웹 기반 시스템의 테스팅에 대한 정확성과 신뢰성을 향상시키는 것은 시스템의 질을 향상시킬 수 있고 시스템 개발 및 유지보수에 대한 비용을 현저히 줄일 수 있다. 본 논문에서는 웹 로그 분석을 통하여 테스팅 환경 설정에 필요한 정보와 사용자들에 대한 패턴 정보를 추출하였다. 그리고 웹 컨텐츠 분석을 통하여 링크 정보와 데이터베이스에 대한 접근 또는 사용자 입력을 요구하는 모듈에 대한 정보를 추출하였다. 추출한 정보를 이용하여 테스팅을 위한 시나리오 문서인 테스트 스크립트를 생성함으로써 실세계에 근접한 테스트 시뮬레이션을 구현하는 방법을 제시하였다.
이 논문은 유스 케이스 기반 실시간 시스템을 위한 디자인 지향 테스트를 소개한다. 우리는 디자인 스키마를 기능적 컴포넌트의 계층적 디자인 컴포넌트 아키텍처(즉 디자인 컴포넌트)로 분할 하는 실시간 소프트웨어 개발을 위한 확장 유스 케이스에 초점을 둔다. 실행 순차의 다양한 유스 케이스의 액션 단위를 기술하는 관련된 시나리오를 포함하는, 즉 실시간 시스뎀 설계의 동적 특성을 반영하는, 유스 케이스 액션 메트릭스를 제안한다. 실시간 시스템을 제안한 디자인 지향 테스트에 적용 시도를 통해 생산성 향상을 위한 시나리오 순서화를 생성하고 기존의 테스트 케이스 재사용을 진작시킨다.
삼차원 라이더 데이터를 기반으로 침입에 대한 분류 및 시나리오를 생성한다. 다양한 실제 침입 사례들을 분석하고 다양화하여 오브젝트를 인식하고 침입에 대한 데이터를 식별, 경계할 수 있는 시스템을 구축하기 위한 연구를 진행하였다. 자동차, 사람, 동물, 자연물 등에 대한 기본 시나리오를 생성하고 이를 반복적으로 테스트하여 시뮬레이션함으로써 침입에 대한 시스템을 구축하고 평가하는데 필요한 분류 체계를 만든다. 최종적으로 구성된 시나리오를 기반으로 차량 및 주변 물체에 대해서 변수를 추가하여 시나리오를 다양화하고, 향후 침입에 대해 정확하고 자동화된 경계 시스템을 구축할 수 있는 기반을 마련한다.
기후변화는 물 관리의 가장 큰 리스크 요인이므로 물 관리 계획을 수립하는 과정에서 기후변화의 영향을 고려하는 것이 필수적이다. 기후변화에 대한 수자원 예측 관련 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구에는 수문학적 모델링이나 시뮬레이션이 동반되는데, 이 과정에는 시간과 비용이 많이 들어가며, 지역이나 연구목적에 따른 정밀한 매개변수의 보정은 전문지식이 필요하기 때문에 현업에서 연구결과를 의사결정에 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 수문학적 모델링의 입력 및 출력 결과를 딥러닝의 학습자료로 하여 수문모델을 사용하지 않아도 효율적으로 결과를 도출할 수 있는 딥러닝 기반 Surrogate 모형에 대한 연구가 이루어지고 있으나 수자원 분야에 접목된 사례는 부재한 실정이다. 따라서 이 연구를 통해 국내 유역을 대상으로 Surrogate 모형을 구축한 뒤, 그 성능을 평가하고자 한다. 이를 위한 Surrogate 모형 구축 과정은 다음과 같다. 충주댐 유역을 대상으로 과거 20년간의 강우 및 기온 자료를 수집한 뒤, 이 자료를 바탕으로 기후변화의 영향을 고려한 3,162개의 시나리오를 생성한다. 그 후 장기유출모형 IHACRES에 생성된 시나리오를 입력자료로 하여 유입량 결과를 도출하고, 이 결과를 Python코드 기반의 딥러닝 학습자료로 하여 최적 예측 결과를 도출해내는 Surrogate 모형을 생성한 뒤 기존 장기유출모형과의 성능을 비교하고자 한다. 이와 같은 Surrogate 모형은 추가적인 데이터와 매개변수의 보정 과정이 없어도 장기유출모형과 같은 결과를 짧은 시간내에 상당히 정확하게 모사할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.
소프트웨어 테스팅 도구를 이용하여 테스팅 프로세스의 전체 또는 일부를 자동처리 함으로써 테스팅 시간의 단축과 비용을 줄일 수 있다. 현재 상용화된 테스팅 자동화 도구들은 상호 호환성을 고려하지 않고 개발되었기 때문에 특히, 테스트 설계 단계에서 생성되는 테스트 케이스(테스트 프로시저, 테스트 데이터 및 테스트 수행 결과의 예측 등)의 정보 공유와 재사용이 불가능하다. 본 논문에서는 테스트 케이스의 정보 공유와 재사용을 위하여 테스팅 자동화 도구들의 통합화 대신에 테스팅 수행과정에서 생성된 테스트 케이스 정보를 다른 테스팅 도구들에서도 접근, 공유할 수 있는 테스팅 자동화 프레임워크를 제안하였다. 제안한 통합 환경 테스팅 자동화 프레임워크의 유효성과 효과성, 그리고 시스템 성능과 테스트 케이스의 재사용성을 입증하기 위하여 기존 3개의 테스팅 도구들을 테스트 시나리오에 따라 실험하였다. 실험한 결과 통합 환경 테스팅 자동화 프레임워크 상에서 테스트 케이스의 재사용을 통해 테스팅 시간의 단축과 비용을 감소시킬 수 있었다.
고안전성이 요구되는 내장형 소프트웨어의 경우 극히 낮은 확률로 발생하는 오류로 인하여 전체시스템의 안전에 치명적인 상황을 야기할 수 있으므로, 철저한 안전성 검증이 요구된다. 모든 가능한 실행경로를 고려해야 하는 안전성 검증의 고비용 문제를 해결하기 위하여, 기존연구에서는 안전성 특질기반 테스트 대상함수를 추출하여 테스트 시나리오 생성하는 생성기를 개발하여 검증 효율을 높이는데 기여하였다. 그러나 기존의 도구는 함수포인터를 탐색 하지 못한 문제와, 변수에 대한 규칙 부족문제 그리고 모듈화 되지 않아 유지 및 보수가 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 기존도구의 문제점들을 개선하여 정확도를 높인 새로운 함수탐색기를 소개한다. 개발된 함수탐색기는 모듈화 되어 차후에 수정 및 보완 문제에 대하여 유연하게 대처할 수 있게 하였다. 개선된 함수탐색기를 OSEK/VDX[1] 기반의 개방형 차량전장용 운영체제인 Trampoline을 대상으로 테스트 해 본 결과 기존 도구보다 약 68%의 높은 정확도를 보였다.
본 논문에서는 유니티 엔진을 활용하여 도로교통 시뮬레이터 에셋을 제안한다. 제안하는 에셋은 유니티 좌표계 내에서 오브젝트를 이용하여 가상의 도로를 설계함으로서 도로교통 시뮬레이터의 진입장벽과 단순 작업비용을 낮추고, 가상의 도로에서 다양한 속성을 가진 차량과 신호등을 생성하고 시뮬레이션 함으로서 차량과 교통신호, 도로설계 등이 교통에 미치는 영향을 시각화하여 관찰 할 수 있다. 제안한 에셋을 이용하여 도로를 보다 용이하게 설계하여 도로교통 시뮬레이션을 할 수 있으며, 간단한 시나리오를 제작하여, 도로정체의 원인을 설명 할 수 있다. 사용자가 도로설계 시의 작업량을 더 줄일 수 있도록 도로생성 부분에서 보다 다양한 기능 지원과 시뮬레이터의 타당성 검토를 위한 추가적인 시나리오 테스트 등이 향후 과제이다.
임베디드 소프트웨어는 하드웨어 소프트웨어의 결합력이 매우 높기 때문에 전체 시스템에 대한 사용 시나리오 기반의 블랙박스 테스트가 주로 수행된다. 본 논문은 블랙박스 테스트로 발견된 결함에 대한 디버깅이 쉽지 않음에 착안하여 테스트와 디버깅 활동 연계를 지원하는 자동화 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 테스트 결과로부터 결함 원인과 위치 추적이 가능한 디버깅 전략을 수립하는 방안과 이를 기반으로 이뮬레이터 환경에서 자동 수행되는 테스트 스크립트 자동 생성하는 방안으로 구현된다.
본 논문에서는 차세대 입출력 인터페이스인, PCI 익스프레스 컨트롤러의 기능 검증을 위해 효율적인 검증 환경을 제안하였다. 검증 환경은 벡터 생성 부분, 테스트 벤치, 그리고 두개의 메모리로 구성된다. 이러한 효율적인 검증 환경을 제대로 동작시키기 위한 명령어 세트를 정의하였다. 이 명령어는 어셈블리 구조를 가지며, PCI 익스프레스의 모든 프로토콜을 지원하며, 설계된 PCI 익스프레스 컨트롤러를 검증하기 위한 모든 시나리오를 제공하도록 정의되었다. 또한 본 논문에서는 랜덤 벡터 생성 부분, 시뮬레이션 부분, 그리고 비교 엔진으로 구성된 랜덤 검증 환경을 제안하였다. 본 랜덤 테스트 검증 환경에서 수행된 결과는 일반적인 기본 동작 검증과 설계 기반 검증에서 찾지 못한 특수 경우의 에러도 발견 할 수 있다.
IPCC 제5차 보고서('14) 및 세계위험보고서('15) 등에서 기후변화에 대한 과학적 근거를 제시하였으며, 상위 위험요소로 '수자원 위기'를 꼽았다. 전 세계적으로 기후변화로 인한 이상 기상현상이 발생하고 있으며, 국내에서도 최근 기후변화에 따른 수문사상의 변화로 극한홍수 및 극한가뭄 등으로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있다. 물 관리에서 기후변화는 가장 큰 리스크 요인이므로 물관리 계획 수립 과정에서 기후변화 영향을 고려한 대책을 수립할 필요가 있다. 기후변화에 대한 댐 취약성 평가 관련 연구가 이루어지고 있으나, 미래 기후변화의 불확실성을 충분히 고려했다고 보기 어렵기 때문에 현업에서 의사결정 도구로 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 과거 수문자료 및 특정 기후모델에 의존하지 않고 댐 인프라의 취약성을 평가할 수 있는 새로운 방법론이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구를 통해 기후변화의 불확실성에 대비한 댐 취약성 평가 방법론을 정립하고자 한다. 본 연구에서는 기존에 진행된 IPCC 기후변화 시나리오에 따른 댐 취약성 평가 연구사례 및 한반도의 기후변화 영향 및 수문변화를 조사하였다. 그리고 기후 스트레스 시나리오 기반 취약성 평가 체계 및 방법론을 정립한 뒤, 월 강우량을 4분위로 나누어 각 분위별 강우량과 기온을 변경하여 기후 스트레스 시나리오를 생성하였다. 생성된 기후 스트레스 시나리오와 IPCC 기후변화 시나리오 기반 취약성 평가를 유출 및 저수지 모형을 결합하여 충주댐, 용담댐, 합천댐, 섬진강댐에 실시하였다. 그 결과 기후 스트레스에 따른 유출 취약성 평가는 20분위 수 갈수량을 이용해 연중 보장확률을 나타내는 것이 효율적이며, 온도의 영향보다는 강우의 변동이 댐 이수안전도 취약성 평가에 더 큰 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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