An understanding of quality attributes is relevant for the software organization to deliver high software reliability. An empirical assessment of metrics to predict the quality attributes is essential in order to gain insight about the quality of software in the early phases of software development and to ensure corrective actions. In this paper, we predict a model to estimate fault proneness using Object Oriented CK metrics and QMOOD metrics. We apply one statistical method and six machine learning methods to predict the models. The proposed models are validated using dataset collected from Open Source software. The results are analyzed using Area Under the Curve (AUC) obtained from Receiver Operating Characteristics (ROC) analysis. The results show that the model predicted using the random forest and bagging methods outperformed all the other models. Hence, based on these results it is reasonable to claim that quality models have a significant relevance with Object Oriented metrics and that machine learning methods have a comparable performance with statistical methods.
Peng, Sheng-Szu;Wang, Edward H.;Wang, Her-Yung;Chou, Yu-Te
Computers and Concrete
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제10권4호
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pp.409-417
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2012
The quality of high performance concrete largely depends on water cement ratio, porosity, material composition and mix methods. The uniformity of color, texture and compressive strengths are quality indicators commonly used to assess the overall characteristics of concrete mixes. The homogeneity and share of coarse aggregates play a key role in concrete quality and must be analyzed in a microscopic point of view. This research studies the quality of high performance concrete by taking drilled cores in both horizontal and vertical directions from a 1.0 $m^3$ specimen. The coarse aggregate, expressed in digitized $100{\times}116$ dpi resolution images are processed based on brightness in colors through commercial software converted into text files. With the image converting to text format, the share of coarse aggregate is quantified leading to a satisfactory assessment of homogeneity - a quality index of high performance concrete. The compressive strengths of concrete and the shares of coarse aggregate of the samples are also compared in this research study to illustrate its correlation in concrete quality. It is concluded that a higher homogeneity of aggregate exists in the vertical plane than that of the horizontal planes of the high performance concrete. In addition, the concrete specimen showing denser particle packing has relatively higher compressive strengths. The research methodology provides an easy-to-use, direct measurement of high performance concrete when conducting quality assessment in the construction site.
A train performance simulation (TPS) software is a computer program that simulates the operation of a train system over a specified railway route and it is widely used in railroad operation and research applications. Numerical and graphical results from the simulation software, which is developed in this study, provide information on such performance variables as travel time. running speed, energy consumption at a specific time interval and in overall service time as the train moves along the route. Three types of input data are required for a computer simulation: track information, train information, and running conditions. The simulation of train performance starts with several simple mathematical models including train configuration. traction efforts, running resistance. and braking requirements. Based on the basic specifications of Korean High Speed Railway, System. this study, puts a focus on the estimation and assessment of train performance comparing. the specific train configurations of KEST20/11. CPLE20/10. PROP20/10, which are proposed from the previous G7 projects.
최근 인터넷 보급과 함께 폭발적으로 증가하고 있는 클라우드 서비스 등의 데이터 트래픽 급증으로 데이터 센터의 구성 자원들을 효율적으로 연결할 수 있는 초고속 광모듈 네트워크의 필요성이 급증하고 있다. 본 논문에서는 광스위치 연결구조에서 스위칭 셀 동작을 제어하기 위한 알고리즘들을 제안하고, 이에 따른 성능을 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다. 성능 분석결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 1:2 이상의 다중연결설정 성공확률이 약 3~7% 정도 향상됨을 보였다.
본 연구는 Computational Thinking 역량을 효과적으로 평가하기 위한 서술형 수행평가 방법에 관한 내용이다. 제안된 서술형 수행평가도구는 MIT에서 제시한 창의컴퓨팅 평가 문항들을 델파이 기법을 통해 조사한 후 문항을 선별 및 수정하였다. 이 서술형 수행평가 도구는 실험하기 및 반복하기, 테스팅과 디버깅, 재사용과 재구성, 추상화와 모듈화의 4가지 영역으로 구성되어 총 4문항으로 개발하여 예비교사를 대상으로 수업에 적용하였다. 적용결과 평가 도구는 $Cronbach-{\alpha}$값이 0.6 이상으로 신뢰도가 높았으며 전문가 대상의 델파이 검사 결과 타당도도 높게 나타나 제안된 평가 도구가 학생들의 CT 역량을 효과적으로 측정하는 유용한 평가 도구로 확인되었다.
This paper describes the development of a scale for measuring top management commitment towards continual quality performance improvement in small and medium-sized enterprises (SMEs). A set of self-assessment questions of the ISO 9004: 2000 Standard was used to assess the adoption status of quality management practices. This paper investigates the inter-item reliability and the content validity of the Quality Management Principles Scale (QMPS) in an integrated improvement process in SMEs. An empirical study was conducted to acquire senior management views on the use of the QMPS in manufacturing sectors in Trinidad and Tobago. Based on 328 responses from 110 SMEs, statistical software packages were used to analyse the empirical data and determine the reliability and validity of the QMPS. The paper contributes to develop a self-assessment scale that can be used to measure top management commitment. It is anticipated that the findings would provide practical insights for evaluating the levels of maturity on performance improvement in SMEs.
최근 급격한 기후 변화 및 온난화로 인한 부작용으로 전 세계적으로 홍수 재해의 빈도 및 피해 규모가 증가하고 있다. 국내의 경우, 한강 수위는 대한민국 수도인 서울의 홍수 재해를 예방하기 위한 주요 관리 대상이다. 본 논문에서는 기계학습 기반의 한강 수위 예측을 개선하기 위해 관련 데이터 품질을 종합적으로 진단하고 이를 개선하기 위한 전처리 방안을 제안한다. 구체적으로는 결측치 처리와 교차 상관 분석을 통해 데이터를 완전성, 유효성, 그리고 정확성 측면에서 개선한다. 또한, 제안한 데이터 개선 방법이 한강 수위 예측 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 랜덤 포레스트와 LightGBM을 이용하여 성능 평가를 수행한다.
Safety requirements for aircraft and system functions include minimum performance constraints for both availability and integrity of the function. These safety requirements should be determined by conducting a safety assessment. The depths and contents of aircraft system safety assessment vary depending on factors such as the complexity of the system, how critical the system is to flight safety, what volume of experience is available on the type of system and the novelty and complexity of the technologies being used. Requirements that are defined to prevent failure conditions or to provide safety related functions should be uniquely identified and traceable through the levels of development. This will ensure visibility of the safety requirements at the software and electronic hardware design level. This paper has prepared to study on promoting the efficiency of establishing hierarchical safety requirements from aircraft level function to item level through system safety processes.
An electric motor unit (EMU) is manufactured from a large number of components and parts which are made of extensive raw materials. In emits much environmental load throughout its entire life cycle, having both complicated and elaborated system and long period of life time. Therefore, it is necessary to investigate the methodologies and tools to analyze the environmental performance of EMUs throughout their life cycle. RACE (Rail Assessment for Clean Environment) developed in this study is the software that can analyze the environmental impacts and eco-efficiency of EMUs, which are new concepts proposed for sustainable development. It has database for main components as well as principal materials contained in EMUs. Manufacturers and operators can use it to assess the life-cycle environmental impacts of EMU and support their decision making. RACE can also be used as a tool for environmental communication between manufacturers and operators.
Reports of rampant cross-site scripting (XSS) vulnerabilities raise growing concerns on the effectiveness of current Static Analysis Security Testing (SAST) tools as an internet security device. Attentive to these concerns, this study aims to examine seven open-source SAST tools in order to account for their capabilities in detecting XSS vulnerabilities in PHP applications and to determine their performance in terms of effectiveness and analysis runtime. The representative tools - categorized as either text-based or graph-based analysis tools - were all test-run using real-world PHP applications with known XSS vulnerabilities. The collected vulnerability detection reports of each tool were analyzed with the aid of PhpStorm's data flow analyzer. It is observed that the detection rates of the tools calculated from the total vulnerabilities in the applications can be as high as 0.968 and as low as 0.006. Furthermore, the tools took an average of less than a minute to complete an analysis. Notably, their runtime is independent of their analysis type.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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