Unit testing which is the first task to perform software testing has a major impact on reducing s/w development cost and improving s/w quality. In order to make unit testing become the formal procedure rather than ad-hoc tasks performed by developer, the language-neutral measures are necessary in the programming which is able to specify the test cases. This paper presents a test assertion language for the language-neutral specification of the test cases. The suggested language is based on the ISO/IEC 24709-1, but it supports object oriented features and can describe test cases for unit testing. The test cases that are specified by the language can be used for generating test oracle source codes by test oracle generation tools.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.83-85
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2000
최근접 질의(nearest neighbor query)는 멀티미디어 데이터베이스에서 주어진 질의 객체와 가장 유사한 객체를 찾기 위한 매우 중요한 연산으로 사용된다. 대부분의 최근접 질의 처리 기법들은 객체의 효과적인 인덱싱을 위하여 다차원 인덱스(multidimensional index)를 사용한다. 그러나 N차원 시각형 혹은 원을 사용하여 객체 클러스터의 캡슐을 표현하는 기존의 다차원 인덱스들은 차원 수가 높아짐에 따라 검색 성능이 크게 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 새로운 인덱스 구조를 제시하고, 이를 이용하는 최근접 질의 처리 방안을 제안한다. 또한, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.
In distance education, use of proper software tools can greatly enhance student's attention and learning efficiency. In such software tools, offering diverse multimedia information is one of the most critical factors. However, integration and synchronization of the various media types has been relatively difficult parts of implementation. This paper proposes a prototype system that uses a metafile and event handling mechanism for the uniform treatment of various media types. This event-level integration and synchronization of multimedia makes the implementation relatively simple. With this approach, instructor's behaviors are automatically recorded, and the instructors can freely choose and show any type of multimedia contents while lecturing. Current commercial or non-commercial lecture management systems could incorporate this approach, so that the distance education market could be expanded with richer multimedia contents.
The nearest neighbor query is an important operation widely used in multimedia databases for finding the object that is most similar to a given query object. Most of techniques for processing nearest neighbor queries employ multidimensional indexes for effective indexing of objects. However, the performance of previous multidimensional indexes, which use N-dimensional rectangles or spheres for representing the capsule of the object cluster, deteriorates seriously as the number of dimensions gets higher. This paper proposes a new index structure based singular value decomposition resolving this problem and the query processing method using it. We also verify the superiority of our approach through performance evaluation by performing extensive experiments.
This paper deals with the development of a software module for production planning and scheduling activities of an existing Flexible Machining and Assembly System (FMAS). The Production Planning Module uses the hierarchical and sequential scheme based on "divide and conquer" philosophy. In this module, routes are determined based on the production order, orders are screened, tools are allocated, and order adjustments are executed according to the allocated tools. The Scheduling Module allocates the resources, determines the task priority and the start and completion times of tasks. Re-scheduling can be done to handle unforeseen situations such as lumpy demands and machine breakdowns. Since all modules are integrated with a central database and they interface independently, it is easy to append new modules or update the existing modules. The result of this study is used for operating the real FMAS consisting of a machining cell with 2 domestic NC machines and a part feeding robot, an assembly cell with a conveyor and 3 robots, an inspection cell, an AGV, an AS/RS, and a central control computer.
Park, Hea-Sook;Kim, Nam-Jeong;Jang, Dong-Sik;Park, Gwi-Tae
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.18
no.2
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pp.131-140
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1992
The purpose of this study is to improve the performance of robot by providing visual function with robot and developing high-functioned controller and control program. The developed high-functioned controller and software have the better accuracy and flexibility in the movement of robot by complementing the existing robot controller and software problems. To provide visual function to robot, camera calibration, thresholding and contouring tools are also developed and applied in this study. These tools help robot recognize the central points and orientations of objects on work-bench.
After the Versatile Video Coding (VVC)/H.266 standard was completed, the Joint Video Exploration Team (JVET) began to investigate new technologies that could significantly increase coding gain for the next generation video coding standard. One direction is to investigate signal processing based tools, while the other is to investigate Neural Network based technology. Neural Network based Video Coding (NNVC) has not been studied previously, and this is the first trial of such an approach in the standard group. After two years of research, JVET produced the first common software called Neural Compression Software (NCS) with two NN-based in-loop filtering tools at the 27th meeting and began to maintain NN-based technologies for the common experiment. The coding performances of the two filters in NCS-1.0 are shown to be 8.71% and 9.44% on average in a random access scenario, respectively. All the material related to NCS can be found in the repository of the JVET. In this paper, we provide a brief overview and review of the NNVC activity studied in JVET in order to provide trend and insight for the new direction of video coding standard.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.17
no.2
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pp.91-97
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2021
User interface for cancer classification system is a software application with clinician's friendly tools and functions to diagnose cancer from pathology images. Pathology evolved from manual diagnosis to computer-aided diagnosis with the help of Artificial Intelligence tools and algorithms. In this paper, we explained each block of the project life cycle for the implementation of automated breast cancer classification software using AI and machine learning algorithms to classify normal and invasive breast histology images. The system was designed to help the pathologists in an automatic and efficient diagnosis of breast cancer. To design the classification model, Hematoxylin and Eosin (H&E) stained breast histology images were obtained from the ICIAR Breast Cancer challenge. These images are stain normalized to minimize the error that can occur during model training due to pathological stains. The normalized dataset was fed into the ResNet-34 for the classification of normal and invasive breast cancer images. ResNet-34 gave 94% accuracy, 93% F Score, 95% of model Recall, and 91% precision.
Kurniawan, Ikhsan Putra;Hidayat, Febiansyah;Kwon, Jin Baek
Annual Conference of KIPS
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2011.11a
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pp.52-55
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2011
Embedded system developers use design and testing tools to make their product faster. Previously developed a virtual development environment for embedded software (VDEES) using open source software, mainly the SID simulation framework for a simulator engine and the Eclipse platform for a development platform. VDEES enables developers to develop SID Component in C++. A bridge module for developing SID Component in Java has been developed and available. However, using this module, developers have to build their SID Java component from scratch. In this work, we developed SID Java Component Builder Plug-in as an additional features to VDEES. This tools enables developers to build SID Component in Java faster and easier.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.13
no.3
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pp.16-23
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2004
Thermally induced errors of machine tools have been recognized as one of the most important issues in precision machining. This is probably the most formidable obstacle to obtain high level of machining accuracy. To this regard, the experimental compensation methodologies such as software-based method or origin shift of machine tool axes have been suggested. In this research, to cope with thermal deformation, a model based correction was carried out with the function of an external machine coordinate shift. Models with multi-linear regression or neural network were investigated to selected a good one for thermal compensation. Consequently, multi-linear regression model combined with origin shift was verified good enough form the machining of dot matrices of plate with ball end milling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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