본 논문에서는 메소드를 기본 단위로 하는 객체 지향 소프트웨어의 개선된 선택적 회귀 테스팅 방법을 제안한다. 테스팅 방법은 세 단계로 구성하였다. UML 표기법을 이용하여 변경 전 프로그램과 변경 후 프로그램의 객체 관계 그래프와 클래스 의존 그래프(Class Dependency Graph)를 정의한 후, 의존 그래프의 노드 비교를 통하여 변경된 노드와 변경에 의하여 영향을 받는 노드들을 찾는다. 변경 전 테스트케이스 테이블에서 변경된 노드와 변경에 의해 영향을 받는 노드들을 통과하는 테스트케이스를 선택하여 회귀 테스팅을 위한 테스트케이스 집합을 구성한다. 제안한 테스팅 방법을 사용함으로써 테스트해야할 테스트케이스 수가 줄어들고, 변경 전 프로그램의 테스트케이스를 재사용 함으로써 테스팅의 시간과 비용을 절감할 수 있다.
이 논문에서는 명세에 변경이 가해진 후에 병행 프로그램을 재검증하기 위해 사용하는 명세기반 회귀 테스팅이라는 새로운 기법에 대해 논의한다. 이러한 형태의 회귀 테스팅은 이벤트에 대해 선후 관계를 기술하는 순서 제약조건을 필요로 한다. 순서 제약조건을 자동으로 추출하기 위해서 우리는 메시지 순차도(MSC)를 사용한다. 메시지 순차 도를 통해 부분적이고 비결정적인 명세를 작성할 수 있다. 회귀 테스팅의 비용을 줄이기 위하여 처음부터 새로운 순서 제약조건을 생성하기보다는 명세에 가해진 변경에 의해 영향받는 순서 제약조건을 어떻게 파악하는 가에 대해 기술한다. 또한 각각의 영향받는 순서 제약조건들이 테스팅 될 프로그램에 의해 만족되는 가를 결정하는 방법에 대해서도 기술한다.
소프트웨어 패치가 빈번하게 이루어지는 최근의 추세에 따라, 소프트웨어 버그 역시 패치로 인해 유도되는 버그인 회귀 버그의 비중이 점차 증가하는 추세이다. 이에 산업계와 학계에서는 최근 자동 버그 탐지 방법으로 주목받고 있는 퍼즈 테스팅을 도입 및 개량하여 회귀 버그를 사전에 탐지하고자 하는 시도가 점차 활발해지고 있다. 이 논문에서는 회귀 버그 탐지를 위한 퍼즈 테스팅 연구의 현황에 대하여 살펴보고, 현재 기법들에 존재하는 한계를 참고삼아 향후 관련 연구의 방향에 대한 전망을 제시한다.
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.
소프트웨어 품질에 대한 중요성이 강조되어지고 있다. 개발에 주력하던 회사들도 소프트웨어 품질에 많은 관심을 가지고 있으며 품질을 개선하기 위한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 테스팅을 통해서 얻어진 데이터를 분석하려 한다. 소프트웨어의 시험수와 시험에 소요된 날짜, 각 기능별 나타나는 발견된 오류수를 중심으로 소프트웨어 테스팅에 영향을 미치는 요인을 발견하려 한다. 또한 회귀분석을 통해서 소프트웨어 총 오류수에 가장 영향을 미치는 변인을 찾아보려 한다. 또한 테스터의 성별에 따라서 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 하려 한다.
테스트 케이스 우선 순위화는 회귀 테스팅이 시간 제약 하에서 주어진 모든 테스트 케이tm를 수행할 수 없을 때 테스트 케이스의 실행 순서를 스캐쥴링하는 것이다. 본 논문에서는 장기적인 회귀 테스팅 환경에서 과거의 테스트 실행 및 오류 검출 정보를 활용한 HED우선 순위화 방법을 제안하고, 이를 기존의 Random 및 LRU 방법과 비교하였다. 본 실험을 통해 몇 가지 중요한 통찰을 얻을 수 있었다. 첫째, 우선 순위화 방법들이 프로그램의 특성에 따라 성능 면에서 상호 보완적이라는 점이다. 오류를 찾는 테스트 케이스들을 많이 갖고 있는 프로그램의 경우에는 Random이 효과적이고, 상대적으로 오류를 찾는 테스트 케이스의 비율이 작은 경우에는 제안된 HED방법이 좋은 성능을 보였으며, 중간 정도인 경우에는 LRU 방법이 효과적이었다. 둘째, 전체적인 성능이 테스트 스위트의 크기에 영향을 많이 받는다는 점이다. 테스트 스위트의 크기를 달리하여 실험한 결과 오류의 수명 값과 그 성능 순위에 차이를 보였다. 마지막으로 전체 테스트 케이스의 $20\%$만을 실행하여도 전체 테스트 케이스 모두를 실행하는 것과 성능 면에서 유사한 결과를 얻을 수 있다는 점 등이다.
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.
소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 곡선회귀모형에 이용되는 S곡선모형과 성장모형, 로지스틱을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교 하였다. 제안된 예측방법에서는 고장시간 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측 값을 결정계수 와 평균제곱오차를 이용하여 비교 하고 효율적 모형을 선택 하였다.
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.
한번 개발된 소프트웨어는 긴 수명을 가지며, 결함이나 사용자 요구사항의 변경, 환경의 변화등의 원인으로 인한 수많은 모듈의 수정을 통해 진화한다. 소프트웨어의 진화와 더불어, 이러한 많은 모듈의 추가와 수정에 의한 소프트웨어의 다양한 버전의 생성은 소프트웨어 품질 향상을 가로막는 주요 요인중의 하나이다. 한편 회귀테스트는 이러한 소프트웨어의 변경에 따른 초점을 둔 테스트이지만, 소프트웨어가 여러 버전을 거쳐 진화함에 따라 많은 수의 테스트 케이스의 추가 및 수정과 더불어 테스트 케이스의 전체 숫자가 급격히 증가함에 따라 비용이 많이 들기에 쉽게 수행하지 못하는 테스트이다. 이에 테스트케이스 우선순위화 기법이 등장하여 회귀테스트의 수행을 지원하였다. 그러나, 테스트 케이스 우선순위화기법에서 사용되는 우선순위의 기준이 가치중립적이거나 가치를 고려하더라도 특정한 단일 요인만을 고려하여 그 활용이 제한적이었다. 논문에서, 우리는 비용과 결함 심각도에 기반한 히스토리컬 가치 기반의 접근법을 제시하며, 이는 기존의 비용 인식 테스트 케이스 우선순위화 기법에서의 현재의 비용 및 결함 심각도를 예측하기 위하여 히스토리컬 정보를 사용하는 접근법이다. 본 논문의 공헌으로서, 제안된 접근법은 테스트의 이해관계자들이 어떻게 히스토리컬 가치가 가치의 관점에서 테스트 효과성의 향상을 위해 사용되고 있는가를 알 수 있도록 돕는 다는데 있다. 결과적으로, 회귀 테스트를 수행하는 소프트웨어 테스터들은 그들의 테스트 케이스를 보다 더 효과적으로 우선순위 화할 수 있기에 그들의 테스트를 통한 테스트 효과성은 향상될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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