Focusing on both small separations and baryonic acoustic oscillation scales, the cosmic evolution of the clustering properties of peak, void, wall, and filament-type critical points is measured using two-point correlation functions in ΛCDM dark matter simulations as a function of their relative rarity. A qualitative comparison to the corresponding theory for Gaussian random fields allows us to understand the following observed features: (i) the appearance of an exclusion zone at small separation, whose size depends both on rarity and signature (i.e. the number of negative eigenvalues) of the critical points involved; (ii) the amplification of the baryonic acoustic oscillation bump with rarity and its reversal for cross-correlations involving negatively biased critical points; (iii) the orientation-dependent small-separation divergence of the cross-correlations of peaks and filaments (respectively voids and walls) that reflects the relative loci of such points in the filament's (respectively wall's) eigenframe. The (cross-) correlations involving the most non-linear critical points (peaks, voids) display significant variation with redshift, while those involving less non-linear critical points seem mostly insensitive to redshift evolution, which should prove advantageous to model. The ratios of distances to the maxima of the peak-to-wall and peak-to-void over that of the peak-to-filament cross-correlation are ~2-√~2 and ~3-√~3WJ, respectively, which could be interpreted as the cosmic crystal being on average close to a cubic lattice. The insensitivity to redshift evolution suggests that the absolute and relative clustering of critical points could become a topologically robust alternative to standard clustering techniques when analysing upcoming surveys such as Euclid or Large Synoptic Survey Telescope (LSST).
This study presents a hybrid algorithm for classifying the rock joints, where the improved artificial bee colony (IABC) and the fuzzy C-means (FCM) clustering algorithms are incorporated to take advantage of the artificial bee colony (ABC) algorithm by tuning the FCM clustering algorithm to obtain the more reasonable and stable result. A coefficient is proposed to reduce the amount of blind random searches and speed up convergence, thus achieving the goals of optimizing and improving the ABC algorithm. The results from the IABC algorithm are used as initial parameters in FCM to avoid falling to the local optimum in the local search, thus obtaining stable classifying results. Two validity indices are adopted to verify the rationality and practicability of the IABC-FCM algorithm in classifying the rock joints, and the optimal amount of joint sets is obtained based on the two validity indices. Two illustrative examples, i.e., the simulated rock joints data and the field-survey rock joints data, are used in the verification to check the feasibility and practicability in rock engineering for the proposed algorithm. The results show that the IABC-FCM algorithm could be applicable in classifying the rock joint sets.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제22권6호
/
pp.625-637
/
2015
We develop a Bayesian clustering procedure based on a Dirichlet process prior with cluster specific random effects. Gibbs sampling of a normal mixture of linear mixed regressions with a Dirichlet process was implemented to calculate posterior probabilities when the number of clusters was unknown. Our approach (unlike its counterparts) provides simultaneous partitioning and parameter estimation with the computation of the classification probabilities. A Monte Carlo study of curve estimation results showed that the model was useful for function estimation. We find that the proposed Dirichlet process mixture model with cluster specific random effects detects clusters sensitively by combining vague edges into different clusters. Examples are given to show how these models perform on real data.
WSN 분야의 대표적인 알고리즘의 하나인 LEACH는 시스템 수명동안 모든 노드들이 균일한 횟수로 클러스터 헤더가 되는 것을 보장한다. 하지만 각 라운드별로 일정한 클러스터 헤더 수를 보장하지 못하여 클러스터 헤더가 선출되지 못하는 경우가 발생하거나 적은 수로 선출되는 경우가 발생한다. 클러스터 헤더가 적게 선출될 경우 클러스터 헤더에 높은 부하가 걸린다. 또한 선출된 클러스터 헤더의 위치에 따라 센서 노드가 소속되지 않은 클러스터가 발생할 경우도 있다. 이에 본 논문에서는 관심 영역을 일정한 섹터로 나누어 각 섹터마다 클러스터 헤더를 무작위로 하나씩 선출하는 알고리즘을 제안한다. 클러스터 구성 시 각 센서 노드는 가장 가까운 클러스터 헤더에 소속되어 클러스터 구성은 섹터와는 무관하게 진행된다. 이 알고리즘은 매 라운드마다 일정한 수의 클러스터 헤더를 보장하며 소속된 센서 노드가 없는 헤더가 발생하지 않도록 한다.
HAP(High Altitude Platform)은 지표면 17~22km위에 있는 성층권 영역에서 운행하는 정지 궤도 공중 플랫폼으로 공중에서의 MBS(Mobile Base Station)로서의 역할이 가능하다. HAP 기반 네트워크는 인공위성 시스템과 지상통신 시스템의 장점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 HAP 기반망의 구성 및 그 유지를 위한 HAP MBS의 배치에 대해 연구한다. 이 연구를 위해 지상 이동 노드들을 클러스터링하기 위한 클러스터링 알고리즘이 사용되는데, 본 논문에서는 EM(Expectation Maximization) 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 본 논문의 목표는 이동 통신 단말기들 간의 거리와, 각 단말기들의 이동속도를 고려하여 단말기들이 효율적으로 클러스터링 되어 HAP의 배치가 효율적일 수 있도록 EM 알고리즘을 적용 및 개선하고, 이 EM 알고리즘을 이용한 HAP MBS 배치기법을 인구밀도에 기반을 둔 RWP(Random Waypoint) 노드 모빌리티를 이용하여 그 성능을 평가한다.
무선 센서 네트워크에서 사용하는 클러스터링 기법은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이다. 그러나 이 방법은 기상감시 네트워크와 같이 센서 노드의 수집 데이터가 중복되기 쉬운 환경에 적용할 경우 노드가 불필요하게 소모하는 에너지가 많다. 문턱값(threshold)을 이용해 동작하는 클러스터링 기법의 경우 네트워크의 수명은 연장되었으나 수집하는 데이터의 정확도가 낮아 신뢰하기 어려운 문제점이 있어 이에 대한 개선이 필요하다. 또한 멀티 홉 전송을 이용하는 클러스터링 기법은 클러스터 헤드 노드 선정이 확률적으로 발생하므로 노드들의 링크가 단절되는 현상이 자주 일어나 데이터의 정상적인 수집이 어렵다. 이에 본 논문은 불필요한 에너지 소모를 줄이고 링크 단절 현상이 완화된 클러스터 형성 알고리즘을 제안하였다. 성능분석 결과에 의하면 제안하는 방법은 기존의 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송 효율이 증가하였고 수집 데이터의 정확도가 높아졌으며 전체 수명이 30% 정도 향상되었다.
최근 들어 공유자전거 시스템은 대중교통 이용이 어렵거나 불가능한 마지막 목적지까지의 거리인 "라스트 마일"을 해소하는 방안으로 주목받고 있다. 공유자전거 시스템에서는 자전거의 대여와 반납의 불균형으로 인해서 사용자가 원하는 시간에 원하는 대여소에서 자전거를 빌리거나 반납할 수 있는 문제가 자주 발생한다. 이에 자전거 재배치는 공유자전거 시스템을 효율적으로 운영하는데 매우 중요한 이슈이다. 자전거 재배치를 효율적이고 효과적으로 진행하기 위해서는 무엇보다 정확한 수요 예측이 이뤄져야 한다. 최근에는 대여소의 수요를 보다 정확하게 예측하기 위해 군집 기반의 수요 예측 모델을 활용하는 방법이 개발되고 있는데, 여기서는 군집 분석 단계가 매우 중요하다. 이 연구에서는 비결정적이고 수렴이 어려운 기존의 공유자전거 수요 예측을 위한 군집 방법의 단점을 극복하는 k-means 기반의 군집 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 초기 중심점 방법을 활용하기 때문에 매번 동일한 결과를 얻을 수 있으며, 대여소의 시간별 반납/대여 비중을 이용하여 기존 방법과는 달리 이전 단계의 군집 결과를 필요로 하지 않아 반복해서 군집 분석을 수행할 필요가 없어 빠른 군집 분석이 가능한 장점이 있다.
본 연구는 대전 지역에 위치한 연구소기업과 전국에 있는 연구소기업 고객사 간의 사회적 네트워크 구조 특성을 동종 기술 간 지역적 군집화 경향으로 모형화했고, ERGM(Exponential Random Graph Model) 분석 모형 대비 관측값이 95% 신뢰구간 내 포함되었다. 기업 모두 대전 유성구에 위치한 경우, 다른 행정구역에 속한 경우보다 연결 확률이 약 13배 높았을 뿐만 아니라 동종 기술을 가진 기업 간에는 구색성 및 동질성 값이 부의 값(0.1904)으로 활발한 연결 경향을 보였으며, 특히 6대 기술 중 '환경·에너지기술(ET)' 기업 간에 P값이 0.035로 가장 유의하였다. 유성구에 속하지 않은 기업 사이에는 음의 값(-0.0035)을 보이고, 군집 경향도 적었다. 이를 통해 대덕연구개발특구가 입지한 대전광역시 유성구가 혁신클러스터의 중심지 역할을 형성하고 있음을 확인할 수 있었다.
무선 센서 네트워크에서 센서노드의 수명은 배터리에 의해 제한되므로 에너지는 가장 중요한 고려사항이다. 클러스터링은 네트워크의 에너지 소비를 효율적으로 관리하는데 사용되는 방법 중 하나이며, LEACH는 대표적인 클러스터링 알고리즘이다. LEACH는 센서 노드들의 에너지 소비를 공평하게 분산시키기 위해 에너지 소모적 기능을 하는 클러스터 헤드를 매 라운드마다 무작위로 순환시키는 방법을 사용하고 있다. 클러스터 헤드의 무작위 선정은 매 라운드 최적의 클러스터 헤드 수를 보장해주지 못한다. 그리고 밀도가 높은 클러스터에 위치한 클러스터 헤드는 과부하 상태가 된다. 본 논문에서는 클러스터 헤드의 수를 보장하기 위한 토큰 기반의 클러스터 헤드 선정 알고리즘과 균등한 밀도의 클러스터 형성을 위한 클러스터 선택 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘이 LEACH 보다 네트워크 수명이 9.3%정도 연장됨을 보여주었다.
The cosmic distance can be precisely determined using a 'standard ruler' imprinted by primordial baryon acoustic oscillation (hereafter BAO) in the early Universe. The BAO at the targeted epoch is observed by analyzing galaxy clustering in redshift space (hereafter RSD) of which theoretical formulation is not yet fully understood, and thus makes this methodology unsatisfactory. The BAO analysis through full RSD modeling is contaminated by the systematic uncertainty due to a non--linear smearing effect such as non-linear corrections and uncertainty caused by random viral velocity of galaxies. However, BAO can be probed independently of RSD contamination using the BAO peak positions located in the 2D anisotropic correlation function. A new methodology is presented to measure peak positions, to test whether it is also contaminated by the same systematics in RSD, and to provide the radial and transverse cosmic distances determined by the 2D BAO peak positions. We find that in our model independent anisotropic clustering analysis we can obtain about 2% and 5% constraints on $D_A$ and $H^{-1}$ respectively with current BOSS data which is competitive with other analysis.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.