International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.318-326
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2022
Marketing stress testing is a new method of identifying the company's strengths and weaknesses in a turbulent environment. Technically, this is a complex procedure, so it involves artificial intelligence and machine learning. The main problem is currently the development of methodological approaches to the development of the company's digital model, which will provide a framework for machine learning. The aim of the study was to identify and develop an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. This aim provided the company's activities to be considered as a set of elements (business processes, products) and factors that affect them (marketing environment). The article proposes an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. The proposed approach includes four main elements that are subject to parameterization: elements of the company's internal environment, factors of the marketing environment, the company' core competency and factors impacting the company. Matrices for evaluating the results of the work of expert groups to determine the degree of influence of the marketing environment factors were developed. It is proposed to distinguish between mega-level, macro-level, meso-level and micro-level factors depending on the degree of impact on the company. The methodological limitation of the study is that it involves the modelling method as the only one possible at this stage of the study. The implementation limitation is that the proposed approach can only be used if the company plans to use machine learning for marketing stress testing.
Based on experimental impact testing data, due to changing of velocity and mass of the impactor simultaneously under constant impact energy, crashworthiness of polyurethane foam has been observed. Dynamic tests were carried out in an instrumented impact-testing machine. Also, modified Sherwood-Frost model was proposed to investigate the crashworthy behaviour of rigid polyurethane foam under the condition of constant impact energy.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.2
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pp.403-409
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2012
We consider a life testing experiment in which several two-component shared parallel systems are put on test, and the test is terminated at a predesigned experiment time. In this thesis, the maximum likelihood estimators for parameters of Freund's bivariate exponential distribution under the system level life testing are obtained. Results of comparative studies based on Monte Carlo simulation are presented.
Despite the growing need for customized operating system kernels for embedded devices, kernel development continues to suffer from insufficient reliability and high testing cost for several reasons such as the high complexity of the kernel code. To alleviate these difficulties, this study proposes the MOdel-based KERnel Testing (MOKERT) framework for detection of concurrency bugs in the kernel. MOKERT translates a given C program into a corresponding Promela model, and then tries to find a counter example with regard to a given requirement property, If found, MOKERT executes that counter example on the real kernel code to check whether the counter example is a false alarm or not, The MOKERT framework was applied to the Linux proc file system and confirmed that the bug reported in a ChangeLog actually caused a data race problem, In addition, a new data race bug in the Linux proc file system was found, which causes kernel panic.
The exploratory test was introduced as a desirable test method due to its fast development cycle, but it is not actively adopted because documentation and analysis of the test range are required for application. On the other hand, keyword-based testing has been introduced as a way to save resources and facilitate maintenance, but it is difficult to plan tests in advance due to the large number of variables such as data, settings, interactions, sequence and timing. However, in keyword-based testing, you can create a test case based on keywords by presenting clear criteria and methods for creating keywords and applying the exploration testing process. In this paper, we propose a model that automates exploratory tests based on keywords. To verify the effectiveness, we compared the general keyword-based test(KBT) and keyword-based exploratory test(KBET), and compared with the exploratory normal test case(ETC) and keyword-based exploratory test(KBET).
Park, Jun-Young;Ryu, Ho-Yeon;Choi, Ho-Jin;Baik, Jong-Moon;Kim, Jin-Soo
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.35
no.5
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pp.288-296
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2008
Software in defense domain requires high quality since defense specific characteristics. To assure high quality products, development and testing activities based on well defined process must be performed. If those activities cannot support software acquisition process, the quality of acquired software product is low and combat power decreases. In this paper, we propose MND-TMM(Ministry of National Defense-Testing Maturity Model), which can help enhance software quality through testing process improvements. This paper also introduces the contents of MND-TMM architecture. MND-TMM is constituted to reflect the characteristics of defense software, development process, and testing process so as to solve the problems associated with software testing. MND-TMM is comprised of 5 maturity levels and 4 categories which have number of related TPA(Testing Process Area)s. It is expected that MND-TMM can help assess testing maturity of defense software organizations and provides guidelines to improve software testing process.
Park, Seo and Kim (12) developed the input domain-based SRGM, which was able to quantitatively assess the reliability of a software system during the testing and operational phases. They assumed perfect debugging during testing and debugging phase. To make this input domain-based SRGM more realistic, this assumption should be relaxed. In this paper we generalize the input domain-based SRGM under imperfect debugging. Then its statistical characteristics are investigated.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2002.11a
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pp.279-285
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2002
In this paper we consider the problem of testing for structural changes in ARIMA models based on a cusum test. In particular, the proposed test procedure is applicable to testing for a change of the status of time series from stationarity to nonstationarity or vice versa. The idea is to transform the time series via differencing to make stationary time series. We propose a graphical method to identify the correct order of differencing.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.16
no.4
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pp.1119-1128
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2005
The Bayes factors with improper noninformative priors are defined only up to arbitrary constants. So it is known that Bayes factors are not well defined due to this arbitrariness in Bayesian hypothesis testing and model selections. The intrinsic Bayes factor and the fractional Bayes factor have been used to overcome this problem. In this paper, we suggest a Bayesian hypothesis testing based on the intrinsic Bayes factor and the fractional Bayes factor for the comparison of two lognormal variances. Using the proposed two Bayes factors, we demonstrate our results with some examples.
This paper proposes a prototype IED hardware design and it's real-time experimental results. To evaluate performance of the IED, the study is well constructed power system model including power transformer utilizing the EMTP software and the testing is made through simulation of various cases. The relaying that is well constructed using DSP chip and RISC CPU etc. has been developed and the prototype IED has been verified through on-line testing by LabVIEW simulator. The results show that an advanced relaying based prototype IED never mis-operated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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