We propose a software-reliability growth model incoporating the amount of uniform and Weibull testing efforts during the software testing phase in this paper. The time-dependent behavior of testing effort is described by uniform and Weibull curves. Assuming that the error detection rate to the amount of testing effort spent during the testing phase is proportional to the current error content, the model is formulated by a nonhomogeneous Poisson process. Using this model the method of data analysis for software reliability measurement is developed. The optimum release time is determined by considering how the initial reliability R(x|0) would be. The conditions are $R(x|0)>R_o$, $R_o>R(x|0)>R_o^d$ and $R(x|0)<R_o^d$ for uniform testing efforts. Ideal case is $R_o>R(x|0)>R_o^d$. Likewise, it is $R(x|0){\geq}R_o$, $R_o>R(x|0)>R_o^{\frac{1}{g}$ and $R(x\mid0)<R_o^{\frac{1}{g}}$ for Weibull testing efforts. Ideal case is $R_o>R(x|0)>R_o^{\frac{1}{g}}$.
Shahid Saleem;Saif U. R. Malik;Bilal Mehboob;Roobaea Alroobaea;Sultan Algarni;Abdullah M. Baqasah;Naveed Ahmad;Muhammad Hasnain
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권3호
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pp.633-652
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2024
Software testing is an important phase as it ensures the software quality. The software testing process comprises of three steps: generation, execution, and evaluation of test cases. Literature claims the usage of single and multiple 'Unified Modeling Language' (UML) diagrams to generate test cases. Using multiple UML diagrams increases test case coverage. However, the existing approaches show limitations in test case generation from UML diagrams. Therefore, in this research study, we propose an approach to generate the test cases using UML State Chart Diagram (SCD), Activity Diagram (AD), and Sequence Diagram (SD). The proposed approach transforms UML diagrams into intermediate forms: SCD Graph, AD Graph, and SD Graph respectively. Furthermore, by integrating these three graphs, a System Testing Graph (STG) is formed. Finally, test cases are identified from STG by using a traversal algorithm such as Depth First Search (DFS) that is an optimization method. The results show that the proposed approach is better compared to existing approaches in terms of coverage and performance. Moreover, the generated test cases have the ability to detect faults at the unit level, integration, and system level testing.
Regression testing is a very costly process performed primarily as a software maintenance activity. It is the process of retesting the modified parts of the software and ensuring that no new errors have been introduced into previously tested source code due to these modifications. A regression test selection technique selects an appropriate number of test cases from a test suite that might expose a fault in the modified program. In this paper, we propose both a regression test selection and prioritization technique. We implemented our regression test selection technique and demonstrated in two case studies that our technique is effective regarding selecting and prioritizing test cases. The results show that our technique may significantly reduce the number of test cases and thus the cost and resources for performing regression testing on modified software.
International Journal of Reliability and Applications
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제17권2호
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pp.149-158
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2016
We are enjoying a very comfortable life thanks to modern civilization, however, comfort is not guaranteed to us. Development of software system is a difficult and complex process. Therefore, the main focus of software development is on improving the reliability and stability of a software system. We have become aware of the importance of developing software reliability models and have begun to develop software reliability models. NHPP software reliability models have been developed through the fault intensity rate function and the mean value functions within a controlled testing environment to estimate reliability metrics such as the number of residual faults, failure rate, and reliability of the software. In this paper, we present a new NHPP software reliability model with Burr Type III fault detection rate, and present the goodness-of-fit of the fault detection rate software reliability model and other NHPP models based on two datasets of software testing data. The results show that the proposed model fits significantly better than other NHPP software reliability models.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2434-2454
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2021
This paper developed the software testing factory-cloud testing platform (STF-CTP) to address the software compatible issues in various smart devices. Software developers who only require uploading the application under test (AUT) and test script can test plenty of smart devices in STF-CTP. The challenge for the cloud test platform is how to optimize the resource and increase the performance in the limited resource. This paper proposed a new scheduling mechanism and a new process of the system operation which is based on the OpenStack platform. We decrease about 40% memory usage of OpenStack server, increase 3% to 10% Android device usage of STF-CTP, enhance about 80% test job throughput and reduces about 40% test job average waiting time.
As the requirement of user for robot functionality, the function and interface for controlling the robot system is more sophisticated and complicated. Accordingly development process of robot is more complicated and it takes much longer time to develop a robot system. Software development using project management tool is more important in software engineering because of the complexity of software, especially robot system. This paper proposes SEED (Software Engineering Equipment for Development), which is a web-based and integrated software engineering tool to provide independent tools for robot software development. SEED includes the document management tool, the software configuration management tool, the software testing tool on developing robot software and provide a functionality of collaborated and remote development due to WEB-based operations.
본 논문에서는 소프트웨어 시험 단계중에 발생되는 시험노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 시간종속적인 시험 노력소요량 동태를 웨이블 곡선으로 설명한다. 시험 단계중에 소요되는 시험노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 시험 시간의 경과와 신뢰도와의 관계, 시험비용과 신뢰도와의 관계를 연구한다. 소프트웨어의 비용을 고찰함에 있어서 조건별로 검토하여 비용이 최소로 되는 발행시각을 결정하되, 목표신뢰도를 만족시키는 최적발행시각을 정한다. 비용의 입장에서 발행 시각을 결정하는 문제와 신뢰도의 입장에서 발행 시각을 결정하는 문제를 동시에 고려하여 최적 발행시각을 결정하도록 한다.
As the size and complexity of software increases, it is important to ensure the quality of software through testing. Many organizations refer to international standards or test process models to improve the quality of software through establishing a systematic test process. However, these standards and process models provide general processes that do not reflect the characteristics of the domain or the organization's test policies and strategies. To establish a test process that reflects the characteristics of the organization, test policies and strategies based on the organization's quality objectives and the organizational and domain characteristics should be reflected. This study proposes specific methods for eliciting activities and information to establish organizational software test policies and strategies that are essential to establishing a test process that reflects the characteristics of the organization and the system.
소프트웨어 테스팅은 소프트웨어의 버그 및 잘못 구현된 부분 등을 찾아내는 과정을 통해 품질을 평가하는 방법이다. 퍼징(fuzzing)은 소프트웨어 테스팅 기술의 여러 가지 방법 중 하나로써 난수를 발생시켜 테스팅하고자 하는 소프트웨어에 주입하는 방법으로써 보안에 중점을 두어 테스팅하는 방법이다. 퍼징은 단위 시간 당 테스팅 효율성, 비용 절감 등 여러 가지 장점을 이유로 다수 사용되고 있으나 퍼징 수행 시 전문가의 개입이 많은 단점이 존재한다. 예를 들면 해당 소프트웨어가 사용하는 프로토콜 혹은 퍼징 대상이 파일인 경우 파일 포맷에 대한 분석을 수행한 후에야 가능하기 때문에 테스팅 기간이 길어질 수 있으며 퍼징 도구를 이용해도 퍼징 대상의 프로토콜 및 포맷에 대한 분석이 난해한 경우 테스팅 대상에 대한 퍼징을 수행하지 못할 수도 있다. 본 논문에서 설계한 ROAD는 RPC 기반 프로토콜 및 소프트웨어를 자동으로 퍼징할 수 있는 도구이다. RPC는 다수의 취약점이 발견된 구성요소로써 본 논문에서는 이를 자동으로 퍼징할 수 있는 도구의 구현을 목표로 하였다. 기존의 도구 중 RPC 기반 소프트웨어를 퍼징하는 도구가 존재하지만 자동화되어 있지 않을 뿐만 아니라 소프트웨어에 따라 도구를 수정해야만 사용이 가능하다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하고자 자동화 도구를 설계 및 구현하여 실제 RPC 기반 프로토콜 및 소프트웨어에 적용하였다. 또한 실험을 통해 도구의 효용성을 검증하였다.
This paper proposes a new model by combining an infinite-server queueing model for multi-task processing software system with a perfect debugging model based on Markov process with two types of faults suggested by Lee et al. (2001). We apply this model for module and integration testing in the testing process. Also, we compute several measure, such as the expected number of tasks whose processes can be completed and the task completion probability are investigated under the proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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