• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.460-462
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• 2001

테스트 데이터의 자동 생성은 소프트웨어 테스팅에서 가장 중요하면서도 어려운 부분이다. 대부분의 데스트 데이터 자동생성에 관한 연구는 명세로부터 테스트 데이터를 자동 생성하는 방식이며 이틀 위해 정확한 정형적 명세를 필요로 한다. 본 논문에서 는 프로그램을 실 행하지 않고 프로그램의 동적인 특성을 분석할 수 있는 요약 해석(abstract interpretation) 방법과 선후 지배 관계(pre-, postdominance relationship)를 이용하여 프로그램 코드로부터 직접 테스트 데이터를 자동 생성할 수 있는 방법 을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.219-221
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• 2018

테스팅에서 발견하지 못한 결함은 시스템 운용 중 막대한 영향을 미친다. 국방에서 실시간 정보의 공유는 신속한 지휘결심과 임무능력으로 이어진다. 잠수함 분산 데이터 시스템(Data Distribution System)은 함의 운용술과 관련된 중요한 시스템 중 하나이므로, DDS의 데이터 연동 특성을 분석하고 효율적인 연동테스트 기법을 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권4호
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• pp.409-420
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• 2001

소프트웨어 신뢰도는 소프트웨어 시스템의 매우 중요한 특성으로 테스팅 하는 동안 소프트웨어 신뢰도를 평가하기 위해 테스트 적용범위 정보를 이용하는 방법이 최근 시도되고 있다. 본 논문은 최근 문헌에 나타난 테스트 적용범위를 이용하는 소프트웨어 신뢰도 성장모델들을 검토하여 이들을 2개 부류로 분류한 다음 각각의 문제점을 논의하고 현실적 타당성을 검토한다. 더불어, 새로운 평균치 함수와 적절한 적용범위를 선택하기 위한 절차를 제안한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.2323-2333
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• 1998

어떤 프로그램에서 오류가 발견되었을 때 프로그래머는 어떤 시험 사례(test-case)를 통해 프로그램을 분석한다. 이처럼 현재 입력 값에 영향을 끼치는 모든 명령문들에 관련된 동적 슬라이싱(dynamic slicing)과 이를 구현하는 기술은 실제 테스팅 및 디버깅 분야에서 매우 중요하다고 할 것이다. 본 논문에서는 이러한 동적 프로그램 슬라이스(dynamic program slices)를 산출하는 마킹 알고리즘을 제시하였고 이것을 프로그래밍한 뒤 예제 프로그램을 적용시켜 구현하였다. 구현 결과는 실행 이력에 대한 마킹 테이블(marking table), 동적 종속 그래프(Dynamic Dependence Graph) 그리고, 축소 동적 종속 그래프(Reduced Dynamic Dependence Graph)로 나타내었다. 그리고, 본 논문에서 제시한 효율적인 동적 슬라이스 생성을 위한 마킹 알고리즘과 동적 종속 그래프가 기존의 기법 보다 더 효율성이 높다는 것을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.198-201
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• 2011

현재 안드로이드 시장에는 다양한 플랫폼을 기반으로 한 디바이스들이 혼재하고 있고, 안드로이드의 성장세로 봤을 때 앞으로 더욱더 많은 플랫폼 및 디바이스가 출시될 것이다. 따라서 여러 플랫폼 및 디바이스에 대한 상호 호환성을 만족시키기 위해 안드로이드 소프트웨어 개발 단계부터 테스트의 중요도가 높아지고 있고, 테스팅 시간을 줄이기 위한 테스트 자동화 문제가 대두되고 있다. 이러한 환경에서 상호 호환성을 만족시키기 위해서는 소프트웨어적인 요소뿐만 아니라 프로그램의 전반적인 요소까지 고려해야 하지만 기존의 테스트 자동화 도구인 JUnit은 안드로이드 소프트웨어의 특정 상태에 대한 정보만을 도출하기 때문에 전반적인 요소에 대한 통합관리가 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 소프트웨어의 전반적인 요소들에 대한 정보를 도출하여 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 방안을 제안한다. 사용자가 도출하고자 하는 정보를 선택함으로써 테스트 케이스 생성에 대한 유연성이 증가하고, 이를 자동화함으로써 테스팅 시간 감소를 통해 생산성 향상 및 높은 품질의 안드로이드 소프트웨어를 기대할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.89-96
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• 2007

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 적용하고 이 분야에 적용 될 수 있는 변형 커버리지 모형(중첩모형 및 혼합모형) 비교 문제를 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE)을 이용하였다.

• 융합보안논문지
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• 제7권3호
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• pp.7-13
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• 2007

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될수 있는 중첩모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE)을 이용하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1225-1233
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• 1998

소프트웨어 시스템을 언제까지 테스팅해서 사용자에게 양도할 것인가를 결정하는 소프트웨어 양도 정책은 개발자가 해결해야 하는 중요한 문제의 하나이다. 이 양도 정책 문제에 대한 일반적인 접근법은 주어진 신뢰성 요구사항을 만족하기 위해 필요한 고장 발견수나 테스팅 시간을 결정하는 것이다. 소프트웨어 신뢰성은 잔존 고장수 또는 수정된 고장수에 의존하며, 불완전 디버깅 환경에서는 발견된 고장이 모두 수정되는 것이 아니므로 불완전 디버깅 환경에서의 양도 정책을 구하는 새로운 방법이 필요하다. 본 논문에서는 불완전 디버깅 환경에서의 신뢰성 요구사항을 만족하였음을 원하는 신뢰수준으로 보증하는 양도 정책을 제안하고, 이를 구현하였다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.115-120
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• 2008

소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 변화점를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 모형(Goel-Okumoto 모형)을 적용하여 변화점이 백분위수를 가질 경우를 고려하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 을 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형선택을 시도하였다. 수치적인 예에서는 NTDS 자료를 사용하여 백분위수 변화점을 고려한 결과를 나열하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권6호
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• pp.1287-1294
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• 2004

최근 소프트웨어 신뢰성을 평가하기 위해 신뢰성 측도와 커버리지 간의 관계가 연구되고 있다. 특히 커버리지에 기반한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델에서 평균치 함수는 소프트웨어의 신뢰성 성장을 나타내는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 커버리지에 기반한 기존 모형들의 문제점을 평균치 함수와 그 모형이 근거하는 가정을 바탕으로 파악하고, 그 문제점을 해결하기 위한 새로운 평균치 함수를 제안한다. 제안된 새로운 평균치 함수는 불완전 결함 발견과 구문의 반복 실행이 허용되는 일반적인 테스팅 환경에서 도출된 결과이다. 마지막으로 실제 데이터에 제안된 모형을 적용하여 그 성능을 평가한다.