Estimation of software project cost, effort and duration in the early stage of software development cycle is a difficult and key problem in software engineering. Most of models estimate the development effort using the function point that is measured from the requirement specification. This paper presents optimal team size and duration prediction based on function point in order to provide information that can be used as a guide in selecting the most Practical and productive team size for a software development project. We introduce to productive metrics and cost for decision criteria of ideal team size and duration. The experimental is based on the analysis of 300 development and enhancement software project data. These data sets are divide in two subgroups. One is a development project; the other is a maintenance project. As a result of evaluation by productivity and cost measured criteria in two subgroups, we come to the conclusion that the most successful projects has small teams and minimum duration. Also, I proposed that predictive model for team sire and duration according to function point size based on experimental results. The presented models gives a criteria for necessary team site and duration according to the software size.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2018.05a
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pp.308-309
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2018
Construction automation is needed to improve construction productivity. 3D printing is a key technology of the 4th industrial revolution, and when applied to the construction field, the ripple effect is very large. In this paper, we propose a 3D printing method that can predict the 3D printing process and estimate the construction duration for each process. Through literature review and expert consultation, eight 3D printing activities for structure work were derived. Construction duration and cost estimation for each activity will be needed in the future research.
Lee, Kyu Jong;Lee, Byun-Woo;Kang, Je Yong;Lee, Dong Yun;Jang, Soo Won;Kim, Kwang Soo
Journal of Ginseng Research
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v.40
no.1
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pp.90-96
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2016
Background: Knowledge on microclimate conditions under artificial shades in a ginseng field would facilitate climate-aware management of ginseng production. Methods: Weather data were measured under the shade and outside the shade at two fields located in Gochang-gun and Jeongeup-si, Korea, in 2011 and 2012 seasons to assess temperature and humidity conditions under the shade. An empirical approach was developed and validated for the estimation of leaf wetness duration (LWD) using weather measurements outside the shade as inputs to the model. Results: Air temperature and relative humidity were similar between under the shade and outside the shade. For example, temperature conditions favorable for ginseng growth, e.g., between $8^{\circ}C$ and $27^{\circ}C$, occurred slightly less frequently in hours during night times under the shade (91%) than outside (92%). Humidity conditions favorable for development of a foliar disease, e.g., relative humidity > 70%, occurred slightly more frequently under the shade (84%) than outside (82%). Effectiveness of correction schemes to an empirical LWD model differed by rainfall conditions for the estimation of LWD under the shade using weather measurements outside the shade as inputs to the model. During dew eligible days, a correction scheme to an empirical LWD model was slightly effective (10%) in reducing estimation errors under the shade. However, another correction approach during rainfall eligible days reduced errors of LWD estimation by 17%. Conclusion: Weather measurements outside the shade and LWD estimates derived from these measurements would be useful as inputs for decision support systems to predict ginseng growth and disease development.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.5
no.6
s.22
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pp.138-145
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2004
The construction duration for any building or facilities such as high school building influence the quality of the building as well as the total cost for them. Since there are no guidelines to estimate construction duration correctly, an employer(or owner) estimate it by their own experience or intuition. Therefore some conflicts related to construction duration happen between contract parties during construction. The purpose of this study is to suggest a predictive model which helps decision makers calculate exact net working days for high school building construction at the early stage of the construction project. To measure net working days for high school construction, 15 data were collected from actual spot in Incheon region. Multiple linear regression analysis was conducted to obtain the model which calculate construction duration for the substructure, the superstructure and the finishing works. total construction duration could be obtained by adding net working days to non working days which would be based on the meteorological statistics for Incheon region since 1974 to 2003.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.10
no.2
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pp.26-33
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2009
The required level of detail in scheduling depends on the stages in the construction life-cycle. The objective of this study is to provide a Standardized Schedule Model (SSM) with an aim to facilitate the estimating of construction duration in the planning stage. The SSM modularizes work items; establishes relations between preceding and succeeding activities; and calculates approximate construction duration. The estimated duration of the SSM was compared with the detailed duration from the commercial scheduling tool using actual work activities. The difference showed to be ranged between -3.1% and +15%, which demonstrates that the SSM can be feasibly applied to the approximate estimation of construction duration.
This paper deals with break size estimation of loss of coolant accidents (LOCA) using a nonlinear autoregressive with exogenous inputs (NARX) neural network. Previous studies used static approaches, requiring time-integrated parameters and independent firing algorithms. NARX neural network is able to directly deal with time-dependent signals for dynamic estimation of break sizes in real-time. The case studied is a LOCA in the primary system of Bushehr nuclear power plant (NPP). In this study, number of hidden layers, neurons, feedbacks, inputs, and training duration of transients are selected by performing parametric studies to determine the network architecture with minimum error. The developed NARX neural network is trained by error back propagation algorithm with different break sizes, covering 5% -100% of main coolant pipeline area. This database of LOCA scenarios is developed using RELAP5 thermal-hydraulic code. The results are satisfactory and indicate feasibility of implementing NARX neural network for break size estimation in NPPs. It is able to find a general solution for break size estimation problem in real-time, using a limited number of training data sets. This study has been performed in the framework of a research project, aiming to develop an appropriate accident management support tool for Bushehr NPP.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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autumn
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pp.383-387
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2003
Construction project has many problem such as delay of the appointed date delivery, over budget, wether and site conditions. When several activities are influenced by the same factor, their duration may be delayed. This paper deals with the problem of construction duration estimating and schedule variation on the construction project. The theory of constraints technique for project management is referred to 'Critical Chain' technique. This paper shows optimal scheduling plan and time management technique, used probability construction duration estimating and scheduling buffer based on the critical chain project management.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.5
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pp.888-908
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2011
The increasing demand from passengers in vehicles to improve safety, traffic efficiency, and comfort has lead to the growing interest of Wi-Fi based vehicle-to-infrastructure (V2I) communications. Although the V2I system provides fast and cost-effective Internet connectivity to vehicles via roadside Wi-Fi access points (APs), it suffers from frequent handoffs due to the high mobility of vehicles and the limited coverage of Wi-Fi APs. Recently, the Mobile AP (MAP) platform has emerged as a promising solution that overcomes the problem in the V2I systems. The main advantage is that MAPs may yield longer service duration to the nearby vehicles that have similar mobility patterns, yet they provide smaller link capacities than the roadside APs. In this paper, we present a new association control technique that harnesses available connection duration as well as achievable link bandwidth in high-speed vehicular network environments. We also analyze the tradeoff between two association metrics, namely, available connection duration and achievable link bandwidth. Extensive simulation studies based on real traces demonstrate that our scheme significantly outperforms the previous methods.
The frequency analyses of annual maximum rainfall data for 22 rainfall gauging stations is Korea were performed. The method of moments (MOM), maximum likelihood (ML), and probability weighted moments (PWM) were used in parameter estimation. The GEV distribution was selected as an appropriate model for annual maximum rainfall data based on parameter validity condition, graphical analysis, separation effect, and goodness of fit tests. For the selected GEV model, spatial analysis was performed and rainfall intensity-duration-frequency equation was derived by using linearization technique. The derived rainfall intensity-duration-frequency equation can be used for estimating rainfall quantiles of the selected stations with convenience and reliability in practice.
The handoff area is the region where a call can be handled by the base station in any of the adjacent cells, and duration time is viewed as the time a mobile station resides in the handoff area. In this paper, probability distribution about hand off time one of important parameter at traffic modelling in mobile communication system was estimated. First, point statistic is applied using sample data obtained from simulation result to choose the group of distribution of handoff duration time. Second, parameters are estimated to decide specific distribution function. For this, the value of parameters is calculated using MLE(Maximum Likelihood Estimate.) and goodness of fit test is performed. finally these results show that handoff duration time follows gamma distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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