본 논문은 스마트 테스트 도구(Smart Test Tool)를 이용해 식기세척기 소프트웨어를 검증하는 기법에 대해 제안한다. 가전제품의 동작을 기술하기 위해 통상 스펙시트(spec. sheet: 동작명세서)를 이용하는데, 스펙시트를 이용하면 식기세척기 소프트웨어를 개발자 수준에서 블랙박스 테스트 방법으로 검사해 볼 수 있다. 스펙시트는 식기세척기 행정의 기준이 되며 식기세척기를 실제로 동작시키며 얻은 덤프데이터(dump data)는 비교 대상이 된다. 스마트 테스트 도구는 스펙시트 값의 기준대로 덤프데이터 값이 출력되었는지 확인함으로써 각 행정이 제대로 진행되었는지 파악할 수 있다. 이 논문에서는 스마트 테스트 도구의 구조와 오류 검출 메커니즘에 대해 기술한다.
최근 디지털 기술의 발달로 인하여 실외 환경에서 획득된 영상은 민수분야 및 군사분야 등과 같이 다양한 목적에 따라 활용되는 분야의 폭이 넓어지고 있다. 교통정보 수집장치, 차량 블랙박스, 산불 및 지진관측, 선락/해안경비 감시, 국경 및 군사표적이동 감시 등의 목적에 의해 촬영된 영상들은 대부분 획득된 영상을 통해서 분석 및 판독의 과정을 거쳐서 각 원하는 정보 획득에 목적을 두고 있다. 하지만 실외에서 촬영된 영상은 실내에서 촬영된 영상에 비해서 기상에 따른 환경적인 요인에 노출이 쉽게 됨으로써 영상에 대한 화질 저하가 발생하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 화질저하의 원인이 되는 다양한 요인 중에서도 대기중에 존재하는 먼지, 물방울 연무, 안개, 연기 등으로 인해 빛이 산란됨으로써 밝기 값을 왜곡시키는 문제점에 대한 해결 방법을 제안한다.
소프트웨어를 기능 단위인 부품으로 분류하고 소프트웨어 부품을 조합하여 개발해 나가는 컴포넌트 기술은 개발비용의 감소와 소프트웨어 전체의 신뢰성 향상을 목적으로 주목되고 있다. 그러나 재사용의 대상이 되는 각 컴포넌트의 신뢰성이 낮고 오히려 전체의 신뢰성을 손상시키는 결과가 나타나고 있다. 결국, 컴포넌트의 신뢰성 향상이 매우 중요하고 이를 위해 컴포넌트에 대해 품질을 측정할 필요가 있다. 본 연구에서는 소스코드가 공개되지 않은 소프트웨어 컴포넌트에 대해 블랙박스의 개념으로 보고 정적 측면에 대한 품질을 측정하는 기법을 제안한다.
In this paper, we propose a traffic light detection and recognition (TLDR) algorithm in the daytime. The proposed algorithm utilizes the color and shape information for the TLDR. At first, a traffic light is detected and recognized based on its shape information. Then, the color range of the detected traffic light is investigated in HSV color space. The input data of the proposed TLDR algorithm is the color image captured using the black box camera during driving. Our simulations demonstrate that the proposed algorithm can achieve a high detection and recognition performance for the images including traffic lights.
In this paper, we developed a smart black box that can monitor and record the information of the sensor from subsystem in the smart grid system. The plant is the complex power system which is integrated by solar power system, grid-connected power systems, and BESS(battery energy storage system). The black box with the web-server application can connect and synchronize to an external monitoring system and a smart phone. We hope that this system is to contribute to improve operational efficiency, reliability, and stability for the smart grid power system.
이 논문에서는 소프트웨어 프로젝트 수행 중에 비용이나 일정 측면에서 비중이 큰 테스트 작업의 위험도를 줄이기 위하여 테스트 가능성 검토 방법과 이를 객관적으로 측정하는 방법을 제시하였다. 막대한 예산이 소요되는 대규모 소프트웨어 프로젝트에서 정확한 ROI(Return of Investment)를 예측하고 테스트 작업에 걸림돌이 될만한 요소들을 파악한다면 소프트웨어 개발 작업이 더욱 효율적인 엔지니어링 작업이 될 것이다. 이 연구에서는 블랙박스 테스트의 기준이 되는 산출물들 중에 먼저 요구명세서의 테스트 가능성에 대한 검토 방법을 제시하였다. 사례연구를 통하여 요구명세서의 어떤 요소들이 테스트가능성을 높이는지 파악하였고 이를 항목으로 만들어 객관적인 측정이 가능하도록 하였다. 연구 결과는 테스트 작업에서 케이스 설계만이 아니라 테스트 실행, 결과의 분석, 결함 위치 발견 및 수정 작업까지도 비용을 줄여주는 효과를 보이고 있다.
본 논문에서는, 패턴 인식시 데이타의 최적의 특성을 구성할 수 있는 새로운 신경망 구조인 적응적 트리맵을 제안한다. 유전 알고리즘을 사용한 적응적 트리맵(adaptive tree map ATM)은 데이터의 특징에 대한 중요도를 유전 알고리즘으로 구성하고, 특징의 우선 순위에 따라 트리구조를 도입하고 데이터의 유사성에 따라 신경망의 뉴런이 분리, 병합 될 수 있다. 패턴인식의 인식률에 영향을 미치는 인자 중에서 가장 중요한 특징은 연구자의 선택에 의하여 사용되거나 무시될 수 있으며, 반복적인 실험을 통하여 적절한 특징을 사용할 수 있으나 최적의 특징은 될 수 없다. 그러나 본 논문에서 제안한 ATM을 이용하면 블랙박스로 구성된 적응적인 시스템을 이용하여 원하는 출력을 얻을 수 있게 된다.
컴포넌트 기반 개발은 재사용 단위의 컴포넌트를 사용하여 소프트웨어의 중복개발을 지양하고 시스템을 효율적으로 개발한다. 또한 인터페이스를 통해 컴포넌트 배치시 내부의 수정없이 사용자의 요구에 맞게 컴포넌트를 특화하는 장치를 제공한다. 본 논문에서는 컴포넌트 가변성(Variability)을 위한 컴포넌트 Required 인터페이스를 제시한다. 분석단계에서 컴포넌트의 공통성 및 가변성 식별이 이루어졌음을 가정하고, 분석단계의 산출물인 '가변성 식별 테이블'을 수집하여 가변성을 위한 오퍼레이션 식별 및 인터페이스를 정의한다. 또한 컴포넌트 Requited 인터페이스 명세서를 제공한다. 따라서 제시된 기법은 Required 인터페이스를 구성하는 오퍼레이션의 식별부터 명세까지 체계적인 Required 인터페이스의 설계 프로세스를 제시하여 블랙박스 컴포넌트의 가변성 설정을 위한 실용적인 Required 인터페이스의 기반이 된다.
전통적인 암호시스템의 분석방법은 암호 프리미티브들로 구성된 부분을 블랙박스로 생각하고 이들을 구성하는 수학적 함수를 분석하여 이론적인 안전성을 정량화 했다. 그러나 암호 프리미티브가 이론적으로 안전하다고 해도 이들을 적용한 암호시스템을 구축할 때 구현 방법에 따라 비밀정보와 연관된 내부 함수가 실행되면서 연산시간, 소모전력, 전자복사, 오류결과 등의 부가적인 정보를 밖으로 누출하는 경우가 있다. 최근 들어 이런 부채널 정보를 통해 비밀정보를 유추하는 기술이 발전하였는데 시차공격법, 전력분석법, 전자복사 공격법, 오류 공격법, 오류 메시지 공격법 등 여러 가지 공격법이 알려지고 있다. 부채널 공격법을 통해 비밀키 암호 알고리즘, 공개키 암호 알고리즘, 해쉬함수 등을 프리미티브로 사용하여 구현한 암호 메카니즘의 취약점이 분석되었으며, 이를 막을 수 있는 대응법도 다양하게 제안되고 있다. 본 고에서는 부채널 공격법과 이의 대응법에 대한 최근 동향을 살펴본다.
교통사고는 운전자, 차량, 주변 교통상태, 도로 및 교통시설 등의 여러 요인이 복합적으로 작용하여 발생하지만, 많은 경우 운전자의 운전 행태가 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문은 이러한 운전자의 운전 행태를 분석하여 점수화 하여 보여줌으로써 운전 행태를 개선할 수 있도록 도와주는 정숙 운전 지수 표기기 개발에 관한 것이다. 연구에서는 MEMS 기반 3차원 가속도 센서와 3축 지자기 센서, GPS 등 모션 센서들을 이용하여 운전 안정성 / 승차감 지수를 측정, 저장하고 정량적으로 보여 줌으로써 운전자의 운전습관을 개선할 수 있도록 해 준다. 실제 구현에는 정숙 운전 지수 계산에 필요한 모든 센서를 이미 포함하고 있는 아이폰을 이용하였으나, 내비게이션 시스템이나, 차량용 블랙 박스 등에 최소한이 센서를 부가 장착함으로써 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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