주어진 프로그램에서 예외상황을 발생시키는 테스트 데이타 생성 방법

A Test Data Generation to Raise User-Defined Exceptions in First-Order Functional Programs

주어진 프로그램에서 예외상황(exception)을 발생시키는 테스트 데이타를 자동으로 생성해주는 분석 방법을 제안한다. 분석 결과로 얻은 테스트 데이타를 사용하여, 프로그램 내에서 발생한 예외상황들이 프로그래머의 의도대로 처리되는지를 검사할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 분석 방법은 입력으로 받은 프로그램에서 특정 예외상황이 발생한다는 조건을 시작으로 하여, 프로그램의 입력 값에 대한 제약식(constraints)을 만들어간다. 이 분석 방법이 옳다는 증명에 의해서, 분석 결과로 얻은 테스트 데이타를 입력으로 하여 프로그램을 수행시키면 지정한 예외상황이 항상 발생한다는 것을 보장할 수 있다.함수를 인수나 결과값으로 전달하지 않고(first-order) ML 스타일의 예외상황 관리 방법을 제공하는 언어를 대상으로 하여 테스트 데이타 생성 방법을 제안하고, 이 분석 방법이 옳다는 것을 증명한 후 몇 가지 예를 사용하여 분석 과정을 설명한다.

We present a static analysis method to automatically generate test data that raise exceptions in input programs. Using the test data from our analysis, a programmer can check whether the raised exceptions are correctly handled with respect to the program's specification. For a given program, starting from the initial constraint that a particular raise expression should be executed, our analysis derives necessary constraints for its input variable. Correctness of our analysis assures that any value that satisfies the derived constraints for the input variable will activate the designated raise expression. In this paper, we formally present such an analysis for a first-order language with the ML-style exception handling constructs and algebraic data values, prove its correctness, and show a set of examples.