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이선열,채흥석,Lee, Seonyeol,Chae, Heung-Seok 한국정보통신학회 2019 한국정보통신학회논문지 Vol.23 No.11
함정 전투체계는 기술의 발전을 적극적으로 수용하여 점진적으로 진화하고 있다. 함정 전투체계의 도메인 컴포넌트들 또한 함정 전투체계의 점진적 진화에 맞추어 변경되어야 한다. 즉, 도메인 컴포넌트는 변경용이성을 가져야 한다. 그러나 기존 도메인 컴포넌트는 변경용이성을 충분히 고려하지 않는다. 특히, 미들웨어로부터 계획된 것보다 더 많은 메시지를 수신할 경우, 이에 대응하기 위한 방안을 고려하지 않는다. 우리는 증가된 메시지에 신속하게 대응할 수 있는 도메인 컴포넌트 참조 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처는 비즈니스 로직이 독립적으로 동작할 수 있도록 도메인 컴포넌트를 분리하고, 다수의 비즈니스 로직이 동시에 동작하도록 설정하여 증가된 메시지를 처리하고자 한다. 제안된 참조 아키텍처를 이용하여 표적관리 도메인 컴포넌트를 설계하여 참조 아키텍처의 적용 가능성을 확인하였다. The naval combat system is gradually evolving, actively accepting technological advances. The domain components of the naval combat system must also be adapted to the gradual evolution of the naval battle system. In other words, domain components should be easy to change. However, existing domain components do not fully consider changeability. In particular, when receiving more messages than planned from the middleware, it does not consider a way to process them in a timely manner. We propose a domain component reference architecture for timely processing of increased messages. The proposed architecture separates domain components so that business logic can operate independently, and sets up multiple business logic to operate simultaneously to handle increased messages. The track management domain component is designed using the proposed reference architecture to confirm the applicability.
분기 거리 이웃 선택을 이용한 향상된 담금질 기법 테스팅
최현재(HyunJae Choi),이선열(SeonYeol Lee),채흥석(HeungSeok Chae) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.6
담금질 기법을 이용한 테스트 데이터 자동 생성 방법은 효율적인 테스트 데이터 생성 방법 중 하나이다. 기존의 담금질 기법은 작은 변화를 통해 해를 탐색하여 지역 탐색에 우수한 성능을 보였다. 하지만 입력 테스트 데이터의 값 범위가 넓을 경우 기존의 방법은 작은 변화를 통한 탐색이라는 특징으로 인해 탐색 시간이 오래 걸리는 한계를 보였다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 분기 거리 이웃 선택을 이용한 향상된 담금질 기법을 제안한다. 이 방법은 입력 테스트 데이터의 값 범위가 넓을 경우에도 우수한 탐색 성능을 얻을 수 있도록 테스트 데이터를 큰 폭으로 변화시킨다. 제안한 방법의 효과성을 검증하기 위해 랜덤 알고리즘과 담금질 기법, 유전 담금질 기법 그리고 본 논문에서 제안한 기법을 이용해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안 기법의 최종 분기 커버리지가 랜덤 알고리즘, 담금질 기법, 유전담금질 기법에 비해 각각 9.9%, 13.2%, 2.8% 더 높은 것을 확인하였다. Simulated annealing (SA) is known as one of the most efficient methods for automatic test data generation. Especially, SA has performed well on small input domain size of system under test (SUT) because a short range from the current candidate solution is mainly searched. However, such a strategy to neighborhood selection can lead to poor performance when a SUT has a large input domain. To overcome the problem of the low performance for a large search domain, we propose an enhanced SA approach, named Simulated Annealing with Branch Distance Neighborhood (SA/BD). In order to rapidly reach the test target, branch distance between the current candidate solution and the test target is used to adaptively apply two kinds of neighborhood selection strategies: Macro Step and Micro Step. We have performed experiments where the SA/BD is compared with three approaches: conventional simulated annealing (SA), genetic simulated annealing (GSA) and random algorithm. The results of the experiments show that the SA/BD has better branch coverage than random generation by 9.9%, GSA by 2.8%, and conventional SA by 13.2%.