조립 부품 이미지에 해당하는 3D CAD 모델 매칭 기술은 최근 로봇 조립 기술의 발전으로 필요성이 대두되고 있다. 이미지 기반 3 차원 모델 매칭 연구는 진행되어 왔지만 가구 부품 이미지와는 특성이 다른 RGB[5] 이미지나 스케치 이미지를 다루는[1] 접근들이었다. 딥러닝을 사용하는 스케치 이미지 기반 3 차원 물제 검색 연구에서는 대부분 3 차원 이미지를 다각도에서 렌더링한 view 이미지들에서 feature를 추출하고 pooling 하여 하나의 feature를 출력한다. 그러나 기존의 view pooling 방식은 단순한 평균 방식으로, 부품 이미지에 따른 view를 반영하기에는 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 조립 부품 이미지 기반 3 차원 물체 검색을 위해 query 부품 이미지에 따라 다른 view 이미지에 집중할 수 있는 방식의 attentional view pooling을 제안한다. 또한 조립 부품 데이터의 특성 상 class 당 CAD 모델이 하나인 상황이므로 학습 데이터가 터무니없이 부족하여 이를 해결하기 위한 학습 데이터 증강 방법을 제안한다. 실험은 의자 부품 11가지에 대해 진행하였고 이를 통해 제안하는 방식의 성능을 입증하였다.
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.
Genetic association case-control studies using DNA pools are efficient ways of detecting association between a marker allele and disease status. DNA pooling is an efficient screening method for locating susceptibility genes associated with the disease. However, DNA pooling is efficient only when allele frequency estimation is done precisely and accurately. Through the evaluation of empirical type I errors and empirical powers by simulation, we will evaluate the methods that correct for preferential amplification of nucleotides when estimating the allele frequency of single-nucleotide polymorphisms.
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.
본 연구의 목적은 컨테이너터미널에서 이송장비를 이용한 GC생산성을 극대화하기 위해서 GC가 대기하는 일이 업도록 이송장비의 운반 작업이 원활히 이루어져야 하고, 수동 컨테이너 터미널의 Non Pooling System과 자동 컨테이너터미널에서 Pooing System의 이송장비 할당 알고리즘을 제시하고 실제로 적용하여 컨테이너터미널 생산성 향상의 차이를 비교 분석 제시한다.
대부분의 대학에서는 연구과제 관리 및 연구비 집중관리를 위한 정보시스템을 운용하고 있다. 하지만 새로운 제도의 도입이 잦은 해당 업무의 특성상 정보시스템의 유지보수가 매우 어렵다. 이에 본 논문에서는 학생인건비 pooling 제도를 분석하고, 연구과제관리시스템 및 연구비관리시스템을 운용하고 있는 국내 K대학에서 인건비 pooling 제도 도입에 따른 유지보수 사례를 소개하고자 한다. 본 연구는 기존에 운용되고 있는 시스템에 대한 분석 결과를 바탕으로 새로운 제도를 접목시키는데 필요한 기능을 추출하고, 이의 구현을 위한 설계 변경을 실시하였다.
본 논문에서는 Smart Factory의 자동 공정에서 결함의 분류를 실시간으로 시도하여 자동 공정 제어를 위한 결함 분류 딥러닝 기법을 제안하고, Pooling 종류에 따른 분류 성능을 비교한다. Smart Factory 구축에 있어서 CNN을 이용한 공정 제어를 통해 제품 생산에 있어서 생산량의 증가와 불량률의 감소를 이루어내는 것이 가능하다. Smart Factory는 자동화 공정이므로 결함의 분류 속도가 중요하지만, 생산량의 증가와 불량률의 감소를 위해서는 정확하게 결함의 종류를 분류하여 Smart Factory의 공정을 제어하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 Pooling을 Max Pooling과 Averrage Pooling을 복합적으로 설정하였을 때 높은 성능을 보였다.
공업실험에서는 주효과의 검정력을 높일 목적으로 교호작용효과에 대한 예비검정의 결과가 유의하지 않은 경우에, 이 효과를 오차항으로 풀링한 후에 주효과의 유의성을 검정하는 때때로 풀링 (Sometimes pooling)의 분석 방법을 사용한다. 이 소고에서는 때때로 풀링의 규칙에 관한 참고문헌의 내용을 정리하고, 블록효과가 오차항으로 풀링되었다는 사실이 알려 졌을 때에 독립표본에 의한 모평균의 차이에 대한 95% 신뢰구간의 길이가 쌍체비교에 의한 신뢰구간의 길이보다 짧을 확률을 다양한 예비검정의 유의수준 ${\alpha}_1$값과 충분한 검정력이 보장되지 않은 블록의 크기인 $2{\leq}n{\leq}13$ 범위에서 살펴보았는데, 그 결과는 풀링한 경우에 주효과에 대한 검정력이 높아진다는 사실을 뒷받침하고 있다.
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 소요 비용을 절약할 수 있음을 보인다.
오늘날 컨테이너 터미널은 증가하는 물동량을 유치하기 위하여 치열한 경쟁을 펼치고 있다. 이에 본 연구는 컨테이너 터미널의 생산성 향상을 위한 노력의 일환으로 두 가지 야드 트럭 우선순위 규칙(Dispatching rule)을 제안하였다. 첫 번째 Multi-attribute Dispatching은 컨테이너 터미널 생산성에 영향을 미치는 복수 요인들의 가중합으로 구성된 할당 방법이며, 선박의 체류시간을 감소시키기 위하여 안벽 크레인의 작업량을 고려하였다. 두 번째 Cycling Dispatching은 터미널 생산성 개선에 가장 큰 영향을 미치는 Double cycle횟수를 증가시키기 위한 할당 방법이다. 또한 본 연구는 풀링(Pooling)과 우선순위 규칙(Dispatching rule)이 터미널 생산성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 풀링과 우선순위 규칙을 조합한 8가지 시나리오를 구성하였다. 실험은 실제 컨테이너 터미널의 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 구현하였다. 실험 결과, 풀링과 우선순위 규칙 그리고 둘의 교호작용이 생산성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 8가지 시나리오 중에서는 터미널 기준 풀링과 Multi-attribute Dispatching의 조합이 GCR, 선박 출항지연시간 등 KPI 지표에서 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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