소프트웨어 테스팅의 중요 목표 중의 하나는 '좋은' 테스트 데이터 집합을 생성하는 것으로 이는 매우 어렵고 시간이 걸리는 작업이다. 본 논문은 소프트웨어 테스팅을 위한 자동 테스트 데이터 집합 생성에 유전자 알고리즘을 적용하는 방법을 제시하며 자동 테스트 데이터 생성에서 유전자 알고리즘의 효용성을 보이기 위해 유테이션 테스팅을 도입한다. 본 연구는 테스트 데이터 생성 과정이 테스트 대상 프로그램의 구현에 대한 지식을 필요로하지 않는다는 점에서 다른 방법들과 다르다. 또한, 제안된 방법의 효율성을 보이기 위하여 몇 가지 실험을 통해서 블랙박스 테스트 생성 기법은 랜덤 테스팅과 비교한다.
In the development process of an ECU (Electrical Control Unit), numerous tests are necessary to evaluate the performance and control algorithm. The vehicle based test is expensive and requires long time. Also, it is difficult to guarantee the safety of the test driver. To overcome the various problems faced in the development process, the ECU test has been done using HIL (Hardware In the Loop). The HIL environment has the actual hardware including an ECU and a virtual vehicle model. In this paper, the test platform environment is devloped for the AWS ECU black box test. The test platform is built on HIL (Hardware In the Loop) architecture. Using the developed test platform, the control algorithm of the AWS ECU can be evaluated under the virtual driving condition of the bi-modal tram. Driving conditions, such as a front steering angle and vehicle velocity, are defined through the PC (Personal Computer) input. Input signals are transformed to electrical signals in the PC. These signals become the input conditions of the AWS ECU. The AWS ECU is stimulated by arbitory input conditons, and responses of the system are observed.
In this paper we introduce formulae for estimating the failure rate of a large scaled software by using the Bayesian rule when a black-box random testing which selects an element(test case) at random with equally likely probability, is performed. A program or software can be treated as a mathematical function with a well-defined (input)domain and range. For a large scaled software, their input domains can be partitioned into multiple subdomains and exhaustive testing is not generally practical. Testing is proceeding with selecting a subdomain, and then picking a test case from within the selected subdomain. Whether or not the proportion of selecting one of the subdomains is assumed probability, we developed the formulae either case by using Bayesian rule with gamma distribution as a prior distribution.
It is getting higher the demand on a good sound in a car. Like some other sensory qualities, achieving a good sound is still treated as a black-box followed by the individual taste of tuning engineers. This study aims to define the attributes of a good car audio sound and the assessment factors affecting the sound quality. With a variety of surveys on professional listening groups and car audio installers, 26 most frequently used vocabularies are selected as typical presentations of car audio sound quality. After repetitions of listening tests with deliberately selected test CD, pre-recorded 15 different digital car-recordings, headphones replay system, and three different listening groups, it is proved that there are at least 5 different assessment factors which significantly affect the car audio sound quality. They are high fidelity, spectral balance, tonal accuracy, sound stage and acoustic fault.
항공 소프트웨어가 FAA(미국연방항공청)에 승인받기 위해서는 DO-178B 표준에 따라야 한다. DO-178B에서는 안전 필수 소프트웨어의 단위 테스트가 MC/DC 기준을 만족하기를 요구하고 있다. MC/DC에 따른 테스트는 안전성과 관련된 오류를 효과적으로 찾을 수 있는 수단으로 알려져 있지만 MC/DC를 만족하는 테스트 케이스를 생성하는 작업이 용이하지 않는 것도 사실이다. 이 논문에서는 MD-SAT이라고 명명한 SAT(SATisfiability) 기술을 사용하여 MC/DC를 만족하는 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 도구에 대해 소개한다. 이 도구는 결정표 기반 테스트, 인과 그래핑 및 상태 전이 테스트 방법을 구현한 도구에서 보다 다양한 테스트 케이스 생성을 위해 사용될 수 있다.
열차제어시스템은 최근의 컴퓨터 기술의 발달에 따른 자동화 및 지능화에 따라 소프트웨어에의 의존성이 더욱 증가하고 있으며, 동시에 소프트웨어의 오류 내재 가능성이 높아지고 실제 장애발생으로 인한 위험비용도 증가하고 있다. 이에 따라 열차제어시스템 소프트웨어의 무결성 검증이 매우 중요한 이슈가 되고 있으며, 이 중에서 열차제어 소프트웨어 기능안전성 검증을 위한 블랙박스 테스팅 도구의 필요성이 제기되고 있으나, 기존 상용도구들은 사용하기 어렵고 복잡하여 실제 현장에서 적용이 거의 되지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 분석을 바탕으로 열차제어시스템 소프트웨어 기능안전성 검증을 위한 실제 사용하고 있은 인터페이스를 통한 새로운 개념의 블랙박스 테스팅 도구를 제안하였다. 현재 제안한 도구의 설계 및 프로토타입이 개발되어 열차제어시스템 소프트웨어 테스팅에 시범적용 중에 있다.
본 연구는 일련의 방법을 조합하여 차선의 라인모델을 추출하는 과정을 제안한다. 첫째로, 호모그래피(homography)에 기반한 영상와핑(warping)을 통하여 영상내에서 차선영역내에 존재하는 픽셀들을 검출하기 용이하도록 변환하는 것을 제안한다. 두 번째로, 에지검출과 HSL (Hue, Saturation, and Lightness) 변환을 이용하여 차선후보픽셀들을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 세 번째로, 선택영역을 활용하는 방법을 통하여 차선후보픽셀들 중에서 오류픽셀들을 제거하는 방법을 제안한다. 네 번째로, 차선픽셀들을 이차다항식 함수로 모델링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 조명조건과 노이즈 하에서 취득한 차량용 블랙박스영상을 이용하였다. 실험결과는 제안한 방법은 색상이나 에지만을 기반으로 하는 방법들에서 나타나는 문제점들을 극복하고 비교적 저가의 컴퓨팅 환경하에서 다양한 조건의 영상에 대하여 프레임 당 약 0.6초 이내에 차선픽셀들을 추출하고 차선라인모델을 생성할 수 있음을 보여준다.
The increase in vehicle purchases worldwide is having a very significant impact on the availability of parking spaces. In particular, since it is difficult to secure a parking space in an urban area, it may be of great help to the driver to check vehicle parking information in advance. However, the current parking lot information is still operated semi-manually, such as notifications. Therefore, in this study, we propose a system for detecting a parking space using a relatively simple image processing method based on an image taken from the sky and evaluate its performance. The proposed method first converts the captured RGB image into a black-and-white binary image. This is to simplify the calculation for detection using discrete information. Next, a morphological operation is applied to increase the clarity of the binary image, and a template mask in the form of a bounding box indicating a parking space is applied to check the parking state. Twelve image samples and 2181 total of test, were used for the experiment, and a threshold of 40% was used to detect each parking space. The experimental results showed that information on the availability of parking spaces for parking users was provided with an accuracy of 95%. Although the number of experimental images is somewhat insufficient to address the generality of accuracy, it is possible to confirm the possibility of parking space detection with a simple image processing method.
Mu Chen;Lu Chen;Zhipeng Shao;Zaojian Dai;Nige Li;Xingjie Huang;Qian Dang;Xinjian Zhao
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1689-1705
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2023
To deal with the potential XSS vulnerabilities in the source code of the power communication network, an XSS vulnerability detection method combining the static analysis method with the dynamic testing method is proposed. The static analysis method aims to analyze the structure and content of the source code. We construct a set of feature expressions to match malignant content and set a "variable conversion" method to analyze the data flow of the code that implements interactive functions. The static analysis method explores the vulnerabilities existing in the source code structure and code content. Dynamic testing aims to simulate network attacks to reflect whether there are vulnerabilities in web pages. We construct many attack vectors and implemented the test in the Selenium tool. Due to the combination of the two analysis methods, XSS vulnerability discovery research could be conducted from two aspects: "white-box testing" and "black-box testing". Tests show that this method can effectively detect XSS vulnerabilities in the source code of the power communication network.
The engagement control software embedded in the weapon control computer of the fire control center for air defense missile system is large-scale real-time software. The use of typical software development methodologies is not appropriate to develop such large-scale embedded software in terms of reusability, reliability, and productivity for the reason that it is significantly complicated, and highly dependent on hardware platforms and developers. In this paper, a model-based software architecture using components based on UML 2.0 for the engagement control software is presented in order to solve these problems. This software architecture is verified using the black-box test, the scenario-based test, and the Ethernet packet monitoring test methods. The results demonstrate that the developed software architecture can be employed to enhance reusability, maintainability, and productivity of large-scale embedded software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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