정확한 소프트웨어 비용 추정은 개발자와 고객 모두에게 중요하다. 대부분의 비움 추정 모델들은 규모 추정으로부터 틴은 라인 수와 기능점수와 같을 규모 측도에 기반을 두고 있다. 규모 추정의 정확도는 비용 추정 정확도에 직접적으로 영향을 미친다. 이에 따라 대부분의 회귀기반 비용추정 모델들은 규모에 기반한 멱함수 형태를 적용하고 있다. 생물의 성장, 기술의 발전과 인간의 학습 능력 등 많은 성장 현상들은 S자 곡선을 따른다. 본 논문은 성장곡선을 이용하여 개발노력을 추정하는 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 소프트웨어 규모가 증가함에 따라 소요되는 개발 비용이 성장곡선을 따른다고 가정한다. 일반적인 소프트웨어 규모 추정 기법인 기능점수, 완전기능점수와 유스케이스 점수에 기반하여 성장곡선 모델의 적합성을 검증하였다. 제안된 성장곡선 모델들은 멱함수 모델과 비교 시 상호 견줄만한 성능을 보여 소프트웨어 비용 추정분야에 석용 가능함을 보였다.
Dynamic strain history curve measured in the field is influenced by various factors such as vehicle type, speed, noise, temperature and running location etc.. Because such curve is used for vehicle weight estimation methodology suggested by Moses, exact strain history curve is the most important thing for exact estimation of vehicle weight. In this paper, effect of such factors mentioned above is investigated on the measured strain history curves, and results of weight estimation of vehicles are discussed quantitatively. From this study, it was known that temperature effect contained in the strain history curve measured for long time in-site gives the biggest effect on result of weight estimation and it can be removed by using the mode value. Furthermore, gross vehicle weight can be estimated within 5% error corresponding to A class of the European classification if effects of temperature and noise are removed and vehicle properties such as speed, axle arrangement and running location are considered properly.
본 논문은 광학 흐름을 추정하는데 있어서 최적 정규화 매개변수를 결정하기 위한 L-curve 모서리 검출 방법을 제안한다. 기존의 곡률법은 L-curve의 곡률 그래프에서 최대 위치를 찾는 반면, 제안한 방법은 바로 우측 음의 계곡과의 곡률 차가 최대가 되는 양의 봉우리의 위치를 찾아서 매개변수 값을 결정한다. 이 방법으로 선정한 매개변수로 광학 흐름을 추정하면, 평균적으로 최소 오차로부터 단지 0.02 pixel/frame 차이가 나는 것이 실험을 통하여 보여진다. 또한 제안한 방법으로 기존의 모서리 검출법인 곡률법이나 적응 제거법에 비해 최소 오차에 가장 가까운 광학 흐름을 구할 수 있었다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.12-15
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1996
In this paper, a new shape control law is derived as a result of introducing the parametric curve representation. This control alw is based on the estimation of the curve parameters corresponding to the target joint positions and the target tip position. Estimating target curve parameters makes it possible to find, easily, a simple shape control law by the Lyapunov design method.
In this paper, we are devoted to study a forth order curve flow for a smooth closed curve in centro-affine geometry. Firstly, a new evolutionary equation about this curve flow is proposed. Then the related geometric quantities and some meaningful conclusions are obtained through the equation. Next, we obtain finite order differential inequalities for energy by applying interpolation inequalities, Cauchy-Schwartz inequalities, etc. After using a completely new symbolic expression, the n-order differential inequality for energy is considered. Finally, by the means of energy estimation, we prove that the forth order curve flow has a smooth solution all the time for any closed smooth initial curve.
BNWF(Beam on Nonlinear Winkler Foundation) method has long been adopted for lateral behavior analysis of pile foundation and widely recognized for its simplicity and accuracy up until now. However, due to lateral load tests which were done in limited conditions and theory-based input Parameter estimation, the applicbility of p-y curve has not been fully examined. Accordingly, we researched on the applicability of conventional input parameter estimation and the p-y curve to be determined by the estimation through inverse analysis based on lateral load tests.
As the importance of time-based competition is increasing, information systems for supporting the immediate decision making is strongly required. Especially high -tech product firms are under extreme pressure of rapid response to the demand side due to relatively short life cycle of the product. Therefore, the objective of our research is proposing a framework of estimating demand curve based on e-auction data, which is extremely easy to access and well reflect the limited demand curve in that channel. Firstly, we identify the advantages of using e-auction data for full demand curve estimation and then verify it using Agent-Eased-Modeling and Tobin's censored regression model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권2호
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pp.179-187
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2011
제 1상 입상시험의 주된 목적은 신약의 최대허용용량(Maximum tolerated dose; MTD)의 추정이다. 본 논문에서는 실험으로 얻어진 Dose-toxicity data를 S자 모형에 적합 시켜 MTD를 추정하는 방법을 제안하였다. 멈춤 규칙(stopping rule)에 의해 MTD가 결정되는 방법과 미리 정해진 표본수에서 실험을 종료하고 MTD를 추정하는 기존의 추정방법을 본 논문에서 제안한 방법과 모의실험을 통하여 비교하였다.
Recently, object recognition using image/video signals is rapidly spreading on autonomous driving and mobile phones. However, the actual input image/video signals are easily exposed to a poor illuminance environment. A recent researches for improving illumination enable to estimate and compensate the illumination parameters. In this study, we propose VE-DCE (video enhancement zero-reference deep curve estimation) to improve the illumination of low-light images. The proposed VE-DCE uses unsupervised learning-based zero-reference deep curve, which is one of the latest among learning based estimation techniques. Experimental results show that the proposed method can achieve the quality of low-light video as well as images compared to the previous method. In addition, it can reduce the computational complexity with respect to the existing method.
In this Paper, outdoor position estimation system was implemented using GPS (Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System). GPS position information has lots of errors by interference from obstacles and weather, the surrounding environment. To reduce these errors, multiple GPS system is used. Also, the Discrete Wavelet Transforms was applied to INS data for compensation of its error. In this paper, position estimation of the mobile robot in the straight line is conducted by EKF (Extended Kalman Filter). However, curve running position estimation is less accurate than straight line due to phase change in rotation. The curve is recognized through the rate of change in heading angle and the position estimation precision of the initial curve was improved by UPF (Unscented Particle Filter). In the case of UPF, if the number of particle is so many that big memory gets size is needed and processing speed becomes late. So, it only used the position estimation in the initial curve. Thereafter, the position of mobile robot in curve is estimated through switching from UPF to EKF again. Through the experiments, we verify the superiority of the system and make a conclusion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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