오늘날 소프트웨어의 복잡화에 따라 그 테스트 방법 또한 다양화 되고 있다. 입력의 따른 결과 값을 비교하여 대상의 내부 구조에 대한 깊은 이해 없이 가능한 블랙박스 테스팅은 오늘날의 복잡한 소프트웨어의 테스팅에 있어 매우 적합한 방법이다. 하지만 이러한 테스트를 위한 테스트 케이스 생성을 위해서는 요구 명세와 더불어 이에 대한 깊은 이해를 필요로 한다. 이러한 문제를 해결하기 최근에는 UML과 같은 정형화된 명세 기반의 테스트 케이스 생성기법이 연구되고 있지만, 모델 기반의 개발 방법이 사용되지 않는 부분에서는 매번 이루어지는 코드 변경에 따라 모델을 다시 수정하는 번거로움이 필요하다. 이에 본 논문에서는 함수 레벨의 블랙박스 테스트를 위하여 코드를 이용하여 테스트 케이스를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 대상 함수를 추상화한 후 함수의 각 인자들을 이용하여 각 조건문 상의 인자의 쓰임을 분석하여 각 조건의 기준 값을 추출하고 이로부터 테스트 케이스를 추출하는 방법을 제안한다. 이러한 방법은 이미 구현되어 있는 코드를 사용함으로써 새로운 요구 명세에 대한 이해의 필요성을 줄이고 더불어 코드 기반의 테스트 케이스의 자동 생성연구의 초석이 된다.
오늘날 GUI가 소프트웨어의 성공에 중요한 영향을 미침으로써 GUI에 대한 테스트가 요구된다. 반면에 소프트웨어의 GUI 테스트는 많은 노력과 시간이 소비된다. 이러한 자원의 소비를 줄이기 위해 GUI 테스트를 자동으로 수행하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 GUI 자동 테스트를 수행하기 위해 극복해야 할 문제와 GUI 자동 테스트에 적용되는 기술에 대해 논하고, Record-Playback 기술을 이용하여 GUI 테스트 케이스 자동 생성 방법을 제시한다.
본 연구에서는 소프트웨어의 구현 코드로부터 테스트 케이스 자동에 관해 연구하며 도구를 구현한다. 이를 통해 개발자가 직접 테스트 케이스를 작성하는 데 소요되는 비용을 절감하고, 소프트웨어의 요구사항 명세가 잘 작성되어 있지 않거나 실제 구현과 차이가 있는 경우에도 영향을 받지 않고 테스트 케이스를 생성 가능하도록 한다.
기존의 다양한 테스트 케이스 생성에 대한 연구는 모델로부터 테스트 케이스를 추출한다. 하지만 실무의 경우 자연어 요구사항 문장으로부터 테스트 케이스를 생성할 수 있어야 한다. 이를 위해 자연어 문장의 분석하고, 분석 과정 및 결과를 요구공학 영역에 접목하는 연구는 매우 필요하다. 하지만 한국어 문장의 다양성 때문에, 한국어 자연어 요구사항 분석은 어려운 이슈이다. 우리는 한국어 자연어 요구사항으로부터 테스트 케이스 생성 연구 중 하나로써, 자연어 요구사항의 정의 분석, C3Tree 모델의 생성, 원인-결과 그래프의 생성, 결정 테이블의 생성 단계를 통한 테스트 케이스 생성 방법을 연구한다. 본 논문은 중단 단계로써, 메타모델링 변환 기법을 이용하여 C3Tree 모델 기반의 결정 테이블로부터 테스트 케이스 생성 방법을 제안한다. 이 방법은 모델 변환 규칙의 수정을 통해 모델 to 모델, 모델 to 텍스트로의 변환 과정을 제어한다. 모델이 변형되거나, 새로운 모델이 추가되더라도 프로그램 알고리즘의 직접적인 수정 없이 모델 변환 규칙을 유지보수 할 수 있다. 평가 결과, 결정 테이블에 대한 모든 조합이 테스트 케이스로 자동 생성되었다.
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.
본 논문은 Simulink/Stateflow 모델 기반의 테스트 케이스를 자동으로 생성하기 위하여, 휴리스틱 입력 분석을 이용한 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 기법을 제안한다. RRT는 모델 기반 블랙박스 테스트 케이스 생성 시 반드시 해결해야 되는 도달 가능성 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 방법이지만, 모델의 내부 상태와 테스트 목표를 고려하지 않고 무작위로 모델의 입력을 생성하기 때문에 테스트 케이스 생성 효율이 떨어지는 단점이 있다. 제안하는 기법에서는 RRT를 확장해나갈 때 필요한 입력을, 모델의 현재 상태에서 만족 할 수 있는 테스트 목표를 분석하고 이를 달성할 수 있는 모델의 입력을 분석 결과에 따라 휴리스틱하게 결정함으로써, RRT의 장점을 보존하면서, 테스트 케이스 생성 효율을 높일 수 있다. 제안된 기법은 자동차에 사용되는 실 부품 ECU의 Simulink/Stateflow 모델을 대상으로 한 실험을 통해 성능이 평가되었으며, 기존 RRT와 비교하여 테스트 케이스 생성 효율이 높은 것을 보였다.
본 논문은 신뢰성 있는 임베디드 시스템 소프트웨어 개발을 위해 제한된 자연어 형식으로 작성된 소프트웨어 요구사항으로부터 테스트 케이스 및 테스트 스크립트를 생성하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법에서는 자연어로 기술된 요구사항을 제한된 자연어 형식으로 작성하고, 이를 파싱하여 테스트에 사용되는 입력, 출력 및 연산자를 추출한다. 추출된 정보를 이용하여 Decision Coverage, Condition Coverage, Modified Condition/Decision Coverage와 같은 테스트 케이스 생성 전략을 적용하여 테스트 케이스를 생성한다. 또한 테스트 명령어 사전을 이용하여 임베디드 시스템의 물리적인 입력 값인 테스트 스크립트를 생성한다. 제안한 방법을 이용하면, 개발된 소프트웨어가 요구사항에 적합하게 개발되었는지를 직접적으로 테스트하는 것이 가능하다. 제안한 방법의 효과는 요구사항 세트에 적용하여 실험적으로 보인다.
그래픽 언어 기반의 요구사항 작성은 임베디드 시스템의 RBT(Requirement-Based Testing)을 위해 적절한 요구사항 모델링이다. 본 논문은 그래픽 언어기반으로 작성된 요구사항을 상태 기반으로 해석하고, 테스트 케이스를 자동으로 생성하기 위한 방법에 대해 논한다. 먼저 요구사항 다이어그램의 구성을 살펴 보고, REED 라는 도구를 통해 실제 작성된 하나의 요구사항을 바탕으로 테스트 케이스 생성을 위한 모델 전체의 상태 공간을 정의하고 상태 공간과 테스트 케이스 생성에 대해 논한다.
패킷 필터링은 잠재적으로 악의 있는 네트워크 패킷을 필터링하는 것이다. 패킷 필터링의 기능을 테스트하기 위해서 우리는 보안 시스템에 설정된 보안 정책이 의도한 대로 수행되는지 검증해야 한다. 그러나 기존에 이러한 기능을 테스트하기 위한 도구가 거의 없으며, 존재하는 도구는 테스트의 수행 시 테스트 케이스 선정과 테스트 결과의 판단에 있어 많은 사용자의 판단을 요구한다. 대부분의 보안 시스템 운영자는 새로운 보안 정책을 설립할 때 이를 테스트하는데 많은 부담감을 갖는다. 이에 본 논문에서는 사용자의 판단을 최소화 할 수 있는 새로운 테스트 베드를 제안하고 구현한다. 본 논문의 테스트 베드는 테스트 케이스와 테스트 오라클을 자동으로 생성한다. 그리고 생성된 테스트 오라클을 기반으로 테스트 결과를 사용자의 참여 없이 자동으로 판단한다.
현실적으로 요구사항의 불명료성은 테스트 케이스 추출에 어려움을 초래한다. 명료한 요구사항 기반의 사용자 승인 테스트는 소프트웨어의 올바른 품질을 증가시키고, 유지보수 비용을 감소시킨다. 하지만 중소기업에서는 촉박한 개발 기간, 테스트 도구 구매 비용의 부담, 낮은 테스트 기술 레벨 등의 이유로 좋은 품질의 테스트를 수행하기가 힘들다. 이러한 문제점의 해결을 위해 말뭉치 정규화를 이용한 의미 규칙으로 불명료한 요구사항을 간결하고 명료한 요구사항으로 변경하기 위한 메커니즘을 제안한다. 또한 이를 원인-결과 그래프 자동 생성하는 방법을 제안한다. 이는 원인-결과 그래프를 통해 테스트케이스를 최대한 생성하는 기초가 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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