• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권6호
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• pp.1621-1629
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• 2016

This paper studies Bayesian pooling for analysis of categorical data from small areas. Many surveys consist of categorical data collected on a contingency table in each area. Statistical inference for small areas requires considerable care because the subpopulation sample sizes are usually very small. Typically we use the hierarchical Bayesian model for pooling subpopulation data. However, the customary hierarchical Bayesian models may specify more exchangeability than warranted. We, therefore, investigate the effects of pooling in hierarchical Bayesian modeling for the contingency table from small areas. In specific, this paper focuses on the methods of direct or indirect pooling of categorical data collected on a contingency table in each area through Dirichlet priors. We compare the pooling effects of hierarchical Bayesian models by fitting the simulated data. The analysis is carried out using Markov chain Monte Carlo methods.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1158-1165
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• 2021

본 논문은 메모리의 사이즈를 줄이기 위해 Pooling Layer가 MAC에 통합된 구조의 최적화된 CNN가속기를 설계하는 것을 제안한다. 메모리와 데이터 전달 회로의 최소화를 위해 MNIST를 이용하여 학습된 32bit 부동소수점 가중치 값을 8bit로 양자화하여 사용하였다. 가속기칩 크기의 최소화를 위해 MNIST용 CNN 모델을 1개의 Convolutional layer, 4*4 Max Pooling, 두 개의 Fully connected layer로 축소하였고 모든 연산에는근사화 덧셈기와 곱셈기가 들어간 특수 MAC을 사용한다. Convolution 연산과 동시에 Pooling이 동작하도록 설계하여 내장 메모리를 94% 만큼 축소하였으며, pooling 연산의 지연 시간을 단축했다. 제안된 구조로 MNIST CNN 가속기칩을 TSMC 65nm GP 공정으로 설계한 결과 기존 연구결과의 절반 크기인 0.8mm x 0.9mm = 0.72mm²의 초소형 가속기 설계 결과를 도출하였다. 제안된 CNN 가속기칩의 테스트 결과 94%의 높은 정확도를 확인하였으며, 100MHz 클럭 사용시 MNIST 이미지당 77us의 빠른 처리 시간을 획득하였다.

• 한국음향학회지
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• 제32권5호
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• pp.438-445
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• 2013

본 논문은 일본어 음성인식기 신규 개발을 위해 초기에 부족한 일본어 음성데이터를 보완하는 방법이다. 일본어 발음과 한국어 발음이 유사한 특성을 근거로 한국어 음성 데이터를 이용한 일본어 음향모델 성능개선 방법에 대하여 기술하였다. 이종언어 간 음성 데이터를 섞어서 훈련하는 방법인 Cross-Language Transfer, Cross-Language Adaptation, Data Pooling Approach등 방법을 설명하고, 각 방법들의 시뮬레이션을 통해 현재 보유하고 있는 일본어 음성데이터 양에 적절한 방법을 선정하였다. 기존의 방법들은 훈련용 음성데이터가 크게 부족한 환경에서의 효과는 검증되었으나, 목적 언어의 데이터가 어느 정도 확보된 상태에서는 성능 개선 효과가 미비하였다. 그러나 Data Pooling Approach의 훈련과정 중 Tyied-List를 목적 언어로만으로 구성 하였을 때, ERR(Error Reduction Rate)이 12.8 %로 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Genomics & Informatics
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• 제3권1호
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• pp.1-7
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• 2005

Case-control studies are widely used for disease gene mapping using individual genotyping data. However, analyses of large samples are often impractical due to the expense of individual genotyping. The use of DNA pooling can significantly reduce the number of genotyping reactions required; hence reducing the cost of large-scale case-control association studies. Here, we discuss the design and analysis of DNA pooling genetic association studies.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.375-381
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• 2023

완전동형암호는 암호화된 데이터에 대한 대수적 연산을 지원하며, 최근에는 최대값 함수 등의 비대수적 연산도 근사하는 방법이 연구되고 있다. 그러나 아직 4개 이상의 숫자에 대한 정밀한 맥스 풀링 근사 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 최대값 함수 근사 다항식의 합성을 활용하여 정밀한 맥스 풀링 근사 기법을 제안하였으며, 이를 이론적으로 분석하여 높은 정밀도를 증명하였다. 실험 결과, 제안하는 근사 맥스 풀링은 1ms 이내의 작은 분할 실행 시간과 이론적 분석과 일치하는 높은 정밀도를 보여주었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.207-215
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• 2017

In this paper we study pooling effects in Bayesian testing procedures of independence for contingency tables from small areas. In small area estimation setup, we typically use a hierarchical Bayesian model for borrowing strength across small areas. This techniques of borrowing strength in small area estimation is used to construct a Bayes test of independence for contingency tables from small areas. In specific, we consider the methods of direct or indirect pooling in multinomial models through Dirichlet priors. We use the Bayes factor (or equivalently the ratio of the marginal likelihoods) to construct the Bayes test, and the marginal density is obtained by integrating the joint density function over all parameters. The Bayes test is computed by performing a Monte Carlo integration based on the method proposed by Nandram and Kim (2002).

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제12권1호
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• pp.61-77
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• 2011

One of the most important problems in the estimation of the parameter of the failure model, is the cost of experimental sampling units, which can be reduced by using any prior information available about ${\theta}$, and devising a two-stage pooling shrunken estimation procedure. We have proposed an estimator of the reliability function (R(t)) of the exponential model using two-stage time censored data when a prior value about the unknown parameter (${\theta}$) is available from the past. To compare the performance of the proposed estimator with the classical estimator, computer intensive calculations for bias, mean squared error, relative efficiency, expected sample size and percentage of the overall sample size saved expressions, were done for varying the constants involved in the proposed estimator (${\tilde{R}}$(t)).

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권5호
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• pp.547-559
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• 2022

For a chi-squared test, which is a statistical method used to test the independence of a contingency table of two factors, the expected frequency of each cell must be greater than 5. The percentage of cells with an expected frequency below 5 must be less than 20% of all cells. However, there are many cases in which the regional expected frequency is below 5 in general small area studies. Even in large-scale surveys, it is difficult to forecast the expected frequency to be greater than 5 when there is small area estimation with subgroup analysis. Another statistical method to test independence is to use the Bayes factor, but since there is a high ratio of data dependency due to the nature of the Bayesian approach, the low expected frequency tends to decrease the precision of the test results. To overcome these limitations, we will borrow information from areas with similar characteristics and pool the data statistically to propose a pooled Bayes test of independence in target areas. Jo et al. (2021) suggested hierarchical Bayesian pooling models for small area estimation of categorical data, and we will introduce the pooled Bayes factors calculated by expanding their restricted pooling model. We applied the pooled Bayes factors using bone mineral density and body mass index data from the Third National Health and Nutrition Examination Survey conducted in the United States and compared them with chi-squared tests often used in tests of independence.

• 한국항공운항학회지
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• 제23권1호
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• pp.120-125
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• 2015

Passengers and Airlines wish neither delay nor cancellation due to aircraft defects. However, about 1 delay or cancellation case occurs out of 100 departures worldwide whereas 1 quarter case does in Korean domestic industry. Independent LCC carriers in Korea have almost double case. Most cases are recovered by replacing aircraft components. Airlines have prepared the spare components based on the reliability data by manufacturers to rectify defects or perform preventive maintenances. The total value for initial spares including engine is 40% of the aircraft price when they operate less than 5 aircraft. The more airlines operate the aircraft, the less the ratio of the investment for spares reflecting the economy of scale. This study intends to suggest how to improve the efficiencies as well as the safety of LCC throughout parts pooling including engines.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.41-49
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• 2023

CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘은 인공신경망 구현에 활용되는 대표적인 알고리즘으로 기존 FNN(Fully connected multi layered Neural Network)의 문제점인 연산의 급격한 증가와 낮은 객체 인식률을 개선하였다. 그러나 IT 기기들의 급격한 발달로 최근 출시된 스마트폰 및 태블릿의 카메라에 촬영되는 이미지들의 최대 해상도는 108MP로 약 1억 8백만 화소이다. 특히 CNN 알고리즘은 고해상도의 단순 이미지를 학습 및 처리에 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고해상도 단순 이미지의 객체 분류 학습모델 구현을 위한 개선된 CNN 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 고해상도의 이미지들의 학습모델 생성 시간을 감소하기 위해 CNN 알고리즘의 풀링계층의 Max Pooling 알고리즘 연산을 위한 인접 행렬 값을 변경한다. 변경한 행렬 값마다 4MP, 8MP, 12MP의 고해상도 이미지들의 처리할 수 있는 학습 모델들을 구현한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘의 학습 모델의 생성 시간은 12MP 기준 약 36.26%의 감소하고, 학습 모델의 객체 분류 정확도와 손실률은 기존 모델 대비 약 1% 이내로 오차 범위 안에 포함되어 크게 문제가 되지 않는다. 향후 본 연구에서 사용된 학습 데이터보다 다양한 이미지 종류 및 실제 사진으로 학습 모델을 구현한 실질적인 검증이 필요하다.