For successful guided-wave damage inspection, the appropriate signal processing of measured wave signals is very important. The objective of this paper is to introduce an efficient signal processing technique especially suitable for the guided-waves used for damage detection. The key idea of this technique is to model guided-waves by chirp functions of special form considering the dispersion phenomenon. To determine the parameter of the chirp functions simulating guided-waves, the matching pursuit algorithm is employed. The damage information in waveguides can be extracted by pulse-characterizing parameters. The effectiveness of present method is checked with the guided wave-based damage inspection.
Although guided-waves are very efficient for long-range nondestructive damage inspection, it is not easy to extract meaningful pulses of small magnitude out of noisy signals. The ultimate goal of this research is to develop an efficient signal processing technique for the current guided-wave technology. The specific contribution of this investigation towards achieving this goal, a two-stage Gabor pulse-based matching pursuit algorithm is proposed : rough approximations with a set for predetermined parameters characterizing the Gabor pulse and fine adjustments of the parameters by optimization. The parameters estimated from the measured signal are then used to assess not only the location but also the size of a crack existing in a rod. To validate the effectiveness of the proposed method, the longitudinal wave-based damage detection in rods is considered. To estimate the crack size, Love's theory for the dispersion of longitudinal waves is employed.
For successful guided-wave damage inspection, the appropriate signal processing of measured wave signals is very important. The objective of this paper is to introduce an efficient signal processing technique especially suitable for the guided-waves used for damage detection. The key idea of this technique is to model guided-waves by chirp functions of special form considering the dispersion phenomenon. To determine the parameter of the chirp functions simulating guided-waves, the matching pursuit algorithm is employed. The damage information in waveguides can be extracted by pulse-characterizing parameters. The effectiveness of present method is checked with the longitudinal wave-based damage inspection.
본 논문에서는 프로젝션 프로파일(PP: Projection Profile) 과 컬러공간변환(CST: Color Space Transform)을 이용하여 라인스캔 카메라(Line-Scan Camera) 영상을 재구성함으로써 LCD 표면의 결함검출 성능을 높이는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결함을 포함한 RGB 영역 분할, 대표값 추적시스템을 이용한 대표값 추출, 그리고 컬러공간변환을 이용한 Y영상 재구성 방법들로 구성되어 있다. 실험을 통하여 제안한 방법으로 재구성된 영상의 결함검출 성능이 영역카메라(Aerial Camera)의 결함검출 성능보다 우수함을 보였다.
사물인터넷을 기반으로 실시간으로 소화기 주변의 상태와 화재 발생 여부, 소화기의 상태를 확인할 수 있는 웹 시스템과 화재 알림을 받을 수 있는 애플리케이션을 구현한다. 해당 시스템의 목표를 명확하게 정하고 구조를 상세히 정의함으로써 개발 도중 일어나는 오류를 최소화한다. 또한, 스마트소화기에 대한 요구분석과 설계, 구현 단계에서 제품 결함을 찾아내고 그 원인을 분석하여 결함을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 연구를 통해 IoT 기반의 스마트 소화기에 대해 결함관리 신뢰성을 확보할 수 있다.
추적성 개념은 모델 중심의 개발에서만이 아니라 테스트를 위하여 매우 중요한 요소이다. 어떤 기능을 중심으로 높은 추상수준에서부터 낮은 수준의 프로그램까지 수직적인 추적은 모델로부터 테스트와 디버깅 단계에 이르기까지 시스템을 잘 관리할 수 있게 한다. 또한 테스트 단계에서 발견한 결함에 대한 오류를 추적할 때 발생하는 단계별 추상 수준의 분리를 추적가능성으로 극복하게 한다. 이 논문에서는 XML을 기반으로 모델과 시험사례 그리고 소스코드를 수직적으로 추적하여 더욱 엄격한 테스트가 되는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 추적이란 개념이 어떻게 작동하고 오류 부분을 찾아내는지 보이며 구체적인 사례를 이용하여 방법을 소개한다.
버그리포트는 소프트웨어의 유지보수 단계에서 발생한 결함 정보를 담고 있는 문서로서 개발자가 해당 결함을 수정하기 위해 필수적인 정보이다. 이 때 개발자가 버그리포트를 해결하기 위해 결함을 추적하는 시간을 단축시키기 위한 정보검색기반 결함위치식별 기술들이 제안되었다. 그러나 정보검색에 유용하지 못한 내용들로 작성된 낮은 품질의 버그리포트가 등록 될 경우 결함위치식별 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 낮은 품질의 버그리포트를 선별하기 위한 품질 예측 방법을 제안한다. 이 과정에서 버그리포트의 쿼리로써의 품질 요소를 정의하고, 기계학습을 사용하여 품질을 예측한다. 제안 방법을 오픈 소스 프로젝트에 적용하여 기존 품질 예측 기술 대비 평균 6.62% 더 정확하게 예측하였다. 또한 기존 결함위치식별 기술에 제안 예측 기술과 자동 쿼리 재구성 기술을 함께 적용한 경우 결함위치식별 정확도를 1.3% 향상시켜, 제안 품질 예측 기술이 정보검색기반 결함위치식별 기술의 성능 향상을 도울 수 있음을 확인하였다.
추적이란 개념은 모델 중심의 개발에서만이 아니라 테스트를 위하여 매우 중요한 요소이다. 수직적인 추적은 모델로부터 테스트와 디버깅 단계에 이르기까지 시스템을 잘 관리할 수 있게 한다. 또한 테스트 단계에서 발견한 결함에 대한 오류를 추적할 때 발생하는 추상 수준의 오르내림을 추적가능성으로 극복하게 한다. 이 논문에서는 시스템 테스트 수준과 통합 테스트 수준에서 UML을 이용하여 수직적으로 연결하여 더욱 엄격한 테스트가 되는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 추적이란 개념이 어떻게 작동하며 오류 부분을 찾아내는지 얼마나 효과적인지 보이며 모델에서 코드까지의 구체적인 사례를 이용하여 방법을 소개한다.
본 논문은 다양한 매체를 활용하여 레이다 개발에 특화된 능동 전자 주사식 위상 배열(AESA, Active Electronically Scanned Array) 레이다 통합 분석 시스템을 구현하고 제안한다. 대부분 분석 시스템은 결함의 원인을 분석하고 개선하기 위해 활용되어 시험을 수월하게 한다. 그러나 기존에 텍스트 기반의 로그 분석 시스템은 로그 정보가 많으면 직관적이지 않고 원하는 정보를 한 번에 찾기 어려워 장비 결함 발생 시 결함의 원인을 분석하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문의 분석 시스템은 다양한 매체를 활용한다. 본 논문에서 정의하는 매체란 텍스트 기반의 데이터를 기록하고, 데이터를 이미지 및 영상으로 전시하며 데이터를 시각화하는 것을 말한다. 제안하는 분석 시스템은 레이다 장치 간에 송수신된 데이터, 레이다 표적 탐지 추적 알고리즘 데이터 등을 분류하여 저장하고 레이다 작동 결과 및 장비 결함 정보를 실시간 전시하고 시각화한다. 이 분석 시스템을 통해 사용자에게 원하는 정보를 빠르게 제공하고 완성도 높은 레이다 개발에 도움을 준다.
소프트웨어 테스팅에서 리스크 기반 테스팅은 리스크 식별, 리스크 분석, 리스크 계획, 리스크 추적의 4 단계로 전개되며, 특히 마지막 단계인 리스크 추적 단계에서는 식별된 리스크가 테스팅 진행과정을 거치면서 어느 정도 완화되었는지를 확인하고 현재의 리스크 완화 정도에 따라 적절하게 대응하는지를 모니터링 해야 하는 중요한 단계이다. 하지만 리스크 추적 단계에서 필요한 리스크 완화 수치가 정의되지 않아 사용자들은 테스트 실행율 또는 결함 해결율 등을 리스크 완화 수치의 대안으로 사용하고 있다. 본 논문에서는 리스크 추적 단계에서 사용할 수 있는, 리스크의 완화 정도를 수치화한 "리스크 해결 지수"의 산출 과정을 수식과 함께 제시하고 그 의미를 설명하였다. 그리고 예시를 통해 리스크 수치화에 대한 이해를 돕고, 리스크 수치화 관련 차트를 몇 가지 제시하여 실무에의 응용 통찰력을 제공한다. 리스크를 수치화한 "리스크 지수"는 테스팅 조직의 의사결정에 활용할 수 있는 객관적이고 설득력있는 정보로서 프로젝트 전반에 걸쳐 그 활용 가치가 높다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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