본 논문에서는 UML 개발도를 이용하여 테스트 데이타를 자동 생성하는 방안을 제안하고, XML 기술을 이용하여 개발한 "테스트 데이타 자동화 도구인 AUTEG(Automatic UML-Based Test Data Generation)"를 "Insurance System"의 사례에 적용한 결과를 분석 기술한다. AUTEG는 전체 시스템을 구성하는 모듈 사이의 인터페이스(interface)영역에 존재하는 오류 추출이 가능한 테스트도(test diagram)와 기존의 화이트 박스 테스트(white-box test)기법을 테스트도에 적용하여 테스트 데이타를 자동 생성한다. 또한 AUTEG는 통합 테스트와 시스템 테스트에 적용할 수 있으며, 사용자가 통합 테스트의 단위 모듈을 자유롭게 그룹화 할 수 있다.
디지털 TV 소프트웨어는 디지털 방송을 위한 수신기 시스템으로 가변적이고 복잡한 구조의 방송용 데이타를 대량으로 처리한다. 따라서 처리하는 데이타 구조의 복잡성과 데이타량의 방대함 때문에 디지털 TV 소프트웨어의 테스트를 위한 테스트 데이타 생성 작업은 쉽지 않다. 많은 시간과 비용이 소요될 뿐 아니라 디지털 TV를 위한 동영상, 압축 및 다중화에 대한 표준인 MPEG-2(Moving Picture Experts Groups-2)에 대한 지식도 필요하다. 본 논문에서는 디지털 TV 소프트웨어를 위한 MPEG-2 TS 형태의 테스트 데이타를 자동으로 생성하는 도구를 개발하였다. 이를 통해, 디지털 TV 소프트웨어에 대한 전문 지식 없이도 적은 비용으로 필요한 테스트 데이타를 획득할 수 있고 수작업으로 인해 발생할 수 있는 실수를 줄여 테스트 데이타의 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 또한 MPEG-2 표준에 대한 정보를 데이타 베이스로 구축하고 이를 기반으로 테스트 데이타를 생성하므로 구성 테이블의 구조와 개수가 가변적인 MPEG-2 표준의 특성을 쉽게 수용할 있다.
품질 인증 테스트는 소프트웨어의 품질을 결정하고 보증하기 위하여 인증 기관에서 제품 개발 후에 수행하는 테스트로써 해당 제품의 소스 코드 없이 제품 매뉴얼의 분석을 통하여 테스트가 이루어지는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 제품 매뉴얼에 기반한 테스트 데이타 생성을 위하여, 소프트웨어 패키지와 매뉴얼 분석 데이타로부터 테스트 데이타를 생성하는 것을 자동화한 '테스트 데이터 자동 생성 도구'(Manual-based Automatic Test data generating tool: MaT)를 구현한다. MaT의 입력 데이타는 소프트웨어 패키지와 매뉴얼의 분석 결과인데, 입력 데이타 구성을 위하여 '메뉴 기반 테스트 분석 모델'을 제안한다. 본 도구를 소프트웨어 패키지의 품질 인증 테스트에 적용함으로써 품질과 신뢰도가 향상된 소프트웨어 제품 개발에 기여할 수 있게 된다.
본 논문에서는 마이크로프로그램을 위한 테스트 데이타를 자동으로 생성하는 시스템을 제안하였다. 이 시스템에서는 주어진 경로를 따라 마이크로프로그램을 기호수행(symbolic execution)시켜 경로조건식을 구하고 이 식를 풀어서 테스트 데이타를 생성한다. 기호수행 방법을 이용하여 테스트 데이타를 생성하기 위해서는 경로조건식이 선형이어야 한다. 따라서 본 논문에서는 마이크로프로그램의 테스트 데이타를 생성하기 위하여 마이크로프로그램에서 사용되는 연산자들을 선형 연산자로 변환하는 방법을 제안하였다. Abstract In this paper, we propose an automated test data generation system for microprogram. This system symbolically executes microprogram along a given path, extracts path conditions for the given path, and generates test data by solving the path conditions. To generate test data using symbolic execution, the path conditions must be linear. Therefore, we propose a linearization method which transforms operators used in the microprogram into linear operators.
주어진 프로그램에서 예외상황(exception)을 발생시키는 테스트 데이타를 자동으로 생성해주는 분석 방법을 제안한다. 분석 결과로 얻은 테스트 데이타를 사용하여, 프로그램 내에서 발생한 예외상황들이 프로그래머의 의도대로 처리되는지를 검사할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 분석 방법은 입력으로 받은 프로그램에서 특정 예외상황이 발생한다는 조건을 시작으로 하여, 프로그램의 입력 값에 대한 제약식(constraints)을 만들어간다. 이 분석 방법이 옳다는 증명에 의해서, 분석 결과로 얻은 테스트 데이타를 입력으로 하여 프로그램을 수행시키면 지정한 예외상황이 항상 발생한다는 것을 보장할 수 있다.함수를 인수나 결과값으로 전달하지 않고(first-order) ML 스타일의 예외상황 관리 방법을 제공하는 언어를 대상으로 하여 테스트 데이타 생성 방법을 제안하고, 이 분석 방법이 옳다는 것을 증명한 후 몇 가지 예를 사용하여 분석 과정을 설명한다.
단위 시험은 지속적이고 반복적으로 수행되어야 하기 때문에 높은 비용을 필요로 하는 작업이다. 단위 시험의 자동화에 대한 많은 연구가 있었으나 테스트 데이타의 자동 추출에 대한 연구는 큰 성과를 이루지 못하고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어의 소스 코드로부터 테스트 데이타를 자동으로 추출하는 방안에 대해 논의하고 각 단계의 알고리즘을 제시하였다. 또한 테스트 데이타 추출 자동화에 관한 이슈를 소개하고 테스트 데이타 추출 자동화 도구 CUTIG를 소개한다. CUTIG는 실제 소스코드를 이용하여 테스트 데이타를 추출하므로 소프트웨어의 요구사항 명세가 잘 작성되어 있지 않거나 실제 구현과 차이가 있는 경우에도 테스트 데이타를 생성할 수 있다. 또한 이 도구를 통해 개발자가 직접 테스트 데이타를 작성하는 데 소요되는 비용을 절감할 수 있기를 기대한다.
네트워크 기술이 급격히 발전하면서 서로 다른 벤더들이 개발한 시스템들이 통합되거나 상호 운용함으로서 특정 기능을 수행한다. 이 경우 통합된 시스템의 정확성을 보증하는 상호운용성 테스트는 필수적이다. 상호운용성 테스트는 다른 벤더들이 개발한 다른 시스템이 데이타를 공유하는 경우 소프트웨어나 하드웨어의 성능을 테스트하는 것이다. 많은 연구에서 시스템의 행위를 모델링하기 위하여 EFSM(Extended Finite State Machines)을 사용하고 있고, EFSM은 테스트케이스 생성 알고리즘의 입력으로 사용된다. 그러나 대부분의 연구들은 최적의 테스트케이스 생성 알고리즘에 대한 것들로서 이들 알고리즘의 입력이 되는 EFSM 명세를 생성하는 과정에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 논문은 상호운용성 테스트를 위한 테스트케이스를 생성하는 연구로서 요구사항 분석서로부터 EFSM 명세를 생성하는 방법을 제안하고, 테스트케이스 생성의 자동화를 위하여 제안한 기법으로 생성된 EFSM을 입력으로 하여 표준화된 테스트 케이스 및 슈트를 자동 생성하기 위한 테스트케이스 생성기의 프로토타입을 구현한다. 또한 프로토타입 구현에 적용된 이론적 배경 및 알고리즘을 상세히 설명한다.
프로그램 시험 비용은 테스트 데이타를 생성하는 과정을 자동화함으로써 상당히 줄일 수 있다. 테스트 데이타 생성은 보통 선택된 프로그램 경로를 실행하는 입력 값들을 식별하는 데 주안점을 둔다. 지금까지 많은 연구가 있어왔지만 여전히 해결해야할 문제가 있다 그러한 문제들 중에 모양 문제가 있다. 모양 문제는 주어진 프로그램 경로를 수행하기 위해 요구되는 입력 자료구조를 밝혀내는 문제이다. 이 논문에서 이 모양 문제에 대한 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 경로를 포인터 역 참조가 없는 정적단일 할당문 (Static Single Assignment, SSA) 형태로 변환한다. 이는 주어진 경로 상에 존재하는 각 프로그램 문장을 등식이나 부등식과 같은 제약식으로 간주할 수 있게 해준다. 이러한 제약식에 대한 해는 각 입력 변수에 대한 'points-to relation' 형태로 나타난다. 간단한 예들을 통하여 제안한 방법에 대해 설명한다.에 대해 설명한다.
신경망을 이용하여 OCT 영상을 분석하고 다양한 망막 질환을 자동 진단하는 것에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구가 현실에 적용되기 위한 하나의 중요한 요건은 학습된 신경망이 학습에 사용된 데이터와는 다른 기기에서 생성된 데이터에 대해서도 성능의 큰 하락 없이 일반화될 수 있어야 한다는 것이다. 본 논문에서는 심층 CNN을 이용하여 OCT 영상으로부터 노년기황반변성(AMD)을 자동 진단하는 것을 다룬다. 하나의 OCT 기기로부터 획득한 데이터 셋을 이용하여 신경망을 학습시킨 후 다른 OCT 기기로부터 생산된 이미지를 테스트한 결과 상당한 성능의 하락을 관찰할 수 있었다. 이러한 성능의 하락을 방지하기 위해서 OCT 이미지를 정규화 하는 기법을 제안하고 실험을 통해 그 효과를 분석하였다. 제안한 기법은 OCT 이미지를 분할하여 망막에 해당하는 영역을 찾아낸 후 이미지 내에서 망막 영역이 수평에 가까운 기울기를 가지도록 정렬(align)하여 형태적인 측면에서 OCT 이미지를 정규화 하는 것을 목적으로 한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 이종의 기기에서 생성된 OCT 이미지로부터 AMD를 자동진단 하는데 있어서 상당한 성능의 향상을 달성함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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