Three meteor-statistical forecasting models - the transfer function model, the time-series autoregressive model and the neural networks model - were tested to develop a daily forecasting model for Jejudo, where the need and demand for wind power forecasting has increased. All the meteorological observation sites in Jejudo have been classified into 6 groups using a cluster analysis. Four pairs of observation sites among them, all having strong wind speed correlation within the same meteorological group, were chosen for a model test. In the development of the wind speed forecasting model for Jejudo, it was confirmed that not only the use a wind dataset at the objective site itself, but the introduction of another wind dataset at the nearest site having a strong wind speed correlation within the same group, would enhance the goodness to fit of the forecasting. A transfer function model and a neural network model were also confirmed to offer reliable predictions, with the similar goodness to fit level.
In order to obtain the genetic informations of the Korean isolates of porcine circovirus 2 (PCV2), nucleotide sequences of total genome of three isolates and open reading frame 2 (ORF2) of four isolates were determined and compared with those of other reference PCV2 isolates. Nucleotide sequences of 3 isolates showed over 99% homology with those of reference strain (GenBank accession no. AF027217). Point mutations were mainly determined on ORF2 regions but little on ORF1 regions. The patterns of pointmutated sites and nucleotide substitution on ORF2 regions were generally consistent between Korean isolates, and these mutated sites observed in Korean isolates were also relatively similar to those of foreign isolates. Phylogenetic analysis of nucleotide or amino acid sequences showed that there were minor branches consisting of three clusters; cluster of Korea, Canada and America, cluster of Spain and Taiwan, and the last cluster of French and China isolates. These results suggested that Korean PCV2s were probably originated from North America such as Canada or USA. The genetic informations obtained from this study could be useful for the research of diagnosis and pathogenecity of PCV2.
This study aims at classifying and analyzing the vegetation structure of Castanopsis sieboldii forest, one of the evergreen broad-leaved forests found under the warm-temperate climate of Korea. It is also compared with the ones of the Castanopsis sieboldii forest in Japan where most similar such forest of Korea, to find unique vegetation structures of the only Korean forest. Vegetation structure of Korean Castanopsis sieboldii forest was divided into two units at the level of community units both of Ardisia japonica-Castanopsis sieboldii community and Ardisio-Castanopsietum sieboldii association. The association carries similar type with the vegetation system of Japan, but any subunits differentiated with the Japan were found vary much. Hierarchical cluster analysis brings in similar result with the analysis on the vegetation structure as well.
최근 애드혹 네트워크에서의 모바일 P2P에 대한 관심이 높아지고 있다. 비록 유선 네트워크에서 P2P 알고리즘에 대한 많은 연구가 있었지만, 기존 P2P 프로토콜들은 장치의 이동성을 고려하지 않아 모바일 애드혹 네트워크(MANET, Mobile Ad-hoc Network)에 적합하지 않다. 본 연구에서는 애드혹 네트워크에서 장치의 이동성을 고려하여 클러스터 기반의 새로운 P2P 프로토콜을 제안한다. 기존의 클러스터 기반의 P2P 알고리즘에서 각 클러스터는 슈퍼피어와 슈퍼피어에 자신이 갖고 있는 파일 목록을 등록한 피어들로 구성된다. 이동성이 높은 피어들은 클러스터 간에 자주 핸드오프가 발생하고, 이로 인하여 슈퍼피어에 파일 목록을 등록하기 위한 트래픽이 많이 발생한다. 제안하는 알고리즘에서 이동성이 낮은 피어들은 기존의 클러스터 기반 P2P의 피어들과 동일하게 동작하고, 이동성이 높은 피어들은 다르게 동작한다. 즉 이동성이 높은 피어들은 새로운 클러스터에 참여시, 자신의 존재를 슈퍼피어에게 알리지만 파일 목록을 등록하지는 않으며 파일을 찾고자 할 때 우선 슈퍼피어에 등록된 파일 목록을 검색하고 만약 찾지 못하였을 경우 검색 메시지를 클러스터 내에 전파(broadcast)한다. 본 논문에서 제안 알고리즘을 수학적으로 모델링하고 P2P 트래픽과 라우팅 트래픽에 대한 분석과 최적화를 수행하였고 수학적 모델링 결과에서 제안 알고리즘의 성능이 기존의 클러스터 기반 P2P 알고리즘과 Gnutella 알고리즘에 비해 비슷하거나 더 좋음을 보였다.
Shin, Jaejin;Woo, Jong-Hak;Gallo, Elena;Plotkin, Richard M.;Mulchaey, John S.
천문학회보
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제40권1호
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pp.75.1-75.1
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2015
Environments (field, galaxy groups, and galaxy clusters) can affect galaxy evolution due to galaxy interaction which is controlled by different galaxy number densities and velocity dispersions. Since the galaxy interaction or merger triggers both star formation and AGN, AGN fraction can be used to understand the effect of environment. We detected X-ray AGN fraction in a nearby galaxy cluster, Abell 133, using Chandra X-ray image and optical spectra. We found ~600 X-ray point sources in the field of Abell 133 using the 2.8 Msec exposure Chandra images. We determined 3 cluster members based on the redshifts derived from optical spectra obtained from Magellan IMACS observation. The AGN fraction in Abell 133 is similar to that of other environments, i.e., COSMOS and CDFS. We will discuss the results by comparing Abell 133 with other environments.
Clusters of galaxies generally form by the gravitational merger of smaller clusters and groups. Major cluster mergers are the most energetic events in the Universe since the Big Bang. The basic properties of cluster mergers and their effects are discussed. Mergers drive shocks into the intracluster gas, and these shocks heat the intracluster gas. As a result of the impulsive heating and compression associated with mergers, there is a large transient increase in the X-ray luminosities and temperatures of merging clusters. These merger boost can affect X-ray surveys of clusters and their cosmological interpretation. Similar boosts occur in the strong lensing cross-sections and Sunyaev-Zeldovich effect in merging clusters. Merger shock and turbulence associated with mergers should also (re)accelerate nonthermal relativistic particles. As a result of particle acceleration in shocks and turbulent acceleration following mergers, clusters of galaxies should contain very large populations of relativistic electrons and ions. Observations and models for the radio, extreme ultraviolet, hard X-ray, and gamma-ray emission from nonthermal particles accelerated in these shocks will also be described. Gamma-ray observations with GLAST seem particularly promising.
The purpose of this study were to develop the taxonomy of apparel buying decision approaches and to identify the relationships between the apparel buying decision approaches and the situational characteristics. Data were collected via a questionnaire developed on the previous studies and the focus interview from 425 female college students living at Pusan, and analyzed by Factor Analysis, Cluster Analysis, Analysis of Variance, and Discriminant Analysis. Results indicated that apparel buying decision approaches consisted of eight dimensions and situational characteristics of affecting a particular apparel buying decision approaches were composed of three or five factors. The four types of apparel buying decision approaches were derived by Cluster Analysis and ANOVA: Recreational Shoppers, Brand Conscious Shoppers, Quality Conscious Shoppers, and Apathetic Shoppers. The findings revealed some patterns that were similar to previous studies and was useful to marketing managers who can view their customer segments in terms of the types in the taxonomy. Further, it provided a tool by which sales representatives can develop adaptive selling approaches based on a small set of buying situation and corresponding apparel buying decision approaches.
Kim, Jae-Woo;Im, Myungshin;Lee, Seong-Kook;Jeon, Yiseul;Hyun, Minhee
천문학회보
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제38권2호
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pp.69.2-69.2
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2013
A galaxy cluster is an important laboratory to study the large scale structure in the Universe and the galaxy evolution. In order to identify candidate galaxy clusters at z~1, we have used deep and wide optical-NIR datasets based on IMS, UKIDSS DXS and CFHTLS wide covering ${\sim}20deg^2$ in the SA22 field. We measure the angular two-point correlation function of the candidate clusters and investigate the star formation activity of the member galaxies. Based on bias factor and halo mass function, candidate clusters have the average halo mass of > $10^{14}h^{-1}M_{\odot}$. At z~1, the star formation rate of cluster galaxies is similar to that of field galaxies, which indicates the environmental quenching is not so significant at z~1 as the local Universe.
The cluster analysis on the distribution of epiphytic lichens on the north, south, east and west slope of Mt. Hanra was carried out by three methods, sum of square algorithm (SSA), prinicipal component analysis (PCA) and multidimensional scaling method(MDS). Analysis of concentration (AOC) was used for the comparison between the lichen communities of north and south slope. The lichen species was identified 35 species by Hale and Culberson technique. The classification of sites by SSA method was divided into two areas in four slopes, and that of species by SSA, PCA and MDS methods was classified into three clusters in east slope, four clusters in south and west slope, and there clusters in north slope. The comparison between north and south slope of the distribution of lichens indicates that loight elevation of north slope (NH; 1600m~1900m) was similar to that of relative low elevation of south slope (SL; 1000m~1300m). The genus lichen, Anaptychia, Parmelia, Lobaria and peltigera was found as the dominant genus in both slopes.
In multi-item production system, GT(Group Technology) is used effectively in order to cluster various parts into groups. GT is based on clustering parts which have similar features, and these features are classified into two properties, namely crisp(quantitative) feature and fuzzy(qualitative) feature. Especially, many difficult problems are often faced that have to evaluate the properties of parts with the crisp and fuzzy feature together. As the basis of determining the similarity of inter-parts, in this method, one aggregate value is calculated on each part. However, because the above aggregate value is only gained from simple additive weighted sum, there is one problem in this method that has been handled the combination effect of inter-parts. For these reasons, in this paper, a proposed method is suggested for representing combination effect in order to cluster parts that have crisp and fuzzy properties into groups using ${\lambda}$-fuzzy measure and fuzzy integral.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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