• 대한인간공학회지
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• 제30권2호
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• pp.331-338
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• 2011

Objective: The present study developed a comprehensive usability testing and analysis framework based on a physical interface model of product and user and applied the proposed framework to usability testing of canister-type vacuum cleaner. Background: The development of a user-centered product design is important to satisfy customers who want to use the product with ease of use and to keep the manufacturer competitive in the market. Method: The proposed testing and analysis framework consists of (1) characterization of physical product-user interface, (2) preparation and administration of usability testing questionnaire, and (3) analysis and interpretation of usability testing results. A usability evaluation of five vacuum cleaners was planned and administered based on the proposed framework and its analysis produced detailed and overall usability testing results for various aspects such as tasks, usability criteria, and design components. Results: The testing results were further utilized to identify usability problems and preferred design features of the vacuum cleaners. Conclusion: The proposed usability testing and analysis framework was found effective to identify preferred features and problems of a product design in a systematic, holistic manner. Application: The proposed framework can be of effective use for practitioners of product design and development to obtain comprehensive, quantitative usability testing information in a systematic manner.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.89-99
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• 2005

소프트웨어 테스팅 도구를 이용하여 테스팅 프로세스의 전체 또는 일부를 자동처리 함으로써 테스팅 시간의 단축과 비용을 줄일 수 있다. 현재 상용화된 테스팅 자동화 도구들은 상호 호환성을 고려하지 않고 개발되었기 때문에 특히, 테스트 설계 단계에서 생성되는 테스트 케이스(테스트 프로시저, 테스트 데이터 및 테스트 수행 결과의 예측 등)의 정보 공유와 재사용이 불가능하다. 본 논문에서는 테스트 케이스의 정보 공유와 재사용을 위하여 테스팅 자동화 도구들의 통합화 대신에 테스팅 수행과정에서 생성된 테스트 케이스 정보를 다른 테스팅 도구들에서도 접근, 공유할 수 있는 테스팅 자동화 프레임워크를 제안하였다. 제안한 통합 환경 테스팅 자동화 프레임워크의 유효성과 효과성, 그리고 시스템 성능과 테스트 케이스의 재사용성을 입증하기 위하여 기존 3개의 테스팅 도구들을 테스트 시나리오에 따라 실험하였다. 실험한 결과 통합 환경 테스팅 자동화 프레임워크 상에서 테스트 케이스의 재사용을 통해 테스팅 시간의 단축과 비용을 감소시킬 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제10권1호
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• pp.193-211
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• 2008

ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템의 성공적인 도입 및 운영에 있어 교육은 핵심성공 요인 중 하나로 밝혀져 있다. 그러나 ERP시스템 벤더와 도입 기업 모두 실제 프로세스 처리 사례의 정형화된 정보를 제공하지 못해 사용자에게 효과적인 비즈니스 프로세스 교육 방안을 제시 못하고 있는 실정이다. 또한, ERP 시스템에 대한 벤더의 불완전한 테스팅은 결국 불충분하고 비효과적인 사용자 교육으로 이어지고 있다. 본 논문에서는 ERP 시스템의 테스팅과 교육용 시나리오를 작성하기 위한 프레임웍인 SF-ETT (Scenario Framework for ERP Testing and Training)를 제시하고 있다. SF-ETT는 uniERPII를 위한 통합 테스트 시나리오 프로젝트를 통해 정립된 프랙티스 기반 ERP 테스팅 시나리오 작성 프레임웍을 확장하여 설계된 것이다. SF-ETT는 ERP 시스템의 사용자가 실질적으로 이해하는 비즈니스 프로세스의 실체를 기반하여 구성되어 프랙티스(Practice) 정의, 표기 방법, 프레임웍 구조를 제시한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.316-321
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• 2007

Effective Training has been recognized as one of the most important success factors for enterprise resource planning (ERP) system operations. However, both ERP system vendors and user companies have failed to provide an effective training method for users because practical business process cases cannot be formalized. Also, incomplete testing by ERP system vendors results in insufficient and ineffective user training. This paper suggests a scenario framework for ERP testing and training (SF-ETT). SF-ETT is constructed by expanding the practice-based ERP testing scenario construction framework designed for uniERPII. SF-ETT contains concrete business process entities that users understand actually and provides practice definition, notation, and architecture.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.65-79
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• 2002

객체지향 프레임웍은 다수의 응용 소프트웨어의 개발에 반복적으로 재사용되므로 철저한 시험이 요구될 뿐만 아니라 재사용 시 확장된 프레임웍에 대해서도 추가적인 시험이 필요하다. 그런데 프레임웍은 개조, 합성된 확장 부위의 시험에 대한 제어와 관찰을 어렵게 하는 성질을 갖고 있다. 본 논문에서는 프레임웍을 개조, 확장하여 응용 프로그램을 구현할 때 발생할 수 있는 오류들이 시험을 통하여 효율적으로 발견될 수 있도록 프레임웍의 가변 부위에 테스터 컴포넌트들을 BIT(Built-in Test)로 내장하는 방법을 기술한다. 프레임웍에 이와 같이 내장된 테스터 컴포넌트들은 프레임웍의 시험 시 제어와 관찰을 용이하게 하여 프레임웍의 시험성을 높여준다. 여기서 제안된 방법으로 설계된 테스터 컴포넌트들은 시험대상 프레임웍의 확장 부위에 프레임웍 코드의 변경이나 간섭 효과가 없게 부착할 수 있고 필요에 따라 동적으로 탈착할 수 있다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제13권4호
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• pp.1687-1692
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• 2012

Background: Few studies have examined theoretically informed constructs related to hepatitis B (HBV) testing, and comparisons across studies are challenging due to lack of uniformity in constructs assessed. The present analysis examined relationships among Health Behavior Framework factors across four Asian American groups to advance the development of theory-based interventions for HBV testing in at-risk populations. Methods: Data were collected from 2007-2010 as part of baseline surveys during four intervention trials promoting HBV testing among Vietnamese-, Hmong-, Korean- and Cambodian-Americans (n = 1,735). Health Behavior Framework constructs assessed included: awareness of HBV, knowledge of transmission routes, perceived susceptibility, perceived severity, doctor recommendation, stigma of HBV infection, and perceived efficacy of testing. Within each group we assessed associations between our intermediate outcome of knowledge of HBV transmission and other constructs, to assess the concurrent validity of our model and instruments. Results: While the absolute levels for Health Behavior Framework factors varied across groups, relationships between knowledge and other factors were generally consistent. This suggests similarities rather than differences with respect to posited drivers of HBV-related behavior. Discussion: Our findings indicate that Health Behavior Framework constructs are applicable to diverse ethnic groups and provide preliminary evidence for the construct validity of the Health Behavior Framework.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1239-1243
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• 2010

빠르게 진화하는 웹 생태계에서 테스트는 안정성과 생산성향상을 위한 필수과정이다. 복잡하게 얽혀 있는 웹 콘텐트(content)와 유저 인터페이스(user interface)에 대한 테스트는 매우 중요하며, 작성된 테스트케이스는 자동화 되어 누구나 쉽게 반복적으로 수행될 때 가장 효과적이다. 하지만 현재까지 나와 있는 대부분의 도구들은 웹 요소에 대한 기술적 접근 가능성에 중점을 두고 있으며, 이해 관계자들 간의 협업(collaboration), 작성된 테스트케이스의 재사용(reusability)에 대한 부분을 간과하고 있다. 본 논문에서는 웹 테스트 자동화에 있어 효율적인 테스트케이스 설계와 이를 공유하고 패턴화시켜 재 사용할 수 있는 테스트 프레임워크(framework)를 제안한다. 오픈 소스를 기반으로 제작된 본 프레임워크는 웹 테스트 자동화와 자동화된 테스트케이스를 지속적으로 수행할 수 있는 통합(integration) 환경을 제공한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.59-71
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• 2008

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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권7호
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• pp.465-475
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• 2002

객체지향 프레임워크는 개조, 합성이 용이한 클래스들로 분해될 수 있는 유연한 아키텍쳐를 제공함으로써 컴포넌트 기반의 효율적인 소프트웨어 개발을 지원한다. 프레임워크는 다수의 응용 소프트웨어의 개발에 반복적으로 재사용되므로 철저한 시험이 요구될 뿐만 아니라 재사용 시 확장된 프레임워크에 대해서도 추가적인 시험이 필요하다. 이를 위해서는 테스트 대상이 실행 가능한 형태로 제공되어야 하는데 그 구성 가능한 형태가 극히 다양할 뿐만 아니라 재사용될 때의 모든 형태를 예측하여 테스트하는 것은 현실적으로 불가능하므로, 재사용될 때마다 재구성되는 객체들의 구성 가능한 형태들을 동일한 특성을 갖는 유한 개의 그룹들로 분류하고, 각 그룹에서 시험 대상 실행 환경을 선정하여 시험하면 효과적인 시험이 가능하다. 본 논문에서는 재사용 시 다양한 형태의 객체 구조들로 개조, 확장될 수 있는 프레임워크의 가변부위 에 대해 객체 구성의 동일한 특성을 갖는 구조적 테스트 패턴들을 조직적으로 추출하는 방법과 각 패턴들로부터 시험 대상 객체 클러스터 즉, 테스트 대상 인스턴스를 선정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 불필요한 테스트 케이스의 선정을 피하고, 테스트 대상 실행 환경의 체계적인 구축을 위해 사용될 수 있다.

• International Journal of Contents
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• 제13권1호
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• pp.38-44
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• 2017

Increased use of software and complexity of software functions, as well as shortened software quality evaluation periods, have increased the importance and necessity for automation of software testing. Automating software testing by using machine learning not only minimizes errors in manual testing, but also allows a speedier evaluation. Research on machine learning in automated software testing has so far focused on solving special problems with algorithms, leading to difficulties for the software developers and testers, in applying machine learning to software testing automation. This paper, proposes a new machine learning framework for software testing automation through related studies. To maximize the performance of software testing, we analyzed and categorized the machine learning algorithms applicable to each software test phase, including the diverse data that can be used in the algorithms. We believe that our framework allows software developers or testers to choose a machine learning algorithm suitable for their purpose.