Although mutation testing is potentially powerful, it is a computationally expensive testing method. To investigate how we can reduce the cost of object-oriented mutation testing, we have conducted empirical studies on class mutation operators. We applied class mutation operators to 866 classes contained in six open-source programs. An analysis of the number and the distribution of class mutants generated and preliminary data on the effectiveness of some operators are provided. Our study shows that the overall number of class mutants is smaller than for traditional mutants, which offers the possibility that class mutation can be made practically affordable.
클래스 수준 뮤테이션 분석(class-level mutation analysis)의 경우, 동등 뮤턴트(equivalent mutant)는 전체 뮤턴트들의 개수에서 많은 비중을 차지하기 때문에 동등 뮤턴트의 검출은 뮤테이션 수행 비용 절감에 매우 중요하다. 하지만 현재까지 클래스 수준 뮤테이션을 대상으로 동등 뮤턴트를 검출하는 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 클래스 수준 뮤테이션을 대상으로 의존성 그래프(dependency graph)를 이용하여 동등 뮤턴트를 검출하기 위한 기법을 제안한다. 제안한 기법은 인트라-클래스(intra-class) 수준에서 정적분석을 수행함으로써 인트라-메소드(intra-method) 수준의 분석 방법을 사용하는 기존의 연구들이 검출할 수 없었던 클래스 수준 동등 뮤턴트를 검출할 수 있었다.
동적 UML 다이어그램은 객체 지향 언어로 구현된 프로그램의 복잡한 실행 동작에 대한 표현이 가능하다. 이로 인하여 동적 다이어그램 중, 순서, 상태, 액티비티 다이어그램을 이용하여 테스트 케이스를 추출하고 테스트 하는 방법이 많이 쓰이고 있다. 그러나 테스트 자원과 시간이 제한되어 있을 때 어떤 명세를 이용하여 테스트 케이스를 만드는 것이 더 효율적인지, 또한 어떤 특성이 있는지 알 필요가 있다. 이 논문에서는 ATM 시뮬레이션 프로그램을 세 가지 다이어그램으로 표현하고 이를 이용하여 서로 다른 테스트 케이스를 생성한다. 또한 뮤테이션 테스팅(Mutation Testing)을 실시하여 각 테스트 케이스에 대한 효율을 평가 하였다. 뮤턴트(Mutant) 생성은 절차적 방식과 객체 지향 방식에 의한 뮤테이션 연산자(Mutation Operator)를 구분해서 적용하였으며 뮤클립스(Muclipse)라는 이클립스(Eclipse) 기반의 플러그인 도구를 이용하였다. 생성된 테스트 케이스와 뮤턴트를 이용해서 뮤테이션 점수(Mutation Score)를 측정하고 이를 기반으로 각 테스트 케이스 및 여러 관점에서 테스트 케이스의 효율을 평가하였다. 이런 과정을 통해 테스트 케이스 생성 방식의 선택에 대한 힌트를 얻을 수 있었다.
As the complexity of software is increasing, generating an effective test data has become a necessity. This necessity has increased the demand for techniques that can generate test data effectively. This paper proposes a test data generation technique based on adequacy based testing criteria. Adequacy based testing criteria uses the concept of mutation analysis to check the adequacy of test data. In general, mutation analysis is applied after the test data is generated. But, in this work, we propose a technique that applies mutation analysis at the time of test data generation only, rather than applying it after the test data has been generated. This saves significant amount of time (required to generate adequate test cases) as compared to the latter case as the total time in the latter case is the sum of the time to generate test data and the time to apply mutation analysis to the generated test data. We also use genetic algorithms that explore the complete domain of the program to provide near-global optimum solution. In this paper, we first define and explain the proposed technique. Then we validate the proposed technique using ten real time programs. The proposed technique is compared with path testing technique (that use reliability based testing criteria) for these ten programs. The results show that the adequacy based proposed technique is better than the reliability based path testing technique and there is a significant reduce in number of generated test cases and time taken to generate test cases.
In software systems, it has been observed that a fault is often caused by an interaction between a small number of input parameters. Even for moderately sized software systems, exhaustive testing is practically impossible to achieve. This is either due to time or cost constraints. Combinatorial (t-way) testing provides a technique to select a subset of exhaustive test cases covering all of the t-way interactions, without much of a loss to the fault detection capability. In this paper, an approach is proposed to generate 2-way (pairwise) test sets using genetic algorithms. The performance of the algorithm is improved by creating an initial solution using the overlap coefficient (a similarity matrix). Two mutation strategies have also been modified to improve their efficiency. Furthermore, the mutation operator is improved by using a combination of three mutation strategies. A comparative survey of the techniques to generate t-way test sets using genetic algorithms was also conducted. It has been shown experimentally that the proposed approach generates faster results by achieving higher percentage coverage in a fewer number of generations. Additionally, the size of the mixed covering arrays was reduced in one of the six benchmark problems examined.
소프트웨어 테스팅의 중요 목표 중의 하나는 '좋은' 테스트 데이터 집합을 생성하는 것으로 이는 매우 어렵고 시간이 걸리는 작업이다. 본 논문은 소프트웨어 테스팅을 위한 자동 테스트 데이터 집합 생성에 유전자 알고리즘을 적용하는 방법을 제시하며 자동 테스트 데이터 생성에서 유전자 알고리즘의 효용성을 보이기 위해 유테이션 테스팅을 도입한다. 본 연구는 테스트 데이터 생성 과정이 테스트 대상 프로그램의 구현에 대한 지식을 필요로하지 않는다는 점에서 다른 방법들과 다르다. 또한, 제안된 방법의 효율성을 보이기 위하여 몇 가지 실험을 통해서 블랙박스 테스트 생성 기법은 랜덤 테스팅과 비교한다.
Wu, Chun-Yan;Hou, Li-Kun;Ren, Sheng-Xiang;Su, Bo;Chen, Gang
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권18호
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pp.7885-7889
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2014
Background: Activating mutations of epidermal growth factor receptor (EGFR) could predict response to tyrosine kinase inhibitor (TKI) treatment in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC). However, the detection of EGFR mutation is frequently challenging in clinical practice for the lack of tumor tissue. The aim of this study was to investigate the feasibility of performing EGFR mutation testing on various types of liquid-based cytology (LBC) samples. Materials and Methods: A total of 434 liquid-based cytology samples were collected from March 2010 and November 2013. Among them, 101 with diagnosis of lung adenocarcinoma had paired surgically resected specimens. The ADx Amplification Refractory Mutation System (ADx-ARMS) was used to determine EGFR mutation status both in LBC and resected samples. Results: All liquid-based cytology samples were adequate for EGFR mutation analysis. The mutation rate was 50.5% in the 434 NSCLC patients with LBC samples and the incidence rates of EGFR mutation were consistent among different specimens. We also detected EGFR positives in 52.5% (53/101) patients with paired histologic specimens. The concordance rate of EGFR mutation between LBC samples and paired histologic specimens was 92.1%. Conclusions: Our results suggest that liquid-based cytology samples are highly reliable for EGFR mutation testing in patients with NSCLC.
프로그램 변이 분석은 분석대상 프로그램의 코드를 변형한 다양한 프로그램 변이를 활용해 분석대상 프로그램의 특성을 분석하는 기법이다. 효과적인 변이 분석을 위해서는 분석대상 프로그램의 동작을 다양하게 변화시키는 유용한 변형 연산자의 사용이 필수적이다. 현재까지 Java 프로그램을 대상으로 제안된 변이 생성 도구들은 변형 연산자의 종류가 제한적이거나, 최근 Java 언어 요소로 작성된 분석대상 프로그램의 경우 올바른 변이 생성을 지원하지 못하는 한계가 있다. 본 논문은 Java 프로그램을 위한 새로운 변이 생성 도구 Mutagen4J를 소개한다. Mutagen4J는 기존 연구를 통해 유용한 것으로 알려진 프로그램 변형 연산자를 추가로 지원하며, 최근 Java 언어요소를 처리함으로써, Java 프로그램에 대한 효과적인 변이 분석을 지원한다. 기존 Java 프로그램 변이 생성 도구와 비교 실험을 수행한 결과, Mutagen4J이 기존 도구보다 유용한 변이를 평균 2.3배 생성하였다.
기능 블록 다이어그램(Function Block Diagram, FBD) 프로그램이 안전 필수 시스템 구현에 널리 사용되면서 FBD 프로그램에 대한 효과적인 테스트가 중요해졌다. 뮤테이션 테스팅은 오류 기반 테스팅 기술로, 오류 탐지에 매우 효과적이지만 비용이 많이 든다. 본 연구에서는 FBD 프로그램 테스터를 지원하기 위한, FBD 프로그램 대상 자동 뮤턴트 생성기를 제안한다. MuGenFBD 도구는 뮤턴트 생성 비용과 동등 뮤턴트 문제를 고려하여 설계되었다. MuGenFBD 도구의 성능을 평가하기 위해 실제 산업 사례에 대한 실험을 수행한 결과, MuGenFBD를 활용하여 뮤턴트 생성 시 동등 뮤턴트를 생성할 비율이 낮으며 적은 비용으로 FBD 프로그램 대상 뮤턴트를 효과적으로 자동 생성할 수 있음을 확인하였다. 제안하는 도구는 FBD 프로그램에 대한 뮤테이션 분석 및 뮤테이션 충분성 기준을 만족시키는 테스트 생성을 효과적으로 지원할 수 있다.
The emergence of new therapeutic agents for non-small cell lung cancer (NSCLC) implies that histologic subtyping and molecular predictive testing are now essential for therapeutic decisions. Histologic subtype predicts the efficacy and toxicity of some treatment agents, as do genetic alterations, which can be important predictive factors in treatment selection. Molecular markers, such as epidermal growth factor receptor (EGFR) mutation and anaplastic lymphoma kinase (ALK) rearrangement, are the best predictors of response to specific tyrosine kinase inhibitor treatment agents. As the majority of patients with NSCLC present with unresectable disease, it is therefore crucial to optimize the use of tissue samples for diagnostic and predictive examinations, particularly for small biopsy and cytology specimens. Therefore, each institution needs to develop a diagnostic approach requiring close communication between the pulmonologist, radiologist, pathologist, and oncologist in order to preserve sufficient biopsy materials for molecular analysis as well as to ensure rapid diagnosis. Currently, personalized medicine in NSCLC is based on the histologic subtype and molecular status. This review summarizes strategies for tissue acquisition, histologic subtyping and molecular analysis for predictive testing in NSCLC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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