Gompertz 성장곡선에 기반한 기존의 소프트웨어 신뢰성 성장모델들은 모두 대수형이다. 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들은 모수 추정에 어려움을 갖고 있다. 그러므로 본 논문은 로지스틱형 Gompertz 성장곡선에 기반한 신뢰성 성장 모델을 제안한다. 13개의 다른 소프트웨어 프로젝트로부터 얻은 고장 데이터를 분석하여 그 유용성을 검토하였다. 모델의 모수들은 변수변환을 통한 선형희귀분석과 Virence의 방법으로 추정되었다. 제안된 모델은 평균 상대 예측 오차에 기반하여 성능을 비교하였다. 실험 결과 제안된 모델은 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 모델보다 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 소프트웨어 비용추정 모델의 적합성을 평가하고, 가장 적합한 모델을 제시하였다. 먼저, 해당 모델의 함수를 변수변환시켜 선형식으로 만든다. 다음으로 실제 개발 소프트웨어의 비용 데이터가 모델의 선형식에 얼마나 적합한지로 모델의 성능을 평가한다. 모델 성능평가에는 절대오차 대신 상대오차 개념인 MMRE를 적용하였다. 기존의 소프트웨어 비용추정 모델은 Weibull, Gamma와 Rayleigh 함수를 따르고 있다. 본 논문에서는 성장곡선의 일종인 Gompertz 곡선 모델을 제안하였다. 추가로 다른 성장곡선들도 적합성을 검증하였다. 모델 성능평가 결과 Gompertz 성장곡선이 소프트웨어 비용추정 모델로 가장 적합한 성능을 보였다.
Finite failure NHPP software reliability models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, proposes the Gompertz distribution reliability model, which made out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on mean square error (MSE) and coefficient of determination$(R^2)$, for the sake of efficient model, was employed. Analysis of failure using real data set for the sake of proposing fixed shape parameter of the Gompertz distribution was employed. This analysis of failure data compared with the Gompertz distribution model of shape parameter. In order to insurance for the reliability of data, Laplace trend test was employed. In this study, the proposed Gompertz model is more efficient in terms of reliability in this area. Thus, Gompertz model can also be used as an alternative model. From this paper, software developers have to consider the growth model by prior knowledge of the software to identify failure modes which can was helped.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권2호
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pp.445-455
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1999
We modify the Gompertz regression model for estimation of cure rates from pediatric clinical trials by assuming different hazard rates on the different periods. A treatment period may be divided by the stages of treatments under the different treatment arms. The piecewise Gompertz models provide an efficient method for estimation of the cure rates and a method for testing the difference of the treatment effects in the given interval.
With the opening of the small power brokerage business market in December 2018, the small power trading market has started in Korea. Operators must submit the day-ahead estimates of power output and receive incentives based on its accuracy. Therefore, the accuracy of power generation forecasts is directly affects profits of the operators. The forecasting process for power generation can be divided into two procedure. The first is to forecast solar irradiation and the second is to transform forecasted solar irradiation into power generation. There are two methods for transformation. One is to simulate with physical model, and another is to use regression model. In this study, we found the best-fit regression model by analyzing hourly data of PV output and solar irradiation data during three years for 242 PV plants in Korea. The best model was not a linear model, but a sigmoidal model and specifically a Gompertz model. The combined linear regression and Gompertz curve was proposed because a the curve has non-zero y-intercept. As the result, R2 and RMSE between observed data and the curve was significantly reduced.
Studies in the evolutionary biology of aging require good estimates of the age-dependent mortality rate coefficient (one of the Gompertz parameters). In this paper we introduce an alternative algorithm for estimating this parameter. And we discuss the sensitivity of the estimates to changes in the other model parameters.
The aim of this study was to describe growth patterns of mice using Gompertz model. Two distinct types of mice, laboratory mouse $CF_{\sharp1}$ (Mus musculus domesticus) and Yonakuni wild mouse (Yk, Mus musculus molossinus yonakuni) were used. From all possible crosses, there were two parental types and two reciprocal $F_1$ crosses obtained. Individual body weights were measured weekly from birth to ten weeks of age on 321 mice. Standardization to six mice was conducted and only first litters were used. Growth curve parameters were estimated to fit growth data. The results showed that growth among genetic groups were significantly different (p < 0.05) for both sexes, in which parental type of $CF_{\sharp1}$ and Yk had the highest and the smallest values, respectively. Meanwhile, reciprocal $F_1$ crosses were intermediate between parental types. It was concluded that Gompertz model provided and excellent fit for the growth data with a high coefficient determination $(R^2 = 0.999)$.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권6호
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pp.521-528
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2014
A stochastic Gompertz diffusion model for tumor growth is a topic of active interest as cancer is a leading cause of death in Korea. The direct maximum likelihood estimation of stochastic differential equations would be possible based on the continuous path likelihood on condition that a continuous sample path of the process is recorded over the interval. This likelihood is useful in providing a basis for the so-called continuous record or infill likelihood function and infill asymptotic. In practice, we do not have fully continuous data except a few special cases. As a result, the exact ML method is not applicable. In this paper we proposed a method of parameter estimation of stochastic Gompertz differential equation via Markov chain Monte Carlo methods that is applicable for several data structures. We compared a Markov transition data structure with a data structure that have an initial point.
본 연구에서는 식중독 예방과 식품의 안전성 확보 및 정량적 미생물 위해평가에 활용하기위하여, Gompertz model과 Baranyi model을 이용하여 샐러드용 신선채소에서 L. monocytogenes의 SGR에 관한 성징예측모델(SGR by Gompertz equation=-0.1606+$0.0574^*Temp$+$0.0009^*Temp^*Temp$, SGR by Baranyi equation=0.3502-$0.0496^*Temp$+$0.0022^*Temp^*Temp$)을 개발하였다. 개발된 모델의 적합성 평가를 위해 MSE, Bf, 및 Af factor를 산출하였다. 샐러드용 신선 채소의 MSE, Bf, Af는 Gompertz model식을 적용한 경우 0.002718, 1.050084, 1.160767, Baranyi model 식을 적용한 경우 0.055186, 1.931472, 2.137181으로 나타나 Gompertz model식을 적용하여 개발한 예측모델이 Baranyi model 식을 이용하여 개발한 예측모델에 비해 적합성이 높은 것으로 나타났다. Gompertz model식을 활용하여 본 연구에서 개발된 샐러드용 신선 채소에서의 L. monocytogenes 성장 예측모델은 신선 채소류를 생산, 가공, 보관 및 판매하는 산업체에서 널리 활용 가능할 것으로 판단되며, 더욱 정확한 예측모델 개발을 위해서는 pH 및 수분활성도 등 다양한 변수에 따른 미생물의 성장패턴 변화 등에 관한 연구가 추가적으로 시행되어야 할 것으로 생각되어 진다.
하이테크 제품 중에서 이동통신 단말기는 빠른 속도로 혁신이 이루어지고 있으며 이에 따라 제품수명주기도 짧아지고 있다. 이렇게 짧아진 제품수명주기를 정확히 예측하기 위해서는 정확한 수요예측방법론의 선택이 중요하며 이는 전략적 경영계획 수립에 가장 기본적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 이동통신 단말기의 전체 확산 수명에 적용될 수 있는 최적의 모형을 제시하는 것이다. 우리는 2013년 3월부터 2014년 8월까지 국내 특정 이동통신 서비스 사업자의 이동통신 단말기 판매 데이터를 활용하여 이동통신 단말기의 판매추이 및 수요예측을 위한 최적의 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 네 가지 모형의 성능을 비교분석하였는데 두 가지 S자형 확산모형인 Gompertz와 logistic 모형, 두 가지 비선형 회귀모형인 Michaelis-Menten과 logarithmic 모형을 비교한다. 모형 적합도에 따르면 logistic 모형이 모형일치성에 있어서 다른 세 개의 모형보다 성능이 우수한 것으로 발견되었으며 수요예측모델로는 확산이 정체하기 전까지는 logistic 모형이 우수하며 포화단계에 근접할수록 Gompertz 모형이 적합한 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 이동통신 단말기 시장 규모를 추정하거나 이동통신 단말기의 재고 및 주문관리를 하는데 있어서 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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