TMN(Telecommunication Management Network)은 전기통신망 및 서비스 관리에 필요한 관리정보의 전달, 저장 및 처리를 위한 하부구조를 제공하며 아날로그 통신망, 디지털 통신망, 공중 통신망, 사설 통신망, 교환시스템, 전송 시스템, 전기통신 관련 s/w, 논리적 인 통신망 자원의 관리 등 그 적용분야는 매우 다양하고 광범위하다. 본 논문은 TMN 시스템을 하나의 SUT(System Under Test)로 보고 이를 simulation 하여 시험하는 기존의 방법과는 달리 표준화된 프로토콜 시험방법과 시험절차에 따른 시험이 가능할 수 있도록 하는 시험구조를 제안함에 그 목적이 있다. 프로토콜의 여러가지 시험 중에서 프로토콜의 적합성시험과 관련된 표준화된 시험방법론과 체계는 ISO/IEC JTC1 SC2l에서 작성된 ISO/IEC IS 9646 문서에 나타나 있고 이에 대한 ITU의 twin문서가 Recommendation X.290 series로 제시되어 있다. TMN 시험에 이들 시험방법을 적용할 수 있게 하기 위하여는 TMN 시험에 적용할 새로운 시험구조를 고안하고 이에 관한 시험절차를 구축하여야 한다.
In this paper, an algorithm is presented to recognize road based on unpaved test courses image. The road images obtained by a video camera undergoes a pre-processing that includes filtering, gray level slicing, masking and identification of unpaved test courses. After this pre-processing, a part of image is grouped into 27 sub-windows and fed into a three-layer feed-forward neural network. The neural network is trained to indicate the road direction. The proposed algorithm has been tested with the images different from the training images, and demonstrated its efficacy for recognizing unpaved road. Based on the test results, it can be said that the algorithm successfully combines the traditional image processing and the neural network principles towards a simpler and more efficient driver warning or assistance system.
최근 이미지 처리 응용을 위한 심층 신경망 모델의 효과적 테스팅을 위해 해당 모델이 올바르게 예측하지 못하는 코너 케이스에 해당하는 행동을 보이는 데이터를 자동 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 문장 분류 심층 신경망 모델에 기반하고 있는 버그 담당자 자동 배정 시스템의 테스트를 위해 입력 데이터인 버그 리포트의 내용에서 임의의 단어를 선택해 동의어로 변형하는 테스트 데이터 생성기법을 제안한다. 그리고 제안하는 테스트 데이터 생성 기법을 사용한 경우와 기존의 차이 유발 테스트 데이터 생성 기법을 사용했을 경우를 다양한 뉴런 기반 커버리지를 중심으로 비교 평가한다.
In this paper, Tele-Test System for ASIC Design is constructed. It consists of the server, and the clients. The server and clients are implemented by Java. Using Java RMI system, the remote access via information network is implemented. In this Tele-test system, fault simulation, test pattern compaction, test pattern generation, and path-delay fault test generation services are implemented. All service can be peformed parallel by network access.
Networked Control Systems(NCS) contain the structure which controllers, actuators and sensors are connected to communication network. And they have been adopted in large and complicated plant area due to the advantages of mitigating computational bottleneck and maintenance. Although this structure provides many benefits, it brings in problems of unpredictable communication delay, data loss and corruption. This phenomena have to be considered in designing NCSs since it affects on overall control system stability. This paper introduces network traffic test method for ethernet based NCSs to find out maximum network usage which guarantee stable control operation. Test results shows this methods can be adopted in various types of NCSs and contributes economical system design and effective system operation.
In this paper, we have proposed a method and procedure which can find out the unknown network protocol. Although it seems to be difficult to identify the protocol, we can find out the rule in the packet according to the method we have proposed. We have to recognize functions of the system and make the list of events first. Then we capture the network packet whenever the event are occurred. The captured packets are examined by means of the method that is finding repeated parts, changed parts according to the input value, fixed parts and changed parts according to regular rules. Finally we make the test program to verify the protocol. We applied this method and procedure to upgrade Electronic Warfare Test System which is operated by ADD. We have briefly described the redesign of control and analysis software for Electronic Warfare Test System
최근 ICT 분야의 컴퓨팅 패러다임의 변화와 다양한 서비스를 지원하기 위한 VoIP 기술이 재조명 받고 있다. 본 논문에서는 Secured mobile VoIP 기반의 음성 서비스를 지원하기 위한 경량 가상화 기술인 Docker를 이용하여 소프트웨어 PBX인 오픈소스 Asterisk와 하드웨어 플랫폼, 그리고 모바일 단말기간의 시스템들을 설계 및 구현하였다. 그리고 이를 기반으로 네트워크 트래픽의 지연 테스트와 음성 보안 테스트를 글로벌 실환경에서 실증 테스트를 통해 검증하였다.
This paper proposes a method of utilizing convolutional neural network to classify the images of Bender Gestalt Test (BGT), which is a tool to understand and analyze a person's characteristic. The proposed network is composed of 29 layers including 18 convolutional layers and 2 fully connected layers, where the network is to be trained with augmented images. To verify the proposed method, 10 fold validation was adopted. In results, the proposed method classified the images into 9 classes with the mean f1 score of 97.05%, which is 13.71%p higher than a previous method. The analysis of the results shows the classification accuracy of the proposed method is stable over all the patterns as the worst f1 score among all the patterns was 92.11%.
The urine test used as a basic test method of in vitro diagnosis for health care has been used for a long time to be simple and convenient. The urine test method is using a color that appears depending on the change in the ion concentration that reacts over time buried in the standard color test paper(Strips) with a urine sample applied to some reaction reagents. In this paper, it was proposed a neural network algorithm to obtain a suitable and reproducibility and accuracy classifier suitable for the urine analysis system. The experimental results were compared with the visual colorimetric analysis, and the neural network algorithm showed better results.
본 연구에서는 초음파 검사를 기반으로 하는 비파괴검사 방법을 사용하였으며, 용접결함의 패턴인식 알고리즘으로서 역전파 신경망과 확률 신경망을 비교하였다. 이러한 목적을 위한 과정에서 두 가지 알고리즘에 동일한 변수를 적용하였으며, 여기서 사용된 특징변수는 용접결함으로부터 반사된 시간영역 상의 전체 결함신호로부터 결함부분만을 분리한 신호파형을 사용하였다. 이상의 절차를 통하여 두 가지 알고리즘의 적용방안을 확인하였으며, 두 가지 알고리즘에 대하여 각각의 장단점을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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