We analyzed the effect of inventory pooling on the system where multiple depot was used to replenish retailers and where inventories are kept only on the depots. Inventory pooling consists of inventory integration and inventory exchange. We used simulation for checking the cost saving effect of reducing the number of depot (Inventory Integration) for the case when inventories kept on every depots are commonly used for all retailers when certain depot have stock out for their retailer assigned to them (Inventory Exchange) with the constraint of service level. Simulation on wide range of parameter settings results show that cost saving effect from inventory integration diminishes when transportation cost between depot and retailers or stock out cost, or retailer number increases. The effect becomes stronger when the demands on retailers have bigger variance or average. Also the results show that the cost saving effect from inventory exchange becomes stronger on the same situation when inventory integration effect becomes stronger.
A standard paradigm for the allocation of wireless resources in communication demands symmetry, whereby all users are assumed to be on equal footing and hence get equal shares of communication capabilities. However, there are situations in which "prime users" should be given higher priority, as for example in the transmission of emergency messages. In this paper, we examine a prioritization policy that can be implemented at the physical layer. In particular, we evaluate the performance of a prioritized transmission scheme based on spectrum pooling and on the assignment of higher signal-to-noise ratio channels to higher-priority users. This performance is compared to that of unprioritized (or "symmetric") schemes, and the impact of prioritization on the unprioritized users is discussed.
최근 딥러닝 기술의 발전으로 영상 분류 및 영상 내 객체 검출뿐만 아니라 CNN 기반의 segmentation 기술도 개발되어 다른 요소까지 포함한 직사각형 영역의 검출 영역이 아닌 경계까지 고려한 분리가 가능하게 되었다. 더불어 사람 영역을 신체부위나 의류 부분과 같은 세부 영역으로 나누어 분리하는 human parsing 기술까지 연구되고 있다. Human parsing은 의류스타일 분석 및 검색, 사람의 행동 인식 및 추적과 같은 분야에도 응용될 수 있다. 본 논문에서는 Spatial pyramid pooling layer를 이용하여 영상 전체에 대한 공간적 분포 및 특성 정보를 고려한 human parsing 기법을 제안한다. Look into person(LIP) dataset을 이용하여 기존의 다른 segmentation 및 human parsing 기법과 제안하는 기법을 비교하여 제안하는 기법의 human parsing 결과가 보다 정교한 분리가 가능한 것을 확인하였다.
인터넷과 전자상거래 등이 보편화됨에 따라 다수의 사용자 요구를 동시에 효율적으로 처리하며, 다양한 클라이언트/서버 요청을 신속하게 처리할 수 있는 다계층 구조의 분산처리 플랫폼에 대한 연구가 여러 연구 그룹에서 수행되고 있다. 이러한 연구 중의 하나가 자바를 이용한 Enterprise JavaBeans(EJB)[1]이다. EJB는 de facto 표준으로 규격화되어 있다. 본 논문에서는 EJB 컨테이너의 리소스 풀링(Resource Pooling) 서비스에 우선순위 기능을 적용하여 그 성능을 개선하는 방법을 제시한다. 우선순위 처리 기능을 갖는 리소스 풀링 서비스를 설계하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석한다.
고성능 딥러닝 모델은 학습과 추론 과정에서 고비용의 전산 자원과 많은 연산량을 필요로 하여 이에 따른 개발 환경과 많은 학습 시간을 필요로 하여 개발 지연과 한계가 발생한다. 따라서 HW 또는 SW 개선을 통해 파라미터 수, 학습 시간, 추론시간, 요구 메모리를 줄이는 연구가 지속 되어 왔다. 본 논문은 EfficientNet에서 사용된 Linear Bottleneck을 변경하여 정확도는 소폭 감소 하지만 기존 모델의 파라미터를 55%로 줄이는 경량화 모델을 제안한다.
CNN(Convolutional Nerual Network)는 기계학습 알고리즘 중에서도 이미지의 인식과 분류에 뛰어난 성능을 보이는 알고리즘 중 하나이다. CNN의 경우 간단하지만 많은 연산량을 가지고 있어 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 CNN 수행과정에서 많은 처리시간이 소모되는 convolution layer와 pooling layer, fully connected layer의 연산수행을 SIMT(Single Instruction Multiple Thread)구조의 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 통하여 병렬로 연산처리를 수행했다. 또한 convolution layer의 출력을 저장하지 않고 pooling layer의 입력으로 바로 사용함으로 메모리 접근횟수를 줄여 성능 향상을 기대했다. 본 논문에서는 이 실험검증을 위하여 MNIST 데이터 셋을 사용하였고 이를 통하여 제안하는 CNN 구조가 기존의 구조보다 12.38% 더 좋은 성능을 보임을 확인했다.
정보검색 시스템 평가를 위한 한글 테스트 컬렉션인 한텍(HANTEC) 테스트 컬렉션 2.0이 배포되었다. 한텍 2.0은 12만건의 문서 집합과 50개의 질의 집합, 그리고 각 질의에 대한 적합성 정보로 구성되어 있다. 테스트 컬렉션에서 중요한 부분 중의 하나인 적합성 정보가 한텍에서는 풀링(pooling) 방법으로 구축되었다. 보다 더 정확한 정보검색 시스템의 평가를 위해서는 무엇보다도 정확한 적합성 정보가 중요하다. 따라서 현재 구축된 12만건 중 2만건을 대상으로 풀링방법이 아닌 수동방법으로 적합성 정보를 재평가함으로서 풀링방법의 유용성과 현재 배포된 한텍 테스트 컬렉션의 정보검색 평가용으로서의 유용성 여부를 확인 하고자 한다. 수동 적합성 정보판정를 위한 도구를 만들었으며 적합성 판정 기준을 정하여 적합성을 판정하였다. 한텍과의 적합성 정보 비교 평가를 함으로서 풀링방법 및 현재 배포된 한텍 적합성 정보의 유용성을 비교 확인 하였다. 앞으로 2만 데이터에 대한 수동 적합성 판정 결과를 이용한 정보검색 시스템 신뢰도 측정에도 사용될 수 있을 것이다.
완전 참조 영상 화질(full-reference image quality assessment, FR-IQA)측정의 풀링 과정에 있어서, 한 영상의 전역 화질은 각 국부 패치의 측정된 화질값들로부터 측정된다. 그러나 한 영상의 전체 화질 값을 예측함에 있어서 국부 패치의 종류, 왜곡 타입, 왜곡의 인지 민감도, 국부 패치의 관심 집중(saliency) 정도에 따라 국부 패치가 전체 영상에 기여하는 왜곡의 정도가 다를 수 있다. 그 결과, 계산된 국부 패치 화질값에 대한 가중치 풀링 방법이 기존 FR-IQA 방법에서 고려되었다. 본 논문은 기존 FR-IQA 방법에서 고려되지 않은 시각인지시스템의 특성인, 광적응 효과 와 시각 관심 집중 효과를 고려한 새로운 가중치 풀링 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존 FR-IQA 방법에 적용될 경우 예측 성능을 향상시킴을 확인하였으며, 이는 제안하는 가중치 풀링 방법은 사람의 시각인지 특성을 효과적으로 반영하기 때문으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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