• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
• /
• pp.550-553
• /
• 2018

소프트웨어 시험 후 발견된 결함을 제거하기 위해서는 먼저 해당 결함의 위치를 정확히 찾아야 한다. 결함의 위치를 찾는 작업은 많은 양의 소스코드를 검토해야 하기 때문에 많은 노력을 요구한다. 해당 노력을 줄이기 위해 슬라이싱 기법, 스펙트텀 기법, 모델 기반 기법 등 많은 기법들이 연구되었다. 하지만 이들 연구들은 결함 위치로 추정한 탐색 영역의 범위가 넓어 결과의 효과가 떨어지는 단점이 있다. 그래서 결함 위치 추정의 정확도를 높이고 결함 위치 파악의 효과를 높이기 위해 본 논문은 프로그램 소스 코드 문장에 대한 시험 케이스의 커버리지 정보, 시험의 PAss/Fail 여부, Define-Use의 관계에 있는 문장 정보를 활용하여 각 문장의 결함 의심도를 산출하는 방법을 제안한다. 제안 방법을 실험을 통하여 확인한 결과, 낮은 지역화 비용으로 결함 위치 추정을 할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
• /
• pp.649-651
• /
• 1999

사용자들이 PCS에 의해 커버되는 영역내의 어느 곳이던지 이동할 수 있는 이동 환경에서 어떤 이동 단말기가 다른 이동 단말기와 통신하고자 할 경우, 먼저 목적지 이동 단말기의 위치를 찾아야 한다. 따라서, 이동 단말기의 위치 정도를 관리하는 것은 이동 환경에서 중요한 문제이다. 지금까지 제안된 대부분의 위치 관리 정책들은 이동 단말기의 위치를 관리하기 위해 주고 데이터베이스를 사용한다. 만약 위치 관리에 사용되는 데이터베이스들 중에서 어느 하나라도 결함이 발생할 경우, 전체 시스템은 제대로 동작할 수 없게 된다. 따라서, 이들 데이터베이스에 대한 결함 포용은 대단히 중요하다. 본 논문에서는 데이터베이스 고장에 대한 결함을 포용할 수 있는 결함 포용 분산 위치 관리 방법을 제안하고 성능을 평가한다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권8호
• /
• pp.832-841
• /
• 2017

버그리포트는 소프트웨어의 유지보수 단계에서 발생한 결함 정보를 담고 있는 문서로서 개발자가 해당 결함을 수정하기 위해 필수적인 정보이다. 이 때 개발자가 버그리포트를 해결하기 위해 결함을 추적하는 시간을 단축시키기 위한 정보검색기반 결함위치식별 기술들이 제안되었다. 그러나 정보검색에 유용하지 못한 내용들로 작성된 낮은 품질의 버그리포트가 등록 될 경우 결함위치식별 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 낮은 품질의 버그리포트를 선별하기 위한 품질 예측 방법을 제안한다. 이 과정에서 버그리포트의 쿼리로써의 품질 요소를 정의하고, 기계학습을 사용하여 품질을 예측한다. 제안 방법을 오픈 소스 프로젝트에 적용하여 기존 품질 예측 기술 대비 평균 6.62% 더 정확하게 예측하였다. 또한 기존 결함위치식별 기술에 제안 예측 기술과 자동 쿼리 재구성 기술을 함께 적용한 경우 결함위치식별 정확도를 1.3% 향상시켜, 제안 품질 예측 기술이 정보검색기반 결함위치식별 기술의 성능 향상을 도울 수 있음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
• /
• pp.1376-1377
• /
• 2008

가스절연변압기(GITr)는 우수한 절연내력과 높은 신뢰성을 장점으로 가지고 있지만, 제작과 운전 단계에서 절연 결함이 발생할 수 있고 이러한 결함들은 가스절연변압기 사고의 원인이 될 수 있다. 따라서 결함에 대한 상시 진단 및 원인 분석이 반드시 선행되어야 하며 이와 같은 진단 분석 기법의 하나로 내부 절연결함의 위치 판별에 대한 연구의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 일반적으로 부분 방전의 위치 판별을 위한 time delay 측정법 중 하나인 Cross-correlation 방법과 함께 제안한 Threshold-Initial peak detection 방법을 적용하여 위치 데이터를 취득하고 신뢰구간 이내의 데이터만 사용하여 부분 방전 위치 판별 한 결과, 더욱 정확한 위치 판별이 가능하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 Techno-Fair 및 합동춘계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
• /
• pp.137-138
• /
• 2008

가스절연변압기(GITr)는 우수한 절연내력과 높은 신뢰성을 장점으로 가지고 있기 때문에 운전 시 유지 보수가 불필요하도록 설계목표를 정하여 제작되고 있지만, 제작과 운전 단계에서 치명적인 결함이 발생할 수 있고, 이러한 결함들은 전력기기 사고의 원인이 될 수 있다. 따라서 사고발생 전 단계에서 대규모 전력 사고의 발생 요인 중 하나인 전력기기 내부의 결함에 대한 상시 진단 및 원인 분석이 반드시 선행되어야 하며, 이와 같은 진단 분석 기법의 하나로 전력 기기의 내부 결함의 위치 판별에 대한 연구의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 일반적으로 Cubicle 구조체 위치의 판별에 사용되는 기법 중 하나인 상변측정법(Trilateration)을 적용함으로써, GITr Mockup(170kV 급)의 세 개의 센서를 이용하여 결함에서 발생되는 부분방전 신호를 3차원적으로 분석하기 위한 연구를 위해 3개의 센서가 구성하는 평면상에 인위적 결함을 위치시켜 결함의 위치를 2차원적으로 분석하는 연구를 수행하여 약 5cm 오차 범위 내에서 결함을 판별하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• 제14권2E호
• /
• pp.43-49
• /
• 1995

인공지능(AI)의 한기법인 Space Search 기법을 이용하여 회로의 단선 결함의 유무 및 결함위치를 찾아내는 방법을 제시하였다. 보통 회로의 결함은 단선 및 단락의 구조적 결함으로 나뉘어진다. 두가지 결함 모두 회로의 기능에 중대한 이상을 초래한다. 그중 단선에 의한 회로의 결함에 대하여 다루었다. 우선 회로를 net와 net의 연결 path에 따라 tree 구조로 변환하였다. 서로 독립된 net들은 서로 다른 tree의 node를 이루며 각각의 tree는 적기적으로 연결됨이 없다. 각 tree의 최상단부의 root node에 test vector를 입력하고 최하단부의 leaf node에서 vector를 관찰하여 입력된 test vector와 비교한다. 그 비교 결과 동일 유무에 따라 결함의 유무를 판정한다. 결함이 있다고 판정된 leaf node는 depth search 방법에 의하여 root node쪽으로 test vector를 관찰하여, 전기적 신호에 의하여 회로의 서놔 단선된 위치를 찾아내도록 하는 방법을 제시하였다.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.321-327
• /
• 2007

위상잠금 적외선 열화상기법은 넓은 면적을 동시에 검사할 수 있으며, 결함부와 건전부 사이의 위상 차로부터 결함의 유무를 판단할 수 있다. 지금까지 결함의 크기는 검사자의 주관적 판단으로 평가되어 왔으며, 재현성과 정확성이 부족하였다. 본 논문에서는 결함의 크기와 위치 평가에 있어 정확성과 재현성을 개선하기 위해서 전단위상기법을 제안하였다. 시험에서는 인공결함을 갖는 시험편으로 제안된 기법을 검증하였으며, 결함평가에 영향을 주는 인자를 추출하여 그 영향을 분석하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2262-2264
• /
• 2003

본 논문에서는 도선의 결함 유무와 결함 위치를 측정하는 방법으로 널리 사용되고 있는 시간 영역 반사파 처리 기법(Time Domain Reflectometry : TDR)의 성능 향상을 위하여 가우시안 형태를 가지는 입력 신호와 상호 상관 관계 함수를 이용한 신호 처리 방법을 제안한다. 일반적으로 TDR은 입력 신호와 반사 신호의 시간 지연을 측정해서 결함 위치를 측정하게 되므로, TDR 방법으로 결함 위치를 측정하는데 있어 시간축 분해능의 정도에 따라 측정 방법의 성능이 크게 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 제한된 시간축 분해능에서 결함 위치 측정의 정확도를 향상시키기 위해 가우시안 형태를 갖는 입력 신호 및 반사 신호와의 상호 상관관계 함수를 사용한다. 한편, 실제 도선에 적용하여 기존의 TDR 방법과 측정 성능을 비교 분석함으로써 본 논문에서 제안하는 방법의 우수성을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1725-1728
• /
• 2005

무선 센서 네트워크는 컴퓨팅 용량 및 전력 자원이 매우 제약적인 특징을 가지고 있으며, 이로 인하여 동작시 실패하려는 경향(Error-prone)을 지닌다. 이를 해결하기 위하여 센서 네트워크에 적용 가능한 결함 허용 기법이 요구되며, 현재 노드의 참가(Join), 삭제(Delete), 사망(Death) 및 상태 오염(State Corruption)으로 인하여 발생하는 결함을 처리하기 위하여 노드의 물리적 위치를 기반으로 클러스터를 구성한 후 발생 결함을 지역화하여 처리하는 기법이 제안되었다[1]. 본 논문에서는 결함을 처리하기 위한 기존의 위치 인식 노드 클러스터 시스템에서 발생할 수 있는 헤드 노드의 결함을 효율적으로 처리하기 위한 개선된 기법을 제안하여 전체 센서 네트워크 시스템의 실질적인 가용도(Availability)를 높이고자 하며, 이를 위한 간단한 분석을 수행한 후 효용성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
• /
• pp.151-154
• /
• 2017

소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.