• 전자공학회논문지A
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• 제30A권9호
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• pp.59-70
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• 1993

An efficient test method based on march test is presented to cover line leakage failures associated with bit and word lines or mega bit DRAM chips. A modified column march (Y-march) pattern is derived to improve fault coverage against the data retention failure. Time delay concept is introduced to develop a new column march test algorithm detecting various data retention failures. A built-in test circuit based on the column march pattern is designed and verified using logic simulation, confirming correct test operations.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.757-764
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• 2012

복합표본설계에 기초한 범주형 조사자료는 통상적인 피어슨 카이제곱검정에 필요한 조건을 만족하지 못한다. 그러나 많은 조사연구에서 복잡한 표본설계 방법을 적용하고 있지만, 종래의 피어슨 검정결과를 제시하고 있다. 본 연구는 복합표본설계에 의한 범주형자료의 동질성검정에 대한 실증분석을 통해, 종래의 피어슨 검정과 불편검정인 왈드검정, 표본설계를 반영한 비율추정치를 사용하는 피어슨 검정을 비교하였다. 분석결과, 종래의 피어슨검정은 표본설계를 반영하는 검정들에 비해 통계량 값이 매우 크고, 유의확률이 심각하게 작게 나타나는 것을 확인하였다. 복합표본설계를 반영하되 추정량의 분산을 아는 경우와 모르는 경우의 비교에서는 범주수, 설계효과행렬의 고유치들의 평균과 표준편차에 영향을 받는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권2호
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• pp.191-202
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• 2007

일반적으로 테스트 데이터 생성 방법들은 테스트 데이터를 자동으로 생성하기 위해서 완전한 프로그램 경로를 기술한 것을 요구한다. 이 논문에서는 프로그램 경로를 완전하게 명시하지 않아도 테스트 데이터를 자동으로 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 이 논문에서는 테스트 대상 프로그램을 1차 관계 논리 언어인 Alloy로 변환하고 Alloy 분석기를 통하여 테스트 데이터를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자로 하여금 프로그램 경로를 선택하도록 하는 부담을 덜어줄 뿐만 아니라 다양한 테스트 적합성 기준에 따라 테스트 데이터를 생성하는 일을 용이하게 한다. 간단하지만 설명에 도움이 될 수 있는 예들을 통하여 제안한 방법에 대해 설명한다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제2권3호
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• pp.274-300
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• 2008

Software testing cost can be reduced if the process of testing is automated. However, the test data generation task is still performed mostly by hand although numerous theoretical works have been proposed to automate the process of generating test data and even commercial test data generators appeared on the market. Despite prolific research reports, few attempts have been made to evaluate and characterize those techniques. Therefore, a lot of works have been proposed to automate the process of generating test data. However, there is no overall evaluation and comparison of these techniques. Evaluation and comparison of existing techniques are useful for choosing appropriate approaches for particular applications, and also provide insights into the strengths and weaknesses of current methods. This paper conducts experiments on four representative test data generation techniques and discusses the experimental results. The results of the experiments show that the genetic algorithm (GA)-based test data generation performs the best. However, there are still some weaknesses in the GA-based method. Therefore, we modify the standard GA-based method to cope with these weaknesses. The experiments are carried out to compare the standard GA-based method and two modified versions of the GA-based method.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권2호
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• pp.201-215
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• 2000

The classical method for regression analysis is the least squares method. However, if the data contain significant outliers, the least squares estimator can be broken down by outliers. To remedy this problem, the robust methods are important complement to the least squares method. Robust methods down weighs or completely ignore the outliers. This is not always best because the outliers can contain some very important information about the population. If they can be detected, the outliers can be further inspected and appropriate action can be taken based on the results. In this paper, I propose a sequential outlier test to identify outliers. It is based on the nonrobust estimate and the robust estimate of scatter of a robust regression residuals and is applied in forward procedure, removing the most extreme data at each step, until the test fails to detect outliers. Unlike other forward procedures, the present one is unaffected by swamping or masking effects because the statistics is based on the robust regression residuals. I show the asymptotic distribution of the test statistics and apply the test to several real data and simulated data for the test to be shown to perform fairly well.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.947-955
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• 2017

A competing risk analysis has been applied when subjects experience more than one type of end points. Geskus (2011) showed three types of estimators of CIF are equivalent under left truncated and right censored data. We extend his approach to an interval censored competing risk data by using a modified risk set and evaluate their performance under several sample sizes. These estimators show very similar results. We also suggest a test statistic combining Sun's test for interval censored data and Gray's test for right censored data. The test sizes and powers are compared under several cases. As a real data application, the suggested method is applied a data where the feasibility of the vaccine to HIV was assessed in the injecting drug uses.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권12호
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• pp.882-891
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• 2010

테스트 데이터를 자동으로 생성하기 위한 동적 테스트 데이터 생성에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 동적 테스트 데이터 생성 방법은 가공 테스트 대상 프로그램(SUT; Software Under Test)을 실행시켜 기존의 테스트 데이터의 적합도를 평가하고, 평가된 적합도 값과 최적의 알고리즘을 이용하여 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이다. 최근에 전역 최적화 알고리즘을 이용한 동적 테스트 데이터 생성에 관한 많은 연구가 이루어져 왔고, 이 알고리즘을 통해서 테스트 대상 프로그램 (SUT)의 커버리지를 높일 수 있는 데이터를 생성할 수 있다는 것이 실험적으로 밝혀졌다. 그러나 최적화 알고리즘은 오랜 연산 시간이 필요하기 때문에, 이를 이용한 방법은 테스트 데이터를 생성하기 위해 많은 시간이 걸린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 최적화 알고리즘을 이용한 동적 테스트 데이터 생성의 시간을 줄이기 위하여, 최적화 알고리즘의 절차 중 적합도 평가 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이를 위하여 SUT의 테스트 목표 경로로 부터 생성된 적합도 평가 프로그램(FEP)을 정의하고, 가공 SUT 실행하는 대신 소개된 FEP를 이용한 적합도 평가 방법을 제안하고 'ConGA'라는 도구를 구현한다. 그리고 C언어로 작성된 프로그램을 'ConGA'를 이용하여, 테스트 데이터 생성 효율성을 확인하였다. 이 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법보다 테스트 데이터 생성에 걸린 시간을 평균적으로 약 20% 줄인 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.167-173
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• 2005

This paper presents an autocorrelation test that is applicable to dynamic panel data models with serially correlated errors. The residual-based GMM t-test is a significance test that is applied after estimating a dynamic model by using the instrumental variable(IV) method and is directly applicable to any other consistently estimated residuals. Monte Carlo simulations show that the t-test has considerably more power than the $m_2$ test or the Sargan test under both forms of serial correlation (i.e., AR(1) and MA(1)).

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제34권4호
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• pp.367-375
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• 2005

This paper presents an autocorrelation test that is applicable to dynamic panel data models with serially correlated errors. The residual-based GMM t-test is a significance test that is applied after estimating a dynamic model by using the instrumental variable (IV) method and is directly applicable to any other consistently estimated residuals. Monte Carlo simulations show that the t-test has considerably more power than the $m_2$ test or the Sargan test under both forms of serial correlation (i.e., AR(1) and MA(1)).

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권10호
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• pp.104-110
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• 2006

오늘날 시스템 온 칩 테스트에 있어서 많은 양의 테스트 데이터, 시간 및 전력 소모는 매우 중요한 문제이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 본 논문은 새로운 테스트 데이터 압축 기술을 제안한다. 우선, 테스트 큐브 집합에 있는 돈 캐어 비트에 저전력 테스트를 위한 비트할당을 한다. 그리고, 비트할당이 된 저전력 테스트 데이터의 압축효율을 높이기 위해 이웃 비트 배타적 논리합 변환을 사용하여 변환한다. 최종적으로, 변환된 테스트 데이터는 효과적으로 압축됨으로써 테스트 장비의 저장공간과 테스트 데이터 인가시간을 줄일 수 있게 된다.