The purpose of this study is to find out the air flow patterns affecting the PM10 concentration in Busan and the potential sources within each trajectory pattern. The synoptic air flow trajectories are classified into four clusters by HYSPLIT model and the potential sources of PM10 are estimated by PSCF model for each cluster from 2008 to 2012. The potential source locations of PM10 are compared with the distribution of PM10 anthropogenic emissions in east Asia developed in 2006 for the NASA INTEX-B mission. The annual mean concentrations of PM10 in Busan decreased from $51ug/m^3$ in 2008 to $43ug/m^3$ in 2012. The monthly mean concentrations of PM10 were high during a spring season, March to May and low during a summer season, August and September. The cluster2 composed of the air trajectories from the eastern China to Busan through the west sea showed the highest frequency, 44 %. The cluster1 composed of the air trajectories from the inner Mongolia region to Busan through the northeast area of China showed the second high frequency, 26 %. The cluster3 and 4 were composed of the trajectories originated in the southeast sea and the east sea of Busan respectively and showed low frequencies. The concentrations of in each cluster were $47ug/m^3$ in cluster1, $56ug/m^3$ in cluster2, $42ug/m^3$ in cluster3 and $37ug/m^3$ in cluster4. From these results, it was proved that the cluster1 and 2 composed of the trajectories originated in the east and northeast area of China were the causes of high PM10 concentrations in Busan. The results of PSCF and CWT model showed that the potential sources of the high PM10 concentrations were the areas of the around Mongolia and the eastern China having high emissions of PM10 from Beijing, Hebei to Shanghai through Shandong, Jiangsu.
It is known that the galaxy evolution by direct interaction between galaxies is most active in a galaxy group. As a result, the satellite galaxies are closely related to their central galaxy in properties such as morphology, color and star formation rate (so-called 'galactic conformity'). However, it is not clear yet whether such conformity between galaxies is found in a galaxy cluster. Recently, Lee et al. (2014) have found a measurable correlation between the colors of bright galaxies and the mean colors of their faint companions in a cluster WHL J085910.0+294957 at z = 0.3, using the photometrically-selected cluster members. They suggest that such correlation may be the vestige of infallen groups in the cluster as one possibility. In order to confirm the small-scale conformity in galaxy clusters with higher reliability, we study the Virgo cluster using the Extended Virgo Cluster Catalog (EVCC). The cluster members are selected spectroscopically unlike in WHL J085910.0+294957. We examine the galactic conformity in two distinct areas of the Virgo cluster: the inner X-ray emission region and its outer region. We find a marginal conformity in color (> $2{\sigma}$ significance to bootstrap uncertainty) in the outer region, while no meaningful signal of small-scale conformity is detected in the X-ray emission region. We discuss the implication of this result, focusing on cluster mass assembly and cluster environmental effects on galaxy evolution.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권4호
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pp.939-950
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2003
Control charts are very useful tool for monitoring of process characteristics. This paper discusses the problem of design of control limits when the subgroups are composed by cluster sampling type. As an alternative method of design of control limits XbBar chart is proposed, which uses the control limits based on the variation between subgroups instead of using classical variation within subgroups. Two examples are presented for reasonable design of control limits and conditions of subgroups based on the cluster sampling. Through examples the guidelines for making proper control limits are proposed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권3호
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pp.391-401
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2011
본 논문에서는 자료 내의 군집 중에 '부(父) 군집'과 모(母) 군집'이라 부르는 두 군집 사이에, 합성된 평균 분산을 가지는 '합성군집' 즉 '자식 군집'이라 부르는 한 군집이 있을 경우에 주목하여, 그들의 관계를 평균과 분산에 관해 모형화하고 각각의 군집을 식별하는 방법을 제공하였다. 관측치는 정규혼합모형을 따른다고 가정하고, EM 알고리즘을 통해 모형 추정을 시도하였다. 추정 과정에 여러 난제가 있었으나, 근사적 방법으로 비교적 잘 극복할수 있었다. 그리고 수치실험을 통해 제안방법은 성공적으로 주어진 세 군집 즉 '군집족(族)'을 식별할수 있음을 보였다.
We investigated the benthic polychaete assemblage in Gwangyang Bay and Yeosu Sound in February 1997. The sediment was an almost entirely muddy facies. The benthic macrofauna comprised 295 species occurring at a mean density of 875 $indiv./m^2$. Polychaetes were the major faunal component; there were 94 species at mean density 765 $indiv./m^2$. The highest abundance and species richness occurred in the Myodo south and north channels, in the mouth of Gwangyang Bay, and in the Noryang channel mouth. The most abundant polychaete was Tharyx sp. (47.9%), followed in rank order by Heteromastus filiformis (9.6%), Melinna cristata (9.3%), and Lumbrineris longifolia (7.3%). Cluster analysis divided the study area into four station groups based on station similarities in benthic polychaete assemblages: the Glycinde-Prionospio cluster in the western inner bay, the H. filiformis cluster in the middle inner bay, the Melinna-Lumbrineris cluster in the Myodo south-north channel, and the Tharyx cluster in the eastern main channel region. The sediment type of Gwangyang Bay has changed gradually from sandy to muddy. Dominant species have also changed from Chone teres and Lagis bocki to Tharyx sp., which is a potential organic pollution indicator.
The water consumption data of individual consumers must be analyzed and forecast to establish an effective water demand management plan. A k-mean cluster model that can monitor water use characteristics based on hourly water consumption data measured using automated meter reading devices and demographic factors is developed in this study. In addition, the quantification model that can estimate the daily water consumption is developed. K-mean cluster analysis based on the four clusters shows that the average silhouette coefficient is 0.63, also the silhouette coefficients of each cluster exceed 0.60, thereby verifying the high reliability of the cluster analysis. Furthermore, the clusters are clearly classified based on water usage and water usage patterns. The correlation coefficients of four quantification models for estimating water consumption exceed 0.74, confirming that the models can accurately simulate the investigated demographic data. The statistical significance of the models is considered reasonable, hence, they are applicable to the actual field. Because the use of automated smart water meters has become increasingly popular in recent year, water consumption has been metered remotely in many areas. The proposed methodology and the results obtained in this study are expected to facilitate improvements in the usability of smart water meters in the future.
This paper investigated the influence on partial discharge distribution of various defects at the model power cable joints interface using K-means clustering. As the result of analyzing discharge number distribution of ${\Phi}-n$ cluster, clusters shifted to $0^{\circ}\;and\;180^{\circ}$ with increasing applying voltage. It was confirmed that discharge quantity and euclidean distance between centroids were increased with applying voltage from the analyzing centroid distribution of ${\Phi}-q$ cluster. The degree of dispersion was increased with calculating standard deviation of ${\Phi}-q$ cluster centroid. The tendency both number of discharge and mean value of ${\Phi}-q$ cluster centroid were some different with defect types.
14atm, 233K의 아세틸렌 기체를 자유팽창 시켜서 생성한 아세틸렌 cluster의 상과 온도 변화를 실험적으로 측정하였으며, cluster를 여러 겹의 shell로 나누어 취급하고 각 shell 마다 증발과 열전도 현상에 근거한 온도계산을 하는 모델링을 적용하여 이론적인 온도를 구하고 실험값과 비교함으로써, 생성된 cluster의 크기를 4.88$\mu$으로 결정하였다.
K-means는 알고리즘의 단순함과 효율적인 구현이 가능함으로 인해 군집화를 위해 현재까지 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 하지만 K-means는 집단의 개수가 사전에 결정되어야 하는 근본적인 문제점이 있다. 이 논문에서는 BIC(Bayesian information criterion) 점수를 이용하여 효율적으로 집단의 개수를 추정할 수 있는 X-means 알고리즘을 확장한 두 가지 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기본적으로 X-means 방법을 따르면서 집단이 임의의 분산 행렬을 가질 수 있도록 함으로써 X-means 알고리즘이 원형 집단만을 허용함에 따른 over-fitting을 개선한다. 제안한 방법은 하나의 집단에서 시작하여 계속해서 집단을 나누어가는 하향식 방법으로, BIC score를 최대로 증가시키는 집단을 분할해 나간다. 제안한 알고리즘은 Modified X-means(MX-means)와 Generalized X-means(GX-means)의 두 가지로, 전자는 K-means 알고리즘을, 후자는 EM 알고리즘을 사용하여 현재 주어진 집단들에서 최적의 분할을 찾아낸다. MX-means는 GX-means보다 그 속도에서 앞서지만 집단들이 중첩 된 경우에는 올바른 집단을 찾아낼 수 없는 단점이 있다. GX-means는 실행 속도가 느린 단점이 있지만 집단들이 중첩된 경우에도 안정적으로 집단들을 찾아낼 수 있다. 이러한 점들은 일련의 실험을 통해서 확인할 수 있으며, 제안한 방법들이 기존의 방법들에 비해 나은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 경상남도 창원시를 대상으로 노인인구 분포지역의 공간적 특성과 폭염과의 관계를 분석하였다. 이를 위해 통계청의 인구센서스 자료와 환경부 토지피복도, Landsat 8 지표면온도, 기상청의 폭염일수 자료를 활용하였다. 노인인구 분포의 공간적 특성은 토지이용특성을 고려하여 K-mean 군집화 분석을 통해 총 5개 유형으로 분류하였다. 공간유형별 노인인구 특성은 도시화된 유형(cluster-3)에서 노인인구의 수가 많았으나, 농촌지역과 산림지역에 분포하는 유형(cluster-1, cluster-2)에서는 노인인구의 구성 비율이 높은 것으로 나타났다. 지표면온도와 폭염일수 특성에서는 도시지역에서 지표면온도가 가장 높았으나 폭염일수는 농촌지역이 가장 많았다. 노인인구 분포지역의 공간유형에 따른 폭염 특성을 분석한 결과, 농촌지역 면적이 많은 cluster-2가 15.95일로 가장 높았고, 도시화된 유형인 cluster-3은 9.41일로 가장 낮았다. 즉, 도시지역에 거주하는 노인인구보다 농촌지역에 거주하는 노인인구가 폭염에 더욱 노출되어 있으며, 피해가 가중될 것으로 예상된다. 본 연구의 결과는 여름철 폭염 취약지역의 효과적인 관리와 사전 예방을 위한 다양한 정책방안을 마련하는데 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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