The purpose of this study was to examine the characteristics of armscye circumference which will be used to develop total contents for the apparel industry. The subjects of this study were 16- to 49-year-old women whose 3D body shape data were analyzed. 72 length and length-ratio measurements were taken to each subject' armscye circumference. The used analysis methods are descriptive statistics, principal component analysis, and cluster analysis. The results are follows; 1. Considering the Length of armscye circumference, the result of principal component analysis were extracted 3 factors and those factors comprised 95% of total variance. As the result of the cluster analysis of factor scores, subjects were classified into 4 cluster by their size characteristic. 2. Considering the length-ratio of armscye circumference, the result of principal component analysis were extracted 5 factors and those factors comprised 96.45% of total variance. As the result of the cluster analysis of factor scores, subjects were classified into 5 cluster by their shape characteristic. So that, this research could be useful to manufacture garment which reflected 3D body figure and improved fitting.
모바일 애드 혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network)는 유동성을 가진 노드들로 구성된 네트워크로써 각 노드들은 라우팅의 역할을 하여 통신기반 시설이 없어도 스스로 네트워크를 구축하는 기능을 가진다. 이러한 모바일 애드 혹 네트워크에서는 노드의 유동성에 의한 토폴로지의 변화가 빈번하며, 토폴로지의 변화를 줄이기 위해 계층적 네트워크에 대한 연구가 진행되었다. 계층적 네트워크에서 클러스터 멤버노드는 클러스터 헤드노드를 통해 통신하며, 클러스터 헤드노드의 패킷 저장 공간에 비해 수신 받은 패킷의 양이 초과하였을 경우, 소속된 클러스터 멤버노드는 패킷을 베이스스테이션에게 전송할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 로드밸런싱을 이용하여 분산노드를 선정하는 Load Tolerance(LT)알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 클러스터 멤버노드가 로드밸런싱이 집중되어 있는 클러스터 헤드노드에 의해 통신을 할 수 없는 경우, 선정된 LT노드를 통해 지속적인 통신을 하는 알고리즘이다. 모의실험 결과, 클러스터가 형성된 계층적 네트워크에서 제안된 알고리즘의 전송률이 향상됨을 확인하였다.
This study classified figure types of adult males into several kinds of shape to provide fundamental data for their clothing sizing system. The subjects were 1496 men aged between 20 and 60 years old. Data were analyzed by factor analysis, cluster analysis and discriminant analysis. The results were as follows 1. For the result of the interview, the data were grouped into three age brackets: 20-35,31-45 and 41-60 years. 2. Factor analysis using values, which were measurements divided by either weight or height, was carried out to extract factors which characterize the various figures. fve factors to determine the figure types were extracted. 3. Cluster analysis using factor scores was carried out to categorize the figure types within the age groups. Figure types, describing shoulder angie and body shape, were categorized into 3 per age group. 4. Stepwise discriminant analysis w3s used to ensure that these clusters could be utilized with appropriate hit ratio. The hit ratio for each age group was around 80%.
Purpose: This study is aimed to map the provinces in Indonesia based on the education and ICT indicators using several unsupervised learning algorithms. Research design, data, and methodology: The education and ICT indicators such as student-teacher ratio, illiteracy rate, net enrolment ratio, internet access, computer ownership, are used. Several approaches to get deeper understanding on provincial strength and weakness based on these indicators are implemented. The approaches are Ensemble K-Mean and Fuzzy C Means clustering. Results: There are at least three clusters observed in Indonesia the education quality, participation, facilities and ICT Access. Cluster with high education quality and ICT access are consist of DKI Jakarta, Yogyakarta, Riau Islands, East Kalimantan and Bali. These provinces show rapid economic growth. Meanwhile the other cluster consisting of six provinces (NTT, West Kalimantan, Central Sulawesi, West Sulawesi, North Maluku, and Papua) are the cluster with lower education quality and ICT development which impact their economic growth. Conclusions: The provinces in Indonesia are clustered into three group based on the education attainment and ICT indicators. Some provinces can directly implement e-learning; however, more provinces need to improve the education quality and facilities as well as the ICT infrastructure before implementing the e-learning.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권3호
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pp.159-164
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2024
Net surplus serves as a crucial indicator of how efficiently local governments utilize their resources. This study aims to analyze and categorize the patterns of net surplus across 75 local governments in Korea. By employing machine learning techniques such as K-means clustering and silhouette analysis, this research delves into surplus patterns, revealing insights that differ from those provided by traditional analytical methods. Machine learning enables a broader spectrum of discoveries, leading us to identify three distinct clusters in the net surplus of Korean local finances. The characteristics of these three clusters show that the wealthiest cities have the highest surplus ratios. In contrast, mid-sized municipalities, constrained by limited central government support and scarce local resources, exhibit the lowest surplus ratios. Interestingly, a significant number of cities maintain a median surplus ratio even under challenging fiscal conditions. Additionally, we identify critical thresholds that differentiate the three clusters: a grant-in-aid ratio of 19.31%, a debt ratio of 3.52%, and a local tax ratio of 25.58%. This identification of thresholds is a key contribution of our study, as these specific thresholds have not been previously addressed in the literature.
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.
For an accurate measurement of aerosol particle size distribution using a differential mobility analyser (DMA), a new calculation process, capable of predicting the masses for the various kinds of water cluster ions generated from a bipolar ionizer, was prepared by improving the previous process. The masses for the 5 kinds of positive and negative water cluster ions produced from a SMAC ionizer were predicted by the improved calculation process. The aerosol particle charging ratios calculated by applying the predicted ion masses to particle charging equations were in good accordance with the experimentally measured ones, indicating that the improved calculation process are more reasonable than the previous one in a mass prediction of bipolar water cluster ions.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권4호
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pp.373-383
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2018
The spatial scan statistic is a widely used method to detect spatial clusters. The method imposes a large number of scanning windows with pre-defined shapes and varying sizes on the entire study region. The likelihood ratio test statistic comparing inside versus outside each window is then calculated and the window with the maximum value of test statistic becomes the most likely cluster. The results of cluster detection respond sensitively to the shape and the maximum size of scanning windows. The shape of scanning window has been extensively studied; however, there has been relatively little attention on the maximum scanning window size (MSWS) or maximum reported cluster size (MRCS). The Gini coefficient has recently been proposed by Han et al. (International Journal of Health Geographics, 15, 27, 2016) as a powerful tool to determine the optimal value of MRCS for the Poisson-based spatial scan statistic. In this paper, we apply the Gini coefficient to normal-based spatial scan statistics. Through a simulation study, we evaluate the performance of the proposed method. We illustrate the method using a real data example of female colorectal cancer incidence rates in South Korea for the year 2009.
Galaxies undergo various processes in the cluster environment, which could affect their evolution. In particular, ram pressure due to intracluster medium (ICM) can effectively remove HI gas, which is a relatively diffuse form of interstellar medium (ISM). On the other hand, molecular gas is not expected to get easily stripped as atomic gas since it is denser and sitting well within the stellar disk in a deeper potential well. However, cluster galaxies are found to be redder and more passive in star formation activity compared to their field counterpart. This implies that molecular gas may also get affected somehow in dense environments. In this work, we investigate molecular gas properties of a sample of galaxies undergoing HI stripping due to the ICM. We present the 12/13 CO (2-1) data of four spiral galaxies in the Virgo cluster at different ram pressure stripping stages, obtained using the Sub Millimeter Array (SMA). CO morphology of the sample appears to be highly asymmetric and disturbed. Using the ratio of different lines, we probe the molecular gas temperature in different regions. We find higher gas temperature than the range normally found among field galaxies. We discuss how these distinct molecular gas properties may affect star formation and hence the evolution of the cluster galaxy population.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.157-164
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2022
The proposed privacy preserving scheme has identified the drawbacks of existing schemes in Vehicular Networks. This prototype enhances the number of nodes by decreasing the cluster size. This algorithm is integrated with the whale optimization algorithm and Block Chain Technology. A set of results are done through the NS-2 simulator in the direction to check the effectiveness of proposed algorithm. The proposed method shows better results than with the existing techniques in terms of Delay, Drop, Delivery ratio, Overhead, throughout under the denial of attack.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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