In this paper we suggest a method to produce automatically teat data using UML development diagrams, and analytically describe the application of a tool, Automatic UML-based Test Data Generation (AUTEG) developed using XML technology, to the examples of insurance system. Our AUTEG automatically generates test diagrams that enable to detect errors existing at the interface area between modules composing the whole system, along with test data by applying the existing white-box test technique to the test diagram. Our AUTEG can be applied to the integration test as well as the system test and using the tool, users may make the unit modules of the integration test into several groups.
As the complexity of software is increasing, generating an effective test data has become a necessity. This necessity has increased the demand for techniques that can generate test data effectively. This paper proposes a test data generation technique based on adequacy based testing criteria. Adequacy based testing criteria uses the concept of mutation analysis to check the adequacy of test data. In general, mutation analysis is applied after the test data is generated. But, in this work, we propose a technique that applies mutation analysis at the time of test data generation only, rather than applying it after the test data has been generated. This saves significant amount of time (required to generate adequate test cases) as compared to the latter case as the total time in the latter case is the sum of the time to generate test data and the time to apply mutation analysis to the generated test data. We also use genetic algorithms that explore the complete domain of the program to provide near-global optimum solution. In this paper, we first define and explain the proposed technique. Then we validate the proposed technique using ten real time programs. The proposed technique is compared with path testing technique (that use reliability based testing criteria) for these ten programs. The results show that the adequacy based proposed technique is better than the reliability based path testing technique and there is a significant reduce in number of generated test cases and time taken to generate test cases.
This study was carried out to suggest the best statistical test to analyze the trend in monthly water quality data. Traditional parametric tests such as t-test and regression analysis are based on the assumption that the underlying population has a normal distribution and regression analysis additionally assumes that residual errors are independent. Analyzing 9-years monthly COD data collected at Paldang in Han River, the underlying population was found to be neither normal nor independent. Therefore parametric tests are invalid for trend detection. Four Kinds of nonparametric statistical tests, such as Run Test, Daniel test, Mann-Kendall test, and Time Series Residual Analysis were applied to analyze the trend in the COD data, Daniel test and Mann-Kendall test indicated upward trend in COD data. The best nonparametric test was suggested to be Daniel test, which is simple in computation and easy to understand the intuitive meaning.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.12
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pp.83-90
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2004
This paper proposes an efficient scan testing method for compression of test input data and reduction of test power for SOC. The proposed method determines whether some parts of a test response can be reused as a part of next input test data on the analysis of deterministic test data and its response. Our experimental results show that benchmark circuits have a high similarity between un-compacted deterministic input test data and its response. The proposed testing method achieves the average of 29.4% reduction of power dissipation based on the number of test clock and 69.7% reduction of test data for ISCAS'89 benchmark circuits.
Recently, lots of research on automated test data generation has been actively done. However, techniques for automated test data generation presented so far have been proved ineffective for programs with flag variables. It can present problems when considering embedded systems such as engine controllers that make extensive use of flag variables to record state information concerning devices. This paper introduces a technique for generating test data effectively for programs with flag variables. The presented technique transforms the test data generation problem into a SAT(SATisfiability) problem and makes advantage of SAT solvers for automated test data generation(ATDG). For the ends, we transform a program under test into Alloy which is the first-order relational logic and then produce test data via Alloy analyzer.
The quality certification test is usually conducted by a certifying organization to determine and guarantee the quality of software after the software development phase, commonly without the actual source code, but with by going against the product's manual. In this paper, we implement a Manual-based Automatic Test data generating tool: MaT, the test technique based on manual, that automatizes producing the test data from analysis data of software package and manual. The input data of MaT are the result of the analysis of software and manual. We propose 'menu-based test analysis model' in order to generate the input data. We believe that the proposed technique and tool he]p improving quality and reliability of the software.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.39
no.9
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pp.45-54
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2002
This paper proposes serial test data compression, a novel DFT scheme for embedded cores in SOC. To reduce test data amounts, share bit compression and fault undetectable fault pattern compression techniques was used. A Circuits using serial test data compression method are derived from a scan DFT method including a test-per-clock technique. For an experiment of the proposed compression method, full scan versions of ISCASS85 and ISCASS89 were used. ATALANTA has been used for ATPG and fault simulation. The amount of test data has been reduced by maximum 98% comparing with original data.
Objectives In this study, the possibility of using existing test data provided in Korea and elsewhere for the registration of chemical substances was examined. Data on 510 chemical substances that are among the first subject to registration under the "Act on the Registration and Evaluation, etc. of Chemical Substances (K-REACH)" were analyzed. Methods The possibility of using existing data from 16 reference databases was examined for 510 chemical substances notified in July 2015 as being subject to registration. Results Test data with the reliability required for the registration of chemical substances under the K-REACH constituted 48.4% of the required physicochemical characteristics, 6.5% of the required health hazards, and 9.4% of the required environmental hazards. Conclusions Some existing test data were not within the scope of this research, including data used for registration in the European Union (EU). Thus, considering that 350 of these 510 species are registered in EU Registration, Evaluation, Authorisation & Restriction of Chemicals, more test data may exist that can be utilized in addition to the data identified in this study. Furthermore, the K-REACH states that non-testing data (test results predicted through Read Across, Quantitative Structure-Activity Relationships) and the weight of evidence (test results predicted based on test data with low reliability) can also be utilized for registration data. Therefore, if methods for using such data were actively reviewed, it would be possible to reduce the cost of securing test data required for the registration of chemical substances.
Recent test data compression techniques raise concerns regarding power dissipation and compression efficiency. This letter proposes a new test data compression scheme, twin symbol encoding, that supports block division skills that can reduce hardware overhead. Our experimental results show that the proposed technique achieves both a high compression ratio and low-power dissipation. Therefore, the proposed scheme is an attractive solution for efficient test data compression.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.6
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pp.1565-1572
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2015
In this paper, we analyze the polio incidence data based on the Poisson autoregressive models, focusing particularly on change-point detection. Since the data include some strongly deviating observations, we employ the robust cumulative sum (CUSUM) test proposed by Kang and Song (2015) to perform the test for parameter change. Contrary to the result of Kang and Lee (2014), our data analysis indicates that there is no significant change in the case of the CUSUM test with strong robustness and the same result is obtained after ridding the polio data of outliers. We additionally consider the comparison of the forecasting performance. All the results demonstrate that the robust CUSUM test performs adequately in the presence of seemingly outliers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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