This paper described the effect of subjective approach in case of the human sensibility experiments. The procedure is proceeded subjectively. Human faces are selected as the image presentation media. Pleasant and unpleasant images are selected directly by examiner, And also the image presentation system, which is executed with a computer and has the square-type black box monitor equipment, is manufactured. Images are presented with the step-variation time interval technique. questionnaire test and EEG signal detection data are analyzed. The analysis parameters are a “frequency band integral value” and a “band differential variation ratio”. he results show the high sensibility and fast response. The fact that image presenting repetition alleviates is verified.
정밀한 소프트웨어 테스팅에서 테스트 케이스의 생성과 테스트 수행 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 따라서 경험 있는 테스터 들은 적은 수의 테스트 케이스를 선택적으로 사용하여 보다 정확한 테스트를 수행할 수 있기를 요구한다. 테스트 케이스의 수를 줄이기 위해 수많은 연구가 진행되었다. 소프트웨어 테스팅에서 가장 기본이 되는 테스트는 단위 테스트이다. 본 논문에서는 블랙박스 테스팅에 사용되는 잘 알려진 테스트 후보 값 생성 및 조합 기법에 관한 기존 연구를 살펴보고 성능을 비교해 본다. 성능 비교를 위해 몇몇 예제 코드를 실험적으로 이용하였다.
본 논문에서는 석탄 화력발전소(500[MW]) 보일러의 통풍계통에 적용되는 축류형 송풍기가 정상 운정 중 맥동과 같은 특수한 현상이 발생하게 되어 비정상적으로 운전함으로써 날개를 파손시키게 된다. 이러한 비정상 운전을 방지하기 위해 기존의 맥동 감시 장치에 본 연구에서 제안하는 제어 로직을 적용한 시스템에 대해 현장 실험을 통한 신뢰성 평가를 하였다.
본 논문은 Simulink/Stateflow 모델 기반의 테스트 케이스를 자동으로 생성하기 위하여, 휴리스틱 입력 분석을 이용한 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 기법을 제안한다. RRT는 모델 기반 블랙박스 테스트 케이스 생성 시 반드시 해결해야 되는 도달 가능성 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 방법이지만, 모델의 내부 상태와 테스트 목표를 고려하지 않고 무작위로 모델의 입력을 생성하기 때문에 테스트 케이스 생성 효율이 떨어지는 단점이 있다. 제안하는 기법에서는 RRT를 확장해나갈 때 필요한 입력을, 모델의 현재 상태에서 만족 할 수 있는 테스트 목표를 분석하고 이를 달성할 수 있는 모델의 입력을 분석 결과에 따라 휴리스틱하게 결정함으로써, RRT의 장점을 보존하면서, 테스트 케이스 생성 효율을 높일 수 있다. 제안된 기법은 자동차에 사용되는 실 부품 ECU의 Simulink/Stateflow 모델을 대상으로 한 실험을 통해 성능이 평가되었으며, 기존 RRT와 비교하여 테스트 케이스 생성 효율이 높은 것을 보였다.
본 논문은 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 확장 기법을 이용하여 Stateflow 모델 기반의 블랙박스 테스트 케이스 자동 생성 방법을 제안한다. 복잡한 시스템의 경로 계획 문제를 효율적으로 해결하는 방법으로 널리 사용되고 있는RRT기법은 테스트 케이스 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있으나, 테스트 케이스 생성에 있어서 중요한 부분을 차지하는 테스트 커버리지를 고려하고 있지 않다. 제안하는 확장 기법은 테스트 커버리지를 향상시키기 위하여 테스트 목표 달성 율의 개념을 RRT 확장에 도입하여 테스트 목표를 더 달성할 수 있는 방향으로 RRT 확장을 유도 한다. 이를 위해서 테스트 목표 달성 율을 고려한 RRT 거리 함수와 RRT 무작위 노드 생성 방법, 그리고 변형된 RRT 확장 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 유용성은 실제 자동차에서 사용되는 제어 ECU들의 Stateflow 모델을 이용한 실험을 통해 기존 RRT를 이용한 테스트 케이스 생성 기법과의 성능을 비교를 통해 보인다.
Model-based test, a well-known method of the black box tests, is consisted of the following four steps : model construction using requirement, test case generation from the model, execution of a SUT (software under test) and detection failures. Among models constructed in the first step, state-based models such as UML standard State Machine are commonly used to design event-based embedded systems (e.g., weapon control systems). To generate test cases from state-based models in the next step, coverage-based techniques such as state coverage and transition coverage are used. Round-trip path coverage technique using W-Method, one of coverage-based techniques, is known as more effective method than others. However it has a limitation of low failure observability because the W-Method technique terminates a testing process when arrivals meet states already visited and it is hard to decide the current state is completely same or not with the previous in the case like the GUI environment. In other words, there can exist unrevealed faults. Therefore, this study suggests a Extended W-Method. The Extended W-Method extends the round-trip path to a final state to improve failure observability. In this paper, we compare effectiveness and efficiency with requirement-item-based technique, W-Method and our Extended W-Method. The result shows that our technique can detect five and two more faults respectively and has the performance of 28 % and 42 % higher failure detection probability than the requirement-item-based and W-Method techniques, respectively.
최근 4차산업 혁명으로 인하여 무인 이동체, 자율주행자동차, 커넥티드 카 등에 관심이 증가하고 있고, 자율주행 능력도 올라가고 있다. 자율주행능력에 따라 최대 6단계로 나누어지며 높은 단계일수록 주행에 있어 사람의 관여가 줄어들고, 최고 단계에서는 사람이 관여하지 않아도 된다. 오늘날의 자율 주행자동차는 4~5단계까지 개발되었지만 사고 발생 시 해결방안에 대해서는 명확하게 정의되지 않아 테스트 런만 가능한 상태이다. 이처럼 이동수단 주행 중 발생되는 사고는 거의 불가피하며 사고 발생시 누가 더 잘못했는지 판단하여 사고에 대한 처벌을 가중한다. 이러한 부분을 명백히 하기 위하여 블랙박스를 사용하지만, 촬영된 영상을 삭제하기 쉬워 뺑소니와 같은 사고를 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 사고를 해결하고자 블록체인을 활용한 주행기록 시스템을 설계하고자 한다.
A highly reliable safety class controller for NPPs (Nuclear Power Plants) is mandatory as even a minor malfunction can lead to disastrous consequences for people, the environment or the facility. In order to enhance the reliability of a safety class digital controller for NPPs, we employed a diversity approach, in which a PLC-type controller and a PLD-type controller are to be operated in parallel. We built and used structured testbenches based on the classes supported by UVM for functional verification of the PLD-type controller designed for NPPs. We incorporated a UVM register model into the testbenches in order to increase the controllability and the observability of the DUT(Device Under Test). With the increased testability, we could easily verify the datapaths between I/O ports and the register sets of the DUT, otherwise we had to perform black box tests for the datapaths, which is very cumbersome and time consuming. We were also able to perform constrained random verification very easily and systematically. From the study, we confirmed the various advantages of using the UVM register model in verification such as scalability, reusability and interoperability, and set some design guidelines for verification of the NPP controllers.
Menegon, Scott J.;Wilson, John L.;Lam, Nelson T.K.;Gad, Emad F.
Computers and Concrete
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제25권4호
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pp.327-341
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2020
Advanced forms of structural design (e.g., displacement-based methods) require knowledge of the non-linear force-displacement behavior of both the overall building and individual lateral load resisting elements, i.e., walls or building cores. Similarly, understanding the non-linear behaviour of the elements in a structure can also allow for a less conservative structural response to be calculated by better understanding the cracked (i.e., effective) properties of the various RC elements. Calculating the non-linear response of an RC section typically involves using 'black box' analysis packages, wherein the user may not be in complete control nor be aware of all the intricate settings and/or decisions behind the scenes. This paper introduces a user-friendly and transparent analysis program for predicting the back-bone force displacement behavior of slender (i.e., flexure controlled) RC walls, building cores or columns. The program has been validated and benchmarked theoretically against both commonly available and widely used analysis packages and experimentally against a database of 16 large-scale RC wall test specimens. The program, which is called WHAM, is written using Microsoft Excel spreadsheets to promote transparency and allow users to further develop or modify to suit individual requirements. The program is available free-of-charge and is intended to be used as an educational tool for structural designers, researchers or students.
오늘날 소프트웨어의 복잡화에 따라 그 테스트 방법 또한 다양화 되고 있다. 입력의 따른 결과 값을 비교하여 대상의 내부 구조에 대한 깊은 이해 없이 가능한 블랙박스 테스팅은 오늘날의 복잡한 소프트웨어의 테스팅에 있어 매우 적합한 방법이다. 하지만 이러한 테스트를 위한 테스트 케이스 생성을 위해서는 요구 명세와 더불어 이에 대한 깊은 이해를 필요로 한다. 이러한 문제를 해결하기 최근에는 UML과 같은 정형화된 명세 기반의 테스트 케이스 생성기법이 연구되고 있지만, 모델 기반의 개발 방법이 사용되지 않는 부분에서는 매번 이루어지는 코드 변경에 따라 모델을 다시 수정하는 번거로움이 필요하다. 이에 본 논문에서는 함수 레벨의 블랙박스 테스트를 위하여 코드를 이용하여 테스트 케이스를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 대상 함수를 추상화한 후 함수의 각 인자들을 이용하여 각 조건문 상의 인자의 쓰임을 분석하여 각 조건의 기준 값을 추출하고 이로부터 테스트 케이스를 추출하는 방법을 제안한다. 이러한 방법은 이미 구현되어 있는 코드를 사용함으로써 새로운 요구 명세에 대한 이해의 필요성을 줄이고 더불어 코드 기반의 테스트 케이스의 자동 생성연구의 초석이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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