Fault localization techniques help locate faults in source codes by exploiting collected test information and have shown promising results. To precisely locate faults, the techniques require a large number of test cases that sufficiently exercise the executable statements together with the label information of each test case as a failure or a success. However, during the process of software development, developers may not have high-coverage test cases to effectively locate faults. With the test case generation techniques, a large number of test cases without expected outputs can be automatically generated. Whereas the execution results for generated test cases need to be inspected by developers, which brings much manual effort and potentially hampers fault-localization effectiveness. To address this problem, this paper presents a method to select a few test cases from a number of test cases without expected outputs for result inspection, and in the meantime selected test cases can still support effective fault localization. The experimental results show that our approach can significantly reduce the number of test cases that need to be inspected by developers and the effectiveness of fault localization techniques is close to that of whole test cases.
프로그램 내에서 오류의 정확한 위치를 찾아내는 것은 많은 시간과 노력을 필요로 하는 작업이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 프로그램의 제어 흐름을 이용한 자동화된 오류 위치 추정 기법이 오랫동안 연구되어 왔으나, 데이터 흐름 기반 언어로 작성된 프로그램에 대해서는 적용될 수 없다는 한계가 있다. 최근 개발된 뮤테이션(mutation) 기반 오류 위치 추정 기법의 경우 프로그램의 제어 흐름 대신 뮤턴트(mutant)라 불리는 인공 오류를 활용하기 때문에 데이터 흐름 기반 언어로 구현된 프로그램에 대해서도 활용될 수 있을 것으로 기대되나, 오류 위치 추정 효과성에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구는 데이터 흐름 기반 언어인 Function Block Diagram (FBD)로 구현된 프로그램을 대상으로 뮤테이션 기반 오류 위치 추정 기법이 실제 오류의 위치를 얼마나 정확하게 추정할 수 있는지에 대한 사례 연구를 수행한다. 실제 원자로 보호 시스템 대상 초기 버전에 사용되었던 FBD 프로그램에서 발견된 오류들을 수집하고, 각 오류별 위치 추정의 효과성을 분석한다.
In this paper, we suggest a localization method of factors affecting the accuracy of Air-to-Ground weapon delivery. The proposed method, called FBEL(Factor-Based Error Localization), is based on the fault localization technique widely utilized in the realm of software engineering field. FBEL localizes the major factors affecting the performance of weapon delivery. To analyze the effectiveness and the applicability of FBEL, we applied FBEL to real firing data and got the major factors caused the errors. We expect that the method could contribute to improve the quality of weapon delivery system. We also expect that it may aid improvement of pilot capability greatly, if it is applied to pilot firing training.
스펙트럼 기반 결함위치식별 기법은 성공 테스트케이스 대비 실패 테스트케이스에 영향을 많이 받은 스테이트먼트에 의심도를 통계적으로 부여하는 기법이다. 이 기법에서 실패 테스트케이스를 지나간 스테이트먼트에는 의심도를 부여하고 성공 테스트케이스를 지나간 스테이트먼트는 부여된 의심도 일부를 줄이는 역할을 한다. 그러므로 실패 테스트케이스의 역할이 매우 중요하며 부재 시 결함의 위치를 찾을 수 없기도 하다. 하지만 이 기법에서 실패, 성공 테스트케이스를 동시에 입력하여 의심도를 계산하기 때문에 실패 테스트케이스의 고유 특성을 반영할 수 없다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계점을 보완하여 보다 정확한 결함위치식별을 도와줄 수 있는 테스트케이스 그룹화기법을 제안한다. 또한, 테스트 효율성을 고려한 필터링 기법을 제안하고 이들을 65개의 알고리즘에 적용해 실효성을 검증한다. EXAM score기준으로 전체의 90% 기법에서 정확도 13%, 효율성이 72% 향상되었다.
본 논문에서는 오류 검출을 위해 소프트웨어 오류 추정 기법을 활용하여 항공무장 시스템인 공대지 사격의 오류 요인을 분석하기 위한 모델을 제시하고 모델을 기반으로 오류 요인 영향을 분석하였다. 선행 연구에서는 공대지 무기체계의 정확도에 영향을 미치는 오류 요소를 분석하고 결함위치추정 기법인 FBEL(Factor-based Error Localization) 기법을 제안하였으며 실사격 자료에 적용하여 오류 요소를 분석하였다. 그러나 다양한 요인 중 하나의 요인인 정확도를 고정하여 적용하므로 다양한 사격 정확도 변화에 따른 사격 오류 발생 요소와의 상관관계는 밝히지 못하였다. 본 연구에서는 사격 오류 요소의 상관관계 분석을 통하여 보다 세밀한 오류 분석 모델을 제시하고 시간과 비용이 제한적이거나 테스트 케이스가 적은 상태에서 오류 발생 가능 요소를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실사격 자료를 이용한 시뮬레이션을 통해 그 효용성을 입증하였으며, 무기체계 공대지 시험평가에서 어떤 요소들이 정확도에 영향을 미치는 지를 분석하는데 성공적으로 활용될 수 있음을 보였다.
다중 채널 스위치 구조의 중요한 이점 중의 하나는 스위치 내부의 장애에 대한 내성 (tolerance)을 스위치 구조에 결합시킬 수 있다는 것이다. 예를 들어 하나의 다중 채널 그룹에 속하는 경로에 장애가 있을 경우, 장애 경로로 통과했어야 하는 트래픽을 나머지 경로가 책임 질 수 있다. 또한 스위치 소자에 발생하는 장애는 ATM 셀(cell)의 잘못된 라우팅을 야기하거나 순서를 뒤바꾸게 할 수 있다. 본 논문에서는 다중 채널 크로스바(crossbar) ATM 스위치에서의 장애 위치 알고리즘을 제안하였다. 최적의 알고리즘은 시간적으로 최상의 성능을 보여주지만, 계산상으로는 복잡하여 결과적으로 실제 구현을 어렵게 만든다. 이러한 단점을 극복하기 위해 최적의 알고리즘보다 계산상으로 효율적인 온라인 알고리즘을 제안하였다. 성능은 시뮬레이션을 통해 검증하였으며 그 결과로서 온라인 알고리즘의 성능은 랜덤 (random) 트래픽 및 버스트한 (bursty) 트래픽에 대해 거의 최적에 가까운 성능을 보여 준다. 끝으로 장애 위치 확인 알고리즘에 의해 제공되는 정보를 이용한 장애 복구 알고리즘을 제안하였다.
Low temperature irradiation can significantly harden metallic materials and often lead to strain localization and ductility loss in deformation. This paper provides a review on the radiation effects on the deformation of metallic materials, focusing on microscopic and macroscopic strain localization phenomena. The types of microscopic strain localization often observed in irradiated materials are dislocation channeling and deformation twinning, in which dislocation glides are evenly distributed and well confined in the narrow bands, usually a fraction of a micron wide. Dislocation channeling is a common strain localization mechanism observed virtually in all irradiated metallic materials with ductility, while deformation twinning is an alternative localization mechanism occurring only in low stacking fault energy(SFE) materials. In some high stacking fault energy materials where cross slip is easy, curved and widening channels can be formed depending on dose and stress state. Irradiation also prompts macroscopic strain localization (or plastic instability). It is shown that the plastic instability stress and true fracture stress are nearly independent of irradiation dose if there is no radiation-induced phase change or embrittlement. A newly proposed plastic Instability criterion is that the metals after irradiation show necking at yield when the yield stress exceeds the dose-independent plastic instability stress. There is no evident relationship between the microscopic and macroscopic strain localizations; which is explained by the long-range back-stress hardening. It is proposed that the microscopic strain localization is a generalized phenomenon occurring at high stress.
This paper describes the implemenation of localization and visualization scheme to find out an ultrasonic source caused by defects of a power distribution line equipment. To increase the fault detection performance, $2{\times}4$ sensor array is configured with MEMS ultrasonic sensors, and from the sensor signals aquired, the azimuth and elevation angles of the ultrasonic source is estimated based on the delay-sum beam forming method. Also, to visualize the estimated location, it is marked on the background image. Experimental results show applicability of the present technique.
The number of electric railway failures will increase due to the external and internal effects of electric railroads. The grounding test with 25,000V is to artificially test the transmission voltage to ground, and it is possible to cause risks of electric shock and other equipment insulation damage in neighboring enclosure. In 2016, method of fault localization changed to low - voltage at 380V from artificially high- voltage in the grounding tests since opening of Seoul Metropolitan Express Railway; The method is more accurate and safer rather than the previous one because it gets more data from unlimited grounding tests. However, an electric current falls on the track section where the track branches and vehicle bases with many lines. To precisely detect a transitive phenomenon, it is necessary to continuously study and additionally install.
This paper presents a method of fault detection and fault localization from acoustic noise measurements. In order to detect the presence of noise sources wavelet transform is applied to acoustic signal. In addition, a cross correlation based method is proposed to calculate the exact location of the noise allowing the user to quickly diagnose and resolve the source of the noise. The fault detection system is implemented using two microphones and a computer system. Experimental results show that the system can detect faults due to artifacts accidentally inserted during the manufacturing process and estimate the location of the fault with approximately 1 cm precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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