Modal testing and analysis is a primary tool for obtaining reliable models to represent the dynamics of structures. When a structure is tested in order to collect measured data in modal testing, we usually use attached accelerometers to pick up the response data. Change in modal parameters due to the mass of transducers in modal testing is a well-known problem. The disadvantages are the shift of measured modal frequencies and the change of modal shapes, which can cause inaccurate results in further analysis. Modal analysis methods in frequency domain are based on a set of measured frequency response functions(FRF).(omitted)
현재 국외의 LDAP (Light-weight Directory Access Protocol) 상호운용성 시험을 위한 시험 도구가 있으나 이들은 소스가 개방 되어 있지 않아 시험 환경에 맞추기 위한 시험 항목의 수정이 어렵고, 차후 새로운 시험 항목의 추가 또한 힘든 상황이다. 그러므로 새로운 시험 도구에서는 개발 시간 단축과 시험 항목의 추가 및 변경의 용이성을 위해 객체지향 접근이 요구된다. 따라서 객체 지향 접근을 위해 객체 지향 언어인 자바를 이용해 시험도구를 구현하였다. 구현한 시험도구는 시험 항목 정보 중에서 이미 저장되어 있는 데이터에 알맞게 일부를 수정하여 시험이 가능하다. 또한 한번의 동일한 설정으로 최대 5개의 LDAP 서버를 동시에 시험 가능하다. 구현한 시험도구를 사용하여 두 대의 LDAP 서버를 대상으로 상호운용성 시험을 수행한 결과 정상적으로 동작됨을 확인하였으며, 시험 환경에 알맞도록 시험항목의 변경과 새로운 시험 항목의 추가가 용이함을 확인하여, 설계한 아키텍처의 유용성을 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4248-4270
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2018
This research aims at a new practical Intent fuzzing tool for detecting Intent vulnerabilities of Android apps causing the robustness problem. We proposed two new ideas. First, we designed an Intent specification language to describe the structure of Intent, which makes our Intent fuzz testing tool flexible. Second, we proposed an automatic tally method classifying unique failures. With the two ideas, we implemented an Intent fuzz testing tool called Hwacha, and evaluated it with 50 commercial Android apps. Our tool offers an arbitrary combination of automatic and manual Intent generators with executors such as ADB and JUnit due to the use of the Intent specification language. The automatic tally method excluded almost 80% of duplicate failures in our experiment, reducing efforts of testers very much in review of failures. The tool uncovered more than 400 unique failures including what is unknown so far. We also measured execution time for Intent fuzz testing, which has been rarely reported before. Our tool is practical because the whole procedure of fuzz testing is fully automatic and the tool is applicable to the large number of Android apps with no human intervention.
시간적 금전적 압박으로 최근의 웹 응용에서는 체계적인 시험작업이 종종 간과되곤 한다. 게다가 효과적인 웹 응용 시험 방법이 많지 않아 웹 응용에 기존의 시험 방법들을 적용하면서 개발자들은 많은 어려움을 겪고 있다. 빠르고 효과적 인 시험을 위하여 웹 페이지간의 메시지를 모델링한 UML 순차도(Sequence Diagram)로부터 웹 응용을 위한 시험사례를 추출하는 방법을 제안한다. 웹 응용을 위한 시험사례들은 UML의 순차도에서 자기 호출 메시지 (Self-Call Messages)를 포함한 메시지들로부터 추출된다. 시험사례는 시험할 대상인 메시지와 스크립트 함수, 서버 페이지와 추가적인 시험값들로 구성된다. 또한, 웹 응용 시험을 지원하기 위한 간단한 도구를 제시한다. 이 시험 도구는 웹 응용을 시험하기 위한 URL을 생성하고 이를 실행하여 그 결과를 보인다. 생성된 URL은 시험할 서버 페이지의 주소와 추가적인 시험값들로 구성된다. 이 도구는 마이크로소프트 비주얼 베이직으로 작성하였다. 회원 관리 기능을 수행하는 웹 응용개발 과제에 제안하는 시험사례 추출방법과 시험 지원 도구를 적용하였으며 그 유용성을 확인하였다.
OpenStack과 같이 오픈 소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 관리 플랫폼 (Cloud Management Platform) 의 빠른 구현으로 인하여, 오픈 소스를 이용한 개인 및 기관의 클라우드 구축 시도가 지속적으로 증가되는 추세이다. 이러한 클라우드 운영자들에게, 구축한 클라우드 컴퓨팅 시스템의 동작 검증은 필수적이다. 본 논문은 클라우드 시스템 구축 검증하기 위한 오픈 소스 기반의 클라우드 테스트 도구를 디자인하며 구현한다. 특히, 제안된 테스트 도구는 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트인 Tempest를 활용하며, Tempest의 테스트 케이스를 통해서 OpenStack기반의 클라우드를 검증한다. 제안된 소프트웨어는 국내에서 처음으로 개발되는 클라우드 시스템 구축 테스트 도구의 프로토타입이며, 앞으로 클라우드 기술 개발 및 사용자 확대에 기여할 것으로 예상된다.
In accordance with the development of recent computer technology, railway signaling software became more complex for the intellectualization. Therefore the importance and dependency of railway signaling system on the computer software is getting more increased further, and the testing for the safety and reliability of railway signaling system software became more important. It is started to become influential as very important issue for the reliability and safety of vital embedded software like railway signaling system. The software coding which can have an effect on the safety at the coding level of software shall not be included preferentially, for the safety of software, and must be checked. This thesis suggested an automated testing tool for coding rules on this railway signaling system software, and presented its applied result for railway signaling system software. The testing items in the implemented tool had referred to the international standards in relation to the software for railway system and MISRA-C standards. This automated testing tool for railway signaling system can be utilized at the assessment stage for railway signaling system software also, and it is anticipated that it can be utilized usefully at the software development stage also.
It is very important to assure the software quality. The static and dynamic testing are to be performed on the program to find some error in it, and it's purposes are to assure the software quality with cost-effectiveness. For it we use the automated tool. In this paper, it suggest the design of the software tool for COBOL static testing.
개발 방법론과 도메인의 특성을 반영하여 테스팅 하기 위해서는 프로세스 표준을 테일러링 해야 하며 테일러링 된 프로세스에 따라 테스트를 수행해야 한다. 그러나 상용화된 테스트 도구들은 테일러링 된 프로세스의 일부만을 지원하기 때문에 실제 테스팅 현장에서는 개발 환경에 적합한 테스트 도구를 구입하거나 개발해야 한다. 본 논문에서는 프로덕트 라인 개발 개념을 이용한 테스트 프로세스 수행 도구 개발 방안을 제안하고 이를 ‘테스트 프로세스 수행 도구(Test Process Execution Tool: Test PET)’로 구현한다. 표준에 명시된 테스트 활동의 공통점과 차이점을 추출하여 이를 컴포넌트로 명세 및 구현하고 개발 방법론과 도메인에 맞는 특성을 반영하여 특정 개발 방법론과 도메인에 맞는 테스트 수행 도구를 개발하는 단계를 제안한다. 제안한 방안으로 구현된 Test PET은 개발 방법론과 도메인, 어플리케이션에 맞는 테스트 프로세스를 생성 한 후 생성된 테스트 프로세스에 따라 테스트를 수행할 수 있는 도구이다.
본 연구에서는 공구현미경을 이용하여 간판하게 공구수명을 구할 수 있는 방법을 제시하기 위한 전 단계로서 공구의 마멸거동에 대하여 연구하였다. 공구의 마멸은 매우 복잡한 현상이며 대부분의 경우 주로 마멸의 누증이 공구를 파손에 이르 게 한다. 마멸의 형태중 마멸(abrasion wear)과 점착에 의하여 발생되는 측면마멸이 가공물의 표면조도, 정밀도 및 절삭동력에 미치는 영향과 측정상의 경의 때문에 공구 수명을 지배하는 주마멸인자로 취급되고 있다. 따라서 절삭시간에 대한 공구의 측면 마멸 거동을 분석하여 초경공구의 측면마멸유선의 직선모델을 구하고, 측면마멸유선의 일반모델을 확립하였다.
The objective of the proposed study is to produce a tool-condition monitoring (TCM) strategy that will lead to a more efficient and economical drilling tool usage. Drill-wear monitoring is an important attribute in the automatic cutting processes as it can help preventing damages of the tools and workpieces and optimizing the tool usage. This study presents the architectures of a multi-layer feed-forward neural network with back-propagation training algorithm for the monitoring of drill wear. The input features to the neural networks were extracted from the AE signals using the wavelet transform analysis. Training and testing were performed under a moderate range of cutting conditions in the dry drilling of steel plates. The results indicated that the extracted input features from AE signals to the supervised neural networks were effective for drill wear monitoring and the output of the neural networks could be utilized for the tool life management planning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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