본 논문의 목적은 이항출력 실험을 이용할 경우에 확률적 전역 최적화 방법론들을 검토하고 알고리즘들간의 성능을 비교하기 위한 것이다. 모 성공확률은 알수 없고 확률적 특성을 갖기 때문에 확률적 전역 최적화 방법론에서는 모 성공확률 대신 성공확률의 추정치를 이용한다. 언덕오르기 알고리즘 , 단순랜덤탐색, 랜덤재출발 랜덤탐색, 랜덤 최적화, 담금질 기법 및 군집기반의 알고리즘인 입자 군집 최적화 알고리즘을 확률적 전역 최적화 알고리즘으로 사용하였다. 알고리즘의 비교를 위하여 두가지 테스트 함수(하나는 단봉이고 나머지는 다봉임)가 제안되었고 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 알고리즘의 성능을 평가하였다. 단순 테스트 함수에 대하여는 모든 알고리즘이 유사한 성능을 보이고 있다. 복잡한 다봉의 테스트 함수에 대하여는 랜덤재출발 랜덤최적화, 담금질 기법과 군집 기반의 입자군집 알고리즘이 훨씬 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
지구환경 파괴의 주범인 온실가스 감축을 위해 기후변화 협약을 통한 각종 규제와 탄소세가 등장하였다. 이러한 탄소세는 국가입장에서 큰 부담이 되기 때문에 탄소세를 줄이기 위한 대안 중 하나로 신재생에너지가 장려되고 있다.이러한 신재생에너지가 핵심인 Microgrid는 설비비가 비싸기 때문에 지원금을 지급해줘야 보급이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 국가적 차원에서 기존의 캘리포니아 테스트 방법을 변형한 새로운 방법으로 탄소세를 고려한 적정 지원금 범위를 산정하는 방법론을 제안한다. 사례연구는 필리핀 도서지역을 대상으로 HOMER 프로그램을 사용하여 수행한다.
현재, 사회가 정보화 되어감에 따라 교육분야에서 컴퓨터의 가치는 더욱 높아지고 있으며, 기존의 교실위주의 수업보다 시간적 공간적 제약을 덜 받게 되는 WBI(Web Based Instruction)는 무한한 발전 가능성을 가지고 있다. 하지만 기존의 WBI에서는 교수의 강의가 끝나면 수업 평가 후 학생에게 수업의 결과를 알려주는 형식이었고, 도한 학습자에게는 일률적으로 평가가 적용되어 학생의 수준에 맞는 수업을 할 수가 없었으며, 교수의 입장에서도 학생들의 평가 결과가 수업의 질을 높이거나 내용을 변경시킬 근거가 될 수는 없었다. 따라서 수준별 학습을 위한 단계별 예비 테스트와 학습 후 테스트의 평가내용을 다양한 방법으로 시각적으로 제시하고, 또한 교수가 평가의 준거를 입력하고 학습자의 평가결과와 교수자의 평가준거를 비교할 수 있는 교수지원 컴포넌트를 작성하고자 한다. 이는 체계적인 평가 방법론이 되고 학습의 패러다임을 바꾸거나 과목을 변경할 경우, 그 결과에 따라 교수 방법의 변화나 수업내용을 변경하고자할 때 용이하다. 또한 유사한 다른 패러다임의 WBI 시스템에서도 이미 개발된 컴포넌트를 사용함으로써, 사용의 용이성과 이식성, 재사용성을 높일 수 있게 한다.
SOC와 같은 VLSI 집적 회로는 기능적 이유 등으로 인해 다중 클락의 설계 기법을 필요로 한다. 테스트시 클락 오더링과 같은 문제의 효과적이지 못한 대응으로 인해 클락 도메인간의 전이에서 많은 오류들이 발생한다. 본 논문은 다중 클락 시스템에서의 새로운 자체 테스크 기법을 제시한다. 클락 스큐의 문제는 다중캡처의 동작으로 제거하며, 다른 클락 도메인간 혹은 같은 클락 도메인간의 테스트 모두를 동작속도에서 가능하게 한다.
사물인터넷 시대의 도래로 인터넷에 연결되는 매체가 급격히 증가하고 있다. 사물인터넷은 삶의 편리성을 향상 시켰지만, 사생활 침해와 같은 보안 이슈를 야기하였다. 따라서 사물인터넷 시대의 시작인 현시점에서 가장 중점적으로 논의되어야 하는 부분은 사이버 보안이다. 특히 사물인터넷 제품 시장이 급격히 형성되고, 다양한 프로토콜이 혼재되어 사용됨으로써 생기는 보안 위협에 대응하기 위해 프로토콜에 빠르게 적용 할 수 있는 취약성 분석 방법이 필요한 상황이다. 본고에서는 분산과 엔트로피를 이용하는 새로운 무작위성 기반의 테스트 케이스 평가 방법론을 제안하여 사물인터넷 보안에 기여하고자 한다. 본고에서 제안하는 테스트 케이스 평가 방법은 기존 기법과는 달리 테스트 셋 크기에 상관없이 빠른 속도로 테스트 케이스의 평가를 수행할 수 있다.
복잡한 하드웨어 및 소프트웨어를 설계함에 있어 그 안정성에 대한 보장이 매우 중요하다. 이를 위해 정형 검증이나 테스팅과 같은 많은 기법을 활용하고 있다. 그러나 안정성 검증을 위해 시스템을 모델링하고 데스트 케이스를 만드는 과정에서 상태 폭발에 따른 메모리의 한계에 부딪히게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고, 메모리를 효율적으로 이용할 수 있는 탐색방법을 이용한 데스트 케이스 생성 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 캘리포니아 테스트를 이용하여 직접부하제어 프로그램의 적정 인센티브 수준 결정 방법을 제시한다. 대부분의 수요관리 프로그램의 경우 연간 혹은 수요관리 프로그램의 수명기간 동안 모든 고려 변수들이 상수로 주어지지만, 직접부하제어의 경우 연간 직접부하제어의 실행 회수 및 각 직접부하제어 실행 시간에 대하여 종속적인 값이 되기 때문에, 이러한 문제를 극복하고 직접부하제어의 경제성 평가에 효과적으로 적용하기 위해서 캘리포니아 테스트 방법론을 새롭게 정식화한다. 이 정식화를 사용하여 다양한 시나리오에 대한 사례연구를 수행하며, 현행 직접부하제어 프로그램의 인센티브 수준을 재검토하고 경쟁적 전력시장에서 직접부하제어 프로그램이 활성화될 수 있는 방안을 제안한다.
본 연구는 시선 추적 방법(Eye-Tracking Method)을 이용한 디지털 컨버전스 제품의 정보 설계 및 평가에 관한 방법론을 제시하였다. Eye-tracking 데이터는 visual search의 효율성 뿐 아니라 타겟의 유의미성이나 가시성등을 측정하는데 유익하다. 응시 횟수와 응시 시간을 통하여 사용자의 심성 모형에 따른 시선 행위와 제품 메뉴 구조간의 전체적인 일치도를 정량적으로 분석하였고, 각 메뉴 item의 세부적인 인지 반응 정도를 평가하였다. 컨버전스 제품의 한 예로 휴대폰을 선정하여 실험을 실시하였으며, 활성화 확산 실험(SAT)을 수행하여 메뉴 항목 상호간의 인지반응 정도를 통한 문제점을 도출한 후 사용자 시나리오를 작성하였다. 1차 테스트를 통하여 피실험자의 시나리오 수행 시 어려움을 알 수 있었으며, 1차 테스트의 결과와 인터뷰 결과를 바탕으로 프로토타입의 메뉴명을 개선하여 2차 테스트를 실시하였다. 실험 결과 개선 전보다 후의 응시 횟수, 응시 시간 또한 감소하여 수행도가 향상됨으로 메뉴 구조의 개선된 결과를 가져왔다. 본 연구는 인간의 눈 움직임 측정치 결과를 토대로 사용자 심성 모형에 부합하여 누구나 접근이 쉬운 정보 구조를 설계할 수 있었다. 그러므로 본 연구에서 제시하는 Eye-tracking Method는 디지털 컨버전스로 인한 복잡한 정보 구조의 설계와 평가에 기여할 것으로 보인다.
프로그램의 코드에 있어서 실행되지 않은 영역은 미지의 영역으로써 각종 에러와 오류의 잠재적 가능성을 지니고 있다. 개발자는 이러한 영역을 모두 검증, 테스팅 해봐야 이후 프로그램의 실행에서 예상치 못한 치명적 오류들에 대응할 수 있을 것이다. 우리는 본 논문에서 소프트웨어 테스팅의 두 가지 기법에 대하여 소개를 하고 이 두 가지를 이용하여 미실행된 영역을 실행시킬 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 실험에서 JaCoCo와 SPF를 사용하여 방법론을 적용하였고 이를 통하여 미실행 영역이 커버되는 테스트 케이스를 자동으로 얻어 낼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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