A velocity inhomogeneity, which is defined as a regional preponderence of either radial or tangential orbits, is searched with a new technique for the Coma cluster of galaxies. It is found within $\~2h^{-1}$ Mpc from the cluster center that the Coma shows conspicuous inhomogeneities in velocity and that the inhomogeneities are real at a $99\%$ level of confidence. Even in the central region (7' - 30' from the center), zones that are dominated by radial and tangential orbits are distinguishable. Defining the cluster's 'equator' as the direction defined by the Coma-A1367 supercluster, tangential orbits dominate the 'polar' zones in the central region. Galaxies that are located in 30'-100' also inhomogeneous in velocity in that the 'polar' zones are mostly radial while the rest is nearly homogeneous. These results indicate that the Coma galaxies are exceedingly more radial in orbit, implying that merging or infalls are either still going on or an earlier virialization is likely to have occurred preferentially near the 'equator'. Incorporating the velocity inhomogeneity into mass estimators, the most appropriate mass is turned out to be $0.4\times10^{15}h^{-1}M_\bigodot(R\;\leq\;0.6h^{-1} Mpc),\;and\;1.0\times10^{15}h^{-1} M_\bigodot(R\;\leq\;2.1h^{-1}Mpc)$. The corresponding mass to blue light ratio on the average is $\~$300h. These estimates are consistent with Merritt (1987) and Hughes (1989) and the MILE is seemed to favour the mass-follows-light models than the uniform spread of dark matter throughout the cluster.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.173-176
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2005
This paper proposes a fuzzy correction algorithm that can correct the distorted medical image caused by the scanning nonlinear velocity of the Digital X-ray Scanner System (DX-Scanner) using the Multichannel Ionization Chamber (MIC). In the DX-Scanner, the scanned medical image is distorted for reasons of unsuitable integration time at the nonlinear acceleration period of the AC servo motor during the inspection of patients. The proposed algorithm finds the nonlinear motor velocity modeling through fuzzy system by clustering and reconstructs the normal medical image lines by calculating the suitable moving distance with the velocity of the motor using the modeling, acceleration time and integration time. In addition, several image processing is included in the algorithm. This algorithm analyzes exact pixel lines by comparing the distance of the acceleration period with the distance of the uniform velocity period in every integration time and is able to compensate for the velocity of the acceleration period. By applying the proposed algorithm to the test pattern for checking the image resolution, the effectiveness of this algorithm is verified. The corrected image obtained from distorted image is similar to the normal and better image for a doctor's diagnosis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.38-57
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2016
Service discovery is one of the major challenges in cloud computing environment with a large number of service providers and heterogeneous services. Non-uniform naming conventions, varied types and features of services make cloud service discovery a grueling problem. With the proliferation of cloud services, it has been laborious to find services, especially from Internet-based service repositories. To address this issue, services are crawled and clustered according to their similarity. The clustered services are maintained as a catalogue in which the data published on the cloud provider's website are stored in a standard format. As there is no standard specification and a description language for cloud services, new efficient and intelligent mechanisms to discover cloud services are strongly required and desired. This paper also proposes a key-value representation to describe cloud services in a formal way and to facilitate matching between offered services and demand. Since naïve users prefer to have a query in natural language, semantic approaches are used to close the gap between the ambiguous user requirements and the service specifications. Experimental evaluation measured in terms of precision and recall of retrieved services shows that the proposed approach outperforms existing methods.
무선 센서 네트워크 환경에서 효율적인 데이터 수집 기업은 핵심적인 기반 기술이다. 클러스터 기반의 데이터 수집 기법은 데이터 병합 (aggregation) 의 효율을 최대화 시켜 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화 시킨다. 하지만 기존의 클러스터링 기법은 균일한 네트워크 환경만을 고려하여 불균일하게 배포될 수 있는 실제 환경에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 기존 기업들의 문제점을 해결하기 위해 불균일한 네트워크 환경에서도 에너지 효율적인 클러스터를 구축할 수 있는 기업을 제안한다. 제안하는 기법은 클러스터 헤드를 기준으로 최단 거리 홉 카운트 기법을 통해 논리적인 거리를 기반으로 클러스터 멤버를 구성한다. 이를 통해 불균일한 네트워크 환경에서도 클러스터들 간에 균형적인 멀티-홉 클러스터를 구축하여 네트워크 수명을 최대화 시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 모이기 위해 기존 기법과 시뮬레이션을 통해 성능을 비교평가 하였다.
Shock waves have been observed in the outskirts of galaxy clusters. They are commonly interpreted as being driven by mergers of sub-clumps, so are called "merger shocks". We here report a study of the properties of merger shocks in merging galaxy clusters with cosmological hydrodynamic simulations. As a representative case, we describe the case where sub-clusters with mass ratio ~ 2 go through an almost head-on, binary-like merger. Because of the turbulent nature of hierarchical clustering, shock surfaces are not uniform, but composed of parts with different Mach numbers. As merger shocks expand from the core to the outskirts, the average Mach number, < $M_s$ >, increases. The shocks propagating along the merger axis could be observed as X-ray shocks and/or radio relics. The kinetic energy through the shocks peaks at ~ 1 Gyr after shock launching, or at ~ 1 - 2 Mpc from the core. The most energetic shocks are found to have the kinetic-energy weighted Mach number, < $M_s$ > $_{\phi}{\simeq}2-3$, and the CR-energy weighted Mach number, < $M_s$ > $_{CR}{\simeq}3-4$. We then discuss the observational implications of our results.
Lane detection algorithms became a key factor of advance driver assistance system (ADAS), since the rapidly increasing of high-technology in vehicles. However, one common problem of these algorithms is their performance's instability under various illumination conditions. We recognize a feasible complementation between image processing and color science to address the problem of lane marks detection on the road with different lighting conditions. We proposed a novel lane detection algorithm using the attributes of a uniform color space such as $CIEL^*C^*h$ with the implementation of image processing techniques, that lead to positive results. We applied at the final stage Clustering to make more accurate our lane mark estimation. The experimental results show the effectiveness of our method with detection rate of 91.80%. Moreover, the algorithm performs satisfactory with changes in illumination due to our process with lightness ($L^*$) and the color's property on $CIEL^*C^*h$.
This paper aims at renewing the regional innovation system being embossed increasingly as a new paradigm to develop the regional area, using the innovational cluster based on the industrial properties and innovative base in Chungbuk province. As shown in the results of many researches, Chungbuk province is evaluated highly in regional innovation capability and is satisfied with the level of speciality in technical industry so that it has a potential capability to build the regional innovation system. However the clustering competition is growing in intensity between regional groups and there is a possible situation centralized by the high-tech industry into the metropolitan, so building the specialized innovation cluster requires advanced policy decisions and efforts in our won way. Ultimately, for the purpose of structuring the regional innovation system, the specialized innovation cluster reflected in regional industry and capability would be essential. It is time for Chungbuk province to prepare policies in order to make the Chungbuk-type innovation cluster which is neither uniform nor omnipresent.
In this study, FeAl based intermetallic matrix composites reinforced with in-situ synthesized TiC particles were fabricated by an in-situ liquid mixing process. The microstructures, mechanical properties and fracture behaviors of the in-situ liquid mixing processed composite were investigated and compared with the vacuum suction casting processed composite. The results showed that the in-situ formed TiC particles exhibited fine and uniform dispersion in the liquid mixing processed composite, while significant grain boundary clustering and coarsening of TiC particles were obtained by the vacuum suction process. It was also shown in both types of composites that the hardness and bending strength were increased with the increase of the TiC volume fractions. Through the study of fractography in the bending test, it was considered that the TiC particles prohibited brittle intergranular fracture of FeAl intermetallic matrix by crack deflections. Because of the uniformly distributed fine TiC particles, the bending strength of the liquid mixing processed composite was superior to that of the casting processed composite.
This study aims to obtain basic data to develop clothes for dementia patients by classifying types of dementia patients. Data was collected from those dementia patients who entered a nursing home. This study analyzed a total of 221 sheets. Furthermore, descriptive statistics, cross-tabulation, and K-means clustering were performed for statistical processing using Minitab 14. As a result, dementia patients were classified into four types: inactive-dependent, active-problematic behavior, activity-autonomy, and inactive-offensive. Inactive-dependent type was a group with the most severe disability in cognitive and daily activity functions; however, they lacked behavioral and psychological symptoms and problematic behavior with clothes. Active-problematic behavior type showed the most behavioral and psychological problems and problematic behavior with clothes. Activity-autonomy type was a group without any problematic behaviors. Moreover, the inactive-offensive type had very good cognitive function toward humans. The study imply that it is necessary to provide clothes with proper functions based on the types of patients rather than providing them uniform clothes because clinical and clothes behaviors differ significantly depending on the types of dementia patients.
Nearby young moving groups (NYMGs hereafter) are gravitationally unbound loose young stellar associations located within 100 pc of the Sun. Since NYMGs are crucial laboratories for studying low-mass stars and planets, intensive searches for NYMG members have been performed. For identification of NYMG members, various strategies and methods have been applied. As a result, the reliability of the members in terms of membership is not uniform, which means that a careful membership re-assessment is required. In this study, I developed a NYMG membership probability calculation tool based on Bayesian inference (Bayesian Assessment of Moving Groups: BAMG). For the development of the BAMG tool, I constructed ellipsoidal models for nine NYMGs via iterative and self-consistent processes. Using BAMG, memberships of claimed members in the literature (N~2000) were evaluated, and 35 per cent of members were confirmed as bona fide members of NYMGs. Based on the deficiency of low-mass members appeared in mass function using these bona fide members, low mass members from Gaia DR2 are identified. About 2000 new M dwarf and brown dwarf candidate members were identified. Memberships of ~70 members with RV from Gaia were confirmed, and the additional ~20 members were confirmed via spectroscopic observation. Not relying on previous knowledge about the existence of nine NYMGs, unsupervised machine learning analyses were applied to NYMG members. K-means and Agglomerative Clustering algorithms result in similar trends of grouping. As a result, six previously known groups (TWA, beta-Pic, Carina, Argus, AB Doradus, and Volans-Carina) were rediscovered. Three the other known groups are recognized as well; however, they are combined into two new separate groups (ThOr+Columba and TucHor+Columba).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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