본 논문에서는 광주, 전만지역 고등학생들의 약물복용 및 본드 또는 가스 흡입 실태파악에 간접조사방법인 확률화응답기법과 직접조사방법으로 무기명 직접질문방법의 하나인 Black-Box(BB) 방법을 동일한 표본에 병행 실시하고, 결과를 비교하여 개인적 또는 사회적으로 민감한 문제에 대한 조사방법으로서 두 방법의 장,단점을 경험적으로 비교 분석하였다.
컴포넌트 기 반 소프트웨어 개발에서 구현에 사용되는 각 컴포넌트의 성능을 이 해하는 것은 중요하다. 본 논문은 Black Box의 관점에서 EIB 컴포넌트의 성능을 측정하는 방댄 과 이 측정 방법을 지원하는 성능 측정 도구의 설계 구현에 대하여 설명한다 본 도구는 대상 컴포넌트에 대 한 영 향을 최소화하기 위하여 클라이언트 시스템에서 동작하여 성능을 측정할 수 있도록 설계되었다. 또한 사용자가 적은 노력으로 새로운 컴포넌트의 성능을 측정 할 수 있도록 테스트 프로그램을 자동으로 생성한다. 본 연구의 결과는 상용 컴포넌트의 시장에 등장하는 여러 컴포넌트의 성능을 객관적 인 방법으로 비교 측정 할 수 있는 효과적인 수단이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 민감한 모집단에 대한 자료수집 방법으로 직접 질문 방법 인 Black-Box 방법과 간접 질문 방법인 확률화응답기법(RRT)의 결합적 방법을 제시하였고, 층화이중추출방법을 이용하여 모수를 추정하였다. 또한, 주어진 추정량의 효율성을 Mangat과 Singh 추정량과 비교 분석하였다.
Hansen과 Hurwitz(1946)는 우편조사에서의 무응답 문제를 처리하는 방법으로 표본을 응답결과에 따라 응답층과 무응답층으로 나눈 다음, 무응답층의 일부를 랜덤 추출하여 면대면 직접조사에 의해 무응답층의 정보를 얻는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 민감한 모집단에 대한 자료수집 방법으로 직접질문 방법인 Black-Box 방법과 간접질문 방법인 확률화응답기법(RRT)의 결합적 방법을 제시하였고, 층화이중 추출방법을 이용하여 모수를 추정하였다.
임베디드 시스템의 Black-Box 테스트 자동화를 위해 Test Script 기반으로 테스트를 진행하고 있는 툴이 많이 있다. Test Script 에 기술되어 있는 입력 값을 임베디드 시스템의 실제 신호로 생성하고 또 Test Script에 기술된 출력 예상 값을 검증하기 위해 임베디드 시스템의 출력 신호를 읽어 들이기 위해서 일반적으로 DAQ Board를 사용한다. 이 때 다양 한 DAQ Board 또는 다른 장치를 제어하기 Service 라는 레이어를 두어 다양한 장치에 상응하는 프로그램을 만들 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 Test Script 실행에 있어 실시간 성을 최대한 보장하기 위해 각 Service 의 실행시간을 최소화 하는 방법에 대해 논하고자 한다. 논의를 하는데 있어 다양한 Service 중 NIDAQ Board를 이용하여 신호를 생성하고 읽어 들이는 Service가 모든 테스트에 있어 일반적으로 사용하게 되는 Service 이기에 이를 기준으로 Service의 실행 시간을 최소화 하는 방법을 구현 하였다.
최근 차량용 블랙박스의 보급이 확산됨에 따라 이를 법적 증거로 사용하는 경우가 증가하고 있으며, 이에 따라 영상데이터의 무결성 검증에 대한 필요성이 대두되고 있다. 그러나 임베디드 시스템으로 분류되는 블랙박스는 적은 용량과 낮은 처리속도를 가지므로 영상파일 저장과 무결성 검증 처리의 한계점을 가진다. 본 논문에서는 제한된 자원을 가진 블랙박스 환경에서 고속경량 해시함수 LSH와 HMAC의 안전성을 이용하여 영상파일의 무결성을 보장하는 기법을 제안한다. 또한 이 기법을 구현하여 블랙박스 기기에서 무결성 검증 시의 CPU Idle Rate를 측정한 실험 결과를 제시하고, 제안한 기법의 효과성과 실용 가능성에 대해 검증한다.
최근의 차량용 블랙박스는 교통사고의 원인을 결정하기 위해서 여러 가지 개선된 방법이 적용되고 있다. 그러나 대부분의 블랙박스는 충격이 발생하면 기존에 저장된 임계값과 비교하여 현재 발생한 충격 데이터가 임계값을 초과할 경우, 이벤트 발생과 함께 영상정보를 메모리에 저장하는 방법을 사용하고 있다. 위와 같은 방법은 다수의 영상정보를 저장하는 문제점을 갖고 있으며, 또한 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 사용자가 영상을 확인하고 삭제하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스가 상황을 인지하고 스스로 가중치가 낮은 데이터를 우선 삭제할 수 있는 온톨로지 기반의 상황인지 알고리즘을 제안한다.
앱 마켓을 통해서 공급되는 많은 수의 응용프로그램들은 유용한 기능들을 제공한다. 하지만, 검증 과정의 비효율성 때문에 GUI 버그들을 포함하는 것이 많다. 모바일 시험연구는 많이 있지만 기존의 연구들은 소스코드에 대한 의존도가 있고, 효율성이 낮으며, 자동성이 부족하여 앱 마켓에 있는 광범위한 응용프로그램에 대해서 GUI 시험을 수행하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 효율적으로 GUI 버그를 검출하기 위한 자동화된 블랙박스 시험 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 기존 블랙 박스 시험 도구에 비해서 더 높은 코드 커버리지와 GUI 버그 검출률을 달성했다.
차량용 블랙박스의 이용율이 급격히 증가하고 있으나, 교통사고 발생 시에 블랙박스에 기록된 사고 영상이 조작되거나 임의 삭제되지 않았음을 보장하는 무결성 검증 방안이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스의 영상 기록의 특성을 반영하여 블랙박스에 저장된 영상 데이터의 무결성을 보장하는 방안을 제시한다. 본 제시된 방안은 저장된 모든 영상 데이터 블록들을 각각 그 인접한 영상 데이터 블록들과 순환형 체인으로 연결시켜 무결성 정보를 생성한다. 제안된 방법은 데이터 블록의 삽입, 삭제, 변경 등의 공격을 탐지하고 부인 불가 기능을 지원할 수 있을 뿐 아니라, 더 나아가 파일 저장 공간이 가득차서 가장 오래된 블록을 삭제하고 새로운 블록을 삽입 할 때나 일부 영상 정보가 물리적으로 손상이 되더라도 일관성 있게 무결성 보장 시스템이 작동할 수 있는 구조를 가지는 있다. 실험 결과에 따르면, 본 방법은 full HD@30fps의 경우에도 임베디드 시스템에서 실시간성이 충분하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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