An accurate estimation of software development size is an important factor in calculating reasonable cost of project development and determining its success. In this study, we propose estimation models, using function point based on the functional correlation between software, with empirical data. Three models($FP_{est}(I)$, $FP_{est}(II)$, $FP_{est}(III)$) are developed with correlation and regression analysis. The validity of the models is evaluated by the significance test by comparing values of Mean Magnitude of Relative Error (MMRE) and predictions of each model at level n%. Model $FP_{est}(III)$ proved to be superior to other models such as IFPC(Indicative Function Point Count), EFPC(Estimated Function Point Count), EPFS(Early Prediction of Function Size), $FP_{est}(I)$, and $FP_{est}(II)$. As a result, the accuracy of the model appears to be very high to determine the usefulness of the model to finally overcome weakness of other estimation models. The model can be efficiently used to estimate project development size including software size or manpower allocation.
In this paper, we propose a distance measurement system for automatic berthing control using a stereo camera mounted on a rotation control device, and a radial pattern target. Automatically controlling the position and attitude of a ship aims to prevent maritime accidents due to human error. Our goal is to measure the relative distance between a ship and an onshore or offshore target for berthing. Therefore, the distance should be continuously measured while tracking a fixed point on a target. To this end, we developed a stereo camerabased distance measurement system that satisfied these requirements. This paper describes the structure and principle of the measurement system. We validate the distance error for target incline due to the relative position and attitude between a camera and a target in miniature scale. In addition, the findings of an experiment in an outdoor environment demonstrate that the proposed measurement system has accuracy within 1 m at a range of 20-100 m which is the acceptable accuracy for automatic berthing.
실내에서의 위치기반 서비스 및 상황인식 서비스를 위해서는 실내에서의 정밀한 위치인식 기술이 필수적이다. 신호원과 여러 개의 신호 수신기와의 거리 차이를 이용하여 신호원의 상대위치를 추정하는 TDOA(Time Difference of Arrival) 기술이 사용되고 있는데, 거리 차이 측정의 오차에 따른 위치 추정 오차가 발생하므로 이를 최소화하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 신호원과의 거리 차이값을 이용하여 계산된 여러 근중에서 실제의 근을 선별하고 이를 평균내어 신호원의 위치를 추정하는 알고리즘이 제안되었으며, 기존의 방법에 비해 오차가 개선되었다.
Gunsan coastal area is one of region increasing pollution problems. To improve water quality, the reduction of these nutrients loads should be indispensible. In this study, the three-dimensional numerical hydrodynamic and ecosystem model were applied to analyze the processes affecting the eutrophication. In field survey, the average concentrations of dissolved inorganic nitrogen (DIN) and dissolved inorganic phosphorus(DIP) at surface waters were found to be 0.43mg/$\ell$ and 0.03mg/$\ell$ respectively, which were exceeding second grade of water quality criteria. In hydrodynamic modelling, the comparison between the simulated and observed tidal ellipses showed fairly good agreement. The ecosystem model was calibrated with the observed data in study area. The simulated results of DIN were fairly good coincided with the observed values within relative error of 32.39%, correlation coefficient(r) of 0.99. In the case of DIP, the simulated results were fairly good coincided with the observed values within relative error of 24.26%, correlation coefficient(r) of 0.82. The simulations of DIN and DIP concentrations using ecosystem model were performed under the conditions of 20∼80% reductions for pollutant loading. At simulation results, concentration of DIN and DIP were reduced to 20∼80% and under 10% in case of the 80% reduction of pollutant loading, respectively.
This paper investigates the performance of interference-limited two-way transmission protocols in the Rayleigh fading channels. New lower bound of outage probability and approximate expression of bit error rate (BER) for three-phase two-way relaying (3P-TWR) protocol are derived in closed-form. These expressions are valid for arbitrary signal-to-noise ratio values, numbers of co-channel interferers and amajority of modulation formats employed in the practical system. Then a comparative study is developed for the performance of three two-way transmission protocols, i.e., direct transmission (DT) protocol, two-phase two-way relaying (2P-TWR) protocol and 3P-TWR protocol based on the asymptotic expressions of outage probability and BER. On the basis of the theoretical results, the thresholds on the strength (variance) of direct channel and target rate for the relative performance of different protocols are obtained and the effect of interferences at the terminal and relay on the relative performance is analyzed. The results present key insights on how to choose proper two-way transmission protocol with the knowledge of fading channels, required date rate and modulation format to optimize the system performance in the practical interference-limited scenarios. Simulation results are presented to validate the theoretical analysis.
Travel time forecasting, especially public bus travel time forecasting in urban areas, is a difficult and complex problem which requires a prohibitively large computation time and years of experience. As the network of target area grows with addition of streets and lanes, computational burden of the forecasting systems exponentially increases. Even though the travel time between two neighboring intersections is known a priori, it is still difficult, if not impossible, to compute the travel time between every two intersections. For the reason, previous approaches frequently have oversimplified the transportation network to show feasibilities of the problem solving algorithms. In this paper, forecasting of the travel time between every two intersections is attempted based on travel time data between two neighboring intersections. The time stamps data of public buses which recorded arrival time at predetermined bus stops was extensively collected and forecast. At first, the time stamp data was categorized to eliminate white noise, uncontrollable in forecasting, based on wavelet conversion. Then, the radial basis neural networks was applied to remaining data, which showed relatively accurate results. The success of the attempt was confirmed by the drastically reduced relative error when the nodes between the target intersections increases. In general, as the number of the nodes between target intersections increases, the relative error shows the tendency of sharp increase. The experimental results of the novel approaches, based on wavelet conversion and neural network teaming mechanism, showed the forecasting methodology is very promising.
The purpose of this study was to evaluate the relative importance among various biological and environmental factors on refractive errors. Various factors such as diseases, health related behavior such as drinking, smoking and exercise, as well as dietary factors were considered as a possible determinant. Surveys of 492 residents over 20 years of age in Kuri city were conducted during 1998. The survey included a refractive error test adopting a autokerato-refractometer, dietary survey using a 24 hour recall method, disease survey including blood and other diagnosis tests, and a health behavior survey using questionnaires with variables of smoking, drinking, and exercise. A stepwise logistic regression analysis was adopted to analyse the relative importance among independent variables of health behaviors, disease, and dietary factors on ametropias. As a result, in the case of myopia, liver dysfunction appeared to be the most important factors followed by the health related behavior of smoking and exercise as the second most important factors. Nutrient factors such as carotene and protein appeared to be the third most important factors. Similar results had been shown in the case of the hyperopia. In summary, liver dysfunction and the health related behaviors of drinking and smoking appeared to be more influential factors on abnormal eye sight of myopia and hyperopia than dietary factors.
Recently, Owing to booming of leisure activities and national enforcement of 5-day workweek system, Korean government has been promoting rural tourism policy of which operating project's title is Green Rural Experience Village, Rural Traditional Theme Village, etc. In this study, ken investigation result on Green Rural Experience Village sites, an estimation model of returns by green-tourism activities was developed. The model was constructed through factor analysis and regression analysis method. Regression model developed can estimate green-tourism revenue by investment budget, homepage preengagement sales, homepage visitors, capacity of eating and drinking facilities, capacity of lodging facilities. The model developed was applied in sample villages. With these results, estimation revenue was recorded average 138.3% of survey revenue, and statistical significance was good(correlation coefficient $R^2$ = 0.8255, level of significance : 0.000), and the range of relative error was recorded largely from -7.1% to 158.6%, and average relative error was 38.3% and good. And, the model developed in this study have the critical point in aspects of insufficient data, but the results will be used in green-tourism policies and projects, and revenue estimation about each village in the present and future is limited, but in province or the whole country the application is good.
국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.
The prediction of the sum of container is very important in the field of container transport. Many influencing factors can affect the prediction results. These factors are usually composed of many variables, whose composition is often very complex. In this paper, we use gray relational analysis to set up a proper forecast index system for the prediction of the sum of containers in foreign trade. To address the issue of the low accuracy of the traditional prediction models and the problem of the difficulty of fully considering all the factors and other issues, this paper puts forward a prediction model which is combined with a back-propagation (BP) neural networks and the support vector machine (SVM). First, it gives the prediction with the data normalized by the BP neural network and generates a preliminary forecast data. Second, it employs SVM for the residual correction calculation for the results based on the preliminary data. The results of practical examples show that the overall relative error of the combined prediction model is no more than 1.5%, which is less than the relative error of the single prediction models. It is hoped that the research can provide a useful reference for the prediction of the sum of container and related studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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