The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.12
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pp.3523-3529
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1999
In this paper, we propose an improved regression testing method, which use method as the basic unit of changing. The testing method consists of three steps. We represent the relationship of classes using the notation of UML(Unified Modeling Language), find the nodes of the modified methods and affected methods by node analysis, and then select changed test cases from the original test cases. The proposed object-oriented regression testing method can reduce the number of test cases, testing time and cost through reuse of test cases.
Kim, Hyeon-Soo;Chung, In-Sang;Bae, Hyun-Seop;Kwon, Yong-Rae;Lee, Dong-Gil
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.27
no.4
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pp.370-383
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2000
This paper describes a new technique known as specification-based regression testing that is used for the revalidation of concurrent programs after changes are made to specifications. This type of regression testing requires sequencing constraint that specify precedence relations on the synchronization events. In order to extract sequencing constraint automatically, we use Message Sequence Charts(MSCs) that are considered partial and nondeterministic specifications. We show how to identify which sequencing constraint is affected by the modifications made to a specification rather than creating new sequencing constraint from scratch to reduce the cost of regression testing. We also describe how to determine that each affected sequencing constraint is satisfied by a program being tested.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.5
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pp.911-917
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2021
As software gets an increasing amount of patches, lots of software bugs are increasingly caused by such software patches, collectively known as regression bugs. To proactively detect the regressions bugs, both industry and academia are actively searching for a way to augment fuzz testing, one of the most popular automatic bug detection techniques. In this paper, we investigate the status quo of the studies on augmenting fuzz testing for regression bug detection and, based on the limitations of current proposals, provide an outlook of the relevant research.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.536-538
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2016
최근 소프트웨어가 사회에서 하는 일이 점점 더 증가함에 따라 소프트웨어의 개발비용도 함께 증가하고 있다. 소프트웨어의 개발비용 중 에러를 찾아내는 소프트웨어 테스팅이 상당한 부분을 차지하고 있는데 테스팅에 소요되는 비용 때문에 테스팅을 등한시 하는 경우가 많다. 그럼에도 불구하고 소프트웨어의 기능 추가나 변경이 이루어질 때마다 테스트를 진행하여야 소프트웨어의 에러를 최소화할 수 있다. 하지만 개발이 진행될수록 소요되는 비용이 증가하는 경우가 많아 실제 소프트웨어 개발에선 개발 기한이 다가올수록 회귀 테스트를 기피하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 소프트웨어의 개발을 진행하면서 형상관리를 통해 소프트웨어의 변경이 있을 때마다 회귀 테스트를 자동으로 수행해주는 도구를 제안한다.
We consider about software quality nowadays. The company considers about software quality more and more compare to software development. We analyze the software testing data in this paper. We find the software effect according to the number of testing, the number of testing date, the number of fault according to characteristics. Also, we analyze the result by regression. Also, we propose the testing effect by sex.
Test case prioritization methods schedule test cases for execution when we can not practically run all test cases for regression testing. We proposed a new prioritization method that is based on historical execution and mr detection data. And we conducted an experiment to compare the proposed method with existing Random and LRU methods using the fault age under the long run environment as criterion. The experiment shows several interesting results. First, our results show that they are complementary. Random method shows good performance for programs that have many error-detectable test cases and HED is more effective for the programs that can be detected by very small amount of test cases. But LRU is more effective for the programs that have relatively medium amount of error detectable test cases. Next, the performance of prioritization method is affected by the size of test suites. Two experiments that have different size of test suites show considerably different fault ages and performance order. And lastly, the $20\%$ of test cases shows considerably good performance compared to the execution result of the full test suite.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.106-108
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2002
신뢰성있는 소프트웨어의 개발을 위해 테스트의 중요성은 매우 크다. 특히, 최근에 점진적이고 반복적인 소프트웨어 개발 방법론이 각광을 받으면서 소프트웨어의 잦은 변경에 따른 회귀 테스트의 중요성이 점점 커지고 있다. 이에 따라 단위 데스트의 자동화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. JUnit은 자바 클래스의 단위 레벨 테스팅을 도와 주는 테스트 지원 프레임워크이다. 또한, JTestCase는 테스트 데이터와 테스트 코드를 분리함으로써, 데이터 중심 테스팅(data-driven testing)을 지원하기 위해 개발된 JUnit 확장 프레임워크이다. 본 논문에서는, 이 두 개의 테스트 프레임워크와 자바 리플렉션 API를 이용하여, 하나의 클래스 파일을 읽어 들여 XML 형태의 테스트 데이터 파일과 테스트 드라이버 코드를 자동생성하는 도구를 제안한다. 그리고, 구체적인 예를 통해 본 논문에서 제안하는 도구의 유용성을 보여준다. 본 논문의 데스트 도구는 회귀 단위 테스트에 필요한 노력을 줄여주고, 자바 클래스 단위 테스트를 지원하는 도구 개발의 기반 기술을 제공하며, 궁극적으로 소프트웨어 개발의 생산성을 향상시켜 준다.
Software failure time presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing. For data analysis of software reliability model, data scale tools of trend analysis are developed. The methods of trend analysis are arithmetic mean test and Laplace trend test. Trend analysis only offers information of outline content. In this paper, we discuss forecasting failure time case of failure time censoring. In this study, we predict the future failure time by using the curve regression analysis where the s-curve, growth, and Logistic model is used. The proposed prediction method analysis used failure time for the prediction of this model. Model selection using the coefficient of determination and the mean square error were presented for effective comparison.
The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.4
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pp.19-28
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2016
최근 RFID와 같은 무선 센싱 네트워크 기술과 객체 추적을 위한 센싱 디바이스 및 다양한 컴퓨팅 자원들이 빠르게 발전함에 따라, 기존 웹의 형태는 소셜 웹에서 유비쿼터스 컴퓨팅 웹으로 자연스럽게 진화되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 웹에서 사물인터넷(IoT)은 기존의 컴퓨터를 대체할 수 있는데, 이것은 곧 한 사람과 주변 사물들 간에 연결되는 네트워크가 확장되는 것과 동시에 네트워크 안에서 생성되는 데이터의 수가 기하급수적으로 증가되는 것을 의미한다. 따라서 보다 지능적인 IoT 서비스를 위해서는, 수많은 미가공 데이터들 사이에서 사람의 의도와 상황을 실시간으로 정확히 파악할 수 있어야 한다. 이때 사물과의 상호작용을 위한 동작 인식 기술(Gesture recognition)은 집적적인 접촉을 필요로 하지 않기 때문에, 미래의 사람-사물 간 상호작용에 응용될 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 한편, 기계학습 분야의 최신 알고리즘들은 다양한 문제에서 사람의 인지능력을 종종 뛰어넘는 성능을 보이고 있는데, 그 중에서도 의사결정나무(Decision Tree)를 기반으로 한 Decision Forest는 분류(Classification)와 회귀(Regression)를 포함한 전 영역에 걸쳐 우월한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 IoT 서비스를 위한 다양한 동작 인식 기술들을 알아보고, 동작 인식을 위한 Decision Forest의 기본 개념과 구현을 위한 학습, 테스팅에 대해 구체적으로 소개한다. 특히 대표적으로 사용되는 3가지 학습방법인 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting) 그리고 Random Forest에 대해 소개하고, 이것들이 동작 인식을 위해 어떠한 특징을 갖는지 기존의 연구결과를 토대로 알아보았다.
Software, once developed, has a long life and evolves through numerous additions and modifications because of the faults, the changes in user requirements, the changes in environments, and so forth. With the evolution of the software, assuring the quality of the software is getting more difficult because of numerous versions of the software. Meanwhile, regression testing has been used to support the software testing activities and assure acquiring appropriate quality through several versions of software. Regression testing, however, is too expensive because it requires lots of test cases executions and the number of test cases increases sharply as the software evolves. For this reason, several techniques are suggested to help conducting regression testing then test case prioritization technique is understood the most effective and efficient technique to support regression testing. In this paper, we propose an approach, Historical Value-Based Approach, which is based on the use of historical information to estimate the current cost and fault severity for cost-cognizant test case prioritization. As a result of the proposed approach, software testers who perform regression testing prioritize their test cases more effectively so that the test effectiveness of them can be improved in terms of APFDc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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