Yazar
Çağlayan, Yusuf
Basım Tarihi
2024-08-30T14:54:51Z
Konu
Televizyon, Teknolojik yenilikler, Televizyon yayın sistemleri, Testler, Akıllı malzemeler
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Kayıt Numarası
498d7b84-7082-4512-9dac-12c679848594
Lokasyon
Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü
Tarih
2024-08-30T14:54:51Z
Örnek Metin
Akıllı TV'ler için yazılım testi pahalı ve zaman alıcı bir süreçtir. Bu nedenle, otomatik ve etkili test senaryosu üretimi, yazılım kalitesini artırırken maliyetleri azaltmak açısından da önemlidir. Bu çalışmada, akıllı TV'ler için kısa sürede otomatik olarak yeni ve etkili test senaryoları oluşturmak için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağlarının kullanılmasını öneriyoruz. Ağa yönelik eğitim verileri, test sırasında dört farklı TV yazılımında meydana gelen sıfırlama, çökme ve askıda kalma hatalarının analizi ile hazırlanmaktadır. Bu hatalara ilişkin test senaryoları Vestel Elektronik TV fabrikasındaki yazılım onay süreçlerinde manuel olarak oluşturulmuştur. Test veri tabanından toplam 3000 hata çıkarıldı; burada her hata, TV'yi açmak/kapatmak veya Netflix uygulamasını açmak vb. gibi hatayla sonuçlanan bir dizi eyleme karşılık gelir. Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağ modeli daha sonra bu hataları kullanarak test senaryolarını otomatik olarak oluşturacak şekilde eğitilir. Modelin performansı, sabit sayıda deneme dizisi verildiğinde kaç hatanın üretilebileceğiyle ölçülür. Deneylerde, otomatik olarak oluşturulan test senaryoları, manuel olarak tasarlanan vakalara kıyasla hatalarla sonuçlanan dizileri oluşturmada daha başarılıydı. Böylece, önerilen LSTM modeli kullanıldığında belirli bir zaman diliminde çok daha fazla hata üretilebilmekte, bu da daha güvenilir ve daha hızlı bir yazılıma olanak sağlamaktadır. Akıllı TV'ler için yazılım testi, pahalı ve zaman alıcı bir mevcuttur. Bu nedenle, yazılımın şarjı artırılırken maliyetleri düşürmek için otomatik ve etkin test senaryosu oluşturulması önemlidir. Bu güvenli, akıllı TV'ler için kısa sürede otomatik olarak yeni ve etkili test senaryoları oluşturmak için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağlarının değiştirilmesi. Önerilen model için eğitim verileri, test sırasında dört farklı TV yazılımında ortaya çıkan kesinti, çökme ve kilitlenme hatalarının analizi ile hazırlanmıştır. Bu hatalara ilişkin test senaryoları, Vestel Elektronik TV fabrikalarında yazılım onaylarında manuel olarak bölümler. Test veri tabanından, her bir hatanın, TV'yi açma ve kapatma veya Netflix uygulamasını açma gibi bir hatayla birlikte bir dizi eyleme karşılık gelen toplam 3000 hata ayıklandı. Bir Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağ modeli daha sonra bu hataları kullanarak test senaryolarını otomatik olarak oluşturmak için sınıflandırılır. Modelin performansı, sabit sayıda deneme dizisi verildiğinde ne kadar hata üretilebileceği ile Kullanıcı tarafından belirlenir. Otomatik olarak çalıştırma test senaryoları, manuel olarak oluşturulan olaylara kıyasla deney hatalarıa neden olan diziler oluşturma konusunda daha başarılıydı. Böylece, önerilen LSTM modeli belirli bir zaman diliminde önemli ölçüde daha fazla hata üretilebildi ve bu da daha güvenilir ve daha hızlı yazılımla tamamlandı.
