인지무선 (cognitive radio) 환경에서 2차사용자 (secondary user) 들의 일시적인 서비스 요구를 효과적으로 다룰 수 있는 스펙트럼풀링 (spectrum pooling) 기법이 최근 주목을 받고 있다. 스펙트럼풀링은 WSP (wireless service provider) 에 의해서 관리되며, 사용자의 요구가 있을 때, 금전적인 지불을 받고 스펙트럼을 2차사용자에게 대여해 주는 방식이다. 여기서, WSP는 가급적 많은 이윤을 남기기를 원한다. 이 논문에서 우리는 WSP가 유지하는 스펙트럼 풀 (pool) 을 확률 인벤토리모델 (probabilistic inventory model) 로 표현하고 2차사용자의 스펙트럼 요구가 정규분포를 따를 때, WSP가 비용을 최소화시키는 방향으로 인벤토리를 운영하는 전략을 제시한다. WSP가 지불해야하는 비용에는 일반적인 인벤토리 모델과 마찬가지로, 주문비용, 보관비용, 스톡아웃비용이다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 고정된 인벤토리 레벨을 유지하는 것보다 확률 인벤토리모델에 의해 결정되는 레벨에 맞추어 유지하는 것이 총 소요비용을 절약할 수 있음을 보인다.
In the era of (pre) elimination setting, the prevalence of malaria has been decreasing in most of the previously endemic areas. Therefore, effective cost- and time-saving validated pooling strategy is needed for detection of malaria in low transmission settings. In this study, optimal pooling numbers and lowest detection limit were assessed using known density samples prepared systematically, followed by genomic DNA extraction and nested PCR. Pooling strategy that composed of 10 samples in 1 pool, $20{\mu}l$ in 1 sample, was optimal, and the parasite density as low as $2p/{\mu}l$ for both falciparum and vivax infection was enough for detection of malaria. This pooling method showed effectiveness for handling of a huge number of samples in low transmission settings (<9% positive rate). The results indicated that pooling of the blood samples before DNA extraction followed by usual nested PCR is useful and effective for detection of malaria in screening of hidden cases in low-transmission settings.
본 논문은 취업자 소득이 전체 가구원의 소득으로 연계되는 과정에서 가구구성을 통해 그 불평등도가 완화되는 양상을 보인다. 주요 불평등 완화 요인들로는 구성원의 추가 소득, 가구 내 소득 공유, 공동소비를 고려할 수 있는데, 그 가운데 소득 공유에 의한 효과가 가장 두드러지는 것으로 추정된다. 핵가족 추세에 따라 1~2인 고연령 가구가 증가하고 있는데, 자녀로부터의 사적이전수입은 미미한 수준에 있어 자녀/부모 간 소득 공유는 제한적인 수준이고, 이는 결과적으로 소득 불평등에 부정적인 요인으로 작용하고 있다. 간단한 가상 추정(counter-factual estimation)에 의하면 자녀/부모 간 사적 이전지출을 통해 노인가구로의 소득 공유효과가 확대될 경우 소득 불평등도 해소에 상당한 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
Due to the lack of improper image acquisition process, noise induction is an inevitable step. As a result, objective image quality assessment (IQA) plays an important role in estimating the visual quality of noisy image. Plenty of IQA methods have been proposed including traditional signal processing based methods as well as current deep learning based methods where the later one shows promising performance due to their complex representation ability. The deep learning based methods consists of several convolution layers and down sampling layers for feature extraction and fully connected layers for regression. Usually, the down sampling is performed by using max-pooling layer after each convolutional block. We reveal that this max-pooling causes information loss despite of knowing their importance. Consequently, we propose a better IQA method that replaces the max-pooling layers with strided convolutions to down sample the feature space and since the strided convolution layers have learnable parameters, they preserve optimal features and discard redundant information, thereby improve the prediction accuracy. The experimental results verify the effectiveness of the proposed method.
최근 컨테이너선의 대형화 추세와 항만간의 경쟁 가속화로 인해 컨테이너터미널의 효율적 운영과 생산성 향상에 대한 관심과 노력이 증대되고 있다. 특히 YT를 이용한 이송방식을 채택하고 있는 터미널의 경우 AGV(Automated Guided Vehicle)를 이용하고 있는 자동화터미널에 비해 상대적으로 경제성 및 운용효율성 측면에서 불리한 것이 사실이다. 최근 10여 년간 이와 같은 YT운용의 비효율성을 보완하기 위해 YT Pooling Operation 도입과 같은 노력이 계속되어 왔으나 개별 YT의 위치인식기능부재로 인한 제약으로 실질적인 효과는 미미한 수준이었다. 본 연구에서는 최근 주목받고 있는 RTLS(Real Time Location System) 기술을 활용하여 기존 YT Pooling Operation의 제약사항을 해결하는 새로운 개념의 YT Dynamic Operation 모델을 세안한다.
본 연구는 자녀의 학습능력이 다를 수 있음을 가정할 때 부모의 교육지출 수준과 자녀수 선택에서 자녀의 학습능력을 고려하지 않고서 동등 수준으로 교육에 투자하는 통합적 균형(pooling equilibrium)과 자녀의 학습능력에 따라 차등적으로 교육에 투자하는 분리적 균형(separating equilibrium)이 존재할 수 있음을 보여준다. 이러한 두 가지 균형중 어떠한 균형이 나타날지는 학습능력 차이에다 학습능력이 뛰어난 자녀를 가질 확률에 의존한다. 분석결과, 본 연구는 통합적 균형에서는 통합적 선택의 결과가, 분리적 균형에서는 분리적 선택의 결과가 그렇지 않은 경우에 비해 인적자본의 증가율이 더 높은 수준임을 보여주었다. 또한, 학습능력이 뛰어난 자녀를 가질 확률이 높아질수록 분리적 균형에서의 인적자본 증가율이 통합적 균형에서보다 높았다.
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.
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.
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)).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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