본 논문은 FDA(Fault Detection Agent)의 설계와 구축을 설명한다. FDA는 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위한 소프트웨어 오류를 감지하기에 적합한 에이전트이다. 이 시스템은 ED, ES로 구성되어 있다. ED는 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 훅 킹 기법으로 오류를 감지하는 에이전트이다. ES는 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 오류를 공유하는 에이전트이다. 멀티미디어 공동 작업 환경의 관점에서 오류 공유는 협동 작업에 참가하는 참가자에게 상호작용적으로 오류를 공유한다. 훅 킹 방법과 가로채기 방법과의 비교를 통하여 효율성 분석을 하였다.
Studies present a guide to parameter estimation of software reliability models using SAS JMP. In this paper, we consider only software reliability growth model(SRGM), where mean value function has a S-shaped growth curve, such as Yamada et al. model, and ohba inflection model. Besides these stochastic SRGM, deterministic SRGM's, by fitting Logistic and Gompertz growth curve, have been widely used to estimate the error content of software systems. Introductions or guide lines of JMP are concerned. Estimation of parameters of Yamada et al. model and Logistic model is accomplished by using JMP. The differences between Yamada et al. model and Logistic model is accomplished by using JMP. The differences between Yamada et al. model and Logistic model is discussed, along with the variability in the estimates or error sum of squares. This paper have shown that JMP can be an effective tool I these research.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권5호
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pp.667-674
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2011
A recent trend in software reliability engineering accounts for the coverage growth behavior during testing. The coverage growth function (representing the coverage growth behavior) has become an essential component of software reliability models. Application of a coverage growth function requires the estimation of the coverage growth function. This paper considers the problem of estimating the coverage growth function. The existing maximum likelihood method is reviewed and corrected. A method of minimizing the sum of squares of the standardized prediction error is proposed for situations where the maximum likelihood method is not applicable.
In this paper, we propose the adaptation filtering for correcting the movement path of the recognized object by the depth information. When we recognize the object by the depth information, the path error should be occurred because of the noises in the depth information. The path error is corrected by appling the lowpass filtering, but the lowpass filtering is not efficient when the changes of the object's movement are rapid. In this paper, we apply the adaptation filtering that it gives weights adaptively as the difference between the predicted location and the measured location. To apply the adaptation filtering, we can see that the proposed method can correct accurately the path error of the radical change from simulation results.
본 논문은 소프트웨어 설계 시 향상된 오류 검출방법을 통해서 소프트웨어 설계의 질을 향상시켜 그에 따른 소프트웨어 제품의 질을 향상시키는데 목적을 두고 있다. 본 논문에서 오류검출의 범위는 일관성결여 오류로 제한하여 일관성 오류에 관한 명세에 초점을 맞춘다. UML 표현의 문제점인 의미 일관성 표현의 한계를 극복하기 위해 ODES 모델을 제안하였으며 검증방법으로 일관성 검사 방법을 제안한다. UML 설계에서 확인된 의미적으로 중요한 특징이 ODES 모델로 구현되며, UML 모델을 ODES 모델로 변환과정에서의 일관성검사방법을 제시한다. ODES 모델로의 변환과정은 ODES 모델의 인스턴스를 생성하기 위한 알고리즘에서 복수의 사상테이블을 이용하는 소프트웨어 설계의 어휘분석과 의미분석을 포함한다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용모형은 로그 형 위험함수 모형을 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 자동에러탐색요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정 법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균제곱오차와 $R^2$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
현재 대부분의 음성인식 오류 교정에 관한 연구는 영어를 기준으로 연구되어 한국어 음성인식에 대한 연구는 미비한 실정이다. 하지만 영어 음성인식에 비해 한국어 음성인식은 한국어의 언어적인 특성으로 인해 된소리, 연음 등의 발음이 있어, 비교적 많은 오류를 보이므로 한국어 음성인식에 대한 연구가 필요하다. 또한, 기존의 한국어 음성인식 연구는 주로 편집 거리 알고리즘과 음절 복원 규칙을 사용하기 때문에, 된소리와 연음의 오류 유형을 교정하기 어렵다. 본 연구에서는 된소리, 연음 등 발음으로 인한 한국어 음성인식 오류를 교정하기 위하여 LSTM을 기반으로 한 인공 신경망 모델 Sequence-to-Sequence와 Bahdanau Attention을 결합하는 문맥 기반 음성인식 후처리 모델을 제안한다. 실험 결과, 해당 모델을 사용함으로써 음성인식 성능은 된소리의 경우 64%에서 77%, 연음의 경우 74%에서 90%, 평균 69%에서 84%로 인식률이 향상되었다. 이를 바탕으로 음성인식을 기반으로 한 실제 응용 프로그램에도 본 연구에서 제안한 모델을 적용할 수 있다고 사료된다.
본 연구에서는 ESS_WMCE를 제안한다. 이 논문은 ESS_WMCE상에서 실행되는 EDSS의 설계와 구축을 기술한다. EDSS는 웹 기반 멀티미디어 공동 작업 환경에서의 동기화 오류 제어 시스템이다. 훅킹 방법에 의하여 오류를 감지하고 오류 전단 기법은 응용 공유 시스템을 이용한 수정된 모델이다. 두레는 컴퓨터 지원 협동 작업을 위한 응용을 개발하기 위하여 지원되는 좋은 프레임워크 모델이다. 이 시스템은 기본적인 서비스 기능을 가지고 있고 기능들은 객체 지향 개념으로 구현되어 있다. 이것은 소프트웨어 기술을 사용하여 웹 기반 멀티미디어 공동 작업 환경에서 발생되는 소프트웨어 오류를 신속하게 감지하고 공유시키는 데 적합하다. 본 논문은 공유되는 객체를 접근하기 위하여 URL 동기화뿐만 아니라 오류를 공유할 수 있다. 오류 발생 시에 오류 감지는 MS-Windows API에 있는 훅 킹(hooking) 방법을 이용한다. 감지된 오류는 공유되는 객체를 접근하기 위하여 오류공유가 가능하다.
본 논문에서는 KSLV-I 관성항법유도장치 관성계측부에 대한 오차 모델 확인 및 항법오차 추정을 위해 관성항법유도장치 탑재 소프트웨어를 통한 정렬 및 항법계산 결과와 관성계측유닛 후처리 소프트웨어인 Inertial Explorer를 통한 정렬 및 항법계산 결과를 비교하였다. Inertial Explorer의 칼만필터를 통한 관성계측부 오차 추정 정확도 확인을 위해 Allan Variance를 통한 관성계측부 확률적 오차모델을 이용하여 관성계측부 오차모델 상태변수 공분산 값을 설정하였고, 정적상태에서의 정렬 및 항법시험, 동적환경에서의 주행항법시험을 수행하였다. INGU 탑재 소프트웨어와 Inertial Explorer를 통한 정렬 및 항법계산 결과 비교를 통해 본 논문에 설정한 KSLV-I 관성항법유도장치 관성센서 오차모델의 유효성을 확인하였다.
A large portion of the embedded system development process involves the integration of hardware and software. Unfortunately, communication across the hardware/software boundary is tedious and error-prone to create. This paper presents an automatic hardware/software interface generation system. As the front-end of hardware/software co-design frameworks, a system designer defines XML specifications for hardware functions. Our system generates hardware/software interfaces including Device Driver, Driver API, and Device Controller from these specifications. Embedded software designers can easily use hardware just like system libraries. Our system reduces the mistakes and errors that can be occurred when a software programmer directly connects software to hardware, and supports balancing labors between hardware developers and software programmers. Moreover, this system can be used as the back-end for a hardware/software co-design framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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