GUI 테스트의 자동화는 크게 두 가지로 분류하여 생각해 볼 수 있다. 즉, 회귀 테스트 (Regression Test) 자동화와 테스트 자동화(Automated Test)이다 전자는 테스트 케이스를 수동으로 생성하고 수행만을 자동화하는 의미를 가지는 반면, 후자는 테스트 케이스 생성 자체의 자동화도 포함한다. 점차 테스트에 소요되는 비용이 커지는 상황에서 테스트 자동화 방안을 계속적으로 모색하고 있으나 실제 적용되는 방법은 대부분 회귀 테스트에 한정되어 있다. 즉, 테스트를 처음 수행하는 단계에서는 직접 테스트 케이스를 생성하는 작업이 요구된다. 관련하여 기존의 많은 연구들이 상태 전이도를 기반으로 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 방안을 제안하고 있으나 이 방법 역시 사람이 상태 전이도를 작성해야하는 문제를 남기게 된다. 본 논문에서는 자동화 범위를 보다 확대하여 소스코드를 기반으로 테스트 케이스를 자동으로 생성하고 수행하는 방안을 소개한다. 논문에서는 디지털 텔레비전에 탑재되는 셋탑 박스 기반의 어플리케이션 프로그램을 대상으로 연구하였으며 기존에 필요했던 수작업이 없이도 테스트 자동화를 진행하는 것이 가능하다는 것을 실제 적용 사례로 제시하였다. 물론 본 연구결과를 아직 일반화하여 적용할 수는 없을 것이다. 그러나 기존의 테스트 자동화 기법 및 연구들과 비교하여 본 연구결과는 수작업의 양을 보다 줄일 수 있었고 이후 완전한 테스트 자동화 또한 가능하다는 것을 보였다는데 그 의의가 있을 것이다.
웹 UI 자동화 테스트 환경 구축하여 운영할 때, 현실적으로 어려움이 있다. 자동화 셋을 구축하는데 초기 투자비용이 많이 들고, 구축한 흐름에도 유지보수 비용이 많이 발생한다. 또한 필요시 바로 실행될 수 있는 자동화 셋을 통합 관리하려면 많은 공수가 투입되어야 한다. 본 논문에서는 웹 UI 자동화 테스트시 발생하는 이런 어려움들을 효과적으로 해결할 수 있는 키워드 기반 웹서비스 UI 테스트 자동화 프레임웍 (kUTAF: Keyword based web service UI Test Automation Framework) 을 소개한다. kUTAF은 웹 구성요소와 사용자 행위를 도메인 지정 언어로 매핑시킨 키워드를 사용해 테스트케이스를 작성하여 자동화 테스트를 수행하고, 작성된 자동화 테스트 셋을 효과적으로 통합 관리하는 프레임웍이다. kUTAF을 적용하면 자동화 셋의 유지보수가 쉬워지고, 커뮤니케이션 비용이 감소하고, 자동화 테스트를 통합 관리하는 부문에서 많은 효과를 볼 수 있다.
유니티에서 안드로이드 앱을 개발하고 테스트하는 과정에 테스트 자동화 툴을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 테스트 자동화 툴 중 AirtestIDE에 대해 소개하고, 이미지 캡쳐를 이용한 자동화 테스트인 Airtest와 UI제어 인식 기반 테스트인 Poco를 안드로이드 앱에 적용한 사례를 중심으로, 각 테스트에 대한 장점과 단점을 나열하여 앞으로의 테스트 자동화 툴이 더 나은 방법으로 변할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
일반적인 키워드 기반 테스트는 기능 위주의 키워드를 작성하여 테스트를 자동화하여 비용은 적게 들지만 활용도가 높은 테스트를 자동화기 어렵다. 한편 탐색적 테스트는 리스크 기반으로 차터를 작성하여 짧은 시간동안 많은 에러를 탐지하는 장점이 있으나, 문서화가 미흡하다는 단점이 있다. 위와 같은 단점을 보완하기 위하여 탐색적 테스트의 기본 원리를 고수하면서 효율적 키워드 기반 자동화가 가능한 RAKTA(Record And Keyword-based Test Automation) 방법론을 제안한다. RAKTA는 오픈 소스 키워드 기반 자동화 프레임워크인 로봇 프레임워크의 기술을 사용하여, 키워드 기반과, 탐색적 테스트의 장점을 뽑아 효율적으로 테스트 자동화하여 비용을 줄이고 많은 에러를 탐지할 수 있다. 또한 본 논문에서는 RAKTA 방법론을 활용한 여러 가지 키워드 재사용 사례와 기존 조직에서 사용하던 테스트 스크립트를 혼합하여 통합 테스트, 인수 테스트, 설치 테스트를 자동화하는 방법을 제안한다.
GUI 테스트 자동화에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다. GUI 테스트 하는 방법에 따라 테스트 자동화(Automated Test)와 회귀테스트(Regression Test)가 있는데, 우리는 회귀테스트로 GUI 테스트를 자동화 하려 한다. GUI 자동화 테스트를 위해 시험자동화프로그램으로 테스트 케이스를 시험절차에 따라 생성하고 Dynamic linking library(이하 DLL)의 공유변수마다 GUI 컨포넌트를 정의하여 점검프로그램의 GUI 컴포넌트를 컨트롤 한다. 점검프로그램에서는 DLL 공유변수를 감시하여 해당 GUI 컴포넌트가 On 상태가 되면 기능이 실행되게 구현하였다. 기존의 연구들과 비교하여 최소한의 소스코드 변경과 특정한 툴에 치우치지 않고 통합되어 작동되는 것이 장점이다.
본 논문에서는 강화학습을 통한 게임 테스트 자동화를 제안한다. 게임 테스트의 일부가 게임을 플레이라는 것과 강화학습에 기반을 둔 인공 신경망 모델들이 게임플레이에 많은 성과를 거둔 것에 착안하여 테스트 케이스 자동 생셩 및 기계학습을 통한 테스트 자동화를 연구하였다. 테스트 관리자를 두어 게임 요소에 필수적인 테스트 케이스를 데이터 조합으로 생성하고, 테스트 케이스를 수행할 인공지능을 기계학습으로 작성하여 자동화 유지비용을 절감한다. 이 모델을 소형 게임에 시험적으로 적용하였고, 정상 작동을 확인하였다.
테스팅은 시스템의 요구사항을 바탕으로 테스트 케이스를 생성하여 소프트웨어에 내재되어 있는 결함을 발견하는 활동이다. 테스팅을 효과적으로 수행하기 위해서는 충실한 테스트 계획, 잘 작성된 테스트 케이스 생성과 더불어 체계적인 테스트 모니터링 활동이 요구된다. 테스트 자동화 방법에 대한 대부분의 연구들은 테스트 케이스 생성에서 테스트 실행까지의 자동화 방법에 초점이 맞춰져 있다. 본 연구에서는 이와 달리 테스트 모니터링의 자동화 방안에 대하여 연구한다. 이를 위해 테스트 모니터링 자동화를 위해 해결해야 할 요소를 도출하고 이를 기반으로 테스트 모니터링 자동화 프레임워크의 구축 방안을 제시한다.
모바일 앱의 수가 기하급수적으로 늘어남에 따라 앱 개발과정에서 이루어지는 테스트의 자동화가 중요해지고 있다. 앱을 출시하기까지 다양한 유형의 테스트를 통해 반복적인 검증이 이루어지는데, 다양한 유형의 테스트 중 GUI 테스트를 중심으로 본 연구는 진행되었다. 안드로이드의 GUI 테스트 자동화 툴을 개발하기 위해서 안드로이드 앱 테스트의 UI Control 16가지와 Material Design Guideline에 대해서 기초 자료를 수집하였다. 그 후 기존 GUI 테스트 자동화 툴에 대해서 스크린 캡처 테스트 기반 2가지 툴과 소스코드 분석 테스트기반 4가지 툴 분석을 하였다. 분석을 통해 기존의 GUI 테스트 자동화 툴들은 시각적 설계, 인터페이스 사용 용이성, 컴포넌트 배치에 대해서는 고려하지 않고 있다는 점을 파악하였다. 이러한 기존 툴의 미비점을 보완하고자 새로운 GUI 테스트 자동화 툴 개발 방법으로 컴포넌트 선정이나 관리 분석 그리고 컴포넌트별 소스코드 예시로 탐색 메뉴나 버튼, 아이템 그룹화나 리스트에 관한 방법을 제시하였다. 본 연구는 GUI 테스트의 새로운 개발 방향을 제시함으로써 개발사의 안정적인 앱 배포에 기여할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
본 논문에서는 테스트 자동화 도구를 사용하여 디지털 TV의 시스템 테스트 수행 시 테스트 결과의 신뢰성을 향상시키기 위한 방안을 제시하고자 한다. 시스템 테스트 자동화 도구는 디지털 TV의 출력화면을 실시간으로 캡쳐 한 후, 정상 상태의 출력화면과 비교, 분석을 통해 테스트 수행 결과의 성공/실패 판정을 자동으로 수행한다. 본 논문에서는 테스트 도구의 수행 및 수행결과에 대한 판정의 신뢰성을 높이기 위한 방법으로 DTV 화면 출력시에 정지 화면으로 이루어진 동영상이 출력되도록 방송 신호인 비트 스트림을 제작하여, 디지털 TV에 입력하여 테스트하는 방안을 제시한다. 제시된 방안을 통해 기존 방식에서 검출해 내지 못하던 오류를 검출함으로써 테스트 자동화 도구의 수행 성능을 향상시키고, 테스트 결과에 대한 신뢰성을 높이는 방법을 제안한다.
이 논문에서는 FSM(Finite State Machine) 기반 온라인 게임 서버 테스트 자동화 시스템을 제안한다. 게임 서버의 테스트 자동화는 테스트로 인한 비용, 시간적 제약, 테스트 자원의 재사용 측면에서 이득이 있다. 기존의 테스트 자동화 방식은 사용자간의 상호작용을 고려하지 않기 때문에 게임 서버의 성능에 대한 정확한 측정이 어렵다. 또한, 실제 서비스 시에 수용할 수 있는 동시 접속 인원수를 예측하기 어렵다. 이 논문에서 가상 유저를 이용한 테스트를 할 경우 FSM 을 이용하여 가상유저간의 상호작용이 가능하게 한다. 이를 이용하여 게임 서버의 성능 측정의 정확도 개선이 가능하다. 제안 시스템을 검증하기 위해 상호작용을 고려하지 않은 테스트 방법과 비교 평가 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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