This paper proposes an efficient feature extraction of the images by using independent component analysis(ICA) based on neural networks of the hybrid learning algorithm. The proposed learning algorithm is the fixed point(FP) algorithm based on Newton method and moment. The Newton method, which uses to the tangent line for estimating the root of function, is applied for fast updating the inverse mixing matrix. The moment is also applied for getting the better speed-up by restraining an oscillation due to compute the tangent line. The proposed algorithm has been applied to the 10,000 image patches of $12{\times}12$-pixel that are extracted from 13 natural images. The 144 features of $12{\times}12$-pixel and the 160 features of $16{\times}16$-pixel have been extracted from all patches, respectively. The simulation results show that the extracted features have a localized characteristics being included in the images in space, as well as in frequency and orientation. And the proposed algorithm has better performances of the learning speed than those using the conventional FP algorithm based on Newton method.
소프트웨어 개발노력, 기간과 비용을 추정 능력은 개발될 소프트웨어의 정확한 규모 추정치 에 기반 한다. 본 논문은 소프트웨어 규모 추정을 위한 단순화된 기능점수 (FP) 기법을 제안한다. 이 기법은 가치조절인자를 계산하는 단계를 생략하고 조절인 안된 기능점수에서 조절된 기능점수를 직접 구한다. 783개의 소프트웨어 프로젝트에 기반을 둔 사례분석으로 통계적 회귀분석을 통해 적절한 모델을 찾고자 하였다. 본 논문은 또한, 신규 개발, 유지보수와 재개발 형태의 프로젝트 서브그룹별로 모델을 제시하였다.
성공적인 소프트웨어 개발을 위해서는 프로젝트 계획 수립단계에서 정확한 예측 모델을 연구하는 것이 중요하다. 소프트웨어 개발의 중요성이 대두됨에 따라 현재에는 많은 기존의 프로젝트 데이터를 보관하게 되었다. 기존의 예측모델에서는 개발환경에 따라 서로 다른 형태의 모델을 만들어 개발비용을 예측하였다. 모델의 형태에 따른 신뢰도 또한 주요 이슈로 작용하였다. 이 논문에서는 이러한 많은 프로젝트 데이터와 현재 개발하고자 하는 프로젝트에 대하여 과거의 데이터 중 가장 유사한 최적의 프로젝트를 찾아내기 위해 FP(Function Point)를 이용하는 많은 프로젝트 데이터에 유전자 알고리즘을 적용하여 최적의 유사 모델을 찾아내는 방법에 대하여 제안하고자 한다.
소프트웨어 개발은 다양한 프로세스 변동을 포함하기 때문에, 결정론적 이론 보다는 확률론적 이론에 더 영향을 많이 받는다. 확률론적 방식은 결정론적 방식보다 프로젝트 활동과 관련된 불확실을 고려하고, 예상되는 결과에 대해서 확률 분포로 접근하는 장점이 있다. 그러므로 소프트웨어 프로젝트를 성공하기 위해서는 확률 분포에 기반하여 범위, 규모, 비용, 공수, 일정 그리고 품질 목표를 체계적으로 관리해야 한다. 소프트웨어 규모 산정은 불확실성이 큰 개발 초기의 활동임에도 불구하고, LOC, COCOMO, FP, SLIM과 같은 결정론적 산정 방식으로 수행되고 있다. 본 연구에서는 확률적 분포 기반의 기능 점수 프로세스를 수립하고, 효과를 검증하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 자동차 전기전자 제어시스템 소프트웨어 개발에 적용한 사례를 제시한다. 본 연구 결과가 조직 내 기능 점수 프로세스를 수립하기 위한 가이드 및 관리자들의 정확한 의사결정 도구로 활용될 것으로 기대한다.
본 논문은 기능점수 소프트웨어 규모에 기반하여 개발노력과 일정과의 관계를 유도하는 소프트웨어 공식을 제안하였다. 기존의 소프트웨어 공식은 라인수에 기반을 두고 있다. 라인수는 개발언어에 따라 큰 차이를 보여 소프트웨어 규모 추정에 어려움이 많이 지적되고 있다. 먼저 라인수를 기능점수로 변환하는 방법을 고려하였다. 그러나 이 방법은 개발언어별로 라인수와 기능점수간 변환비율이 명확히 결정되지 않고 있고, 또한 특정 개발언어에 대해서는 변환비율이 제시되어 있지 않아 소프트웨어 공식을 유도하는데 실패하였다. 따라서 기능점수에 기반하여 개발된 대용량의 프로젝트 데이터를 대상으로 소프트웨어 공식을 직접 유도하였다. 첫 번째로 개발 프로젝트들 중에서 타당한 개발기간이 설정된 데이터들을 분류하였다. 두 번째로, 이 데이터에 대해 회귀분석을 통해 기능점수와 개발노력, 기능점수와 개발기간과의 관계를 유도하였다. 마지막으로 이들 관계로부터 소프트웨어 공식을 유도하였다. 제안된 모델은 라인수 기반의 모델이 갖고 있는 적용상 문제점들을 해결하여 실무에 쉽게 적용이 가능한 장점을 갖고 있다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권2호
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pp.218-226
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2023
In Korea, we still use function point based cost estimations for software size and cost of a project. The current problem is that we make difficultly calculating function points with requirements and also have less accurate. That is, it is difficult for non-experts to analyze requirements and calculate function point values with them, and even experts often derive different function points. In addition, all stakeholders strongly make the validity and accuracy of the function point values of the project before /after the development is completed. There are methods for performing function point analysis using source code [1][2][3][4] and some researchers [5][6][7] attempt empirical verification of function points about the estimated cost. There is no research on automatic cost validation with source code after the final development is completed. In this paper, we propose automatically how to calculate Function Points based on natural language requirements before development and prove FP calculation based on the final source code after development. We expect validation by comparing the function scores calculated by forward engineering and reverse engineering methods.
본 연구에서는 신경망 기반 독립성분분석의 분리성능을 개선하기 위해 할선법과 모멘트의 조합형 고정점 알고리즘을 제안하였다. 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하는 목적함수의 근을 근사적으로 구함으로써 계산과정을 단순화하여 좀 더 개선된 분리성능을 얻기 위함이고, 모멘트는 계산과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 분리속도를 얻기 위함이다. 이렇게 하면 할선법이 가지는 근사성에 따른 우수성과 과거의 속성을 반영하여 발진을 억제하는 모멘트의 우수성을 동시에 살릴 수 있다. 제안된 알고리즘을 $256\times{256}$ 픽셀의 8개 지문과 $512\times{512}$ 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 생성된 복합지문과 복합영상을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 뉴우턴법에 기초한 기존의 알고리즘과 할선법만에 기초한 알고리즘보다 각각 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 또한 할선법의 이용은 뉴우턴법을 이용한 고정점 알고리즘보다 초기값에도 덜 의존하며, 문제의 규모가 커짐에 따른 비현실적인 분리시간도 해결할 수 있음을 확인하였다.
소프트웨어분야에서 성공적인 프로젝트를 완수하기 위해서는 프로젝트를 완수하는데 필요한 개발노력이 정확히 추정되어야 한다. 그러나 이러한 개발노력은 소프트웨어의 크기나 여러 가지 운영환경의 영향으로 인해 프로젝트에 따라서 총 개발 노력의 규모는 차이가 있다. 일반적으로 기존의 연구는 개발노력을 추정하기 위하여 소프트웨어 규모인 기능점수(FP ; Function Point)를 이용하였다. 본 연구를 위해서 1990년대에 개발된 789개의 소프트웨어 개발 프로젝트들에 관련된 데이터를 이용하였다. 실험을 통해서 개발노력에 영향을 미치는 변수를 조사하였다. 또한 변수사이에 선형적인 관계를 조사하기 위하여 다중회귀분석을 실시하였다. 이 경우 전체의 데이터를 이용하는 것이 아니라 프로젝트 인도비율(PDR ; Project Delivery Rate : Hours/FP)을 다단계로 나누어서 각 단계별로 개발노력에 영향을 미치는 변인을 찾아내고 가장 이상적인 회귀식으로 도출하였다.
최근 객체지향 개발 방법론을 적용하는 소프트웨어 개발 프로젝트에서 개발 노력 추정 기법으로 사용사례점수(Use Case Point, UCP)에 대한 연구가 계속되고 있다. 기존의 연구는 기술적 요인과 환경적 요인을 적용한 AUCP(Adjusted Use Case Point)에 상수를 곱하여 개발 노력을 추정하는 선형모델을 제안하고 있다. 그러나 소프트웨어 규모가 증가하면 개발기간은 기하급수적으로 증가함으로서 비선형 회귀모델이 적합하다는 사실과 UCP 계산과정에서 TCF(Technical Complexity Factor)와 EF(Environmental Factor)를 적용함에 따른 FP(Function Point) 오차가 발생함으로서 AUCP로 규모를 추정하는 것은 비현실적이다. 이 논문은 사용사례점수 기반의 기존 연구의 문제점을 제시하고, 기존 연구의 문제점인 TCF와 EF를 고려하지 않고 직접 UUCP로 부터 개발 노력을 추정할 수 있는 모델(선형, 로그형, 다항식, 거듭제곱, 지수형)을 도출하고 평가한다. 그 결과, 기존의 선행 모델보다 비선형모델인 지수형 모델이 우수한 결과를 보였다. 따라서 개발될 소프트웨어 시스템의 UUCP를 계산한 후 제안된 모델을 이용하여 개발 노력을 추정함으로서 개발에 소요되는 직접비용 산정이 가능하다.
본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 적응분할의 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 할선법에 기반을 둔 방법으로 입력변수 간의 독립성을 빠르게 찾기 위함이고, 적응분할의 상호정보 추정은 입력변수의 확률밀도함수 계산에서 동일한 량의 샘플분할을 가능하게 하여 변수상호간의 종속성을 좀 더 정확하게 구하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 7개의 신호와 특정지역을 대상으로 측정된 각 55개의 샘플을 가진 24개의 환경오염신호를 대상으로 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다. 또한 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 수행하지 않을 때와 정규분할의 상호정보 추정 때보다 각각 우수한 선택성능이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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