본 연구에서는 시간 요소를 고려한 무기체계 소프트웨어의 시스템 테스트 모델을 제시한다. 이를 위해 컴포넌트 기반의 UML 표기법과 무기체계의 시간 제약 특징을 고려한 무기체계 소프트웨어의 시스템 테스트 모델인 TFM(Time Factor Method) 모델을 제안한다. TFM 모델은 세 가지 요소인 (X.Y,Z)으로 구성되어 있는데. "X" 에서는 최대시간경로를 선정하는 알고리즘을 통해 테스트 케이스가 도출되고, "Y" 에서는 Sequence Diagram과 관련된 컴포넌트(오브젝트)를 식별하고, "Z"에서는 Timing Diagram을 통하여 식별된 각각의 컴포넌트의 실행시간을 측정한다. 또한 제안된 TFM 모델의 적용사례를 들어 테스트 케이스를 도출한다.
소프트웨어 테스트는 시스템의 신뢰도를 판단하는 중요한 작업이지만, 많은 노력과 비용이 요구된다. 모델 기반 테스트는 시스템 요구사항을 정형적으로 표현한 모델로부터 테스트 설계를 자동화함으로써 이러한 비용을 줄이기 위한 방안으로 제안되었다. 모델의 각 경로마다 입력값을 생성하여 테스트를 수행하는데, 이 때, 적절한 입력 값을 찾기 위해 메타-휴리스틱 기법을 사용한다. 본 논문은 슬라이싱 기법과 우선순위 정책을 적용한 테스트 데이터 자동 생성 기법을 제안하며, 목적 경로와 관련이 없는 변수를 제외하여 불필요한 계산을 억제한다. 실험을 통해 기존의 기법보다 효과적으로 테스트 데이터를 생성함을 보인다.
국내 S/W 벤치마크테스트는 일반적으로 각 제품의 기능별, 성능별 비교분석을 통해 제품의 장단점을 파악하는 것이 주된 목적이었다. 기존 벤치마크테스트의 산출물은 시험항목별 결과와 비교 분석 결과이다. 최근에는 동종 제품들 중에서 특정 목적에 가장 적합한 제품을 선택하기 위한 수단으로 벤치마크테스트 결과가 사용되기도 한다. 이러한 특수한 목적의 벤치마크테스트는 기존 산출물 이외에 특정 목적에 가장 적합한 제품이 무엇인지 판단할 수 있는 순위표가 추가된다. 최근의 새로운 요구사항을 반영하기 위해서는 새로운 S/W 벤치마크테스트 평가모델이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 벤치마크테스트와 구분되는 소비자의 새로운 요구를 만족시킬 수 있는 S/W 벤치마크테스트 평가모델 개발 이슈에 대해 연구하고 있다.
임베디드 소프트웨어의 적합성 테스트는 소프트웨어의 기능이 명세를 따라 정확히 구현되었는지 검사하는 것이다. 적합성 테스트에서 테스트 시나리오는 소프트웨어의 전체 기능을 테스트할 수 있도록 추출되어야 한다. 일반적으로 테스트 시나리오는 단순히 전체의 기능들을 한 번씩 테스트해 보는데 초점이 맞춰져 있다. 하지만 테스트 시나리오는 테스트 수행의 효율성을 고려할 필요가 있다. 이 연구에서는 각 함수들을 테스트하는데 걸리는 시간과 사용자 입력으로 인해 발생하는 대기 시간을 고려하여 최적화된 테스트 시나리오를 추출하는 기법을 제안한다. 테스트 시나리오를 추출하기 위해 상태 머신 다이어그램과 테스트 케이스를 바탕으로 그래프 형태의 테스트 모델을 생성한다. 테스트 모델에는 테스트 수행 시간과 사용자 입력에 대한 정보가 포함되어 있다. 최적화된 테스트 시나리오는 테스트 모델을 기반으로 수정된 최단거리 알고리즘을 이용하여 추출한다. 제안하는 테스트 시나리오 작성 기법을 이용하면 테스트 수행 시간을 줄일 수 있고, 테스트 자동화를 향상시킬 수 있다.
인터넷의 발달로 인해 최근 Software 분야는 복잡해지고 많은 분야에서 결정적인 산출물로 다양한 어플리케이션이 개발되고 있다. 또한 Software의 품질과 보증을 목적으로 테스팅의 규칙적인 방법이 요구되어진다. 본 논문에서는 다양한 Software Application의 테스팅을 위한 개발 방법으로 확장성과 융통성 그리고 재사용성을 위하여 테스트 케이스 추출을 위한 메타모델을 시각화하고 테스팅 단계별 요구되어지는 모델을 Unified Modeling Language를 이용한 개발 관점을 테스트 설계 모델과 테스트 제어 모델로 구분하여 제시하고 특정 시스템 도메인을 활용하여 테스트 실행 환경과 테스트 프로세스 설계에 대한 방법을 제안한다.
본 논문은 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 확장 기법을 이용하여 Stateflow 모델 기반의 블랙박스 테스트 케이스 자동 생성 방법을 제안한다. 복잡한 시스템의 경로 계획 문제를 효율적으로 해결하는 방법으로 널리 사용되고 있는RRT기법은 테스트 케이스 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있으나, 테스트 케이스 생성에 있어서 중요한 부분을 차지하는 테스트 커버리지를 고려하고 있지 않다. 제안하는 확장 기법은 테스트 커버리지를 향상시키기 위하여 테스트 목표 달성 율의 개념을 RRT 확장에 도입하여 테스트 목표를 더 달성할 수 있는 방향으로 RRT 확장을 유도 한다. 이를 위해서 테스트 목표 달성 율을 고려한 RRT 거리 함수와 RRT 무작위 노드 생성 방법, 그리고 변형된 RRT 확장 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 유용성은 실제 자동차에서 사용되는 제어 ECU들의 Stateflow 모델을 이용한 실험을 통해 기존 RRT를 이용한 테스트 케이스 생성 기법과의 성능을 비교를 통해 보인다.
CNN 모델이 이미지 분류와 객체 탐지 등 여러 분야에 활용됨에 따라, 자율주행자동차와 같이 안전필수시스템에 사용되는 CNN 모델의 성능은 신뢰할 수 있어야 한다. 이에 CNN 모델이 다양한 환경에서도 성능을 유지하는지 평가하기 위해 배경을 변경한 이미지를 생성하는 이미지 데이터 증강 도구를 개발한다. 이미지 데이터 증강 도구에 객체가 존재하는 이미지를 입력하면, 해당 이미지로부터 객체 이미지를 추출한 후 수집한 배경 이미지 내에 객체 이미지를 합성하여 새로운 이미지를 생성한다. CNN 모델 성능 평가 방법으로 개발한 도구를 사용하여 기존 테스트 이미지로부터 새로운 테스트 이미지를 생성하고, 생성한 새로운 테스트 이미지로 CNN 모델을 평가한다. 사례 연구로 Pascal VOC2007 테스트 데이터로부터 새로운 테스트 이미지를 생성하고, 새로운 테스트 이미지로 YOLOv3 모델을 평가하였다. 그 결과 기존 테스트 이미지의 mAP 보다 새로운 테스트 이미지의 mAP가 약 0.11 더 낮아지는 것을 확인하였다.
현실 소프트웨어 비즈니스 환경에서 많은 벤처/중소기업의 소프트웨어의 사용 범위가 넓어지고 품질에 대한 검증이 요구되고 있다. 소프트웨어 품질 검증은 제품과 프로세스 품질이다. 그리고 현실에 맞게 전체 조직보다는 테스트 조직의 성숙도(Test Maturity Model)에 초점을 둔다. 하지만 기존 모델은 국내 벤처/중소기업에게 적용이 부적합한 부분이 존재한다. 이를 위해 테스트 성숙도 모델의 경량화를 제안한다. 우리의 경량 모델은 기존 테스트 성숙도 모델과 테스트 프로세스 개선(TPI Next) 모델을 기반으로 재정의된 모델이다. 하지만 대부분 모델은 성숙도 레벨을 정의하고, 레벨을 달성하기 위한 목표 및 세부 활동만 제공할 뿐이다. 평가단을 위한 평가 가이드 및 정형화된 평가 절차가 존재하지 않는다. 그렇기 때문에 심사위원과 기업이 정형화된 심사 과정 및 평가를 진행하기 어렵다. 본 논문은 경량화된 테스트 성숙도 모델의 평가 가이드를 제안한다. 평가를 위한 진단 절차를 정의와 평가 가이드, 그리고 평가 절차 및 절차별 활동과 산출물의 정의한다. 이 평가 가이드는 심사 위원에게는 정형화된 심사가 가능하게 하고, 자체 평가 가이드는 자체 테스트 조직에 심사 준비를 좀더 빠르고 바르게 진행하게 한다.
고성능 시스템이 개발됨에 따라 실시간 테스트의 중요성이 증가하고 있다. 메모리의 경우 저장된 값을 보존하면서 테스트할 수 있는 Transparent 테스트 알고리듬들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 테스트 시간과 오버 헤드를 줄일 수 있는 새로운 Transparent 테스트 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 SRAM의 전이 쓰기 동작 중에 발생하는 동적 전원 전류를 이용하는 방법이다. 동적 전원전류와 고장 모델과의 상관 관계를 규명한 결과 기존의 알고리듬보다 많은 고장 모델들을 테스트 할 수 있음을 발견하였다. 또한 쓰기 동작 중의 전류를 감지하기 때문에 압축치를 생성할 필요가 없어 그에 따른 테스트 시간과 오버 헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 March 알고리듬들을 본 테스트 방법론에 적합하도록 변형하는 방법을 설명하고 기존의 transparent 알고리듬과의 테스트 시간 고장 검출률 그리고 BIST 구현시의 하드웨어 오버헤드 측면에서 비교를 한다.
추적이란 개념은 모델 중심의 개발에서만이 아니라 테스트를 위하여 매우 중요한 요소이다. 수직적인 추적은 모델로부터 테스트와 디버깅 단계에 이르기까지 시스템을 잘 관리할 수 있게 한다. 또한 테스트 단계에서 발견한 결함에 대한 오류를 추적할 때 발생하는 추상 수준의 오르내림을 추적가능성으로 극복하게 한다. 이 논문에서는 시스템 테스트 수준과 통합 테스트 수준에서 UML을 이용하여 수직적으로 연결하여 더욱 엄격한 테스트가 되는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 추적이란 개념이 어떻게 작동하며 오류 부분을 찾아내는지 얼마나 효과적인지 보이며 모델에서 코드까지의 구체적인 사례를 이용하여 방법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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