소프트웨어를 블랙박스 테스트 하려면 대상 소프트웨어에 적절한 데이터를 주어 실행해 보아야 한다. 효과적인 테스트가 되기 위해서 테스트 케이스의 선택뿐만 아니라 테스트 케이스가 어떻게 표현되었는가가 중요하다. 또한 정적인 테스트 작업에도 테스트를 위한 체크리스트가 어떻게 작성되었는지에 따라 테스트 작업의 효율성이 좌우된다. 이 논문에서는 비효율적이며 문제가 있는 테스트 케이스와 체크 리스트들을 리엔지니어링 하는 방법을 제시하고 이를 실험 하였다. 임베디드 시스템의 일종인 디지털 방송수신 장치에 탑재된 소프트웨어를 대상으로 하여 이미 사용 중인 테스트 케이스의 효율성과 적합성을 따져보고 이를 리엔지니어링 하였다. 리엔지니어링 한 후의 테스트 케이스의 산출물이 테스트 시간과 커버리지 측면에서 얼마나 효과적인지를 살펴보았다. 또한 제품 계열 개념의 소프트웨어를 테스트하기에 적합하도록 테스트 케이스를 재사용 또는 재구조화 하는 방법도 연구하였다.
단위 시험은 모듈의 소스 코드를 면밀히 검토하면서 논리적 오류나 문장 오류 등이 있는지 분석하는 화이트박스 시험이 가능하다. 반면 시스템 수준의 기능 시험은 규모가 크기 때문에 시험 데이터를 입력한 후 출력된 결과가 예상 결과와 같은지 비교하는 블랙박스 시험이 주를 이룬다. 이러한 시스템 시험 단계에서 사용하는 블랙박스시험은 오류를 발견하더라고 수정을 위해 소스 코드를 추적하기 어려운 문제점이 있다. 뿐만 아니라 시스템 시험 단계에 화이트박스 시험을 사용하는 것은 시험 대상의 추상 수준 달라 쉽지 않다. 이에 본 논문에서는 시스템의 기능처럼 높은 추상 수준을 시험 대상으로 하되 소스 코드 수준까지 화이트박스 스타일로 시험할 수 있는 현실적이고 통합된 시스템 수준의 수직적 시험에 대해 제안한다. 그리고 어떻게 수직적 시험을 적용하는지 UML명세 모델에서 소스코드까지 오류를 추적하는 방법을 사례를 통해 설명하고 더불어 오류 추적의 효과성을 보였다.
개발자는 품질 요구사항을 만족하는 소프트웨어를 만들 책임이 있기 때문에 최종 제품의 품질뿐만 아니라 중간 제품의 품질에도 관심을 갖는다. 이러한 이유에서 품질관리를 위해서는 소프트웨어 품질 테스팅이 필요로 하게 되는데 테스팅의 방법에는 크게 WhiteBox Testing과 BlackBox Testing으로 나누어 진다 본 논문에서는 C++ 언어에 적용할 수 있는 정적 분석 도구를 설계하였으며, 이 도구의 특징은 테스팅 도구에 테스터의 의도를 전달 할 수 있는 테스트 제어 언어를 정의하고, 또한 이 정의 언어를 사용하여 Worm 코트론 삽입하여 테스팅 할 수 있는 정적 태스팅 도구를 설계하였다.
매년 국내 자동차 등록은 계속 증가하고 있으며, 차량이 많아짐에 따라 교통사고 또한 많아지는 중이다. 교통사고가 발생하는 경우 가해자와 피해자를 판단하여 상황에 맞게 처리해야한다. 이러한 상황을 판단할 때, 현장에 있었던 목격자를 제외하고 증거가 될 수 있는 것이 차량용 블랙박스이다. 차량용 블랙박스는 교통사고에 대비해 자동차에 필수 불가결한 장치가 되어가는 중이다. 그러나 블랙박스는 디지털 증거인만큼 증거 훼손, 조작 등으로 인해 무결성을 입증할 방법이 없다. 이에 따라 본 논문에서는 무결성 입증을 위해 PingPong-256 암호알고리즘을 이용하여 생성된 Hash값을 통해 영상의 무결성을 보장하는 방법을 제안한다.
소프트웨어를 개발하는데 미리 구현된 블록을 사용하여 소프트웨어 개발 비용과 시간을 단축할 수 있다. 이와 같이 미리 구현된 블록을 컴포넌트(Component)라고 하며 컴포넌트는 실행 단위로 개발자에게 인터페이스만을 제공하여 내부 상세한 부분을 숨기므로 쉽고 빠르게 대형 어플리케이션을 개발할수 있다. 개발자는 완전히 내부를 볼 수 없는 블랙 박스(Black Box) 형태의 컴포넌트를 사용한다. 그러나 개발자들은 개발 도메인의 특성에 맞게 속성 및 워크플로우(Workflow)의 변경을 원하기 때문에 커스터마이즈(Customize)할 수 있는 방법이 있어야 한다. 기존의 커스터마이즈 기법은 컴포넌트의 속성을 변경하는 것에 국한 되어 있다. 본 논문에서는 비즈니스 측면에서 속성 뿐만이 아니라 컴포넌트 내부의 워크플로우도 변경할 수 있는 기법을 제시한다. 기존에 워크플로우를 변경한다는 것은 컴포넌트 내부를 개발자가 이해하고 코드 수준에서 수정해야 하는 화이트 박스(White Box)이지만, 본 논문에서는 워크플로우의 변경을 화이트 박스가 아니라 블랙 박스 형태로 컴포넌트 인터페이스 만을 이용해 커스터마이즈 할 수 있다. 본 논문에서 제시하는 컴포넌트 커스터마이즈 기법은 특정 비즈니스 측면에서 도메인에 종속적인 특성을 가지며 컴포넌트를 좀더 범용적으로 사용할 수 있는 향상된 커스터마이즈 기법을 제시한다.
최근 들어 차량용 블랙박스의 급속한 보급으로 많은 분야에서 중요하게 사용되고 있다. 그러나 현재의 차량용 블랙박스 시스템은 제한된 메모리의 용량에 영상 파일을 저장하기 위해, 일정 용량이 저장되면 먼저 저장된 영상 파일을 순차적으로 삭제하여 새로운 영상 파일이 저장되도록 설계되어 있다. 이것은 장시간 주차 중에 발생할 수 있는 차량훼손을 분석하기 위해서는 제약사항이 아닐 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 FTP를 이용하여 주행 중 혹은 주차 중의 영상 파일을 삭제 없이 지속적으로 저장할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 차량용 블랙박스 뿐 아니라 제한된 용량에 영상 파일을 저장하는 수많은 시스템에 동시 적용할 수 있다.
컴포넌트 기반 소프트웨어 개발(Component-Based Software Development : CBSD)로 만들어진 소프트웨어는 현재 개발자에 의해 새로 만들어진 컴포넌트들과 재사용되는 컴포넌트들의 '조립'으로 이루어진다. 본 논문에서는 이들을 각각 화이트박스 컴포넌트와 블랙박스 컴포넌트로 정의한다. 따라서 컴포넌트 조림에 의한 오류는 소프트웨어를 이루는 블랙박스 컴포넌트들과 화이트박스 컴포넌트들의 상호작용에 의해 발생한다. 본 논문은 이러한 조립 오류들을 테스트하는 방법을 제안하고, 엔터프라이즈 자바빈즈 아키텍쳐에서의 컴포넌트 조립 테스트에 적용한다. 본 기법은 화이트박스 컴포넌트의 특정 영역에만 오류를 삽입하여 테스트 케이스를 선정한다. 오류가 삽입되는 특정 영역은 컴포넌트 조립의 패턴들을 분석하석 선정되며, 이는 본 기법의 테스트 케이스가 높은 효율성을 갖도록 한다. 본 논문에서는 테스트 케이스의 효율성을 실험을 통해 평가하며, 나아가 컴포넌트 조립 테스트 기법의 자동화 방안을 제안한다.
본 논문은 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 알고리즘을 이용한 Simulink/Stateflow 모델 기반의 블랙박스 테스트 케이스 자동 생성 기법을 제안한다. RRT는 복잡한 시스템의 경로 계획을 효율적으로 해결하는 좋은 방법으로 널리 사용되고 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 블랙박스 테스트 케이스 생성 시 해결해야 되는 도달 가능 문제를 RRT를 통해 해결하고자 한다. RRT를 이용하여 테스트 케이스를 생성 할 때의 가장 큰 단점은 Stateflow 모델의 내부 상태가 복잡한 시스템을 위한 RRT 확장 시 시간과 메모리 측면에서 많은 비용이 발생하게 된다는 점이다. 일반적인 RRT 기법이 대상 시스템을 단일한 RRT 공간으로 구성 하는 반면 제안된 기법에서는 대상 시스템을 Stateflow의 상태를 기준으로 동적 분할하여 RRT 공간을 모델링 구성 함으로써 RRT 확장 시 필요한 비용을 감소시켰다. 본 논문에서는 분할 RRT 공간을 위한 RRT 공간의 정의와, 거리 측정 기법, 테스트 케이스 생성 알고리즘을 제시한다. 또한, 예제 Stateflow 모델을 기반으로 한 테스트 케이스 생성실험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 보인다.
본 연구는 일련의 방법을 조합하여 차선의 라인모델을 추출하는 과정을 제안한다. 첫째로, 호모그래피(homography)에 기반한 영상와핑(warping)을 통하여 영상내에서 차선영역내에 존재하는 픽셀들을 검출하기 용이하도록 변환하는 것을 제안한다. 두 번째로, 에지검출과 HSL (Hue, Saturation, and Lightness) 변환을 이용하여 차선후보픽셀들을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 세 번째로, 선택영역을 활용하는 방법을 통하여 차선후보픽셀들 중에서 오류픽셀들을 제거하는 방법을 제안한다. 네 번째로, 차선픽셀들을 이차다항식 함수로 모델링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 조명조건과 노이즈 하에서 취득한 차량용 블랙박스영상을 이용하였다. 실험결과는 제안한 방법은 색상이나 에지만을 기반으로 하는 방법들에서 나타나는 문제점들을 극복하고 비교적 저가의 컴퓨팅 환경하에서 다양한 조건의 영상에 대하여 프레임 당 약 0.6초 이내에 차선픽셀들을 추출하고 차선라인모델을 생성할 수 있음을 보여준다.
최근 차량용 블랙박스는 무선 네트워크를 통해 블랙박스에 저장된 동영상을 휴대폰으로 전송하는 기능을 제공하여, 해당 동영상을 여러 용도로 활용할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 블랙박스 촬영 동영상을 이용하여 교통법규 위반 신고를 자동화하는 방법에 대해 소개한다. 제안하는 방법에서는 교통법규 위반 사례가 포착되었을 때, 간단한 사용자 인터페이스 조작을 통해 촬영된 블랙박스 동영상을 휴대폰으로 전송시킨다. 해당 동영상은 촬영시간 및 위치 등의 관련정보와 함께 HTTP 요청의 형태로 생성되어, 신고센터에 자동으로 전송된다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개하고, 실제 활용을 위해 필요한 부가적인 사항들에 대해 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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