락과정은 상당히 복잡한 요인들에 의해 영향을 받았지만, 노동집약적 경공업의 특성상 노동력 등 투입요소부문이 가장 결정적인 영향변수였던 것으로 나타났다. 그리고 1970년대 중반 이후 OEM 생산을 본격화하면서 글로벌 생산네트워크에 편입된 바, 그것에의 진입과 배제과정에서 산업클러스터의 성쇠가 보다 급격히 발생한 것으로 판단된다.
Purpose: This study classified the actual functions of geriatric hospitals and examined the differences in their characteristics, in order to provide a basis for discussions on defining the functions of geriatric hospitals and how to pay for care. Methodology: This study used various administrative data such as health insurance data and long-term care insurance data. Cluster analysis was used to categorize geriatric hospitals. To examine the validity of the cluster analysis results, we conducted a discriminant analysis to calculate the accuracy of the classification. To examine cluster characteristics, we examined structure, process, and outcome indicators for each cluster. Findings: The cluster analysis identified five clusters. They were geriatric hospitals with relatively short stays for cancer patients(cluster 1; cancer patient-centered), geriatric hospitals with relatively large numbers of patients using rehabilitation services(cluster 2; rehabilitation patient-centered), geriatric hospitals with a high proportion of relatively severe elderly patients(cluster 3; severe elderly patient-centered), geriatric hospitals with a high proportion of mildly ill elderly patients with various conditions(cluster 4; mildly ill elderly patient-centered), and geriatric hospitals with a significantly higher proportion of dementia patients(cluster 5; dementia patient-centered). The largest number of geriatric hospitals were categorized in clusters 4 and 5, and the structure and process indicators for these clusters were generally lower than for the other clusters. Practical Implications: We have confirmed the existence of geriatric hospitals where the medical function, which is the original purpose of a geriatric hospital, has been weakened. It has been observed that the quality level of these geriatric hospitals is likely to be lower compared to hospitals that prioritize enhanced medical functions. Therefore, it is suggested to consider the conversion of these geriatric hospitals into long-term care facilities, and careful consideration should be given to the review of care-giver payment coverage.
Sensors have limited resources in sensor networks, so efficient use of energy is important. Representative clustering methods, LEACH, LEACHC, TEEN generally use direct transmission methods from cluster headers to the sink node to pass collected data. However, the communication distance of the sensor nodes at low cost and at low power is not long, it requires a data transfer through the multi-hop to transmit data to the sink node. In the existing cluster-based sensor network studies, cluster process and route selection process are performed separately in order to configure the routing path to the sink node. In this paper, in order to use the energy of the sensor nodes that have limited resources efficiently, a cluster-based multi-hop routing protocol which merges the clustering process and routing process is proposed. And the proposed method complements the problem of uneven cluster creation that may occur in probabilistic cluster methods and increases the energy efficiency of whole sensor nodes.
In this paper we examine extremal behavior of a $textsc{k}$th-order stationary Markov chain {X\ulcorner} by considering excesses over a high level which typically appear in clusters. Excesses over a high level within a cluster define a cluster damage, i.e., a normalized sum of all excesses within a cluster, and all excesses define a damage point process. Under some distributional assumptions for {X\ulcorner}, we prove convergence in distribution of the cluster damage and obtain a representation for the limiting cluster damage distribution which is well suited for simulation. We also derive formulas for the mean and the variance of the limiting cluster damage distribution. These results guarantee a compound Poisson limit for the damage point process, provided that it is strongly mixing.
The Arches cluster is a young (2-4 Myr), compact (~1 pc), and massive (${\sim}2{\times}10^4M_{\odot}$) star cluster located ~30 pc away from the Galactic center (GC) in projection. Being exposed to the extreme environment of the GC such as elevated temperature and turbulent velocities in the molecular clouds, strong magnetic fields, and larger tidal forces, the Arches cluster is an excellent target for understanding the effects of star-forming environment on the initial mass function (IMF) of the star cluster. However, resolving stars fainter than ~1 $M_{\odot}$ in the Arches cluster partially will have to wait until an extremely large telescope with adaptive optics in the infrared is available. Here we devise a new method to estimate the shape of the low-end mass function where the individual stars are not resolved, and apply it to the Arches cluster. This method involves histograms of pixel intensities in the observed images. We find that the initial mass function of the Arches cluster should not be too different from that for the Galactic disk such as the Kroupa IMF.
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권1호
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pp.1-6
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2024
Energy efficiency in wireless sensor networks (WSNs) is a critical issue because batteries are used for operation and communication. In terms of scalability, energy efficiency, data integration, and resilience, WSN-cluster-based routing algorithms often outperform routing algorithms without clustering. Low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) is a cluster-based routing protocol with a high transmission efficiency to the base station. In this paper, we propose an energy consumption model for LEACH and compare it with the existing LEACH, advanced LEACH (ALEACH), and power-efficient gathering in sensor information systems (PEGASIS) algorithms in terms of network lifetime. The energy consumption model comprises energy-sensitive cluster formation and a cluster head selection technique. The setup and steady-state phases of the proposed model are discussed based on the cluster head selection. The simulation results demonstrated that a low-energy-consumption network was introduced, modeled, and validated for LEACH.
A Robotic milking cluster system with the manipulator for an automatic milking system was designed and built for farmer to work easily and comfortably during milking processing. The cluster system was composed of screws, cams and links for power transmission, DC motors, the Quick Basic one-chip microprocessor, the vision system for image processing, and tea-cups. Software, written in Visual C+ and Quick Basic, combined the function of image capture, image processing, milking cluster control, and control into one control. The unit was made to transfer from four fixed points to four teats with four teat-cups. Performance tests of the cluster unit, the fully integrated system, were conducted to attach and detach the teat-cup on the teat of a artificial cow. The transfer programming provided for a teat-cup milking loop during the system starts and comes back the original fixed point at the manipulator of it for milking. It transferred the teat-cup with a success rate of more than 70%. The average time it took ot perform the milking loop was about 20 seconds.
무선 모바일 네트워크 환경에서 노드 이동성은 에너지 소모를 가중화시킨다. 본 논문에서는 노드 이동성으로 인한 에너지 소모를 줄이고, 클러스터 멤버 노드의 수명 주기를 연장시키기 위하여 클러스터 기반의 노드 관리 알고리즘 (CNMA: Cluster-based Node Management Algorithm)을 제안한다. 제안된 CNMA 알고리즘은 클러스터 내에서 클러스터 헤더 노드와 멤버 노드들의 이동성을 추적하고 이들의 관계를 주기적으로 모니터링함으로써 에너지 잔량을 분석한다. 그리고 노드들의 상태 전이 과정을 분석하여 클러스터링 분할과 병합을 수행한다. 본 연구의 목적은 노드 이동성으로 발생된 에너지 소모를 최소화하기 위한 것이다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 알고리즘이 이동성으로 인한 에너지 소모를 효율적으로 제어할 수 있음을 보이며, 에너지 수명 주기가 향상됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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