• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.331-334
• /
• 2019

일반적인 키워드 기반 테스트는 기능 위주의 키워드를 작성하여 테스트를 자동화하여 비용은 적게 들지만 활용도가 높은 테스트를 자동화기 어렵다. 한편 탐색적 테스트는 리스크 기반으로 차터를 작성하여 짧은 시간동안 많은 에러를 탐지하는 장점이 있으나, 문서화가 미흡하다는 단점이 있다. 위와 같은 단점을 보완하기 위하여 탐색적 테스트의 기본 원리를 고수하면서 효율적 키워드 기반 자동화가 가능한 RAKTA(Record And Keyword-based Test Automation) 방법론을 제안한다. RAKTA는 오픈 소스 키워드 기반 자동화 프레임워크인 로봇 프레임워크의 기술을 사용하여, 키워드 기반과, 탐색적 테스트의 장점을 뽑아 효율적으로 테스트 자동화하여 비용을 줄이고 많은 에러를 탐지할 수 있다. 또한 본 논문에서는 RAKTA 방법론을 활용한 여러 가지 키워드 재사용 사례와 기존 조직에서 사용하던 테스트 스크립트를 혼합하여 통합 테스트, 인수 테스트, 설치 테스트를 자동화하는 방법을 제안한다.

• Journal of Software Engineering Society
• /
• v.29 no.2
• /
• pp.13-20
• /
• 2020

The exploratory test was introduced as a desirable test method due to its fast development cycle, but it is not actively adopted because documentation and analysis of the test range are required for application. On the other hand, keyword-based testing has been introduced as a way to save resources and facilitate maintenance, but it is difficult to plan tests in advance due to the large number of variables such as data, settings, interactions, sequence and timing. However, in keyword-based testing, you can create a test case based on keywords by presenting clear criteria and methods for creating keywords and applying the exploration testing process. In this paper, we propose a model that automates exploratory tests based on keywords. To verify the effectiveness, we compared the general keyword-based test(KBT) and keyword-based exploratory test(KBET), and compared with the exploratory normal test case(ETC) and keyword-based exploratory test(KBET).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.604-606
• /
• 2001

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06a
• /
• pp.158-161
• /
• 2011

웹 UI 자동화 테스트 환경 구축하여 운영할 때, 현실적으로 어려움이 있다. 자동화 셋을 구축하는데 초기 투자비용이 많이 들고, 구축한 흐름에도 유지보수 비용이 많이 발생한다. 또한 필요시 바로 실행될 수 있는 자동화 셋을 통합 관리하려면 많은 공수가 투입되어야 한다. 본 논문에서는 웹 UI 자동화 테스트시 발생하는 이런 어려움들을 효과적으로 해결할 수 있는 키워드 기반 웹서비스 UI 테스트 자동화 프레임웍 (kUTAF: Keyword based web service UI Test Automation Framework) 을 소개한다. kUTAF은 웹 구성요소와 사용자 행위를 도메인 지정 언어로 매핑시킨 키워드를 사용해 테스트케이스를 작성하여 자동화 테스트를 수행하고, 작성된 자동화 테스트 셋을 효과적으로 통합 관리하는 프레임웍이다. kUTAF을 적용하면 자동화 셋의 유지보수가 쉬워지고, 커뮤니케이션 비용이 감소하고, 자동화 테스트를 통합 관리하는 부문에서 많은 효과를 볼 수 있다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
• /
• v.49 no.4
• /
• pp.265-294
• /
• 2018

Nowadays, due to an explosive increase in information, information filtering is very important to provide proper information for users. Users hardly obtain scholarly information from a huge amount of information in NDSL of KISTI, except for simple search. In this paper, we propose the service, PIN to solve this problem. Pin provides the word cloud including analyzed users' and others' interesting, co-occurence, and searched keywords, rather than the existing word cloud simply consisting of all keywords and so offers user-customized papers, reports, patents, and trends. In addition, PIN gives the paper classification in NDSL according to keyword matching based classification with the overlapping classification enabled-academic classification system for better search and access to solve this problem. In this paper, Keywords are extracted according to the classification from papers published in Korean journals in 2016 to design classification model and we verify this model.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.13D no.2 s.105
• /
• pp.215-222
• /
• 2006

The importance of mobile software test is being addressed to improve the productivity and reliability of the software. Test automation technique based on mobile platform is required for effective application of mobile software test. That is, a technique is needed to generate test case for mobile platform API. When test case generated, software productivity and reliability are improved, while test duration and cost are decreased. In this paper, we identified test case generation scope through previous works about test automation, suggested keyword driven method, a test case generation technique on J2ME platform, and recognized that proposed method can be applicable to generating test case based on J2ME platform.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10c
• /
• pp.655-657
• /
• 2004

본 논문에서는 특정 도메인에 대한 온톨로지를 규칙에 기반하여 자동으로 생성하고, 이를 기반으로 원하는 정보를 추론을 통하여 효과적으로 검색하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법이 실생활에 적용 할 수 있음을 보이기 위하며 실행과 관련된 정보중 숙박 정보를 담고 있는 HTML 웹 페이지를 테스트에 이용하였다. 웹 페이지에 표시되어 있는 숙박 정보에서 문서 구조 및 단어 측면에서의 규칙을 발견하고 이를 이용하여 온톨로지를 자동으로 생성한다. 숙박 정보 검색시 온톨로지에 정의된 관계를 이용하면 키워드는 다르더라도 동일한 의미를 갖는 다양한 키워드에 대한 효율적인 검색이 가능하다. 온톨로지 자동 생성을 통하여 기존 웹 페이지에 온톨로지 추가시 드는 시간 및 비용을 줄일 수 있으며, 온톨로지 기반 검색 방법을 이용함으로써 사용자에게 보다 양질의 정보를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.302-304
• /
• 2010

본 논문에서는 유아의 환경 교육을 위한 비디오 검색을 위해 의미 가중치와 의존 가중치를 이용하여 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 의미기반 멀티미디어 데이터베이스 시스템을 제안한다. 환경 교육에 대한 멀티미디어 데이터를 사용자가 키워드 입력을 통해 검색을 하면 제안 시스템의 모바일 에이전트에 의해 의미 가중치를 계산하고 그 정보를 키 프레임의 주석정보로 이용하여 더욱 정확한 데이터가 검색되게 한다. 제안하는 시스템의 프로토타입을 구현하여 테스트 한 결과 약 96.5%의 높은 정확도(precision)를 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2001.10d
• /
• pp.183-190
• /
• 2001

본 논문은 확률기반 자연어 검색 시스템 POSNIR/E를 이용한 여러 가지 유사 적합성 피드백 방법들이 검색 시스템의 성능 향상에 기여할 수 있는 정도를 보여주고, 확률 기반 정보 검색 시스템에 적합한 유사 적합성 피드백 수행 방법을 제시한다. POSNIR/E는 한국어 자연어 검색 시스템, POSNIR를 기반으로 만들어진 영어 자연어 검색 시스템이다. 이 시스템은 성능 향상을 위한 질의 확장의 방법으로 검색 단계에서 유사 적합성 피드백을 사용한다. 검색 단계에서 영어 태거에 의해 태깅된 사용자 질의로부터 질의어를 추출하고 초기 검색을 수행한다. 유사 적합성 피드백을 위하여 초기 검색 결과 중 상위 5개의 문서에 나타나는 키워드를 중요도에 따라 내림차순 정렬하여 상위 10개의 키워드를 초기 질의어에 확장한다. 이렇게 확장된 질의어로 최종 검색을 수행한다. TREC 평가용 테스트 컬렉션 WT10g와 TREC-9의 질의 적합문서 집합을 이용하여 여러 가지 TSV 함수를 사용하여 검색 성능을 평가 하였다. 실험 결과 유사 적합성 피드백을 사용할 경우 TSV 함수에 확률 모델의 CF 요소 뿐만 아니라 TF 요소 등을 적용 시킬 경우 성능 향상에 기여할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 색인어와 검색어로 단일어 뿐만 아니라 복합어도 사용할 경우 성능이 향상됨을 알 수 있다.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.36 no.4
• /
• pp.83-105
• /
• 2019

This study aims to suggest an effective method for the automatic classification of keywords with similar patterns by calculating pattern similarity of temporal data. For this, large scale news on the Web were collected and time series data composed of 120 time segments were built. To make training data set for the performance test of the proposed model, 440 representative keywords were manually classified according to 8 types of trend. This study introduces a Dynamic Time Warping(DTW) method which have been commonly used in the field of time series analytics, and proposes an application model, MA-DTW based on a Moving Average(MA) method which gives a good explanation on a tendency of trend curve. As a result of the automatic classification by a k-Nearest Neighbor(kNN) algorithm, Euclidean Distance(ED) and DTW showed 48.2% and 66.6% of maximum micro-averaged F1 score respectively, whereas the proposed model represented 74.3% of the best micro-averaged F1 score. In all respect of the comprehensive experiments, the suggested model outperformed the methods of ED and DTW.