IEC 61850 based substation automation system is operating with Generic Object Oriented Substation Event message when an IED need to send an important signal to other IEDs or receive the signals from another IED such as trip and interlock. So interoperability of substation automation system may be assured throughout the verification of IED GOOSE. This paper shows a testing contents for GOOSE subscription and publish of IEC 61850 based IED and describes how to analysis the result of GOOSE testing. Now domestic IED completed by GOOSE test of this study are working in KEPCO test field.
컴퓨터 분야에서 에이전트의 개념은 전자 상거래, 정보 검색과 같은 많은 어플리케이션들에 응용되어 중요 시 되고 있다. 하지만, 아직까지 지능성을 가진 테스트 도구는 없었다. 이 논문에서 제안하는 테스트 에이전트 시스템은 에이전트의 특성을 가지고 테스터를 도와주는 테스트 도구이다. 테스트 에이전트 시스템은 객체지향 테스트 프로세스를 따라 테스터의 일을 대행해 주고, 테스터의 간섭을 최소화 시켜 준다. 이 시스템은 자동 생성된 많은 양의 테스트케이스에서 중복이 없고 일관성 있는 테스트케이스를 지능적으로 선택하여 테스트 시간을 단축시켜 준다. 테스트 에이전트 시스템은 3개의 에이전트 User Interface Agent, Test Case Selection & Testing Agent, Regression Test Agent로 구성된다. 특히 Test Case Selection & Testing Agent은 RE-Rule과 CTS-Rule을 통하여 중복이 없고 일관성 있는 테스트케이스를 지능적으로 선택하며, Regression Test Agent는 RRTIS-Rule을 통해 리그래션 테스트 항목을 지능적으로 선택한다.
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.
본 논문에서는 클래스들간의 종속관계를 효율적으로 표현하기 위한 모듈클래스 종속그래프를 제안한다. 객체 지향언어는 설계시 독립적으로 개발되어지고, 클래스들간의 관계를 형성하여 구성되어진다. 따라서 이러한 독립적인 특성을 고려하고, 클래스 계층구조에 존재하는 클래스들간의 관계를 효율적으로 표현할 필요가 존재한다. 본 논문에서는 어플리케이션에 종속적인 기존의 시스템 종속그래프와 단위 클래스를 표현하는 클래스 종속그래프에서 제시되지 않고 있는 클래스들간의 관계를 표현하기 위해 객체지향시스템의 설계단위인 모듈의 개념을 이용하여 모듈클래스들 종속그래프를 제시하고, 객체지향의 특징인 객체의 생성자, 상속관계 및 동적 바인딩 효과를 적용시켜 효율성의 검증과 이를 절차간 슬라이싱에 적용시켜 슬라이싱의 관계를 고찰한다. 또한 모듈 클래스에 존재하는 클래스의 멤버데이터들간의 구별을 가능하게 하기 위한 파라메터의 표현법을 제시한다. 이러한 모듈클래스 종속 그래프를 통해 시스템 설계시 모듈 클래스간의 관계를 보다 정확하게 분석할 수 있고, 시스템 분석에 필요한 역공학, 테스팅, 시각화와 같은 다른 응용에 폭넓게 적용될 수 있다.
A framework for multi-platform analytical and multi-component hybrid (testing-analysis) simulations is described in this paper and illustrated with several application examples. The framework allows the integration of various analytical platforms and geographically distributed experimental facilities into a comprehensive pseudo-dynamic hybrid simulation. The object-oriented architecture of the framework enables easy inclusion of new analysis platforms or experimental models, and the addition of a multitude of auxiliary components, such as data acquisition and camera control. Four application examples are given, namely; (i) multi-platform analysis of a bridge with soil and structural models, (ii) multiplatform, multi-resolution analysis of a high-rise building, (iii) three-site small scale frame hybrid simulation, and (iv) three-site large scale bridge hybrid simulation. These simulations serve as illustrative examples of collaborative research among geographically distributed researchers employing different analysis platforms and testing equipment. The versatility of the framework, ease of including additional modules and the wide application potential demonstrated in the paper provide a rich research environment for structural and geotechnical engineering.
본 논문에서는 지진하중하의 대형구조물의 시뮬레이션을 위해 실험과 해석을 병합한 분산공유 하이브리드 해석 및 실험소프트웨어 framework를 개발하였다. 제안된 소프트웨어 framework은 별도의 동적 그리고 정적 해석을 위한 프로그램의 개발이 필요 없기 때문에 일반 범용 유한요소해석 프로그램을 개발된 해석 및 실험 제어 프로그램과 interface API를 이용하여 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서 개발된 소프트웨어 framework은 독자적 기능을 가진 module로 구성이 되어 있을 뿐만 아니라 개체지향형 프로그램 개념을 바탕으로 개발되었다. 예제를 통하여 개발된 시스템의 기능과 분산공유하이브리드 해석 및 실험에서의 유용성을 증명하였다.
동적 UML 다이어그램은 객체 지향 언어로 구현된 프로그램의 복잡한 실행 동작에 대한 표현이 가능하다. 이로 인하여 동적 다이어그램 중, 순서, 상태, 액티비티 다이어그램을 이용하여 테스트 케이스를 추출하고 테스트 하는 방법이 많이 쓰이고 있다. 그러나 테스트 자원과 시간이 제한되어 있을 때 어떤 명세를 이용하여 테스트 케이스를 만드는 것이 더 효율적인지, 또한 어떤 특성이 있는지 알 필요가 있다. 이 논문에서는 ATM 시뮬레이션 프로그램을 세 가지 다이어그램으로 표현하고 이를 이용하여 서로 다른 테스트 케이스를 생성한다. 또한 뮤테이션 테스팅(Mutation Testing)을 실시하여 각 테스트 케이스에 대한 효율을 평가 하였다. 뮤턴트(Mutant) 생성은 절차적 방식과 객체 지향 방식에 의한 뮤테이션 연산자(Mutation Operator)를 구분해서 적용하였으며 뮤클립스(Muclipse)라는 이클립스(Eclipse) 기반의 플러그인 도구를 이용하였다. 생성된 테스트 케이스와 뮤턴트를 이용해서 뮤테이션 점수(Mutation Score)를 측정하고 이를 기반으로 각 테스트 케이스 및 여러 관점에서 테스트 케이스의 효율을 평가하였다. 이런 과정을 통해 테스트 케이스 생성 방식의 선택에 대한 힌트를 얻을 수 있었다.
The dynamic cast operation allows flexibility in the design and use of data management facilities in object-oriented programs. Dynamic cast has an important role in the implementation of the Data Management Services (DMS) of the Mission Data System Project (MDS), the Jet Propulsion Laboratory's experimental work for providing a state-based and goal-oriented unified architecture for testing and development of mission software. DMS is responsible for the storage and transport of control and scientific data in a remote autonomous spacecraft. Like similar operators in other languages, the C++ dynamic cast operator does not provide the timing guarantees needed for hard real-time embedded systems. In a recent study, Gibbs and Stroustrup (G&S) devised a dynamic cast implementation strategy that guarantees fast constant-time performance. This paper presents the definition and application of a cosimulation framework to formally verify and evaluate the G&S fast dynamic casting scheme and its applicability in the Mission Data System DMS application. We describe the systematic process of model-based simulation and analysis that has led to performance improvement of the G&S algorithm's heuristics by about a factor of 2. In this work we introduce and apply a library for extracting semantic information from C++ source code that helps us deliver a practical and verifiable implementation of the fast dynamic casting algorithm.
Halim, Isa;Arep, Hambali;Kamat, Seri Rahayu;Abdullah, Rohana;Omar, Abdul Rahman;Ismail, Ahmad Rasdan
Safety and Health at Work
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제5권2호
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pp.97-105
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2014
Background: Prolonged standing has been hypothesized as a vital contributor to discomfort and muscle fatigue in the workplace. The objective of this study was to develop a decision support system that could provide systematic analysis and solutions to minimize the discomfort and muscle fatigue associated with prolonged standing. Methods: The integration of object-oriented programming and a Model Oriented Simultaneous Engineering System were used to design the architecture of the decision support system. Results: Validation of the decision support system was carried out in two manufacturing companies. The validation process showed that the decision support system produced reliable results. Conclusion: The decision support system is a reliable advisory tool for providing analysis and solutions to problems related to the discomfort and muscle fatigue associated with prolonged standing. Further testing of the decision support system is suggested before it is used commercially.
Web applications are indispensable in the software industry and continuously evolve either meeting a newer criteria and/or including new functionalities. However, despite assuring quality via testing, what hinders a straightforward development is the presence of defects. Several factors contribute to defects and are often minimized at high expense in terms of man-hours. Thus, detection of fault proneness in early phases of software development is important. Therefore, a fault prediction model for identifying fault-prone classes in a web application is highly desired. In this work, we compare 14 machine learning techniques to analyse the relationship between object oriented metrics and fault prediction in web applications. The study is carried out using various releases of Apache Click and Apache Rave datasets. En-route to the predictive analysis, the input basis set for each release is first optimized using filter based correlation feature selection (CFS) method. It is found that the LCOM3, WMC, NPM and DAM metrics are the most significant predictors. The statistical analysis of these metrics also finds good conformity with the CFS evaluation and affirms the role of these metrics in the defect prediction of web applications. The overall predictive ability of different fault prediction models is first ranked using Friedman technique and then statistically compared using Nemenyi post-hoc analysis. The results not only upholds the predictive capability of machine learning models for faulty classes using web applications, but also finds that ensemble algorithms are most appropriate for defect prediction in Apache datasets. Further, we also derive a consensus between the metrics selected by the CFS technique and the statistical analysis of the datasets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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