Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

SSD Test case generation method for early defect detection

불량 조기 검출을 위한 SSD 테스트 케이스 개발 방법

  • Son, Myeong-Gyu (College of Information and Communication, Sungkyunkwan University) ;
  • Lee, Jee-Hyong (College of Information and Communication, Sungkyunkwan University)
  • 손명규 (성균관대학교 정보통신대학) ;
  • 이지형 (성균관대학교 정보통신대학)
  • Received : 2015.09.16
  • Accepted : 2015.10.25
  • Published : 2015.12.25
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Usually, a new SSD (Solide State Drive) product is developed based on the software platform of the previous product. Therefore, when using the same test case was used to evaluate the previous generation evaluation of new products are a number of advantages may be, but a priority or weight is the inefficiency exists in the use of the evaluation resources due to not considered. A new method is proposed to prevent the waste of testing resources. Through the analysis of the evaluation data for the previous products, the combinations of testing cases with the highest probability for defect detections are identified. When the software is to be reused, most part of the base software platform is rarely modified and only some modules are added or modified. So, the whole software system may have similar types of defects with the previous products. By utilizing the evaluation data for the previous proucts, we can detect defects at an early stage.

일반적으로 새로운 SSD(Solide State Drive)를 개발할 때는 이전 세대 제품의 소프트웨어 플랫폼을 재사용하게 된다. 따라서, 이전 세대 제품을 평가할 때 사용했던 동일 테스트 케이스를 이용하여 새로운 제품을 평가하면 여러 가지 이점이 있을 수 있지만, 우선순위 또는 가중치가 고려되지 않음으로 인해 평가 리소스의 사용에 비효율성이 존재하게 된다. 이와 같은 시간적, 공간적인 리소스 낭비에 의한 비효율 발생을 방지하기 위해 새로운 방법을 제안한다. 이전 세대 제품의 평가 데이터 분석을 통해서, 불량을 검출해 낼 수 있는 가장 높은 확률의 테스트 케이스의 조합을 찾아내고, 이를 활용함으로써, 평가에 사용되는 리소스의 낭비를 최소화 시키는 방법이다. 소프트웨어가 재사용될 경우, 플랫폼 코드를 베이스로 두고, 수정 또는 추가되는 모듈의 코드가 플랫폼 코드에 통합되는 특징을 가진다. 이러한 특징 때문에 코드가 통합되는 부분에 이전과 유사한 타입의 불량이 다수 존재하게 되는 것이며, 기존 평가에서 가장 높은 확률의 불량 검출율을 가진 평가 조합을 검증에 적용함으로써 내제되어 있는 불량을 조기에 검출할 수 있게 되는 것이다. 이와 같이, 다음 세대 제품의 불량들을 조기에 검출할 수 있다면, 이는 불량 개선에 드는 비용을 최소화 시킬 수 있다는 것을 의미한다.

Keywords

References

  1. C. Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning", Springer 2006.
  2. Karel Dejaeger, Thomas Verbraken and Bart Baesens, "Toward Comprehensible Software Fault Prediction Models Using Bayesian Network Classifiers", IEEE Transactions of Software Engineering, 39(2), February 2013.
  3. Wang He, Wang Hao and Lin Zhiqing, "Improving Classification Efficiency of Orthogonal Defect Classification Via a Bayesian Network Approach", 2009 Computational Intelligence and Software Engineering, CiSE 2009, 2009.
  4. Hao Tang and Shi Liu, "Basic Theory of Fuzzy Bayesian Networks and Its Application in Machinery Fault Diagnosis", Fourth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, FSKD 2007, 2007, 4:132-137.
  5. DAhmet Okutan and Olcay Taner Yildiz, "Software defect prediction using Bayesian networks", Empirical Software Engineering, 19(1), February 2014.
  6. Unchalisa Taetragool and Tiranee Achalakul, "Method for failure pattern analysis in disk drive manufacturing", International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 24(9), September 2011.
  7. Yingxia Cui, Longshu Li and Sheng Yao, "A New Strategy for Pair wise Test Case Generation", 3rd International symposium on Intelligent Information Technology Application, IITA 2009, 2009, 3:303-306.
  8. Sanjai Rayadurgam and Mats P.E. Heimdahl, "Coverage Based Test-Case Generation using Model Checkers", Proceedings Eighth Annual IEEE International Conference & Workshop On the Engineering of Computer-Based System s-ECBS 2001; 2001, p83-91, 9p.
  9. Katsuya Iwata, "Black-box test case generation from TFM module interface specifications and usage statistics", Iowa State University, 2012-01-01T08:00:00Z.
  10. Hyojoung Shin, Don-Jung Choi, Bo-Keong Kim, Taebok Yoon and Jee-Hyong Lee, "A Wear-leveling Scheme for NAND Flash Memory based on Update Patterns of Data", Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems, 20(6), December 2010, 761-767 https://doi.org/10.5391/JKIIS.2010.20.6.761