FBD 프로그램 대상 뮤테이션 기반 오류 위치 추정 기법의 활용 가능성 분석

Q: 이 논문에서 정의한 뮤테이션 기반 오류 위치 추정이란 무엇인가?

뮤테이션 기반 오류 위치 추정(MBFL)은 원본 프로그램의 일부를 변형하여 인공적인 오류를 포함하는 뮤턴트를 생성하고, 이 뮤턴트들의 행동을 분석하여 실제 오류의 위치를 추정하는 기법이다. 뮤턴트와 실제 오류의 행동 유사성을 기반으로 각 뮤턴트의 의심도를 정량화하여 오류 위치를 파악한다.

Q: FBD 프로그램에 뮤테이션 기반 오류 위치 추정 기법을 적용할 수 있는가?

연구 결과, 뮤테이션 기반 오류 위치 추정(MBFL) 기법을 데이터 흐름 기반인 FBD 프로그램에 성공적으로 적용할 수 있음을 확인하였다. 실제 오류가 포함된 FBD 모듈에 MBFL을 적용한 결과, 전체 프로그램 블록의 약 6%만을 확인하여 실제 오류 위치를 찾을 수 있었다. 이는 FBD 프로그램 오류 위치 추정의 가능성을 시사한다.

신동환; 윤원경; 김준호; 지은경; 배두환

학술대회자료

저자정보: 신동환 (KAIST) 윤원경 (KAIST) 김준호 (KAIST) 지은경 (KAIST) 배두환 (KAIST)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2015 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

오류 신고하기

피인용 0

검색

초록·키워드

Function Block Diagram (FBD)은 산업용 컴퓨터인 Programmable Logic Controller (PLC)의 표준 프로그래밍 언어 중 하나이다. FBD 프로그램에 대한 오류 검출 (fault detection) 방법에 대해서 지속적인 연구가 진행되고 있으나, 검출된 오류를 수정하기 위하여 해당 오류의 위치를 파 ... 전체 초록 보기

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-569-001677444

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료