Ryu, Hodong;Jeong, Sooyong;Lee, Sunghee;Kim, Jihun;Park, Heungjun;Lee, Seungmin;Lee, Woo Jin
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.9
no.6
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pp.307-314
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2014
Recently, software reliability and safety issues are seriously considered since failures of embedded systems may cause the damages of human lifes. For verifying and testing embedded software, execution environment including sensors and actuators should be prepared in the actual plants or virtual forms on PC. In this paper, we provide the virtual prototype based code simulation techniques and testing framework on PC. Virtual prototypes are generated by combining the Adobe's Flash SWF images corresponding to the state machine of HW or environment components. Code simulation on PC is possible by replacing the device drivers into virtual drivers which connect to virtual prototypes. Also, testing is performed by controlling the states of virtual prototype and simulators. By using these tools, embedded software can be executed in the earlier development phase and the efficiency and SW quality can be enhanced.
Successful project planning relics on a good estimation of the manpower required to complete a project, together with the schedule options that may be available. Despite the extensive research done developing new and better models, existing software manpower estimation models are present only the total manpower or instantaneous manpower distribution according to the testing time for the software life-cycle. This paper suggests the manpower estimating models for software testing phase as well as testing process and debugging process in accordance with de-tected faults. This paper presents the polynomial model for effort based on testing and debugging faults. These models are verified by 5 different software project data sets with coefficient of determination and mean magnitude of relative error for adaptability of model.
As software becomes large-scale and complicated, the need for Quality Assurance and management is increased and software testing is becoming more important. The main aims of software testing are not only detecting and handling the defects in the system but also investigating and managing the present system. But automatic testing tools require lots of time and efforts to detect and manage the risk in the system because test-cases used in the general automatic testing tools have the simply static information. In this thesis, the dynamic management technique for weighted testcases is designed to test the high-risk testcases preferentially by giving the testcases dynamic weight.
We have developed the testing software for KEPCO operators to maintain the small-scale distribution automation system effectively. The testing software is used to monitor the present status, to measure the analog value(voltage, amperage) and to control the switch and FRTU(Feeder Remote Terminal Unit) in order to find out a disabled part of the system. And at the stage of inspection of the switch and FRTU, it can screen the inferior one.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.2
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pp.1-10
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2012
In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The finite failure nonhomogeneous Poisson process models presented and the life distribution applied exponential and log shaped type hazard function. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than autonomous errors-detected factor that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a failure data analysis of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error and coefficient of determination.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.7
no.2
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pp.1-8
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2011
In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The finite failure non-homogeneous Poisson process models presented and the life distribution applied extreme distribution which used to find the minimum (or the maximum) of a number of samples of various distributions. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than automatic error that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a numerical example of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error.
In this paper we introduce formulae for estimating the failure rate of a large scaled software by using the Bayesian rule when a black-box random testing which selects an element(test case) at random with equally likely probability, is performed. A program or software can be treated as a mathematical function with a well-defined (input)domain and range. For a large scaled software, their input domains can be partitioned into multiple subdomains and exhaustive testing is not generally practical. Testing is proceeding with selecting a subdomain, and then picking a test case from within the selected subdomain. Whether or not the proportion of selecting one of the subdomains is assumed probability, we developed the formulae either case by using Bayesian rule with gamma distribution as a prior distribution.
The computer application on embedded system is recently more increased in accordance of the development of computer technology. In this trend, the depending of SW in embedded system, especially railway signaling system, is being increased further. So the testing for the safety of railway signaling system software became more important. Hence, the safety assurance of the vital software on the railway signaling system is very important but yet, not many works have been done. In this paper, we represented the implementation results of development of performance testing tool in railway signaling system. The implemented testing item had referred to the international standards in relation to the software for railway system, such as IEC 61508 and IEC 62279.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.1
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pp.27-32
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2002
Software reuse was focused for the way of improving programmer productivity from the crisis of software. Object oriented technology impact on overall area of software engineering, such as software analysis , Programming language. testing and maintenance. The new concepts, Class, Inheritance and encapsulation, not only introduce new testing problems and they raise a new challenging question of how to conduct regression testing for 0-0 programs the first problem of regression testing is how to identify the affected components due to the changes of some components. We propose a method firewall to enclose all classes and methods affected by the changes to one or more methods in Inheritance relation
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.5
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pp.911-917
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2021
As software gets an increasing amount of patches, lots of software bugs are increasingly caused by such software patches, collectively known as regression bugs. To proactively detect the regressions bugs, both industry and academia are actively searching for a way to augment fuzz testing, one of the most popular automatic bug detection techniques. In this paper, we investigate the status quo of the studies on augmenting fuzz testing for regression bug detection and, based on the limitations of current proposals, provide an outlook of the relevant research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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