This paper presents the ways that can improve the Software Cost Estimation Guidelines in order to replace those that are expected to be abolished at February, 2012, and solve the problems that are being occurred in the current Software Cost Estimation Guidelines. By using multidimensional modeling of OLAP(On-Line Analytical Processing), this paper does three dimensional modeling that considers the product/service view, process view and skill view. Also, it presents the identification method of cost estimation data through the view of each dimension. Furthermore, it defines the software cost estimation process and adapts them into the bottom up estimation and the top down estimation. Finally, it proposes the access of cost estimation data by the multidimensional analysis of OLAP.
Mass estimation was derived as functions of acceleration magnitude and primary frequency. The conventional method of mass estimation used frequency data directly in the frequency domain. The signals that can be obtained sensor contained noise as well as impact signal. Therefore, how well we can detect the frequency data in noise directly determines the quality of mass estimation. To find exact frequency data, we used time-frequency analysis. The time frequency method are expected to be more useful than the conventional frequency domain analyses for the mass estimation problem on a plate type structure. Also it has been concluded that the smoothed WVD can give more reliable means than the other methodologies for the mass estimation in a noisy environment.
Mass estimation was derived as functions of acceleration magnitude and primary frequency. The conventional method of mass estimation used frequency data directly in the frequency domain. The signals that can be obtained sensor contained noise as well as impact signal. Therefore, how well we can detect the frequency data in noise directly determines the quality of mass estimation. To find exact frequency data, we used time-frequency analysis. The time-frequency methods are expected to be more useful than the conventional frequency domain analyses for the mass estimation problem on a plate type structure. Also it has been concluded that the smoothed WVD can give more reliable means than the other methodologies for the mass estimation in a noisy environment.
An overview is given on stochastic techniques with which remotely sensed data may be used together with ground measurements for purposes of state estimation and prediction. They can explicitly account for spatiotemporal differences in measurement characteristics between ground measurements and remotely sensed data, and are suitable for highly variant space or space-time processes, such as atmosperic processes, which may be viewed as (containing) a random process. For state estimation of static ststems, optimal linear estimation is described. As alternatives, various co-kriging estimation techniques are also described, including simple, ordinary, universal, lognormal, disjunctive, indicator, and Bayesian extersion to simple and lognormal. For illustrative purposes, very simple examples of optimal linear estimation and simple co-kriging are given. For state estimation and prediction of dynamic system, distributed-parameter kalman filter is described. Issues concerning actual implemention are given, and with application potential are described.
In voice pathology, various measurements calculated from pitch values are proposed to show voice quality. However, those measurements frequently seem to be inaccurate and unreliable because they are based on some wrong pitch values determined from pathological voice data. In order to solve the problem, we compared several pitch estimation methods to propose a better one in pathological voices. From the database of 99 pathological voice and 30 normal voice data, errors derived from pitch estimation were analyzed and compared between pathological and normal voice data or among the vowels produced by patients with benign vocal fold lesions. Results showed that gross pitch errors were observed in the cases of pathological voice data. From the types of pathological voices classified by the degree of aperiodicity in the speech signals, we found that pitch errors were closely related to the number of aperiodic segments. Also, the autocorrelation approach was found to be the most robust pitch estimation in the pathological voice data. It is desirable to conduct further research on the more severely pathological voice data in order to reduce pitch estimation errors.
A Psychophysical scaling method called magnitude estimation is frequently used to evaluate human sensation to physical stimuli. This paper described the procedure of magnitude estimation data analysis which consists of four modulus; reponse space, CMM(Cross-Modality Matdhing)/merge, standardization, scale building & data analysis method. This procedure is being developed as an expert system in which the four analysis modulus are programmed so that a novice user can perform the analysis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2042-2059
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2019
Digital shadow puppet has traditionally relied on expensive motion capture equipments and complex design. In this paper, a low-cost driven technique is presented, that captures human pose estimation data with simple camera from real scenarios, and use them to drive virtual Chinese shadow play in a 2.5D scene. We propose a special method for extracting human pose data for driving virtual Chinese shadow play, which is called 2.5D human pose estimation. Firstly, we use the 3D human pose estimation method to obtain the initial data. In the process of the following transformation, we treat the depth feature as an implicit feature, and map body joints to the range of constraints. We call the obtain pose data as 2.5D pose data. However, the 2.5D pose data can not better control the shadow puppet directly, due to the difference in motion pattern and composition structure between real pose and shadow puppet. To this end, the 2.5D pose data transformation is carried out in the implicit pose mapping space based on self-network and the final 2.5D pose expression data is produced for animating shadow puppets. Experimental results have demonstrated the effectiveness of our new method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권1호
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pp.97-108
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2020
This paper compares several methods for estimating parameters of normal inverse Gaussian distribution. Ordinary maximum likelihood estimation and the method of moment estimation often do not work properly due to restrictions on parameters. We examine the performance of adjusted estimation methods along with the ordinary maximum likelihood estimation and the method of moment estimation by simulation and real data application. We also see the effect of the initial value in estimation methods. The simulation results show that the ordinary maximum likelihood estimator is significantly affected by the initial value; in addition, the adjusted estimators have smaller root mean square error than ordinary estimators as well as less impact on the initial value. With real datasets, we obtain similar results to what we see in simulation studies. Based on the results of simulation and real data application, we suggest using adjusted maximum likelihood estimates with adjusted method of moment estimates as initial values to estimate the parameters of normal inverse Gaussian distribution.
Estimation of rebar quantity may be used as an index to evaluate the economic feasibility of structural designs. However, when using the software to estimate the rebar quantity, there may be some limitations such as data loss caused by human errors and estimation delays caused by increased input time, since the information on arrangement of rebar is inserted manually. To solve the problems of such quantity estimation software, it is necessary to develop a method on automatic input/output of structural design information for quantity estimation and an algorithm for accurate estimation of rebar quantity. The purpose of this study is to improve the existing rebar quantity estimation by connecting with the database on information related to rebar estimation and the algorithm for rebar estimation, in order to develop an algorithm to estimate an accurate, net rebar quantity. The study result can be used as basic data for development of software for efficient structural designs and automatic framework estimation of buildings.
Ibrahim, Mohamed;Aidi, Khaoula;Alid, Mir Masoom;Yousof, Haitham M.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권1호
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pp.1-25
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2022
A modified Bagdonavičius-Nikulin chi-square goodness-of-fit is defined and studied. The lymphoma data is analyzed using the modified goodness-of-fit test statistic. Different non-Bayesian estimation methods under complete samples schemes are considered, discussed and compared such as the maximum likelihood least square estimation method, the Cramer-von Mises estimation method, the weighted least square estimation method, the left tail-Anderson Darling estimation method and the right tail Anderson Darling estimation method. Numerical simulation studies are performed for comparing these estimation methods. The potentiality of the new model is illustrated using three real data sets and compared with many other well-known generalizations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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