• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권6호
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• pp.911-920
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• 2009

항공 소프트웨어가 FAA(미국연방항공청)에 승인받기 위해서는 DO-178B 표준에 따라야 한다. DO-178B에서는 안전 필수 소프트웨어의 단위 테스트가 MC/DC 기준을 만족하기를 요구하고 있다. MC/DC에 따른 테스트는 안전성과 관련된 오류를 효과적으로 찾을 수 있는 수단으로 알려져 있지만 MC/DC를 만족하는 테스트 케이스를 생성하는 작업이 용이하지 않는 것도 사실이다. 이 논문에서는 MD-SAT이라고 명명한 SAT(SATisfiability) 기술을 사용하여 MC/DC를 만족하는 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 도구에 대해 소개한다. 이 도구는 결정표 기반 테스트, 인과 그래핑 및 상태 전이 테스트 방법을 구현한 도구에서 보다 다양한 테스트 케이스 생성을 위해 사용될 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.189-197
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• 2012

고수준의 명세나 고수준의 프로그래밍 언어로 작성된 원시 코드를 이용하여 테스트 데이터를 생성하는 것이 일반적이다. 그러나 어떤 상황에서는 이러한 테스트 데이터 생성 정보가 항상 이용가능하지 않을 수 있다. 이 논문에서는 실행가능 목적코드를 바탕으로 테스트 데이터를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정교한 목적 코드 분석을 필요로 하지 않은 매우 간단한 함수 최소화 기법을 사용하여 동적으로 테스트 데이터를 생성한다. 삼각형 분류 프로그램에 대한 실험을 통하여 분기 커버리지를 매우 효과적으로 달성함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1304-1319
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• 2004

프로그램 시험 비용은 테스트 데이타를 생성하는 과정을 자동화함으로써 상당히 줄일 수 있다. 테스트 데이타 생성은 보통 선택된 프로그램 경로를 실행하는 입력 값들을 식별하는 데 주안점을 둔다. 지금까지 많은 연구가 있어왔지만 여전히 해결해야할 문제가 있다 그러한 문제들 중에 모양 문제가 있다. 모양 문제는 주어진 프로그램 경로를 수행하기 위해 요구되는 입력 자료구조를 밝혀내는 문제이다. 이 논문에서 이 모양 문제에 대한 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 경로를 포인터 역 참조가 없는 정적단일 할당문 (Static Single Assignment, SSA) 형태로 변환한다. 이는 주어진 경로 상에 존재하는 각 프로그램 문장을 등식이나 부등식과 같은 제약식으로 간주할 수 있게 해준다. 이러한 제약식에 대한 해는 각 입력 변수에 대한 'points-to relation' 형태로 나타난다. 간단한 예들을 통하여 제안한 방법에 대해 설명한다.에 대해 설명한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.156-163
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• 2009

Recently a standard software platform for automotive, AUTOSAR, has been developed to manage growing software complexity and improve software reuseability. However reuse of testing system and test data are difficult because they are dependant on implementation language and testing phases. In this paper, we suggest a automated testing approach for AUTOSAR software component using a standardized testing language, TTCN-3. AUTOSAR defines the AUTOSAR XML Schema for the data exchange format so that it is possible to automatically convert AUTOSAR model into TTCN-3 testing model. Therefore our approach is to present generation techniques for the TTCN-3 testing system from a AUTOSAR XML description. With the proposed testing techniques we can reduce time and effort to build the testing system and reuse testing environment.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권4호
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• pp.165-170
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• 2016

안드로이드 어플리케이션은 인텐트를 이용하여 다른 어플리케이션의 컴포넌트를 호출하여 실행시킬 수 있다. 하지만 컴포넌트들 사이의 상호작용이 정상적으로 처리되지 않으면 잘못된 컴포넌트가 실행되거나 전화 수신과 같은 시스템 브로드캐스트를 처리하지 못하는 문제점이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 상호작용 문제점을 검사하기 위해 서로 연동하여 동작하는 어플리케이션들로부터 컴포넌트 기반의 다이어그램들을 생성하고 이를 하나의 병합된 다이어그램으로 변환하여 테스트 시나리오를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 테스팅 기법에서 고려하지 못한 어플리케이션간의 상호작용 검사를 효율적으로 수행할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권4호
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• pp.526-532
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• 1999

본 논문에서는 마이크로프로그램을 위한 테스트 데이타를 자동으로 생성하는 시스템을 제안하였다. 이 시스템에서는 주어진 경로를 따라 마이크로프로그램을 기호수행(symbolic execution)시켜 경로조건식을 구하고 이 식를 풀어서 테스트 데이타를 생성한다. 기호수행 방법을 이용하여 테스트 데이타를 생성하기 위해서는 경로조건식이 선형이어야 한다. 따라서 본 논문에서는 마이크로프로그램의 테스트 데이타를 생성하기 위하여 마이크로프로그램에서 사용되는 연산자들을 선형 연산자로 변환하는 방법을 제안하였다. Abstract In this paper, we propose an automated test data generation system for microprogram. This system symbolically executes microprogram along a given path, extracts path conditions for the given path, and generates test data by solving the path conditions. To generate test data using symbolic execution, the path conditions must be linear. Therefore, we propose a linearization method which transforms operators used in the microprogram into linear operators.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권4호
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• pp.404-410
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• 2016

대부분의 차량에서 GPS 기반의 내비게이션을 사용함에 따라, 도로 지도를 자동적으로 생성하는 것은 중요한 연구 문제이다. 본 논문에서는 지도 정보 없이 GPS 궤적을 이용한 교차로 검출 기법을 제안한다. 이 기법은 궤적이 교차로에서 여러 갈래로 나누어지는 것을 이용한다. 이전의 교차로 검출 연구에서는 정차 빈도나 회전방향을 이용하였다. 그러나 제안하는 교차로 검출 기법은 이러한 복잡한 정보를 이용하지 않는다. 이 기법은 주어진 궤적에 대한 부분 궤적 매칭 결과를 이용하여 교차로에 진입한 궤적들이 서로 다른 도로로 나뉘어 이동하는 것을 이용한다. 강남구에서 수집된 실제 차량 궤적 1266개를 대상으로 실험하였다. 실험 결과 제안한 기법은 일반적인 십자 모양의 교차로에서 좋은 성능을 보였다. 제안 시스템은 선정한 교차로에 대해 재현율 75%, 민감도 78%의 성능을 보였다. 더 많은 궤적을 이용하면 더 신뢰할 수 있는 검출 결과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.40-44
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• 2002

Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권10호
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• pp.793-799
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• 2009

에스테렐은 반응형 시스템 설계에 적합하도록 디자인 된 명령형 동기언어이다. 시스템 개발 시에는 디버깅을 위해 다양한 테스트가 필요하다. 반응형 시스템을 테스트 하려면 일련의 입력을 시간의 흐름에 따라 순서대로 나열하여야 한다. 하지만 원하는 목적에 적합한 테스트 데이터를 생성해 주려면 많은 노력이 필요하며, 이 과정에서 오류가 발생하기도 한다. 따라서 디버깅의 특성상 빠르면서 원하는 목적의 테스트 데이터를 쉽게 표현할 수 있는 도구가 필요하다. 본 연구에서는 디버깅에 도움을 줄 수 있는 테스트 데이터 자동 생성기를 개발하였다. 본 연구는 개발자가 원하는 테스트 데이터를 쉽게 표현할 수 있고, 빠르게 테스트 데이터를 만들어내는 것에 초점을 두었다. 또한 사례 연구를 통해 실제 시스템 개발에 우리의 테스트 데이터 생성기를 적용한 예를 보여준다.

• 한국농공학회논문집
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• 제66권1호
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• pp.1-13
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• 2024

This study assessed the efficacy of improving the accuracy of reservoir water level prediction models by employing automated machine learning models and efficient cross-validation methods for time-series data. Considering the inherent complexity and non-linearity of time-series data related to reservoir water levels, we proposed an optimized approach for model selection and training. The performance of twelve models was evaluated for the Obong Reservoir in Gangneung, Gangwon Province, using the TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool) and four cross-validation methods, which led to the determination of the optimal pipeline model. The pipeline model consisting of Extra Tree, Stacking Ridge Regression, and Simple Ridge Regression showed outstanding predictive performance for both training and test data, with an R² (Coefficient of determination) and NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency) exceeding 0.93. On the other hand, for predictions of water levels 12 hours later, the pipeline model selected through time-series split cross-validation accurately captured the change pattern of time-series water level data during the test period, with an NSE exceeding 0.99. The methodology proposed in this study is expected to greatly contribute to the efficient generation of reservoir water level predictions in regions with high rainfall variability.