재고의 배치 위치는 오더 피킹 시 효율성을 결정하는 가장 중요한 요소라고 할 수 있다. 적재위치에 따라 오더 피킹 장비의 동선을 최소화할 수 있고, 그에 따라 비용 절감 및 작업 효율성 향상의 효과를 기대할 수 있기 때문이다. 그러나 일부 물류센터 혹은 야적장에서는 제품의 적재 위치를 결정하는 데 있어 체계적이고 분석적 기법 보다는 작업자의 직관과 경험에 의존하고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 실제 건자재제조업체의 실제 야적장의 구조와 실제 연간 주문 내역을 바탕으로 제품 사이의 연관성을 파악하고, 그 결과를 기준으로 제품의 적재 위치를 결정하는 새로운 기준을 제시한다. 이를 통해 집하를 위한 동선을 최소화하고, 상차 지연에 따른 납기 지연의 문제를 해결할 수 있음을 실제 주문 데이터를 통해 증명한다.
Background: Lung cancer is the leading cause of cancer death worldwide Therefore, identification of genetic as well as environmental factors is very important in developing novel methods of lung cancer prevention. However, this is a multi-layered problem. Therefore a lung cancer risk prediction system is here proposed which is easy, cost effective and time saving. Materials and Methods: Initially 400 cancer and non-cancer patients' data were collected from different diagnostic centres, pre-processed and clustered using a K-means clustering algorithm for identifying relevant and non-relevant data. Next significant frequent patterns are discovered using AprioriTid and a decision tree algorithm. Results: Finally using the significant pattern prediction tools for a lung cancer prediction system were developed. This lung cancer risk prediction system should prove helpful in detection of a person's predisposition for lung cancer. Conclusions: Most of people of Bangladesh do not even know they have lung cancer and the majority of cases are diagnosed at late stages when cure is impossible. Therefore early prediction of lung cancer should play a pivotal role in the diagnosis process and for an effective preventive strategy.
콘텐츠산업의 성장과 함께 국내 문화콘텐츠의 해외 진출이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 좋은 성과를 내고 있는 게임, 음악, 영화 등의 분야와는 달리 교육콘텐츠의 경우 해외 시장에서 유의미한 성과를 내지 못하고 있다. 이에, 본 연구에서는 성공적인 교육콘텐츠의 해외 진출 사례로 C연구소의 G러닝 미국 공교육 진출 사례를 살펴보고자 한다. 본 사례에서 C연구소는 많은 어려움을 극복하고 LA라발로나 초등학교에서 5학년 정규 과정 G러닝 수학수업을 진행하고 학생들의 성적을 향상시켰다. 본 사례의 분석을 통해 이러한 성공이 가능했던 이유에 대한 전략적 시사점을 다음과 같이 제시할 수 있었다. 첫째, 제품의 차별성이고, 둘째, 현지 인력을 중심으로 지원조직을 구성하여 현지 인적 네트워크를 효율적으로 활용할 수 있었으며, 셋째, 지속적인 커뮤니케이션을 통한 정보 공유를 통해 연쇄적인 설득과정을 유도할 수 있었다.
본 연구는 DEA기법을 이용하여 물류시설을 공항터미널, 물류단지, 컨테이너터미널, 화물자동차터미널로 나누어 상대적 효율성을 분석하고 물류시설의 개발 및 운영 활성화를 위한 정책적 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 분석결과 첫째, 공항터미널의 경우 CCR기준으로 대구국제공항터미널이 가장 효율적이며, 인천국제공항 미군사우편시설이 가장 비효율적인 것으로 나타났다. 인천, 충북, 대전, 부산은 규모의 비효율이 크며, 전남은 운영상의 비효율이 큼을 나타내고 있다. 둘째, 물류단지의 경우 CCR기준으로 군포 복합물류터미널이 가장 효율적이며, 인천국제공항 공항물류단지가 가장 비효율적인 것으로 나타났다. 경기와 경북은 각각 현재 투입물보다 3.5%와 44.3% 증가시켜도 효율성을 유지할 수 있음을 보여주고 있다. 셋째, 항만터미널의 경우 CCR기준으로 한진해운부산신항터미널이 가장 효율적이며, 대한통운부산컨테이너터미널이 가장 비효율적인 것으로 나타났다. 넷째, 화물자동차터미널의 경우 CCR기준으로 울산화물자동차터미널이 가장 효율적이며, 풍암화물자동차터미널이 가장 비효율적인 것으로 나타났다. 서울과 울산은 각각 현재 투입물보다 26.3%와 14.0% 증가시켜도 효율성을 유지할 수 있음을 보여주고 있다. 결론적으로 물류단지의 효율성이 가장 낮고 화물자동차터미널의 효율성이 가장 큼을 알 수 있으며, 규모의 비효율성보다는 운영상의 비효율성이 더 크게 나타났다.
현재 국내 ITS는 현장장비 유지관리에 대한 연구 및 고장관련 DB가 부족하여 예비부품수 및 교체시기 산정에 대한 규정이 없는 실정이다. 이에 본 연구는 실제 고장이력자료를 갖고 신뢰성 분석을 실시하여 단거리전용통신(DSRC)방식 노변기지국(RSE)의 예비부품수 및 교체시기를 산정하였다. 전체 수집기간동안의 고장자료는 욕조곡선의 형상을 나타내어 우발고장기간의 자료로 신뢰성 분석을 실시하였으나 고장 수명 분포 중 적합되는 분포가 없었으며, 이러한 사실은 본 연구대상 노변기지국(RSE)의 경우 통계적 모형에 의한 예방 정비가 어려움을 의미한다. 따라서, 본 연구는 실증적인 방법으로 하자보수기간 $1{\sim}2$년 동안의 수리비용 및 고장빈도 이력자료를 활용하여 노변기지국(RSE)의 교체여부를 결정하는 방법 및 필요 예비부품수를 산정하는 방법을 제안하였다. 향후에는 노변기지국(RSE) 외에 다른 ITS 장비에 대한 신뢰성 분석이 필요하다.
생태산업단지의 주요 목표인 무배출(zero-emission)을 달성하기 위해서는, 기업간의 효과적인 용수 재이용망의 구축이 요구된다. 다양한 서브시스템과 의사결정과정을 포함한 복잡한 망 구조를 이루기 때문에 생기는 모델링 부분에서의 문제점을 해결하기 위하여, 본 연구에서는 새로운 모델링 기법인 에이전트기반 모델링(agent based modeling, ABM)을 도입하였다. 에이전트기반 모델링 기법을 이용해 물질교환망 내의 기업을 에이전트화 하고 이를 토대로 전체 시스템을 모사하는 방법론을 제시하였으며, 이를 이용해 실제 산업단지 내 기업에 대한 간단한 용수교환망 설계 모델을 구축하였다. 에이전트기반 모델에 기초한 용수재이용망은 용수공급에서 35% 감소를 보이며 폐수 배출량은 약 50%가 감소하였다. 실제 산업단지 모델링 결과 에이전트기반 모델은 시스템 변동시에도 전체 시스템을 수정할 필요가 없으며, 시스템이 확장하는 경우에도 그 적용이 용이하기 때문에 생태산업단지와 같은 복잡한 시스템의 모델링과 설계시 유용한 기술로 사용될 수 있음을 보였다.
Purpose Since the Bitcoin, which was the first virtual currency, was made at 2009, almost 1,000 virtual currencies appeared onstage in the world. Even though virtual currencies have the function of money as a medium of exchange or contract, any of those has not yet entered the commercialization stage. Instead, some of the virtual currencies show the nature of investment assets. In the case of virtual money investment, users tend to use all the information of the world because information transfer is very easy and capital movement is almost free between different countries. In addition, as the transaction sizes of virtual currencies increase, a virtual currency price is no longer independent and is likely to be affected by the prices of other virtual currencies. Therefore, it is necessary to understand the influence among virtual currency markets, which helps successful implementation of investment strategies. Design/methodology/approach This study focuses on the investment product function of virtual money and conducts the analysis using the time series model used in the financial and economic areas. In this paper, we try to analyze the return and volatility transfer effect of virtual money markets through GJR-GARCH model. Findings This study is expected to find out whether we can make market forecasts through reflecting changes in other markets. In addition, we can reduce the trial and error of user decision making by using the information on the yield and volatility transition effect derived from the research results, and it is expected to reduce the opportunity cost of users.
부분응답 최대유사 (PRML: partial response maximum likelihood) 검출기법은 수직 자기기록 채널에 적합한 검출기법이다. 또한, 잡음 예측 (noise prediction) 기법을 비터비 (Viterbi) 알고리즘의 branch metric 계산에 삽입함으로써 부분응답 최대유사 기법의 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나 비터비 알고리즘으로 구현된 시스템은 복잡도 측면에서 단점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해, 런 길이 제한 (RLL: un-length limited) 부호기의 최소 런 길이 제한 매개변수 d=1을 이용하여 새로운 저 복잡도 검출기법을 제안하였다. 제안된 검출 기법은 비터비 검출기를 대신하는 슬라이서와 궤환 여파기로서의 잡음예측기로 구성되어있다. 따라서 비트오율 성능을 향상시키기 위하여 제안된 기법을 쌍(dual) 검출기법으로 확장하였다. 모의실험을 통하여 제안된 구조가 낮은 복잡 도를 가지면서, 부분응답 등화기의 목적 응답이 (1,2,1)인 잡음예측 최대 유사 검출기법(NPML: noise-predictive maximum likelihood) 과 유사한 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구의 목적은 쌀 저장창고에서 추출기를 이용하여 해충의 밀도를 추정하기 위한 축차추출법을 개발하는데 있다. 쌀 저장창고에서는 쌀을 주로 1톤의 톤백에 저장하는데, 현미로 저장되는 경우 어리쌀바구미 성충과 화랑곡나방 유충은 모두 부의 이항분포를 보였다. 축차추출법은 표본 추출 단위당 방제 시작 밀도를 0.1(현미 1 kg당 5마리), 비처리 밀도를 0.05(현미 1 kg당 2.5마리) 그리고 I($\alpha$), II형($\beta$) 오류를 0.3으로 설정하여 순차적 확률비 검정(sequential probability ratio test (SPRT))을 통해 개발하였다. 이러한 결과들은, SPRT법을 사용함으로써, 관리자들이 단지 20회의 표본 추출로도 잘못된 판단의 위험을 최소화하면서 의사결정을 할 수 있다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 HEVC(high efficiency video coding)의 루프내 필터 중 하나인 SAO (sample adaptive offset) 기술을 고속화하는 방법을 제안한다. 기존의 SAO는 원 영상과 복원된 영상 간의 오차를 최소화하기 위한 오프셋 값을 각 CTB마다 계산한다. 최적의 오프셋 값 결정을 위해 오프셋 값 후보군 내의 모든 오프셋 값을 검사한 후, 율-왜곡 비용 값을 최소화하는 오프셋 값을 선택한다. 따라서 SAO는 HEVC 부호기에서 상당한 양의 복잡도를 차지한다. 제안한 방법에서는 오프셋 값의 통계적 특성을 고려해 사용 빈도가 낮은 밴드를 결정하고, 사용 빈도가 낮은 밴드에 포함되는 오프셋 값을 처리하지 않는다. 또한, 오프셋 값 결정 단계에서 후보군 내의 모든 오프셋 값 대신 일부 오프셋 값만 검사한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 큰 부호화 효율 감소 없이 약 8.15%의 부호화 시간을 감소시키는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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