초록
본 논문은 Simulink/Stateflow 모델 기반의 테스트 케이스를 자동으로 생성하기 위하여, 휴리스틱 입력 분석을 이용한 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 기법을 제안한다. RRT는 모델 기반 블랙박스 테스트 케이스 생성 시 반드시 해결해야 되는 도달 가능성 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 방법이지만, 모델의 내부 상태와 테스트 목표를 고려하지 않고 무작위로 모델의 입력을 생성하기 때문에 테스트 케이스 생성 효율이 떨어지는 단점이 있다. 제안하는 기법에서는 RRT를 확장해나갈 때 필요한 입력을, 모델의 현재 상태에서 만족 할 수 있는 테스트 목표를 분석하고 이를 달성할 수 있는 모델의 입력을 분석 결과에 따라 휴리스틱하게 결정함으로써, RRT의 장점을 보존하면서, 테스트 케이스 생성 효율을 높일 수 있다. 제안된 기법은 자동차에 사용되는 실 부품 ECU의 Simulink/Stateflow 모델을 대상으로 한 실험을 통해 성능이 평가되었으며, 기존 RRT와 비교하여 테스트 케이스 생성 효율이 높은 것을 보였다.
This paper proposes a modified RRT (Rapidly exploring Random Tree) algorithm utilizing a heuristic input analysis and suggests a test case generation method from Simulink/Stateflow model using the proposed RRT algorithm. Though the typical RRT algorithm is an efficient method to solve the reachability problem to definitely be resolved for generating test cases of model in a black box manner, it has a drawback, an inefficiency of test case generation that comes from generating random inputs without considering the internal states and the test targets of model. The proposed test case generation method increases efficiency of test case generation by analyzing the test targets to be satisfied at the current state and heuristically deciding the inputs of model based on the analysis during expanding an RRT, while maintaining the merit of RRT algorithm. The proposed method is evaluated with the models of ECUs embedded in a commercial passenger's car. The performance is compared with that of the typical RRT algorithm.
