• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.953-962
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• 2016

모델 기반 테스팅은 시스템의 행위를 표현하는 모델을 시스템 명세로 활용하여 테스트를 수행하는 기술이다. 자동차, 국방/항공, 의료, 철도, 원자력과 같은 산업 도메인에서는 소프트웨어의 품질 향상을 위해 모델 기반 테스팅과 코드 커버리지 기반 테스팅을 요구하고 있다. 모델 기반 테스팅과 코드 커버리지 기반 테스팅이 모두 요구됨에도 모델과 소스 코드 간의 추상화 수준 차이로 인해 모델 기반 테스팅만으로 높은 코드 커버리지를 달성하는 것이 어려워 모델 기반 테스팅과 코드 커버리지 기반 테스팅이 별도로 수행되어져 왔다. 본 연구에서는 기존의 모델 기반 테스팅의 한계점을 개선하기 위하여 모델 기반 테스팅에서 테스트 모델로서 이용되는 대표적인 모델링 방법 중 하나인 프로토콜 상태 머신을 테스트 모델로서 이용하여 효과적으로 코드 커버리지를 향상시키는 상태 머신 변환 방법을 제안한다. 또한 본 연구에서는 두 시스템을 대상으로 한 사례 연구를 수행하여 제안 방법의 효과성을 분석하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.132-137
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• 2015

실시간 시스템은 시스템의 행동이 입력 값 뿐만이 아니라 입력 값의 시간에도 의존적인 시스템이고, 타임드 오토마타는 실시간 시스템 모델링 및 분석에 대표적으로 쓰이는 모델이다. 모델 기반 테스팅은 소프트웨어의 요구사항을 표현한 모델로부터 생성된 테스트 케이스를 테스트 대상 프로그램에 수행함으로써 테스트 대상 프로그램이 모델에 명세된 대로 작동하는지 여부를 확인하는 기법이다. 본 연구에서는 타임드 오토마타 모델 기반 테스팅 도구인 UPPAAL-TRON, UPPAAL-COVER, SYMBOLRT를 동일한 시스템에 적용하는 사례 연구를 수행하고, 이를 기반으로 테스팅 기법 및 도구를 비교 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.353-356
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• 2004

일반적으로 컴포넌트 기반의 SW는 바이너리 파일로 구성되어 있다. 즉, 블랙박스 형식이다. 따라서 컴포넌트 테스팅 시에 코드기반의 화이트박스 테스트 기법을 적용하기가 어렵다. 그래서 컴포넌트 테스팅 시에는 소스코드기반이 아닌 명세기반의 테스트를 수행해야 한다. 그러나 컴포넌트 제공자는 고객에게 바이너리 파일과 일부분의 명세만을 제공한다 즉, 컴포넌트 제공자는 컴포넌트 안에서의 테스트 범주와 테스트 메트릭에 대한 정보를 제공하지 않는다. 이에 따라 고객은 컴포넌트의 테스트 적절성, 테스트 커버리지, 그리고 테스트 품질을 이해하는 것이 어렵다. 그리고 효과적인 테스팅을 위해서는 적절한 테스팅 모델이 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트 테스팅을 효율적으로 하기 위하여 컴포넌트 테스팅 모델을 제안하였고, 테스팅을 위한 명세 요소를 식별하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1386-1396
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• 2015

안드로이드(Android) 어플리케이션(앱)의 신뢰성과 사용성 검증을 위해, 앱의 기능 검사와 크래쉬(Crash) 탐지 등을 위한 다양한 GUI 테스팅(Graphical User Interface Testing) 기법이 널리 사용되고 있다. 그 중 모델 기반(Model-based) GUI 테스팅 기법은 GUI 모델을 이용해 테스트 케이스를 생성하기 때문에, 기법의 유효성(Effectiveness)은 기반 모델의 정확도에 의존적이다. 따라서 모델 기반 기법의 유효성 향상을 위해서는 테스트 대상 앱의 행위를 충분히 반영할 수 있는 모델 생성 기법이 필요하며, 이를 위해 본 연구에서는 GUI 상태를 정밀하게 구분하는 계층적 화면 비교 기법을 통해 테스팅의 유효성과 효율성을 향상시키고자 한다. 또한, 기존 연구 기법과의 비교 실험을 통해 제안 기법이 유효한 모델의 효율적 생성을 가능하게 함을 확인함으로써, 모델 기반 안드로이드 GUI 테스팅의 성능 향상 가능성을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.65-66
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• 2022

AR을 기반으로 하는 현실과 가상세계가 공존하는 콘텐츠들이 증가하고 있다. 이에 따라 AR 콘텐츠에 대한 체계적인 테스팅에 대한 필요성도 증가하고 있다. 소프트웨어 테스팅과 관련한 품질특성은 ISO/IEC 25010에서 정의하고 있다. 기존의 연구에서 ISO/IEC 25010을 기반으로 AR의 테스팅에 적용할 수 있는 품질특성을 제안하였다. 본 논문에서는 기존의 연구에서 제안한 AR 테스팅 품질특성에 신뢰성과 보안성을 보완할 것을 제안한다. 이러한 품질특성으로 고려하여 AR의 테스팅에 필요한 테스트 케이스를 개발하고 실행한다면 보다 체계적인 테스팅이 가능할 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.443-449
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• 2010

전류 테스팅은 기존의 전압 테스트 방식에 비해서 높은 고장 검출과 진단 능력을 가진 효과적인 테스트 방식이다. 그러나 상대적으로 느린 전류 테스팅을 위해서 항상 같은 값을 가지는 노드를 찾아내어 제거하는 효율적인 검출 기법이 필요하다. 본 논문에서는 전류 테스팅을 위한 다양한 고장모델에 적용 가능한 객체기반의 고장 검출 기법을 제안한다. ISCAS 벤치마크 회로의 실험결과을 통해서 제안된 방식이 고려되는 고장의 수를 효과적으로 감소시킬 수 있고 다양한 전류 테스팅 고장모델에 적용 가능함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권10A호
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• pp.1205-1214
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• 2004

CMOS 회로에서 발생하는 물리적인 결함에 대해서 전류 테스팅은 전압 테스팅으로 검출할 수 없는 많은 결함을 효율적으로 검출할 수 있는 기법이다. 테스트 회로에 존재하는 결함이나 장애의 영향을 기술하기 위해서 사용되는 고장모델은 실제적인 장애를 정확하게 모델링해야 한다. 본 논문에서는 전류 테스팅에 자주 이용되는 고장모델을 위한 효율적인 중첩 알고리즘을 제안한다. ISCAS 벤치마크 회로의 모의실험을 통하여 제안된 방식이 고려되는 고장의 수를 효과적으로 감소시킬 수 있고 다양한 전류 테스팅 방식의 고장모델에 더 적합함을 확인하였다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-7
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• 2011

MVC는 유지보수가 쉬워 효율적인 개발이 가능한 아키텍처이다. 웹과 PC환경의 애플리케이션뿐만 아니라 모바일 애플리케이션 개발에 많이 적용됨에 따라 그에 대한 테스팅 또한 중요하다. 기존에 MVC 아키텍처를 적용한 개발에 초점을 둔 연구는 많았으나 MVC 아키텍처의 특성을 고려한 효율적인 테스팅을 위한 연구는 많지 않았다. 따라서 본 논문에서는 MVC 아키텍처 기반 애플리케이션의 효율적이고 정확한 테스팅을 위한 연구를 진행한다. 모델-뷰-컨트롤러의 융합된 상태를 담았던 기존의 상태 다이어그램을 뷰 상태와 모델-컨트롤러 상태 다이어그램으로 분리하고 테스트 케이스를 작성한 후, 테스트를 진행한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.299-308
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• 2008

본 논문에서는 RF 집적회로의 설계사양을 시간영역에서 테스팅이 가능한 구간고장모델링 기법을 제안한다. 먼저 구간고장모델을 정의하였고, 정상동작구간을 결정하여 구간고장모델이 될 수 있는 조건을 증명하였다. 그리고 구간고장모델 조건을 5.25 GHz 저잡음 증폭기에 적용하여 능동소자와 수동소자의 강고장과 파라메트릭 고장의 검출이 가능한 9개의 구간고장모델을 모의실험에 의하여 구하였다. 본 논문에서 얻어진 구간고장모델을 기반으로 출력에 나타나는 출력파형의 변화를 시간영역에서 관찰하여 설계사양 테스팅을 수행할 수 있으므로 RF 집적회로의 테스팅 시간과 비용을 줄일 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.213-217
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• 2007

소프트웨어 테스팅은 소프트웨어의 개발 과정에 있어서 가장 중요하고 많은 비용이 드는 부분이다. 소프트웨어 테스팅을 수동으로 행하는 것은 많은 문제를 발생시킬 수 있다. 소프트웨어 자동 테스팅을 하기 위해서 최근 활발히 연구되고 있는 부분이 모델 기반 소프트웨어 자동 테스팅 기법이다. 본 논문에서는 UML 모델 기반 테스트 케이스 자동 생성 기법을 제안한다. UML state chart 로 모델링 된 테스트 대상 소프트웨어를 제안된 자료구조에 저장 한 후, 이를 flow graph 로 변환한다. 최종적으로 변환된 flow graph 에서 테스트 케이스를 생성한다.