• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.379-381
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• 2001

컴포넌트기반 소프트웨어의 신뢰도를 높이기 위해서 개별 컴포넌트의 데스팅과 더블이 통합된 컴포넌트들이 올바르게 동작하는지 테스팅할 필요가 있다. 이 논문에서는 컴포넌트기반 소프트웨어에서 컴포넌트의 구성과 통신에 관한 정보를 얻기 위해 아키텍쳐 기술에서 제어 의존성과 자료 요소를 식별하여 테스트 모델을 구축한다. 구축한 테스트 모델에서 테스트의 단위가 되는 OFU(Observable functional Unit)을 식별하고 자료 의존성을 이용하여 OFU의 수행 순서를 결정한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권7호
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• pp.471-478
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• 2013

본 논문은 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 알고리즘을 이용한 Simulink/Stateflow 모델 기반의 블랙박스 테스트 케이스 자동 생성 기법을 제안한다. RRT는 복잡한 시스템의 경로 계획을 효율적으로 해결하는 좋은 방법으로 널리 사용되고 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 블랙박스 테스트 케이스 생성 시 해결해야 되는 도달 가능 문제를 RRT를 통해 해결하고자 한다. RRT를 이용하여 테스트 케이스를 생성 할 때의 가장 큰 단점은 Stateflow 모델의 내부 상태가 복잡한 시스템을 위한 RRT 확장 시 시간과 메모리 측면에서 많은 비용이 발생하게 된다는 점이다. 일반적인 RRT 기법이 대상 시스템을 단일한 RRT 공간으로 구성 하는 반면 제안된 기법에서는 대상 시스템을 Stateflow의 상태를 기준으로 동적 분할하여 RRT 공간을 모델링 구성 함으로써 RRT 확장 시 필요한 비용을 감소시켰다. 본 논문에서는 분할 RRT 공간을 위한 RRT 공간의 정의와, 거리 측정 기법, 테스트 케이스 생성 알고리즘을 제시한다. 또한, 예제 Stateflow 모델을 기반으로 한 테스트 케이스 생성실험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 보인다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제28권1호
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• pp.23-28
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• 2019

최근 이미지 처리 응용을 위한 심층 신경망 모델의 효과적 테스팅을 위해 해당 모델이 올바르게 예측하지 못하는 코너 케이스에 해당하는 행동을 보이는 데이터를 자동 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 문장 분류 심층 신경망 모델에 기반하고 있는 버그 담당자 자동 배정 시스템의 테스트를 위해 입력 데이터인 버그 리포트의 내용에서 임의의 단어를 선택해 동의어로 변형하는 테스트 데이터 생성기법을 제안한다. 그리고 제안하는 테스트 데이터 생성 기법을 사용한 경우와 기존의 차이 유발 테스트 데이터 생성 기법을 사용했을 경우를 다양한 뉴런 기반 커버리지를 중심으로 비교 평가한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.823-828
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• 2013

본 논문에서는 기본적인 TMMi 레벨 인증으로부터 정형화된 올바른 테스트 프로세스를 적용하여 소프트웨어의 품질을 높이고자 한다. 조직의 테스트 성숙도 수준 평가 모델인 TMMi과 테스트 프로세스를 개선 모델인 TPI NEXT의 분석을 통해 상관 관계도를 제안하고, 그 기반에서 조직의 테스트 성숙도 측정으로 테스트 프로세스 향상을 위한 가이드를 제공하고자 한다. 또한 기존의 테스트 성숙도 상호관련 메트릭의 보완 및 개선 통해 성숙도 측정을 도식화 한다. 제한된 레벨 수준의 사례로 TMMi와 TPI NEXT의 상관 관계도와 보완한 테스트 성숙도 상호관련 메트릭을 통해 조직의 테스트 프로세스 개선을 위한 가이드를 보여준다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제29권2호
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• pp.13-20
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• 2020

탐색 테스트는 빠른 개발 주기라는 특징으로 바람직한 테스트 방법으로 소개되었으나 적용을 위하여 문서화 및 테스트 범위의 분석이 요구되어 적극적으로 채택하지 않고 있다. 한편 키워드 기반 테스트는 리소스 절약 및 유지 관리를 용이하게 하는 방법으로 소개되었으나 데이터, 설정, 상호 작용, 시퀀스 및 타이밍과 같은 변수가 많아 테스트를 미리 계획하는 것이 쉽지 않다. 하지만 키워드 기반 테스트에서 키워드를 작성하기 위한 명확한 기준과 방법을 제시하고 탐색 테스트 프로세스를 적용하여 키워드를 기반으로 테스트 사례를 만들 수 있다. 이 논문에서는 키워드 기반으로 탐색적 테스트를 자동화 하는 모델을 제안하고 실험한다. 효과를 검증하기 위해 일반 키워드 기반 테스트(KBT)와 탐색적 키워드 기반 테스트(KBET)와 비교하였고 탐색적 정상 테스트 사례(ETC) 및 탐색적 키워드 기반 테스트(KBET)와 비교하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권1호
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• pp.32-37
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• 2016

시퀀스 다이어그램에 대한 모델 기반 테스트를 수행하기 위하여 시퀀스 다이어그램으로부터 테스트 케이스를 자동으로 생성해야 한다. 이를 위해서는 시퀀스 다이어그램이 나타내는 시나리오를 파악하고 테스트 커버리지를 만족하는 경로를 추출하여 테스트 정보를 생성해야 한다. 하지만 시퀀스 다이어그램은 결합 조각을 사용하여 반복 및 조건, 대안 정보를 나타내므로 시퀀스 다이어그램으로부터 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 것은 복잡하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시퀀스 다이어그램으로부터 액티비티 다이어그램으로 변환을 수행하는 모델 변환 프로세스를 정의하고, 이를 통해 시퀀스 다이어그램의 시나리오를 제어 흐름 형태로 표현하고 여기에 테스트 커버리지를 적용하여 테스트 케이스를 생성하는 과정을 정의한다. 마지막으로, 사례 연구를 통하여 시퀀스 다이어그램으로부터 테스트 케이스를 생성하는 과정을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.416-419
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• 2009

인터넷의 발달로 인해 최근 Software 분야는 복잡해지고 많은 분야에서 결정적인 산출물로 다양한 어플리케이션이 개발되고 있다. 또한 Software의 품질과 보증을 목적으로 테스팅의 규칙적인 방법이 요구되어진다. 본 논문에서는 다양한 Software Application의 테스팅을 위한 개발 방법으로 확장성과 융통성 그리고 재사용성을 위하여 테스트 케이스 추출을 위한 메타모델을 시각화하고 테스팅 단계별 요구되어지는 모델을 Unified Modeling Language를 이용한 개발 관점을 테스트 설계 모델과 테스트 제어 모델로 구분하여 제시하고 특정 시스템 도메인을 활용하여 테스트 실행 환경과 테스트 프로세스 설계에 대한 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권2호
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• pp.213-222
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• 2009

추적성 개념은 모델 중심의 개발에서만이 아니라 테스트를 위하여 매우 중요한 요소이다. 어떤 기능을 중심으로 높은 추상수준에서부터 낮은 수준의 프로그램까지 수직적인 추적은 모델로부터 테스트와 디버깅 단계에 이르기까지 시스템을 잘 관리할 수 있게 한다. 또한 테스트 단계에서 발견한 결함에 대한 오류를 추적할 때 발생하는 단계별 추상 수준의 분리를 추적가능성으로 극복하게 한다. 이 논문에서는 XML을 기반으로 모델과 시험사례 그리고 소스코드를 수직적으로 추적하여 더욱 엄격한 테스트가 되는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 추적이란 개념이 어떻게 작동하고 오류 부분을 찾아내는지 보이며 구체적인 사례를 이용하여 방법을 소개한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.215-219
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• 2020

현재 한글 언어학 영역에서는 많은 언어 분석 연구가 수행되었다. 또한 소프트웨어공학의 요구공학 영역에서는 명료한 요구사항 정의와 분석이 필요하고, 비정형화된 요구사항 명세서로부터 테스트 케이스 추출이 매우 중요한 이슈이다. 즉, 자연어 기반의 요구사항 명세서로부터 원인-결과 그래프(Cause-Effect Graph)를 통한 의사 결정 테이블(Decision Table) 기반 테스트케이스(Test Case)를 자동 생성하는 방법이 거의 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 '한글 언어 의미 분석 기법'을 '요구공학 영역'에 적용하는 방법이 필요하다. 본 논문은 비정형화된 요구사항으로부터 테스트케이스 생성하는 과정의 중간 단계인 요구사항에서 문장 의미 모델(Sentence Semantic Model)을 자동 생성하는 방법을 제안 한다. 이는 요구사항으로부터 생성된 원인-결과 그래프의 정확성을 검증할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권6호
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• pp.293-302
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• 2017

본 논문에서는 SMT (Satisfiability Modulo Theories) Solver인 Yices와 Simulink/Stateflow (SL/SF)의 모델 정보를 이용한 SL/SF 모델의 테스트 케이스 생성 기법을 제안한다. SL/SF 모델로부터 테스트 케이스 생성 시 발생하는 가장 어려운 점은 도달 가능성 문제를 해결하는 것이다. 제안하는 방법에서는 Yices와 모델 정보로부터 만들어진 테이블로 도달 가능성 문제를 해결한다. 제안하는 방법에서는 SL/SF 모델을 Yices의 입력 언어로 변환한 SMT 모델을 사용하여 테스트 케이스를 생성한다. SL/SF 모델로부터 생성된 정보들은 제안하는 테스트 케이스 생성 알고리즘의 Backward 프로세싱에 사용되어 테스트 케이스 생성 효율을 증가시킨다. 제안된 테스트 케이스 생성 기법은 상용 냉장고 제어시스템 모델과 자동차의 ECU (Electrical Control Unit) 모델을 이용하여 성능을 평가한다.