We propose a hierarchical architecture of ART2 Network for performance improvement and fast pattern classification model using fitness selection. This hierarchical network creates coarse clusters as first ART2 network layer by unsupervised learning, then creates fine clusters of the each first layer as second network layer by supervised learning. First, it compares input pattern with each clusters of first layer and select candidate clusters by fitness measure. We design a optimized fitness function for pruning clusters by measuring relative distance ratio between a input pattern and clusters. This makes it possible to improve speed and accuracy. Next, it compares input pattern with each clusters connected with selected clusters and finds winner cluster. Finally it classifies the pattern by a label of the winner cluster. Results of our experiments show that the proposed method is more accurate and fast than other approaches.
With the popularization of digital photography, people are now capturing and storing far more photos than ever before. However, the enormous number of photos often discourages the users to identify desired photos. In this paper, we present a novel method for fast and intuitive browsing through large collections of geo-referenced photographs. Given a set of photos, we construct a hierarchical structure of clusters such that each cluster includes a set of spatially adjacent photos and its sub-clusters divide the photo set disjointly. For each cluster, we pre-compute its convex hull and the corresponding polygon area. At run-time, this pre-computed data allows us to efficiently visualize only a fraction of the clusters that are inside the current view and have easily recognizable sizes with respect to the current zoom level. Each cluster is displayed as a single polygon representing its convex hull instead of every photo location included in the cluster. The users can quickly transfer from clusters to clusters by simply selecting any interesting clusters. Our system automatically pans and zooms the view until the currently selected cluster fits precisely into the view with a moderate size. Our user study demonstrates that these new visualization and interaction techniques can significantly improve the capability of navigating over large collections of geo-referenced photos.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.831-834
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2011
LEACH(One of the leading algorithms in the field of WSN) for the life of the system, even by the number of all nodes to ensure that the cluster header. However, each round does not guarantee a certain number of cluster header. So sometimes cluster header is elected of small number or not elected. If cluster header number is to small, takes a heavy load on cluster header. And empty cluster is occur depending on the location of the cluster header. The algorithm proposed in this paper, the area of interest is divided into sectors. And randomly, cluster header be elected one the in each sector. When clustering the sensor nodes will belong to the nearest cluster header. So clustering is independent of the sector. This algorithm is guarantee a certain number of cluster header in each round. And has prevent occurrence of empty cluster.
The PCR analysis was performed on DNA samples extracted from a total of 20 individuals using six oligonucleotides primers. The author accomplished clustering analyses to reveal the Euclidean genetic distances among four clam populations from Gochang, Seocheon, Taean and Anmyeon of the Korean peninsula. The oligonucleotides primer OPA-08 generated 5 unique loci to each population, approximately 550 bp and 600 bp, respectively, in the MCS population. Especially, the primer OPA-20 generated 15 unique loci to each population, which were identifying each population, approximately 400 bp, 750 bp and 800 bp, in the MCT population. Individuals from MCG clam population ($0.637{\pm}0.227$) exhibited higher band-sharing values than did individuals from MCG clam population ($0.402{\pm}0.115$) (P<0.05). The dendrogram obtained by the six oligonucleotides primers indicates four genetic clusters: cluster 1 (MCG 01, 02, 04 and 05), cluster 2 (MCS 06, 07, 08, 09 and 10), cluster 3 (MCT 11, 12, 13, 14 and 15) and cluster 4 (MCA 16, 17, 18, 19, 20 and MCG 03). Among the twenty clam individuals, the shortest genetic distance that displayed significant molecular differences was between individuals 14 and 15 from the MCT population (genetic distance = 0.094), while the longest genetic distance among the twenty individuals that displayed significant molecular differences was between individuals MCG no. 01 and MCG no. 02 (genetic distance = 0.687). Comparatively, individuals of MCS clam population were fairly closely related to that of MCT clam population, as shown in the hierarchical dendrogram of Euclidean genetic distances.
Mobile Ad-hoc NETwork is a kind of self-controlled network composed only of mobile hosts. Since its range of use is gradually expanding into various sections applicable to practical lives, active researches are being conducted on it. However, as it depends on cooperation of nodes composing the entire network, due to weakness of wireless link and lack of its central infrastructure, so it is exposed to more serious risk than general network in security. Therefore, this paper proposes Cluster-Based Dynamic Authentication that enables only reliable nodes to participate in communication, by solving lack of centralized infrastructure, using hierarchical Mobile Ad hoc NETwork structure based on cluster, and by complementing security weakness through mutual authentication between hierarchical nodes. Simulation shows that the proposed scheme can complement security weakness of Mobile Ad hoc NETwork and that it is more adequate in reliability and expandability than the existing schemes.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.3
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pp.121-129
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2011
One of the major challenges of minimum energy consumption for wireless sensor networks(WSN) environment. LEACH protocol is hierarchical routing protocol that obtains energy efficiency by using clustering. However, LEACH protocol in each round, because the new cluster configuration, cluster configuration, whenever the energy consumed shorten the life of the network. Therefore in this paper, the cluster is formed in WSN environment in early stage and the problems with energy waste have been solved by selecting C-node. In the initial round of proposed model uses 26 percent more than traditional LEACH energy consumption. However, as the round is ongoing, it has been proved by the network simulation tool that the waste of energy could be diminished up to 35%.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.33
no.3
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pp.679-693
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2013
The purpose of this study is to develop an inventory to classify task commitment types of science learning and to classify highschool students' task commitment types. Firstly, inventory questions were designed following the literature analysis on the task commitment components which involve self confidence, high goal setting, and focused attention. Prototype inventory underwent the content validity test, pilot test, and reliability test. Through these steps, final inventory was input to 462 high school students and underwent the factor analysis and cluster analysis. Factor analysis confirmed three components of task commitment as the three factors of inventory questions. In order to find how many clusters exist, factors of developed inventory became new variables. Each factor's factor mean was calculated and served as the new variable of the cluster analysis. Cluster analysis extracted five clusters as task commitment types. The 5 clusters were suggested by the agglomarative schedule and dendrogram gained from a hierarchical cluster analysis with the setting of the Ward algorithm and Squared Euclidean distance. Based on the factor mean score, traits of each cluster could be drawn out. Inventory developed by this study is expected to be used to identify student commitment types and assess the effectiveness of task commitment enhancement programs.
Purpose - In this work, we categorize the 21 shopping items which foreign tourists purchase in South Korea and monitor the level of dissimilarity (or similarity) between each item by utilizing distance matrix, and both hierarchical and k-means cluster analyses, respectively, based on several purpose of visit attributes in 2017. In addition, multidimensional scaling (MDS) method is applied for mining visual appearance of proximities among shopping items based on purpose of visit attributes. Research design and methodology - This study is carried out in 2017 by Ministry of Culture, Sports and Tourism and conduct a face-to-face survey of foreign tourists from 20 countries who purchase shopping items in South Korea. CLUSTER, PROXIMITIES and ALSCAL modules in IBM SPSS 23.0 are used to perform this work. Results - We ascertain that 21 shopping items can be classified into five similar groups which have homogeneous traits by going through two-step cluster analysis. We can position homogeneous places of cluster and shopping items joining each cluster. Conclusions - We can relatively assess patterns and characteristics of each shopping item, come by useful information in activating shopping tour based on the actual state of recognition of foreign tourists and practically apply to each tourism industry on underlying results.
Recently it is found that the globular clusters are not only bound in their host galaxies, but also are wandering between galaxies in Virgo and Coma clusters. The cluster-wide distribution of these intracluster globular clusters (IGCs) suggests that IGCs are an important probe to understand hierarchical structure formation. We present a survey of IGCs in Virgo cluster using HST archive images for four HST/ACS fields located from about 9 arcmin to 40 acrmin from the cluster center. We find ten new IGCs and confirm four previously known IGCs. The number density of IGCs decreases as the distance from the cluster center increases. We derive integrated photometry of IGCs. We also obtain photometry of resolved stars in the outer region of each cluster. These IGCs are fainter than $M_V{\approx}-9.5$ and mostly blue in (V-I) color. showing that they are mostly metal poor. The locations of red giant branch stars of IGCs in color-magnitude diagrams also show that they are meal-poor. We discuss the implications of these results.
Stellar kinematics is a useful tool to understand the formation and evolution of young stellar systems. Here, we present a kinematic study of the HII region, NGC 821, using the Gaia Early Data Release 3. NGC 281 contains the open cluster IC 1590. This cluster has a core and a low-stellar density halo. We detect a pattern of cluster expansion from the Gaia proper motion vectors. Most stars radially escaping from the cluster are distributed in the halo. We measure the 1-dimensional velocity dispersion of stars in the core. The velocity dispersion (1 km/s) is comparable to the expected virial velocity dispersion of this cluster, and therefore the core is at a virial state. The core has an initial mass function shallower than that of the halo, which is indicative of mass segregation. However, there is no significant correlation between stellar masses and tangential velocities. This result suggests that the mass segregation has a primordial origin. On the other hand, it has been believed that the formation of young stars in NGC 281 West was triggered by feedback from massive stars in IC 1590. We investigate the ages of stars in the two regions, but the age difference between the two regions is not comparable to the timescale of the passage of an ionization front. Also, the proper motion vectors of the NGC 281 West stars relative to IC 1590 do not show any systematic receding motion from the cluster. Our results suggest that stars in NGC 281 West might have been formed spontaneously. In conclusion, the formation of NGC 281 can be understood in the context of hierarchical star formation model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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