Galaxy clusters, the largest gravitationally bound system, are important means to place constraints on cosmological model and to study the evolution and the formation of galaxies and their large scale distribution. We will report results from our study of galaxy clusters in the European Large Area ISO Survey North1/North2(ELAIS-N1/N2) fields, covering a total of 10.8 $deg^2$. We combine multiple wavelength data from IMS survey, UKIRT Infrared Deep Survey-Deep Extragalactic Survey (UKIDSS-DXS, JK bands), Spitzer Wise-area InfraRed Extragalactic survey (SWIRE, Optical-Infrared bands), and CFHT (u,g,r,i,z bands.) The photometric redshifts are derived from these datasets and are used to search for high redshift galaxy clusters at 0.8 < z < 1.5.
We analyzed the properties of shock waves in galaxy clusters, by using the data of simulations for the large-scale structure of the universe with the spatial resolution of up to 25 kpc/h. In a substantial fraction of clusters, we found that strong shocks with Mach number of several or larger exist in outskirts within the virial radius. They are produced by the accretion of warm gas flowing from filaments to clusters, and generate large cosmic-ray fluxes. The cosmic rays advect into cluster cores, but may temporally induce the population inversion, that is, larger population at larger radius, suggested by recent radio and ${\gamma}$-ray observations.
Recently the interest in the safety assessment of civil infrastructures has increased. As bridge structures become large-scale, it is necessary to monitor and maintain the safety of large bridges, which requires smart systems that can make long-term monitoring a reality . Civil engineers have applied monitoring systems to several bridges, such as the New Haeng-Ju Bridge and Riverside Urban Highway Bridge, but these applications have some problems with the sensors for long-term measurement, setup techniques for the bridge monitoring system and the assessment of measured data. In the present study, an optical fiber sensor smart system was tested and confirmed in laboratory tests on the concrete members. By Attaching optical fiber sensors to the structural parts of the Sung-San Bridge, the bridge load test was measured. These smart concrete structure systems can be applied to bridges and the load capacity of the bridge can assessed.
In this paper, an efficient connected component labeling (CCL) method was proposed. The proposed method is based on GPU parallelism. The CCL is very important in various applications where images are analysed. However, the label of each pixel is dependent on the connectivity of adjacent pixels so that it is not very easy to be parallelized. In this paper, a GPU-based parallel CCL techniques were proposed and applied to the analysis of radar signal. Since the radar signals contains complex and large data, the efficiency of the algorithm is crucial when realtime analysis is required. The experimental results show the proposed method is efficient enough to be successfully applied to this application.
In recent years, genomic resources and information have accumulated at an ever increasing pace, in many plant species, through whole genome sequencing, large scale analysis of transcriptomes, DNA markers and functional studies of individual genes. Well-characterized species within key plant taxa, co-called "model systems", have played a pivotal role in nucleating the accumulation of genomic information and databases, thereby providing the basis for comparative genomic studies. In addition, recent advances to "Next Generation" sequencing technologies have propelled a new wave of genomics, enabling rapid, low cost analysis of numerous genomes, and the accumulation of genetic diversity data for large numbers of accessions within individual species. The resulting wealth of genomic information provides an opportunity to discern evolutionary processes that have impacted genome structure and the function of genes, using the tools of comparative analysis. Comparative genomics provides a platform to translate information from model species to crops, and to relate knowledge of genome function among crop species. Ultimately, the resulting knowledge will accelerate the development of more efficient breeding strategies through the identification of trait-associated orthologous genes and next generation functional gene-based markers.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.12
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pp.280-292
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2021
Enterprise Resource Planning (ERP) is a software that manages and automate the internal processes of an organization. Process speed and quality can be increased, and cost reduced by process automation. Odoo is an open source ERP platform including more than 15000 apps. ERP systems such as Odoo are all-in-one management systems. Odoo can be suitable for small and medium organizations, but duo to efficiency limitations, Odoo is not suitable for the large ones. Furthermore, Odoo can be implemented on both local or public servers in which each has some advantages and disadvantages such as; the speed of internet, synced data or anywhere access. In many cases, there is a persistent need to have more than one synchronized Odoo instance in several physical places. We modified Odoo to support this kind of requirements and improve its efficiency by replacing its standard database with a distributed one, namely CockroachDB.
Lee, Jaehwan;Choi, June;Roh, Hongchan;Shin, Ji Sun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5252-5268
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2018
To support a large-scale Hadoop cluster, Hadoop heartbeat messages are designed to deliver the significant messages, including task scheduling and completion messages, via piggybacking to reduce the number of messages received by the NameNode. Although Hadoop is designed and optimized for high-throughput computing via batch processing, the real-time processing of large amounts of data in Hadoop is increasingly important. This paper evaluates Hadoop's performance and costs when the heartbeat period is controlled to support latency sensitive applications. Through an empirical study based on Hadoop 2.0 (YARN) architecture, we improve Hadoop's I/O performance as well as application performance by up to 13 percent compared to the default configuration. We offer a guideline that predicts the performance, costs and limitations of the total system by controlling the heartbeat period using simple equations. We show that Hive performance can be improved by tuning Hadoop's heartbeat periods through extensive experiments.
Geotextile tube technology has been perceived as an economical solution for liquid sludge treatment, and analyzing its consolidation behavior is necessary to be able to evaluate the dewatering capabilities of large geotextile tubes filled with contaminated soil, tailings, sewage sludge, and so on. The objectives of this study are to present a method that can adequately convey the consolidation behavior of geotextile tubes filled with sewage sludge, and to investigate the effects of various geotextile tube consolidation parameters. In this study, variable coefficients of consolidation are utilized to analyze the consolidation process of geotextile tubes filled with sewage sludge. The consolidation solution was verified by comparing the measured and predicted data from a hanging bag test conducted in the literature. After verifying the proposed solution, the consolidation parameters of a geotextile tube composed of a woven polypropylene outer layer and a non-woven polypropylene layer filled sewage sludge were obtained. Using the obtained parameters, the consolidation behavior of a large-scale composite geotextiles tube was predicted.
Lee, Young Bok;Lee, Soo Young;Seo, Ji Min;Kang, Min Ji;Yu, Dong Soo
Journal of Mycology and Infection
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v.24
no.2
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pp.37-44
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2019
To date, hundreds of fungal genomes have been sequenced, and many more are underway. Recently developed cutting-edge techniques generate very large amounts of data, and the field of fungal genomics in dermatology has consequently evolved substantially. Methodological improvements have broadened the scope of large-scale ecological studies in dermatology, including biodiversity assessments and genomic identification of fungi. Here, we aimed to provide a brief introduction to bioinformatic approaches to fungal genomics in the field of dermatology. We described the history and basic concepts of fungal genomics and presented sequencing-based techniques for fungal identification, including a list of the revised taxa of dermatophytes, as determined by current phylogenetic analysis. Finally, we discussed the emerging trends in fungal genomics in dermatology, such as next-generation sequencing.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.6
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pp.1620-1634
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2023
This paper studies the task of embedding nodes with multiple graphs representing multiple information channels, which is useful in a large volume of network clustering tasks. By learning a node using multiple graphs, various characteristics of the node can be represented and embedded stably. Existing studies using multi-channel networks have been conducted by integrating heterogeneous graphs or limiting common nodes appearing in multiple graphs to have similar embeddings. Although these methods effectively represent nodes, it also has limitations by assuming that all networks provide the same amount of information. This paper proposes a method to overcome these limitations; The proposed method gives different weights according to the source graph when embedding nodes; the characteristics of the graph with more important information can be reflected more in the node. To this end, a novel method incorporating a multi-channel gate layer is proposed to weigh more important channels and ignore unnecessary data to embed a node with multiple graphs. Empirical experiments demonstrate the effectiveness of the proposed multi-channel-based embedding methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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