개발하는 소프트웨어의 비용, 스케줄 및 노력을 예측하기 위하여 오늘날 많은 소프트웨어 비용 모델이 개발되었다. COCOMO II은 비순차적이며, 빠른 개발방법 과정 등의 새로운 소프트웨어 생명주기에 적합한 비용 모델이다. COCOMO II모델에서 최소자승 회귀분석 방법은 조율 방법으로 널리 사용되었다. 전통적인 회귀분석 조율 방법은 데이터 ?에 대한 가정이 위배된다. 즉, 원시자료는 특히 서로 다른 개발조직으로부터 비용인자 등급, 노력, 크기가 수집되며 부정확하고 이상치가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 우리는 COCOMO II모델을 가지고 상대오차를 최소화하는 모델 조율에 대한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법의 특징은 이상치를 갖는 원시 데이터에 덜 민감한 특성을 갖고 있다. 실험결과, 제안된 새로운 조율방법 MRE가 조정된 결정계수(adj-$R^2$), 표준편차(^$\sigma$), 예측 정도(PRED(L))에서 기존의 전통적 회귀분석 방법보다 우수하게 나타났다.
Spectroscopic measurement method based on visible and near-infrared wavelengths was prominent technology for rapid and non-destructive evaluation of internal quality of fruits. Reflectance measurement was performed to evaluate firmness, soluble solid content, and acid content of truss tomatoes by hyperspectral reflectance imaging system. The Vis/NIR reflectance spectra was acquired from truss tomatoes sorted by 6 ripening stages. The multivariable analysis based on partial least square (PLS) was used to develop regression models with several preporcessing methods, such as smoothing, normalization, multiplicative scatter correction (MSC), and standard normal variate (SNV). The best model was selected in terms of coefficient of determination of calibration ($R_c^2$) and full cross validation ($R_{cv}^2$), and root mean standard error of calibration (RMSEC) and full cross validation (RMSECV). The results of selected models were 0.8976 ($R_p^2$), 6.0207 kgf (RMSEP) with gaussian filter of smoothing, 0.8379 ($R_p^2$), $0.2674^{\circ}Bx$ (RMSEP) with the mean of normalization, and 0.7779 ($R_p^2$), 0.1033% (RMSEP) with median filter of smoothing for firmness, soluble solid content (SSC), and acid content, respectively. Results show that Vis / NIR hyperspectral reflectance imaging technique has good potential for the measurement of internal quality of truss tomato.
친환경적이면서 신속한 비파괴 분석방법인 FT-NIR를 이용하여 백미의 총식이섬유(TDF)함량 예측모델을 개발하였다. 백미는 국내산으로 전남지방에서 재배된 47개 품종과, 시중 유통 중인 13개 브랜드 미에 대해서 AOAC 방법에 준한 효소법에 의해 TDF 함량을 분석하였다. 습식 분석된 TDF함량의 범위는 $1.17-1.92\%$ 이었다. FT-NIR로 측정된 스펙트럼의 검량식은 빛의 산란 효과를 최소화하기 위해 수학적 처리를 하였고, 몇 개의 특정 파장이 아닌 전 파장 영역(1,000-2,500 nm)에 대해서 PLS법으로 작성하였다. 얻어진 검량식의 정확도는 상관계수(r), SEE 및 SEP로 확인하였다. 백미 중 총 식이섬유 함량에 대한 회귀분석을 행한 결과, 검량식의 r은 0.9705, SEE는 0.0464, 검증식의 bias는 -0.0006, SEP가0.0604로 측정 정확도가 우수하여 실제 적용이 가능함을 보여주었다.
Lee, Jin Su;Kim, Seong-Cheol;Seong, Ki Cheol;Kim, Chun-Hwan;Um, Yeong Cheol;Lee, Seung-Koo
원예과학기술지
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제30권6호
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pp.709-717
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2012
To establish the standard of ripe kiwifruit sorting, near infrared (NIR) spectroscopy was performed on kiwifruit sampled from three farms. Destructive measurements of flesh firmness, soluble solids content (SSC), and acidity were performed and compared to measurement using NIR reflectance spectrums from 408 to 2,492 nm. NIR predictions of those quality factors were calculated using the modified partial least square regression method. Flesh firmness was predicted with a standard error of prediction (SEP) of 3.32 N and with a correlation coefficient ($R^2$) of 0.88. SSC was predicted with SEP of $0.49^{\circ}Brix$ and with $R^2$ of 0.98. Acidity was predicted with SEP of 0.28% and with $R^2$ of 0.91. Kiwifruit ripened at $20^{\circ}C$ for 15 days showed uneven qualities with normal distribution. Considering the SEP of each parameter, kiwifruit after ripening treatment could be non-destructively predicted their qualities and sorted by flesh firmness or soluble solids content through NIR prediction.
The purpose of this study is to develop the growth prediction model that can predict growth and development information influencing on the production of citrus fruits. The growth model was developed to predict the floral leaf ratio, number of fruit sets, fruit width, and overweight fruits depending on the main period of growth and development by considering the weather factors because the fruit production is influenced by weather depending on the growth and development period. To predict the outdoor-grown citrus fruit production, the investigation result for the standard farms is used as the basic data; in this study, we also understood that the influence of weather factors on the citrus fruit production based on the data from 2004 to 2013 of the outdoor-grown citrus fruit observation report in which the standard farms were targeted by the Agricultural Research Service and suggested the growth and development information prediction model with the weather information as an independent variable to build the observation model. The growth and development model for outdoor-grown citrus fruits was assumed by using the Ordinary Least Square method (OLS), and the developed growth prediction model can make a prediction in advance with the weather factors prior to the observation investigation for the citrus fruit production. To predict the growth and development information of the production of citrus fruits having a great ripple effect as a representative crop in Jeju agriculture, the prediction result regarding the production applying the weather factors depending on growth and development period could be applied usefully.
COCOMO II 모델은 비순차적이며, 빠른 개발방법 과정 등의 새로운 소프트웨어 생명주기에 적합한 비용 모델이다. COCOMO II 모델에서 조율 방법으로 널리 사용된 최소자승 회귀분석 방법은 소프트웨어공학 데이터 셀과 가정이 위배되는 점이 있다 즉, 원시자료는 특히 서로 다른 개발조직으로부터 비용인자 등급, 노력, 크기가 수집되며 부정확하고 이상치가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 우리는 COCOMO II 모델을 가지고 상대오차를 최소화하는 모델 조율에 대한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법의 특징은 이상치를 갖는 원시 데이터에 덜 민감한 특성을 갖고 있다. 실험결과, 제안된 새로운 조율방법 MRE가 조정된 결정계수(adj-$R^2$), 표준편차(^$\sigma$), 예측 정도( PRED(L))에서 기존의 전통적 회귀분석 방법보다 우수하게 나타났다.
This article presents a study of the largest-ever (height = 220 m) cooling tower using the large eddy simulation (LES) method. Information about fluid fields around the tower and 3D aerodynamic time history in full construction process were obtained, and the wind pressure distribution along the entire tower predicted by the developed model was compared with standard curves and measured curves to validate the effectiveness of the simulating method. Based on that, average wind pressure distribution and characteristics of fluid fields in the construction process of ultra-large cooling tower were investigated. The characteristics of fluid fields in full construction process and their working principles were investigated based on wind speeds and vorticities under different construction conditions. Then, time domain characteristics of ultra-large cooling towers in full construction process, including fluctuating wind loads, extreme wind loads, lift and drag coefficients, and relationship of measuring points, were studied and fitting formula of extreme wind load as a function of height was developed based on the nonlinear least square method. Additionally, the frequency domain characteristics of wind loads on the constructing tower, including wind pressure power spectrum at typical measuring points, lift and drag power spectrum, circumferential correlations between typical measuring points, and vertical correlations of lift coefficient and drag coefficient, were analyzed. The results revealed that the random characteristics of fluctuating wind loads, as well as corresponding extreme wind pressure and power spectra curves, varied significantly and in real time with the height of the constructing tower. This study provides references for design of wind loads during construction period of ultra-large cooling towers.
본 논문은 WRLS-VFF-VT 알고리듬을 이용한 새로운 피치 검색 방법론을 제안하도록 한다. 제안된 알고리듬에서는 VFF(가변 망각 인자)를 사용하여 유성음에서의 주 여기 펄스 시점과 관련된 성문 폐쇄 점을 확인한다. 또한 본 논문은 VFF 기반 알고리듬과 함께 기존의 EGG 와 LP-Error 방법을 이용한 피치 검색 알고리듬에서 가변 한계 값을 이용 수정된 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬들은 주기와 주기 근간에서 강인한 피치 측정 능력과 준 주기 및 비 주기성 음성 신호에서도 우수한 피치 검색 기능을 가지고 있음을 알 수 있다. 제안된 알고리듬의 우수성을 입증하기 위해 실제 사람의 자연스러운 음성 및 사람의 비정상 상태 음성에서 준 주기 및 비 주기성 음성 진동 패턴을 확인하고 검출하는 성능 측정을 통하여 표준 SIFT 알고리듬과 비교 평가하였다.
본 논문은 비선형 공정의 퍼지 모델을 동정하기 위해 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하며, 퍼지 모델의 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 공정을 표현한다. 퍼지 규칙에서 전반부 파라미터의 동정에는 입출력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력 공간을 분할한다. 또한 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력 공간을 형성한다. 후반부 동정에서 퍼지 추론 방법은 간략 추론 및 선형 추론에 의해 시스템을 표현한다. 또한, 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 후반부 다항식의 계수를 동정하기 위해 표준 최소자승법을 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 사용하며 이 공정에 대해 성능을 평가한다.
복잡하고 비선형적인 시스템의 규칙베이스 퍼지모델링을 위하여 퍼지시스템의 최적 동정알고리즘을 연구한다. 비선형 시스템은 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력공간 분할에 의한 구조동정과 파라미터 동정을 통해 표현된다. 본 논문에서 규칙베이스 퍼지모델링은 비선형 시스템을 위해 퍼지추론방법과 두 종류의 최적화 이론의 결합에 의한 하이브리드 구졸를 이용하여 시스템 구조와 파라미터동정을 수행한다. 퍼지모델의 추론방법은 간략추론 및 선형추론에 의한다. 제안된 하이브리드 최적 동정 알고리즘은 유전자 알고리즘과 개선된 콤플렉스 방법을 이용한다. 여기서 유전자 알고리즘은 전반부 퍼지규칙의 멤버쉽함수의 초기 파라미터들을 결정하기 위해 사용되고 강력한 자동동조 알고리즘인 개선된 콤플렉스 방법은 정교한 파라미터들을 얻기 위해 수행된다. 따라서 최적 퍼지모델을 위해 전반부 파라미터 동정에는 하이브리드형의 최적 알고리즘을 이용하고 후반부 동정에는 최소자승법을 이용한다. 또한 학습과 테스트 데이터에 의해 생성된 퍼지모델의 성능결과 사이의 상호균형을 얻기 위해 하중계수를 가지는 합성 성능지수를 제안한다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 두가지 수치적 예를이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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