QA직군은 이론 지식을 바탕으로 게임 제작 프로젝트의 초기 단계부터 게임의 품질관리를 위한 계획을 수립하고, 개발 단계에 맞춰 QA를 진행한다. 청강대 게임콘텐츠스쿨에서는 이를 위해 사전에 다양한 이론과 실기 중심의 과목들을 운영하여 학생들의 기본 지식을 다지고 이를 기반으로 프로젝트를 진행할 수 있도록 교육과정을 운영하고 있다. 청강대 게임콘텐츠스쿨의 게임 제작 프로젝트 과정에서 진행하는 QA 사례 연구를 통해 대학의 게임 개발 프로젝트에서 활용할 수 있는 QA 프로세스를 제안한다.
QA직군은 게임 제작 프로젝트의 초기 단계부터 게임의 품질관리를 위한 계획을 수립하고, 개발 단계에 맞춰 QA를 진행하는 과정에서 효율적인 업무 수행을 위해 전문적인 도구의 활용이 필요하다. 게임 QA에서 사용하는 결함관리도구 중 Redmine은 결함관리 뿐만 아니라 뉴스 기능으로 프로젝트 소식을 공유하고, 일감에서 결함을 관리하고, 위키를 통해 지식관리를 수행할 수 있다. 또한 애자일 플러그인을 설치하여 애자일 기반으로 프로젝트를 관리할 수 있다. 코로나19로 인해 비대면 업무 환겨에 대한 관심이 증대하면서 게임 QA도 적절한 온라인 도구를 활용하는 것이 바람직하다.
AR을 기반으로 하는 현실과 가상세계가 공존하는 콘텐츠들이 증가하고 있다. 이에 따라 AR 콘텐츠에 대한 체계적인 테스팅에 대한 필요성도 증가하고 있다. 소프트웨어 테스팅과 관련한 품질특성은 ISO/IEC 25010에서 정의하고 있다. 기존의 연구에서 ISO/IEC 25010을 기반으로 AR의 테스팅에 적용할 수 있는 품질특성을 제안하였다. 본 논문에서는 기존의 연구에서 제안한 AR 테스팅 품질특성에 신뢰성과 보안성을 보완할 것을 제안한다. 이러한 품질특성으로 고려하여 AR의 테스팅에 필요한 테스트 케이스를 개발하고 실행한다면 보다 체계적인 테스팅이 가능할 것이다.
XP(Extreme Programming)는 경량소프트웨어개발방법론 중의 하나로서 의사소통, 단순함, 피드백, 용기의 네 가지 가치추구를 통해 소프트웨어의 생산성과 품질을 향상시키는 실질적인 소프트웨어개발방법론이다. 그러나 XP의 핵심실천사항 중 하나인 테스트주도개발(Test Driven Development)은 한 가지 문제점을 가지고 있다. 테스트수행시간이 오래 걸리거나 테스트케이스(Test Cases)의 독립성을 확보하지 못할 경우 테스트주도개발이 불가능하다는 문제로서 최근 이를 해결하기 위해 모크객체(Mock Objects)의 중요성이 강조되고 있다. 모크객체는 문제가 되는 실제코드를 흥내내는 객체로서 수동으로 작성할 수있을 만큼 간단함을 원칙으로 하지만, 모크객체를 수동으로 작성하는 것은 실제로는 비효율적인 작업이기때문에 자바에서는 Mockobjects, EasyMock와 같은 모크객체생성기를 사용하고 있다. 그러나 모크객체는 객체지향을 전제로 하고, C언어용 모크객체생성기도 없기 때문에 C언어에서는 모크객체를 적용하기가 곤란하다. 본 논문에서는 객체지향개념이 취약한 C언어에서 모크객체를 손쉽게 생성하기 위한 C언어용모크객체생성기 CMock를 제시하고 이의 효용성을 검증하는 연구를 수행하였다.
임베디드 시스템에서는 모듈간의 상호작용으로 데이터를 주고 받는다. 이때 오류가 포함된 리소스 데이터를 전달하면 시스템의 실행 오류를 유발할 수 있다. 상호작용에 활용되는 리소스들은 모듈간의 의존관계를 만들며 의존관계에 있는 모듈의 변화가 다른 모듈의 기능에 영향을 미치게 된다. 몇몇 임베디드 시스템 조사 자료에 따르면 모듈간의 상호작용 오류가 심각한 소프트웨어 실패의 원인이 되기도 한다. 상호작용 테스팅 단계에서는 이러한 상호작용 오류를 검출하여 시스템 실패의 위험을 낮추고자 한다. 모듈간의 상호작용은 직접 또는 간접적으로 일어난다. 직접적인 상호작용은 모듈의 직접 호출을 통해 이루어지며, 간접 상호작용은 직접호출 이외에 리소스 데이터의 의존성을 통해 나타난다. 이 연구에서는 직접 상호작용에 의한 오류 검출 방식에서는 발견되지 않는 간접 상호작용과 연관된 오류를 검출하고자 한다. 먼저 상호작용 패턴을 분석하여 상호작용 모델을 생성하고 이를 기반으로 상호작용 오류를 검출하는 테스트 케이스 디자인 방법을 제안한다. 마지막으로 결함 주입 기법을 이용하여 제안된 방법의 효용성 및 실효성을 분석한다.
서비스 기반 아키텍처(Service-Oriented Architecture;SOA) 등장 이후 서비스와 애플리케이션을 상호 연결하는 측면에서 여러 가지 접근 방법들이 개발되고 있다. 모바일과 같은 정보기기는 일반적인 접근법이나 전통적인 접근법과는 달리 메모리와 프로세스 등 단말기 자체의 제약과 스크린 및 입출력 및 사용자 인터페이스의 제약이 많아 여러 가지가 고려되어 설계되어야 한다. 본 연구는 서비스를 기반으로 한 구조에서 많은 제약을 갖는 모바일의 효율성을 높이기 위해 모바일 애플리케이션 요구 사항을 분석하고 명세한 후 설계 방법을 최적화하고, 서비스 유스케이스 테스팅을 위한 확장된 유스케이스 명세를 제공하고, 서비스 명세로부터 서비스간 상호운영 테스트를 한다. 또한 모바일 애플리케이션의 성능을 확장하고, 제약을 최소화 할 수 있는 과정을 제시하며 유스케이스 테스팅을 위한 명세 방법과 서비스 상호간 상호운용성 보장 테스팅을 수행한다. 본 연구는 서비스 지향 아키텍처를 기반으로 모바일 서비스 명세 방법과 애플리케이션 테스팅 방법에 대한 아이디어를 제공한다는데 그 의의가 있다.
선박과 교각이 충돌하면 생명과 안전에 큰 위협이 될 수 있다. 따라서 선박-교각 충돌력 영향 인자를 식별하고 다양한 충돌 조건에서의 충돌력에 대한 연구의 필요성이 있다. 본 논문에서는 선박-교각 충돌의 유한요소 모델을 설정하고, 수치 시뮬레이션을 통해 선적상태, 운항속도, 충돌 각도의 세 가지 입력조건을 조합하여 50가지 케이스에서의 선박-교각 최대 충돌력을 계산하였다. 계산된 유한요소해석 결과를 사용하여 신경망 추정 모델을 학습하고 최대 충돌력을 추정함으로써 빠른 시간에 최대 충돌력을 추정하는 프로세스를 제안하였다. 신경망 예측 모델은 가장 기초적인 역전파 신경망과 시간정보를 고려할 수 있는 순환신경망인 Elman 신경망 2가지 모델을 사용하였다. 10가지 케이스의 테스트 데이터로 시험한 결과 Elman 신경망을 사용했을 경우에 평균상대오차가 4.566%로 역전파 신경망보다 나은 최대 충돌력 추정이 가능함을 확인하였고 8가지 케이스에서 5%이하의 상대오차를 보여 주었다. 본 신경망을 이용한 최대 충돌력 추정법은 유한요소해석을 수행하지 않아도 되므로 계산 시간이 짧아 선박 항해 중 충돌을 회피할 수 없는 경우 피해를 최소화하는 의사결정의 기초 방법으로 사용할 수 있다.
퍼징은 입력값을 무작위로 생성해 소프트웨어를 테스팅하는 방법으로, 처음 고안된 이래로 다양한 방식의 퍼징이 연구되고 있다. 그중 변이기법을 적용한 퍼징은 확률에 따른 비트 반전이나 특별 값 치환과 같이 비교적 간단한 접근법을 사용함에도, 많은 버그를 발견해온 만큼 효율적인 방법이라고 할 수 있다. 하지만 인터프리터는 문법, 시맨틱이 올바른 입력값을 요구하기 때문에 일반적인 변이기법을 적용하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 동적 데이터 흐름 분석을 통해 변이기법을 인터프리터 퍼징에 적용할 수 있는 방법에 대해 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 JMFuzzer는 문법, 시맨틱의 올바름을 고려해 자바스크립트 인터프리터에서 오류 없이 정상적으로 동작하는 다양한 유형의 테스트케이스를 생성할 수 있다. 최종적으로 본 연구에서는 최신 버전의 자바스크립트 인터프리터에서 알려지지 않은 취약점들을 찾았으며, 이를 각 회사에 제보했다.
안드로이드(Android) 어플리케이션(앱)의 신뢰성과 사용성 검증을 위해, 앱의 기능 검사와 크래쉬(Crash) 탐지 등을 위한 다양한 GUI 테스팅(Graphical User Interface Testing) 기법이 널리 사용되고 있다. 그 중 모델 기반(Model-based) GUI 테스팅 기법은 GUI 모델을 이용해 테스트 케이스를 생성하기 때문에, 기법의 유효성(Effectiveness)은 기반 모델의 정확도에 의존적이다. 따라서 모델 기반 기법의 유효성 향상을 위해서는 테스트 대상 앱의 행위를 충분히 반영할 수 있는 모델 생성 기법이 필요하며, 이를 위해 본 연구에서는 GUI 상태를 정밀하게 구분하는 계층적 화면 비교 기법을 통해 테스팅의 유효성과 효율성을 향상시키고자 한다. 또한, 기존 연구 기법과의 비교 실험을 통해 제안 기법이 유효한 모델의 효율적 생성을 가능하게 함을 확인함으로써, 모델 기반 안드로이드 GUI 테스팅의 성능 향상 가능성을 제시한다.
본 연구는 비행체의 목표지와 진입방향이 정해졌을 때, 목표지점 3차원 모델의 형상과 비행체의 원형공산오차를 고려하여 최종 목표점을 자동으로 생성해 내는 기법에 대한 것이다. 기존에는 목표점을 사용자가 경험에 의존하여 선정하거나 단순히 중심으로 선정하는 경우가 많았고, 진입방향이 정해지기 전 선정하였기 때문에 최적의 위치를 선정할 수 없었다. 본 연구에서는 진입방향이 결정된 후 자동으로 목표점을 생성하여 이러한 문제들을 해결하고자 하였다. 기법은 크게 참조면 및 진입 후보점을 생성하는 단계, 각 진입 후보점의 점수를 계산하는 단계, 마지막으로 최종 목표점을 계산하는 총 3개의 단계로 이루어져 있으며, 본문에서는 각 단계에 대한 설명과 다양한 테스트케이스를 이용한 실험 결과를 기술한다. 본 연구를 통해 사용자는 비행체가 정상진입이 가능할 확률이 높은 목표점을 손쉽게 확인 및 적용 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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