• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제29권2호
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• pp.13-20
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• 2020

탐색 테스트는 빠른 개발 주기라는 특징으로 바람직한 테스트 방법으로 소개되었으나 적용을 위하여 문서화 및 테스트 범위의 분석이 요구되어 적극적으로 채택하지 않고 있다. 한편 키워드 기반 테스트는 리소스 절약 및 유지 관리를 용이하게 하는 방법으로 소개되었으나 데이터, 설정, 상호 작용, 시퀀스 및 타이밍과 같은 변수가 많아 테스트를 미리 계획하는 것이 쉽지 않다. 하지만 키워드 기반 테스트에서 키워드를 작성하기 위한 명확한 기준과 방법을 제시하고 탐색 테스트 프로세스를 적용하여 키워드를 기반으로 테스트 사례를 만들 수 있다. 이 논문에서는 키워드 기반으로 탐색적 테스트를 자동화 하는 모델을 제안하고 실험한다. 효과를 검증하기 위해 일반 키워드 기반 테스트(KBT)와 탐색적 키워드 기반 테스트(KBET)와 비교하였고 탐색적 정상 테스트 사례(ETC) 및 탐색적 키워드 기반 테스트(KBET)와 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.331-334
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• 2019

일반적인 키워드 기반 테스트는 기능 위주의 키워드를 작성하여 테스트를 자동화하여 비용은 적게 들지만 활용도가 높은 테스트를 자동화기 어렵다. 한편 탐색적 테스트는 리스크 기반으로 차터를 작성하여 짧은 시간동안 많은 에러를 탐지하는 장점이 있으나, 문서화가 미흡하다는 단점이 있다. 위와 같은 단점을 보완하기 위하여 탐색적 테스트의 기본 원리를 고수하면서 효율적 키워드 기반 자동화가 가능한 RAKTA(Record And Keyword-based Test Automation) 방법론을 제안한다. RAKTA는 오픈 소스 키워드 기반 자동화 프레임워크인 로봇 프레임워크의 기술을 사용하여, 키워드 기반과, 탐색적 테스트의 장점을 뽑아 효율적으로 테스트 자동화하여 비용을 줄이고 많은 에러를 탐지할 수 있다. 또한 본 논문에서는 RAKTA 방법론을 활용한 여러 가지 키워드 재사용 사례와 기존 조직에서 사용하던 테스트 스크립트를 혼합하여 통합 테스트, 인수 테스트, 설치 테스트를 자동화하는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.225-228
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• 2020

대학의 게임개발 프로젝트에서 QA를 수행하기 위해 필요한 테스트 베이시스를 확보하기 쉽지 않다는 문제가 있다. 이렇게 테스트 베이시스가 부족한 경우 경험기반 테스트 기법이 대안이 될 수 있다. 탐색적 테스팅은 경험기반 테스트 기법 중에서도 체계화가 되어 있는 기법이다. 본 논문에서는 탐색적 테스팅을 활용할 경우에 필요한 탐색적 테스팅 수행 절차와 보고서 양식을 제시하였다. 본 논문에서 제안하는 QA 프로세스와 양식은 실제 게임개발 프로젝트에서 유용하게 적용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.489-492
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• 2020

현재 청강 게임 졸업작품 프로젝트에서 QA팀의 테스트 활동은 명세를 기반으로 진행된다. 하지만 대학의 게임 개발 프로젝트 특성상 체계적인 문서와 같은 테스트 베이시스를 확보하기 어렵다. 이렇게 부족한 명세를 기반으로한 테스트는 테스트할 게임의 전체를 커버하기 어렵다. 따라서 이를 보완하기 위해 리스크 기반의 탐색적 테스팅 접근법을 활용하여 조금 더 효율적인 테스트 전략 및 프로세스를 제시하고자 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권4호
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• pp.480-488
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• 2016

탐색 기반 테스팅은 넓은 탐색 범위에서 효과적으로 테스트 데이터를 생성하는 대표적인 기술중 하나이다. 탐색 기반 테스팅의 성능이 프로그램의 구조적 특성에 영향을 받는 것이 알려져 있음에도 구조적 특성을 고려한 탐색 기반 테스팅 비교 연구는 제한적으로 수행되었다. 본 연구는 탐색 기반 테스팅 비교를 통해 테스트 대상의 구조적 특성 차이에 따른 최적 알고리즘을 분석하고자 한다. 실험 결과의 일반화를 위해 탐색 성능에 영향을 주는 4가지 메트릭 값을 조합하여 19,800개의 테스트 대상 프로그램을 자동 생성하였다. 실험 결과 복잡도가 높은 프로그램을 20,000번 이하의 횟수로 분석하였을 경우에는 유전 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보였으나 50,000번 이상 분석하였을 경우에는 유전 담금질 기법과 담금질 기법이 다른 알고리즘들 보다 우수한 성능을 보였다. 복잡도가 낮은 프로그램에서는 유전 담금질 기법, 담금질 기법, 언덕 오르기 방법이 다른 알고리즘들 보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.132-134
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• 2012

웹 서비스 제품은 그 특성상 패치와 릴리즈가 잦고, 개발주기도 아주 짧다. 따라서 한정된 자원으로 많은 양의 품질 보증 활동이 요구되지만, 실시간으로 이루어지는 TTM(Time to market)을 맞추려면 신속하면서도 높은 수준의 품질을 보증하기 어렵다. 본 논문에서는 탐색적 테스팅 기법과 위험기반 테스팅 기법을 간소화하여, 리스크 분석 시 탐색적 기법으로 판단하여 바로 우선순위를 매기고 테스트를 진행한다. 여기서 리스크 Matrix에 리스크 분석 테이블을 적용하여 테스트 우선순위를 판단한다. 검증의 방법은 적용 전/후 프로젝트 수 대비 TTM 준수율 및 품질을 기준으로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.346-349
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• 2018

기존의 전통적인 금융 시장에 대한 탐색적 데이터 분석에 비해 암호화폐에 대한 탐색적 데이터 분석은 전무하다. 본 논문에서는 대표적인 암호화폐인 비트코인을 비롯하여 총 12 개의 암호화폐에 대한 상관관계 분석 및 회귀 모델을 적용하기 적합한지 여부를 결정하는 평균회귀테스트를 수행하고 그 결과에 대해 논한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.13-21
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• 2014

집합 커버링 문제는 대표적인 조합 최적화 문제들 중 하나로서 n개의 열로부터 일부를 선택하여 m개의 행을 커버하되 비용을 최소화하는 문제로 정의된다. 본 논문에서는 집합 커버링 문제를 해결하기 위한 정수 계획법 기반 지역 탐색의 적용 방안을 제시하고 있다. 정수계획법 기반 지역 탐색은 이웃해를 탐색하여 현재해를 반복적으로 개선하는 지역 탐색 기법의 일종으로서 이웃해를 생성하기 위한 알고리즘으로 정수계획법을 사용한다. 본 논문에서 제시한 기법의 효과를 검증하기 위해 OR-Library의 테스트 데이터를 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모든 테스트 데이터에 있어서 정수계획법 기반 지역 탐색을 통해 지금까지 알려진 가장 좋은 해를 탐색할 수 있었다. 특히 4개의 테스트 데이터에 대해서는 지금까지 알려진 가장 좋은 해보다 더 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권10호
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• pp.768-772
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• 2010

콘콜릭 테스트는 높은 테스트 커버리지를 달성하기 위해 실제 프로그램 수행과 심볼릭 수행을 결합하여 테스트 데이터를 생성한다. CREST는 콘콜릭 테스팅을 구현한 대표적인 open-source인 테스트 도구이다. 그러나 현재 CREST는 기본적으로 프로그램의 모든 가능한 실행 경로들을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이 때문에 특정 분기 또는 블록만을 테스트하는 경우에는 비효율적일 수 있다. 이 논문에서는 프로그램 상의 한 분기 또는 블록을 주고 이률 실행할 수 있는 테스트 데이터를 생성하는 목적 지향 콘콜릭 테스트 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.346-348
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• 2002

인공 지능 분야 문제의 특성으로 인하여 병렬 처리 기법의 적용이 자주 고려되고 있다. 특히 순차적인 문제 해결 알고리즘이 병렬 처리 개념과 접목되면서 새로운 특징을 갖는 알고리즘으로 발전될 수 있는데 양방향 병렬 탐색을 그 예로 들 수 있으며 특정 슈퍼컴퓨터를 대상으로 한 구현 결과도 보고 된 바 있다. 본 논문에서는 양방향 병렬 탐색 알고리즘을 보다 보편적인 메시지 패싱 인터페이스(MPI)를 이용하여 구현하고 두 종류의 병렬 시스템을 대상으로 테스트함으로서, MPI 환경에서의 양방향 병렬 탐색의 성능을 비교 분석하였다.