Journal of Information Technology Applications and Management
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제19권2호
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pp.181-196
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2012
The cost of software maintenance occupies about two thirds in the software lifecycle. However, it is not easy to estimate the cost of software maintenance because of various viewpoints about software maintenance, unclear estimation methods, and complex procedures. Until now, the cost estimation model has used compensation factors for software characteristic and environment on the basis of program size. Especially, most of existing models use maintenance rate of total software cost as a main variable. This paper suggests the software maintenance cost estimation model that uses the result of calculating real maintenance efforts. In this paper, we classify functional maintenance and non-functional maintenance as software maintenance activity type. For functional maintenance, present function point of target software is needed to evaluate. The suggested maintenance cost evaluation model is applied to a software case in public sector. This paper discusses some differences between our model and other modes.
Machine tool errors have to be characterized and predicted to improve machine tool accuracy. A real-time error compensation system has been developed based on volumetric error synthesis model which is composed of machine tool errors. This paper deals with new algorithm about verification of machine tool errors. This new algorithm uses a simplified volumetric error synthesis model. This simplified model is constructed with only main components among the error components of the machines. This main error components are analyzed by three-dimensional helical ball bar test. By substituting result of helical ball bar test fer simplified model, we could find that obtained error components are closed to real error components.
Various methods have been proposed to overcome the problem of speech recognition in the noisy conditions. Among them, the model compensation methods like the parallel model combination (PMC) and Jacobian adaptation (JA) have been found to perform efficiently. The JA is quite effective when we have hidden Markov models (HMMs) already trained in a similar condition as the target environment. In a previous work, we have proposed an improved method for the JA to make it more robust against the changing environments in recognition. In this paper, we further improved its performance by compensating the delta-mean vectors and covariance matrices of the HMM and investigated its feasibility in the multi-model structure for the noisy speech recognition. From the experimental results, we could find that the proposed improved the robustness of the JA and the multi-model approach could be a viable solution in the noisy speech recognition.
본 논문에서는 특징점 기반 색상 보정을 통한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 갖게 된다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상 간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법(Gauss-Newton circulation algorithm)으로 추정한다. 또한 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정한다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 개선되고 bit rate 는 14% 정도 감소되는 성능을 확인하였다.
Off-axis reflective optical systems have attractive advantages relative to their on-axis or refractive counterparts, for example, zero chromatic aberration, no obstruction, and a wide field of view. For the efficient operation of off-axis reflective system, the surface accuracy of freeform mirrors should be higher than the order of wavelengths at which the reflective optical systems operate. Especially for applications in shorter wavelength regions, such as visible and ultraviolet, higher surface accuracy of freeform mirrors is required to minimize the light scattering. In this work, we propose the error compensation algorithm (ECA) for the correction of wavefront errors on freeform mirrors. The ECA converts a form error pattern into polynomial expression by fitting a least square method. The error pattern is measured by using an ultra-high accurate 3-D profilometer (UA3P, Panasonic Corp.). The measured data are fitted by two fitting models: Sag (Delta Z) data model and form (Z) data model. To evaluate fitting accuracy of these models, we compared the fitted error patterns with the measured error pattern.
본 논문에서는 발화속도 측정과 이를 통한 보상방법을 통하여 성능 향상된 한국어 연속음 인식 시스템을 제안한다. 연속음 인식은 다양한 조음화 현상과 발화속도의 변화로 인하여 고립단어 인식에 비하여 어렵다. 따라서, 연속음 인식을 위해서는 조음화 현상과 발화속도의 변화를 모델링할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 발화속도를 포만트의 변화율로서 측정하였고, 이 정보를 이용하여 빠른 발화에서는 상대적으로 많은 특징벡터를 발생시켜 보상을 시도하였다. 또한 조음화 현상을 모델링하기 위하여 한국어의 다이폰 집합을 514개로 정의하였고, 훈련을 위한 음성 DB론느 ETRI의 445 단어 DB를 사용하였다. 이러한 방법을 결합한 한국어 연속음 인식기를 DHMM (Discrete Hidden Markov Model)으로 구현하여 인식률이 향상됨을 보였다.
Co Self-Powered Neutron Detector (SPND) is confronted with the problem of material consumption, which causes the response current can neither reflect the change of neutron flux in time nor be proportional to the neutron flux. In this paper, a deconvolution-based method is established to solve this problem. First of all, a step signal of neutron flux is taken as an example to analyze its performance. When the material consumption of Co SPND is 10%, after compensation, the response current can be in correspondence of neutron flux. Finally, the effects of this model in different Signal-to-Noise Ratio are analyzed, which fully confirms the truth of its excellent performance for compensating Co SPND's signal.
본 논문에서는 영상법 기반의 3차원 광선추적법에 패치산란모델을 이용하여 실내 구조물을 고려할 수 있는 실내 전파모델링 방법을 제시하였다. 실내 구조물을 모델링하기 위한 패치산란모델은 패치형태의 직사각형 평면에 대한 RCS를 이용하여 입사에 대한 산란현상을 정의한 것으로써, 책상이나 테이블 같은 평면적인 실내구조물에 대한 산란현상을 각각의 구조물에 대한 영상 안테나를 발생시키는 복잡한 과정 없이 간단하게 해석하기 위한 것이다. RCS는 간단히 입사 전력에 대한 산란 전력의 비로 정의되며 본 논문에서는 다양한 수신 각도에서 바라보는 bistatic RCS를 물리광학(Physical Optics)을 이용하여 수식적으로 유도하여 패치산란모델에 이용하였다. 또한 실내의 다중경로 성분에 대해 계산하지 않는 패치산란모델을 실내에 적용하기 위하여 복잡한 수식보다는 단순한 보정값인 실내보정값을 정의하였는데, 본 논문에서는 이 값을 다양한 패치 환경의 측정에 의한 경험적 상수로 처리함으로써 RCS의 고려만으로는 실내에 적용할 수 없는 점을 극복하였다.
본 논문에서는 영상법 기반의 3차원 광선추적법에 패치산란모델을 이용하여 실내 구조물을 고려할 수 있는 실내 전파모델링 방법을 제시하였다. 실내 구조물을 모델링하기 위한 패치산란모델은 패치형태의 직사각형 평면에 대한 RCS를 이용하여 입사에 대한 산란현상을 정의한 것으로써, 책상이나 테이블 같은 평면적인 실내구조물에 대한 산란현상을 각각의 구조물에 대한 영상 안테나를 발생시키는 복잡한 과정 없이 간단하게 해석하기 위한 것이다. RCS는 간단히 입사 전력에 대한 산란 전력의 비로 정의되며 본 논문에서는 다양한 수신 각도에서 바라보는 bistatic RCS를 물리광학(Physical Optics)을 이용하여 수식적으로 유도하여 패치산란모델에 이용하였다. 또한 실내의 다중경로 성분에 대해 계산하지 않는 패치산란모델을 실내에 적용하기 위하여 복잡한 수식보다는 단순한 보정값인 실내보정값을 정의하였는데, 본 논문에서는 이 값을 다양한 패치 환경의 측정에 의한 경험적 상수로 처리함으로써 RCS의 고려만으로는 실내에 적용할 수 없는 점을 극복하였다.
본 논문에서는 잡음 환경하의 음성 인식을 위해 전처리 단계에서 Mel-warped Wiener Filtering (MWF) 기법을 이용하여 입력 음성을 개선하고 후처리 단계에서 PMC (Parallel Model Combination) 기법을 이용하여 인식 모델을 보상하는 MWF-PMC잡음 처리 기법을 제안한다. PMC 기법은 전처리 단계에서 개선된 음성의 묵음 구간으로부터 잔류 잡음을 취하여 깨끗한 음성을 이용하여 작성한 인식 모델을 보상함으로써 잡음 환경하의 음성 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 인식 실험을 위한 음성 데이터는 국어공학연구소 (KLE)에서 작성한 PBW (Phoneme Balanced Words) 452 단어 음성 데이터를 8 kHz로 다운 샘플링한 후 Subway, Car 및 Exhibition 잡음을 5단계의 신호 대 잡음비 (SNR)를 0, 5, 10, 15, 2003로 부가하여 구성하였다. 인식 실험 결과, 본 논문에서 제안한 MWF-PMC 기법이 기존의 결합된 기법보다 전반적으로 향상된 인식 성능을 얻어 그 유효성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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