• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제29권2호
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• pp.13-20
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• 2020

탐색 테스트는 빠른 개발 주기라는 특징으로 바람직한 테스트 방법으로 소개되었으나 적용을 위하여 문서화 및 테스트 범위의 분석이 요구되어 적극적으로 채택하지 않고 있다. 한편 키워드 기반 테스트는 리소스 절약 및 유지 관리를 용이하게 하는 방법으로 소개되었으나 데이터, 설정, 상호 작용, 시퀀스 및 타이밍과 같은 변수가 많아 테스트를 미리 계획하는 것이 쉽지 않다. 하지만 키워드 기반 테스트에서 키워드를 작성하기 위한 명확한 기준과 방법을 제시하고 탐색 테스트 프로세스를 적용하여 키워드를 기반으로 테스트 사례를 만들 수 있다. 이 논문에서는 키워드 기반으로 탐색적 테스트를 자동화 하는 모델을 제안하고 실험한다. 효과를 검증하기 위해 일반 키워드 기반 테스트(KBT)와 탐색적 키워드 기반 테스트(KBET)와 비교하였고 탐색적 정상 테스트 사례(ETC) 및 탐색적 키워드 기반 테스트(KBET)와 비교하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.215-222
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• 2006

모바일 소프트웨어의 생산성을 높이고 신뢰성 있는 소프트웨어를 개발하기 위한 모바일 소프트웨어 테스트의 중요성이 부각되고 있다. 모바일 소프트웨어의 테스팅 기술이 효율적으로 적용되기 위해서는 모바일 플랫폼 기반의 테스트를 자동화 할 수 있는 기술이 필요하다. 즉, 모바일 플랫폼에서 제공하는API를 테스트 하기 위한 테스트케이스를 생성할 수 있는 기법이 필요하다. 테스트케이스를 생성하게 되면 소프트웨어의 생산성과 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 뿐만 아니라, 테스트 기간 및 비용을 줄일 수 있다는 이점이 있다. 본 논문에서는 기존의 테스트 자동화에 관련된 연구와 테스트 자동화 도구에 대한 연구를 통해 테스트케이스 생성 범위를 설정하고, J2ME 플랫폼에 사용될 수 있는 테스트케이스 생성 기법인 키워드 방식 기법(Keyword Driven Method)을 제시하였으며, 제안한 생성 기법을 적용하여 J2ME 플랫폼 기반의 테스트에 활용 가능한 테스트케이스 생성 기법이 되도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.331-334
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• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.1996-2011
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• 2021

To understand a trend is to explore the intricate process of how something or a particular situation is constantly changing or developing in a certain direction. This exploration is about observing and describing an unknown field of knowledge, not testing theories or models with a preconceived hypothesis. The purpose is to gain knowledge we did not expect and to recognize the associations among the elements that were suspected or not. This generally requires examining a massive amount of data to find information that could be transformed into meaningful knowledge. That is, looking through the lens of big-data analytics with an inductive reasoning approach will help expand our understanding of the complex nature of a trend. The current study explored the trend of well-being in South Korea using big-data analytic techniques to discover hidden search patterns, associative rules, and keyword signals. Thereafter, a theory was developed based on inductive reasoning - namely the hook, upward push, and downward pull to elucidate a holistic picture of how big-data implications alongside social phenomena may have influenced the well-being trend.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권2호
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• pp.111-120
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• 2015

Protein named entity identification is one of the most essential and fundamental predecessor for extracting information about protein-protein interactions from biomedical literature. In this paper, we explore the use of abstracts of biomedical literature in MEDLINE for protein name identification and present the results of the conducted experiments. We present a robust and effective approach to classify biomedical named entities into protein and non-protein classes, based on a rich set of features: orthographic, keyword, morphological and newly introduced Protein-Score features. Our procedure shows significant performance in the experiments on GENIA corpus using Random Forest, achieving the highest values of precision 92.7%, recall 91.7%, and F-measure 92.2% for protein identification, while reducing the training and testing time significantly.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.193-205
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• 2008

공동주택 습식 공사의 주 재료인 콘크리트는 불량 발생 시 시공 후 개선이 어려울 뿐만 아니라 부실공사로 인한 건물 붕괴 등 대형 사고의 원인이 될 수 있으므로 콘크리트 품질시험의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 콘크리트 품질시험은 크게 품질시험 관리 조직이 수행하는 시험업무와 문서관리 업무로 구분된다. 콘크리트 품질시험 업무 후 발생되는 정보 및 문서의 양이 과다하고, 결재 시 잦은 이동을 해야 하는 비효율적인 업무 프로세스는 품질 관리원기 업무량을 증가시키므로 품질시험 업무의 투명성 및 품질 이력 데이터의 신뢰성을 저하시키는 문제점을 지니고 있다. 본 연구에서는 최근 급속도로 발전하고 있는 정보기술을 콘크리트 품질시험 분야에 활용하여 품질시험 시 발생되는 정보를 수집하고, 품질시험 관련 문서관리 업무를 효율적으로 수행할 수 있도록 지원하는 PDA 및 웹 기반 품질시험 관리 시스템의 프로토타입을 제시하고자 한다. 본 연구는 품질시험 관련 조직의 업무량을 절감시키고 품질시험을 적시에 수행할 수 있도록 함으로써 품질시험 업무의 투명성 및 품질 이력 데이터의 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권2호
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• pp.145-157
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• 2022

The design of safe and economical structures depends on the reliable live load from load survey. Live load surveys are traditionally conducted by randomly selecting rooms and weighing each item on-site, a method that has problems of low efficiency, high cost, and long cycle time. This paper proposes a deep learning-based method combined with Internet big data to perform live load surveys. The proposed survey method utilizes multi-source heterogeneous data, such as images, voice, and product identification, to obtain the live load without weighing each item through object detection, web crawler, and speech recognition. The indoor objects and face detection models are first developed based on fine-tuning the YOLOv3 algorithm to detect target objects and obtain the number of people in a room, respectively. Each detection model is evaluated using the independent testing set. Then web crawler frameworks with keyword and image retrieval are established to extract the weight information of detected objects from Internet big data. The live load in a room is derived by combining the weight and number of items and people. To verify the feasibility of the proposed survey method, a live load survey is carried out for a meeting room. The results show that, compared with the traditional method of sampling and weighing, the proposed method could perform efficient and convenient live load surveys and represents a new load research paradigm.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.294-300
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• 2021

The current society relies upon social media on an everyday basis, which contributes to finding which of the following supervised machine learning algorithms used in sentiment analysis have higher accuracy in detecting Malay internet slang and short forms which can be offensive to a person. This paper is to determine which of the algorithms chosen in supervised machine learning with higher accuracy in detecting internet slang and short forms. To analyze the results of the supervised machine learning classifiers, we have chosen two types of datasets, one is political topic-based, and another same set but is mixed with 50 tweets per targeted keyword. The datasets are then manually labelled positive and negative, before separating the 275 tweets into training and testing sets. Naïve Bayes and Random Forest classifiers are then analyzed and evaluated from their performances. Our experiment results show that Random Forest is a better classifier compared to Naïve Bayes.

• 산업진흥연구
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• 제8권4호
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• pp.251-256
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• 2023

본 연구의 목적은 프로이드의 정신분석 이론을 바탕으로 꿈분석에 관련한 연구가 얼마나 이루어졌는가를 알아 보기 위함이고 꿈의 연구의 필요성과 꿈 연구에 대한 후속 연구를 제언하기 위함이다. 연구방법은 프로이드의 꿈분석에 관한 연구 2019년부터 현재 2023년까지 국내학술지를 중심으로 분석하였다. 그 중에서도 학술연구정보서비스(RISS)와 한국학술지인용색인(KCI)에서 키워드 분류절차를 거쳐 수집하여 정리하였다. 분류범주는 정신분석, 국내학술지, 꿈분석, 꿈해석, 꿈분석 연구동향, 꿈 연구동향 등으로 검색하였고 그 중에서도 특히, 정신분석, 꿈분석, 국내학술지, 연구동향을 중심으로 살펴보았다. 결론은 다음과 같이 도출되었다. 첫째, 국내학술지 내 꿈분석에 관한 연구동향 연구들은 많은 비중을 차지하고 있지는 않았다. 둘째, 꿈분석 키워드 중심 연구동향도 그 비율이 현저하게 낮았다. 셋째, 꿈분석의 활용과 빈도도 적었다. 넷째, 꿈분석을 토대로 한 한국형 검사도구들의 연구가 필요할 것으로 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.109-131
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• 2014

최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.