Multivariate morphomatric analyses were conducted to cluster the morphologically similar group using species units within the tribe Aphidini. Some species of the genus Aphis are morphologically very similar each other and, mentioned by aphid taxonomists as well, possibly grouped by some characteristics. To cluster the morphologically related groups and find some significant characteristics to define morphological groups for 59 Aphidini species, we perform two statistical analyses of 30 morphomatric characters, Principle Component Analysis (PCA; SAS Procedure PRINCOMP) and Canonical Discriminant Analysis (CDA; SAS Procedure CANDISC) using SAS/STAT version 9.1.3 (SAS Institute, Inc., Cary, North Carolina). The results of the morphological clustering analyses were compared with the molecular phylogeny of Aphidini obtained from the previous study using three molecular gene fragments: partial mitochondrial tRNA-leucine + cytochrome oxidase II (tRNA/COII), partial mitochondrial 12S + tRNA-valine + 16S (12S/16S), and nuclear elongation factor-1 alpha (EF1α) (total 3,289bp) for 37 representative species among them. The congruence or difference between morphological and molecular analyses is also discussed in Aphidini group

In this study, we offered a way that is to make warehouse industry clustered in Incheon port for getting competitive and high end value added activities like advanced port logistics center considering trend that is changing functions of port and importance of port-hinterland. For this, we studied the existing research about port cluster, the present condition of warehouse industry in Incheon port and importance of value-added logistics activities. Also, we offered needs to build a high value-added and integrated logistics center by examples of advanced port logistics center in Singapore, Netherlands(Rotterdam) and Hongkong. We get the questionnaires for gathering ideas of port logistics industry about to set integrated logistics centers by strategy we offered that is making warehouse logistics clustered.

  The potential needs as well as visible needs of customer should be considered in order to research and analyze of the customer data. The methods to analyze customer data is classified into customer segmentation, clustering analysis model, forecasting cu

최근 전자상거래나 웹 컨텐츠 사이트가 늘어나면서 웹 로그 정보를 분석하여 사용자 행동 패턴이나 사이트 구조를 분석하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 웹 사이트에 접속함으로써 발생되는 누적된 로그를 데이터 마이닝 기법을 이용하여 사용자 행동 패턴을 분석하여 효과적으로 이용하려는 연구는 다양한 웹 컨텐츠 정보 안에서 고객이 진정으로 원하는 정보를 얻기까지 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위한 고객 지원 서비스의 차원에서 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나 이러한 연구들 또한 개인화와 고객의 구매성향의 변화에 대한 실시간 대응이라는 두 가지 관점에서 해결방안을 동시에 제시하지 못하고 있다. 본 논문에서는 ART2 신경망 알고리즘을 통해 실시간적이고 방대한 량의 웹 로그 데이터를 효과적으로 군집화하기 위하여 군집화 특성을 평가하고자 한다.

We study clustering algorithm for sequences of categorical values. Clustering is a data mining problem that has received significant attention by the database community. Traditional clustering algorithms deal with numerical or categorical data points. How

We apply topological measures of clustering such as percolation and genus curves (PC & GC) and shape statistics to a set of scale free N-body simulations of large scale structure. Both genus and percolation curves evolve with time reflecting growth of non-Gaussianity in the N-body density field. The amplitude of the genus curve decreases with epoch due to non-linear mode coupling, the decrease being more noticeable for spectra with small scale power. Plotted against the filling factor GC shows very little evolution - a surprising result, since the percolation curve shows significant evolution for the same data. Our results indicate that both PC and GC could be used to discriminate between rival models of structure formation and the analysis of CMB maps. Using shape sensitive statistics we find that there is a strong tendency for objects in our simulations to be filament-like, the degree of filamentarity increasing with epoch.

The power spectrum of the galaxy distribution is accurately measured up to wavelengths over 100h−1 100h−1 Mpc from the CfA 1 and 2 catalogs. We find that our results agree with power spectra calculated by others from smaller samples of optical, radio and infrared galaxies. The power spectrum of an open CDM model (Ωh Ωh = 0.2 and δ8 δ8 = 1; see below for definitions) best approximates the observed power spectrum. The power spectrum of the standard COM model (Ωh Ωh = 0.5 and δ8 δ8 = 1) is inconsistent with the observed one at the 99% confidence level. Our best estimation of the corresponding correlation function in real space is ξ(r)=(r/6.2h−1Mpc)−1.8 ξ(r)=(r/6.2h−1Mpc)−1.8 for r < 20h−1 20h−1 Mpc.

The increased frequency and intensity of wildfires can cause damages to the ecosystem and the atmospheric environment. Rapid identification of the wildfire damages is also important for establishing forest restoration, budget planning, and human resources allocation. Because the wildfires need to be examined for vast areas, satellite remote sensing has been adopted as an effective method. Many studies for the detection of wildfires and the analysis of burn severity have been conducted using mid- and high-resolution images. However, they had difficulties in the sensitivity problem of NBR (Normalized Burn Ratio) for multi-temporal images. This paper describes the feasibility of the detection and classification of wildfire burn severity using Sentinel-2 images with K-means and ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm) methods for a case of the Andong fire in April 2020. The result can be a reference to the appropriate classification of large-scale wildfire severity and decision-making for forest restoration planning.

A new algorithm has been propose to detect the reflected light region as disturbances in a real-time vision system. There have been several attempts to detect existing reflected light region. The conventional mathematical approach requires a lot of complex processes so that it is not suitable for a real-time vision system. On the other hand, when a simple detection process has been applied, the reflected light region can not be detected accurately. Therefore, in order to detect reflected light region for a real-time vision system, the detection process requires a new algorithm that is as simple and accurate as possible. In order to extract the reflected light, the proposed algorithm has been adopted several filter equations and clustering processes in the HSI (Hue Saturation Intensity) color space. Also the proposed algorithm used the pre-defined reflected light data generated through the clustering processes to make the algorithm simple. To demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, several images with the reflected region have been used and the reflected regions are detected successfully.

노후화된 상수관로는 단수유발, 수압부족 및 수질악화, 싱크홀 발생 피해와 누수로 인한 경제적 손실 등을 초래한다. 하지만 모든 노후관로를 일시에 보수 및 교체하는 것은 불가능하므로, 사용 중인 관로의 노후도를 정량적으로 판단하여 상수관로의 개량 우선순위를 결정해야 한다. 본 연구에서는 ANN(Artificial Neural Network)-Clustering 기법이 상수관로의 노후도 평가를 위한 새로운 평가방법이 될 수 있음을 제시하였다. 본 연구는 전라남도 YG지역의 배수관로를 적용대상으로 진행하였으며, 관망성능평가 항목을 이용하여 전체 관로를 세 개의 등급으로 분류하여 노후도를 평가하였다. 또한, 본 연구의 적용 가능성을 판단하기 위하여 실무에서 적용 중인 점수평가법 결과와 비교분석을 실시하였으며, 전체 대상관로의 노후도 정도를 직관적으로 파악할 수 있도록 산정된 노후도 등급을 관망도에 도시하였다. 본 연구에서 제안한 노후관로 평가기법은 관로의 다양한 특성값을 손쉽게 변경하여 적용할 수 있으며, 점수평가법과 더불어 상수관로의 유지관리를 위한 객관적이고 합리적인 관망성능평가법이 될 수 있을 것으로 기대한다.

It is known that traffic volume, which is representative of live bridge, has a significant effect on service level (LOS: level of service) and structural displacement of bridge. In particular, if the traffic volume is distributed in the traffic congestion time zone on the toll road, it is possible to manage efficiently in terms of customer satisfaction and maintenance management operation such as improvement of service level and structural integrity. To do this, it is necessary to induce the distribution of traffic in the congestion time zone, and it is necessary to apply the differential pricing system such as the congestion charge and the difference of toll by time. In this study, we analyzed traffic aggregation by time zone for the subdivision and advancement of the Gwangan bridge uniform fare system.

본 연구의 목적은 데이터 클러스터링을 활용해 기존의 플레이어 유형 이론을 비교하고 검증 하는 것이다. 연구 진행을 위해 A 대학교 2016년 2학기에 진행된 초대형 강의 수강생의 결과 데이터 235개를 활용했다. 본 연구에서는 K-평균(Means)과 적절한 클러스터 수를 결정하기 위 해 실루엣(Silhouette) 평가기법을 적용했다. 적용한 플레이어 유형은 바틀의 2차원, 3차원 플레 이어 유형, Ferro의 5 가지 유형, 브레인헥스이다. 연구결과에 따르면, 바틀의 2차원 플레이어 유형이 데이터 클러스터링 관점에서 가장 적합한 것으로 나타났다. 각 플레이어 유형 별 특성 분포도 해석했다. 본 연구결과는 게이미피케이션을 적용하거나 개발 프로세스를 연구할 때 사 용되는 플레이어 분석 부분에 영향을 미칠 것으로 예상된다.

본 연구는 역사적 제도주의 이론을 바탕으로 제도로서 다문화정책이 가지는 역할을 강조 하였다. 제도는 개인이 처한 상황에서 가장 적절한 행위 양식을 제공하며 개인의 행위를 공식적·비공식적으로 제약한다. 다문화정책은 이주의 시대를 맞이한 국민 국가의 새로운 제 도로 차이에 대한 개인의 인식과 행위에 영향을 미친다. 따라서 국가의 다문화정책 특성을 파악하고 이를 다른 국가와 비교하여 이해하는 것은 매우 중요한 연구 주제이다. 본 연구 에서는 MIPEX Ⅲ 데이터를 활용하여 국가의 다문화정책 제도화 수준에 따라 국가 군집 분 석을 실시하였다. 이를 위해 먼저 분석 대상 29개국에 계층적 군집 분석을 실시하였다. 분석 결과 29개 국가는 4개의 군집으로 유의하게 분류되었다. 군집 1에는 오스트리아, 스위 스, 에스토니아, 헝가리, 일본, 폴란드, 슬로바키아, 슬로베니아, 터키가 포함되었다. 군집 2 에는 호주, 벨기에, 캐나다, 영국, 포르투갈, 스웨덴, 미국이 포함되었다. 군집 3에는 독일, 스페인, 핀란드, 이탈리아, 한국, 룩셈부르크, 네덜란드, 노르웨이가 포함되었다. 군집 4에는 체코, 덴마크, 프랑스, 그리스, 아일랜드가 포함되었다. 군집 분석 결과와 함께 국제 이주의 경험, 이주민에 대한 정주민 인식 등 국가 특성 분석을 통해 군집별 특성을 파악하였다.