• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.382-384
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• 2005

소프트웨어 테스팅에서 테스트 스위트(suite)의 수를 줄이면서도 테스트 커버리지나 오류검출에 있어서 효과적인 방법을 찾기 위한 많은 연구가 시도되어 왔다. 안정성이 높은 설계가 되도록 설계 조건을 결정하기 위하여 제어인자들의 직교 배열을 사용하는 시험방법인 교호작용 테스팅 기법이 소프트웨어의 테스트에서도 효과가 매우 높다는 것이 실험으로 증명되고 있다. 소프트웨어는 상대적으로 몇 안 되는 조건들의 조합들로 오류가 발생할 가능성이 높다는 특징을 가지고 있다. 따라서, 파라미터 간 교호작용 강도 t를 갖는 t-way 테스팅을 통해 효과적으로 테스트 스위트를 줄이면서 많은 오류를 검출할 수 있다. 그러나 t값을 증가시키면 테스트 스위트의 수가 늘어난다는 단점이 발생한다. 또한, 어떠한 파라미터들이 서로 교호작용을 일으키는 것인지 알수 없는 상황을 가정한 단순한 교호작용 테스팅은 자칫 서로 관련 없는 파라미터들도 교호작용 테스팅에 참여하기 때문에 테스트의 낭비가 있을 수 있다는 단점이 있다. 이에, 본 논문에서는 소프트웨어의 입력과 출력간의 관계를 바탕으로 시스템 I-O관계도를 작성한 후, 이를 바탕으로 각 출력에 대한 교호작용을 일으킬 수 있는 파라미터를 중심으로 테스트 스위트를 생성하는 Selective Covering Array를 제안한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.8
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• pp.1975-1986
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• 1997

Recent evolution of communication networks has led toward increasingly a complex, large-scale protocol. Protocol conformance tests therefore, which consider only control flow, have many problems on testing data flow, transition condition, delay and so on. We propose, design, and implement the tool to solve these problems. The tool, which solves nondeterminism, generates test suites from an integrated flow graph and excludes infeasible path with reachable tree. The presented tool reduces the length of UIO sequence and is efficient partially to test the path that error rate is high. Our automatic test suite generator provides basis of protocol testing environment and high production.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.2 s.98
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• pp.283-288
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• 2005

Test case prioritization methods schedule test cases for execution when we can not practically run all test cases for regression testing. We proposed a new prioritization method that is based on historical execution and mr detection data. And we conducted an experiment to compare the proposed method with existing Random and LRU methods using the fault age under the long run environment as criterion. The experiment shows several interesting results. First, our results show that they are complementary. Random method shows good performance for programs that have many error-detectable test cases and HED is more effective for the programs that can be detected by very small amount of test cases. But LRU is more effective for the programs that have relatively medium amount of error detectable test cases. Next, the performance of prioritization method is affected by the size of test suites. Two experiments that have different size of test suites show considerably different fault ages and performance order. And lastly, the $20\%$ of test cases shows considerably good performance compared to the execution result of the full test suite.