소프트웨어의 본질인 변경 문제로 인해 상용 테스트 도구의 단순 적용만으로는 자동 테스트의 실질적인 효과를 기대하기 어려운 것이 현실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 변경에 영향 받지 않는 다양한 자도 테스트 기법이 시도되어 오고 있다. 그 중에서 가장 주목받는 것으로 키워드 기반 자동 테스트(Keyword Driven Automated Test)를 들 수 있으며 이 방법의 궁극적인 목적은 대상 소프트웨어의 변경에 따른 테스트 자원의 유지보수를 쉽게 하기 위한 것이라 할 수 있다. 테스트 자원의 구축, 실행 및 발생하는 변경으로 인한 유지보수까지의 전 과정에서 키워드 기반 자동 테스트가 보다 효율적이며 다른 프로젝트, 제품 테스트에서도 일부 함수 추가, 재정의만으로 재사용 가능한 장점을 가지고 있다. 키워드 기반 자동 테스트를 위해서는 기존의 테스트 도구를 사용하여 대상 소프트웨어에 맞게 테스트 도구가 제공하는 자체 프로그래밍 언어를 사용하여 개발해야 한다.
웹서비스 사용이 보편화되면서 웹 애플리케이션의 보안취약점을 악용하는 해커들이 늘어나고 있다. 악의적인 공격으로 인한 피해를 막기 위해 보안을 견고하게 하지만 보안취약점에 의한 피해가 빈번하게 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 보안취약점 중 SQL Injection 취약점과 NoSQL Injection 취약점을 분석하고, 침투 시험을 통해 사용자의 최소한의 개입만으로 SQL Injection 취약점과 NoSQL Injection 취약점을 자동으로 탐지하는 도구의 설계 방법을 제안한다. 제안한 도구는 SQL Injection 취약점과 NoSQL Injection 취약점을 탐지하기 위한 전문적인 보안 지식을 요구하지 않기 때문에 자동 침투 시험 도구를 사용하면 보안 비전문가도 쉽게 취약점을 탐지할 수 있다.
Although many tests for stabilization of the software have been done, vulnerability test for a system run by combination of the software of various products has not been conducted enough. This has led to increased threats and vulnerability of system. Especially, web-based software system, which is public, has inherent possibility of exposure to attacks and is likely to be seriously damaged by an accident. Consequently, comprehensive and systematic test plans and techniques are required. Moreover, it is necessary to establish a procedure for managing and handling the results of vulnerability test. This paper proposes vulnerability test plans and designs for implementing automated tools, both of which can be complied with on web-based software systems.
A new active vibration measurement system in electric power transmission line is presented, using in the nondestructive test. With a permanent magnet and a couple of coils, the system exerts impact force to a test object and in turn picks up the vibration of the object. The natural frequency with the amplitude obtained from the system are used as a basis for the detection of defects in the object. The system is controlled by an electronic device designed to facilitate the fully automated testing process with consistent repeatability and reliability which are essential to the nondestructive test. The system is expected to be applied to the wide area of defect detection including the classification of mechanical parts in production and inspection processes.
기업형 정보 시스템을 개발하는 데 클라이언트 계층, 어플리케이션 서버 계층, 데이터베이스 계층으로 구성된 3계층 아키텍쳐가 널리 사용되고 있다. 따라서 기업형 컴포넌트의 올바른 행위를 시험하기 위해서는 3계층 아키텍처를 고려한 시험 기법이 요구된다. 하지만 기존의 대부분의 컴포넌트 시험 기법들은 클라이언트 계층과 어플리케이션 서버 계층 사이의 관계만을 대상으로 하고 있어서 기업형 컴포넌트 시험에 부족하다. 논문에서는 기업형 컴포넌트의 시험을 위해 클라이언트 계층과 어플리케이션 서버계층 간의 관계만이 아니라 어플리케이션 서버계층과 데이터베이스 서버계층과의 관계를 포함한 시험 기법을 제안한다. 이를 위해 3계층 아키텍쳐를 반영하는 시험모델을 제안했으며 UML/OCL를 컴포넌트의 명세로 사용하여 시험모델을 추출한 뒤 자동으로 시험을 수행하는 시험 환경을 개안했다. 제안된 시험 환경은 일반적인 시험 단계의 뒷부분으로 테스트 케이스를 분석하여 생성하는 것보다는 생성된 시험 사료를 수행시켜 자동으로 시험 과정을 수행하는데 관심을 두고 있다. 제안된 시험환경은 기존의 연구와 달리 3계층 아키텍처를 반영하고 산업체 표준인 UML/OCL을 이용하므로 기업형 응용프로그램의 생산성을 증가시켜 줄 것으로 보인다.
Numerous pipe lines can be found on various plant-based industrial sites. These pipelines should be periodically checked for defects. Most of these pipelines are internally inaccessible and difficult to visually inspect. Therefore, the inspection is being carried out with the help of non-contact inspection equipment such as ultrasonic flaw detection equipment. The use of ultrasonic flaw detection equipment can raise time and efficiency issues. In order to solve this problem, we will study the basic technology necessary for the development of automated inspection system equipped with ultrasonic measuring equipment and verify the validity through the fabrication of the demonstration device.
We introduce a lifetime assessment technique using deep learning algorithm with complex electrical parameters such as resistivity, permittivity, impedance parameters as integrated indicators for predicting the degradation of the organic molecules. The evaluation system consists of fully automated in-situ measurement system and multiple layer perceptron learning system with five hidden layers and 1011 perceptra in each layer. Prediction accuracies are calculated and compared depending on the physical feature, learning hyperparameters. 62.5% of full time-series data are used for training and its prediction accuracy is estimated as r-square value of 0.99. Remaining 37.5% of the data are used for testing with prediction accuracy of 0.95. With k-fold cross-validation, the stability to the instantaneous changes in the measured data is also improved.
This article comes up with a new method which is based on the visual characteristic of the objects and machine learning technology to achieve semi-automated recognition of the personnel, machine & materials of the construction sites. Balancing the real-time performance and accuracy, using Faster RCNN (Faster Region-based Convolutional Neural Networks) with transfer learning method appears to be a rational choice. After fine-tuning an ImageNet pre-trained Faster RCNN and testing with it, the result shows that the precision ratio (mAP) has so far reached 67.62%, while the recall ratio (AR) has reached 56.23%. In other word, this recognizing method has achieved rational performance. Further inference with the video of the construction of Huoshenshan Hospital also indicates preliminary success.
For the commercialization of automated vehicles, it is necessary to create various scenarios that can evaluate driving safety and establish a data system that can verify them. Depending on the vehicle's ODD (Operational Design Domain), there are numerous scenarios with various parameters indicating vehicle driving conditions, but no systematic methodology has been proposed to create and combine scenarios to test them. Therefore, projects are actively underway abroad to establish a scenario library for real-world testing or simulation of autonomous vehicles. However, since it is difficult to obtain data, research is being conducted based on simulations that simulate real road. Therefore, in this study, parameters calculated through individual vehicle trajectory data extracted based on roadside CCTV image-based driving environment DB was proposed through the extracted data. This study can be used as basic data for safety standards for scenarios representing various driving behaviors.
본 연구에서는 대형 지반구조물의 축조재료로 이용되는 대입경 조립재료의 동적 변형특성을 평가하기 위한 목적으로 국내 최대 규모의 대형 공진주시험시스템을 구축하였으며 그 성능 및 적용성을 검증하였다. 신규 시험기는 하단 고정, 상부 자유단에 코일-자석 시스템에 의한 가진 하중을 제어하는 전형적인 Stokoe 식 공진주시험 장치이며, 지름 200 mm, 높이 400 mm의 원주형 공시체에 대한 시험이 가능다. 시험기의 구동 및 계측 시스템은 굵은 자갈 이상의 조립재료에 대한 활용에 적합하도록 출력 및 정밀도를 확보하였으며, 고정밀의 제어 계측이 가능한 자동화 시스템으로 구성되었다. 공진주시험기의 동적응답특성 및 사용성을 검증하기 위한 방안으로 금속시편과 다수의 폴리우레탄 검증 시편을 이용하여 시험을 수행하였으며 타 시험기 또는 시험기법과의 비교를 통하여 정밀도를 평가하였다. 대형 시험기의 지반재료의 동적 변형특성 평가에 대한 신뢰성을 확인하기 위하여 동일한 사질토 시료에 대한 시험을 일반 공진주시험과 병행한 결과 공시체의 크기에 따른 효과가 일부 나타나지만 전반적으로 동일한 결과를 획득하였다. 최종적으로 댐 축조용 사력재료 시료에 대한 대형 공진주시험을 수행하였으며, 그 결과의 실효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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