테스터의 간섭없이 테스트를 수행할 수 있는 새로운 테스트 도구인 테스트 에이전트 시스템을 구현하였다. 이 시스템에서 테스터는 테스터 이름, 테스트 시간을 입력하고, 테스트 대상을 선택 후, 그 밖에 테스트에 필요한 정보를 입력하고 나면 테스트 에이전트 시스템이 스스로 테스트를 수행한 후 각 테스트 레벨에 대한 테스트 항목의 테스트케이스와 Quality 측정치를 테스트결과로 받아 볼 수 있다. 이 테스트 에이전트 시스템은 3개의 에이전트로 구성이 되어 있고 각 에이전트들은 에이전트의 특성인 자율성, 사회성, 지능성을 가지고 있다. 특히 지능성을 나타내 주는 것을 규칙 기반 시스템을 이용하여 구현하였다. 'User Interface Agent'에는 '리그래션 테스트 대상 판단 규칙'과 'Test History 크기 관리 규칙'이 있고, 'Test Case Selection '||'&'||' Testing Agent'에는 테스트케이스를 선택하는 데에 적용하는 '중복성 제거 규칙'과 '일관성 있는 테스트케이스 선택 규칙'이 있다. "Regression Test Agent'에서는 리그래션 테스트 관련 항목 찾는 규칙'이 있어 각 에이전트들의 지능성을 뒷받침해 준다. 본 논문에서는 각 규칙들을 술어 논리로 표현하여 제시하였고, 구현한 테스트 에이전트 시스템의 Prototype을 기술한다.
컴퓨터 분야에서 에이전트의 개념은 전자 상거래, 정보 검색과 같은 많은 어플리케이션들에 응용되어 중요 시 되고 있다. 하지만, 아직까지 지능성을 가진 테스트 도구는 없었다. 이 논문에서 제안하는 테스트 에이전트 시스템은 에이전트의 특성을 가지고 테스터를 도와주는 테스트 도구이다. 테스트 에이전트 시스템은 객체지향 테스트 프로세스를 따라 테스터의 일을 대행해 주고, 테스터의 간섭을 최소화 시켜 준다. 이 시스템은 자동 생성된 많은 양의 테스트케이스에서 중복이 없고 일관성 있는 테스트케이스를 지능적으로 선택하여 테스트 시간을 단축시켜 준다. 테스트 에이전트 시스템은 3개의 에이전트 User Interface Agent, Test Case Selection & Testing Agent, Regression Test Agent로 구성된다. 특히 Test Case Selection & Testing Agent은 RE-Rule과 CTS-Rule을 통하여 중복이 없고 일관성 있는 테스트케이스를 지능적으로 선택하며, Regression Test Agent는 RRTIS-Rule을 통해 리그래션 테스트 항목을 지능적으로 선택한다.
소프트웨어를 동적으로 테스트 하려면 대상 소프트웨어에 적절한 데이터를 주어 실행해 보아야 한다. 효과적인 테스트가 되기 위해서 테스트 케이스의 선택뿐만 아니라 테스트 케이스가 어떻게 표현되었는가가 중요하다. 또한 정적인 테스트 작업에도 테스트를 위한 체크리스트가 어떻게 작성되었는지에 따라 테스트 작업의 효율성이 좌우된다. 이 논문에서는 비효율적이며 문제가 있는 테스트 케이스와 체크 리스트들을 리엔지니어링하는 방법을 제시하고 이를 실험 하였다. 임베디드 시스템의 일종인 디지털 방송수신 장치에 탑재된 소프트웨어를 대상으로 하여 이미 사용 중인 테스트 케이스의 효율성과 적합성을 따져보고 이를 리엔지니어링 하였다. 리엔지니어링 한 후의 테스트 케이스의 산출물이 얼마나 효과적인지를 살펴보았다. 또한 제품 계열 개념의 소프트웨어를 테스트하기에 적합하도록 테스트 케이스를 재사용 또는 restructuring하는 방법도 연구하였다.
소프트웨어를 블랙박스 테스트 하려면 대상 소프트웨어에 적절한 데이터를 주어 실행해 보아야 한다. 효과적인 테스트가 되기 위해서 테스트 케이스의 선택뿐만 아니라 테스트 케이스가 어떻게 표현되었는가가 중요하다. 또한 정적인 테스트 작업에도 테스트를 위한 체크리스트가 어떻게 작성되었는지에 따라 테스트 작업의 효율성이 좌우된다. 이 논문에서는 비효율적이며 문제가 있는 테스트 케이스와 체크 리스트들을 리엔지니어링 하는 방법을 제시하고 이를 실험 하였다. 임베디드 시스템의 일종인 디지털 방송수신 장치에 탑재된 소프트웨어를 대상으로 하여 이미 사용 중인 테스트 케이스의 효율성과 적합성을 따져보고 이를 리엔지니어링 하였다. 리엔지니어링 한 후의 테스트 케이스의 산출물이 테스트 시간과 커버리지 측면에서 얼마나 효과적인지를 살펴보았다. 또한 제품 계열 개념의 소프트웨어를 테스트하기에 적합하도록 테스트 케이스를 재사용 또는 재구조화 하는 방법도 연구하였다.
동적 UML 다이어그램은 객체 지향 언어로 구현된 프로그램의 복잡한 실행 동작에 대한 표현이 가능하다. 이로 인하여 동적 다이어그램 중, 순서, 상태, 액티비티 다이어그램을 이용하여 테스트 케이스를 추출하고 테스트 하는 방법이 많이 쓰이고 있다. 그러나 테스트 자원과 시간이 제한되어 있을 때 어떤 명세를 이용하여 테스트 케이스를 만드는 것이 더 효율적인지, 또한 어떤 특성이 있는지 알 필요가 있다. 이 논문에서는 ATM 시뮬레이션 프로그램을 세 가지 다이어그램으로 표현하고 이를 이용하여 서로 다른 테스트 케이스를 생성한다. 또한 뮤테이션 테스팅(Mutation Testing)을 실시하여 각 테스트 케이스에 대한 효율을 평가 하였다. 뮤턴트(Mutant) 생성은 절차적 방식과 객체 지향 방식에 의한 뮤테이션 연산자(Mutation Operator)를 구분해서 적용하였으며 뮤클립스(Muclipse)라는 이클립스(Eclipse) 기반의 플러그인 도구를 이용하였다. 생성된 테스트 케이스와 뮤턴트를 이용해서 뮤테이션 점수(Mutation Score)를 측정하고 이를 기반으로 각 테스트 케이스 및 여러 관점에서 테스트 케이스의 효율을 평가하였다. 이런 과정을 통해 테스트 케이스 생성 방식의 선택에 대한 힌트를 얻을 수 있었다.
적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART)은 입력 도메인 내에 테스트 케이스를 넓고 고르게 분산시키는 방법을 통해 입력 도메인 내에 존재하는 오류 패턴을 순수 랜덤 테스팅 (Random Testing, RT)보다 효율적으로 찾아내기 위한 테스트 케이스 선택 기법이다. 테스트 케이스 선택에 많은 연산량을 필요로 하는 초기 ART 기법인 거리 기반 ART (Distance-based ART, D-ART)와 제한 영역 기반 ART (Restricted Random Testing, RRT)의 개선을 위해 입력 도메인을 반복 분할하는 기법들이 제안되었고, 이 기법들은 낮은 연산량 및 성능 향상등의 효과를 가져왔다. 하지만, 입력 도메인 반복 분할 기반 기법에서도 기존 ART 기법에서 나타나는 테스트 케이스 분포 불균일 문제가 존재하고, 이는 기법의 확장성에 장애 요소로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 반복 분할 기반 기법에서 나타나는 테스트 케이스 분포의 특성을 파악하고, 이를 적정 수준으로 제어하기 위한 입력 도메인 확장 정책을 제안하였으며, 실험을 통해 2차원 입력 도메인에서 3%, 3차원 입력 도메인에서 10% 수준의 성능 향상을 확인하였다.
본 논문에서는 메소드를 기본 단위로 하는 객체 지향 소프트웨어의 개선된 선택적 회귀 테스팅 방법을 제안한다. 테스팅 방법은 세 단계로 구성하였다. UML 표기법을 이용하여 변경 전 프로그램과 변경 후 프로그램의 객체 관계 그래프와 클래스 의존 그래프(Class Dependency Graph)를 정의한 후, 의존 그래프의 노드 비교를 통하여 변경된 노드와 변경에 의하여 영향을 받는 노드들을 찾는다. 변경 전 테스트케이스 테이블에서 변경된 노드와 변경에 의해 영향을 받는 노드들을 통과하는 테스트케이스를 선택하여 회귀 테스팅을 위한 테스트케이스 집합을 구성한다. 제안한 테스팅 방법을 사용함으로써 테스트해야할 테스트케이스 수가 줄어들고, 변경 전 프로그램의 테스트케이스를 재사용 함으로써 테스팅의 시간과 비용을 절감할 수 있다.
정밀한 소프트웨어 테스팅에서 테스트 케이스의 생성과 테스트 수행 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 따라서 경험 있는 테스터 들은 적은 수의 테스트 케이스를 선택적으로 사용하여 보다 정확한 테스트를 수행할 수 있기를 요구한다. 테스트 케이스의 수를 줄이기 위해 수많은 연구가 진행되었다. 소프트웨어 테스팅에서 가장 기본이 되는 테스트는 단위 테스트이다. 본 논문에서는 블랙박스 테스팅에 사용되는 잘 알려진 테스트 후보 값 생성 및 조합 기법에 관한 기존 연구를 살펴보고 성능을 비교해 본다. 성능 비교를 위해 몇몇 예제 코드를 실험적으로 이용하였다.
적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART)은 입력 도메인 내의 오류 패턴을 순수 랜덤 테스팅 (Random Testing, RT)보다 좋은 효율로 찾아내기 위해 고안된 테스트 케이스 선택 알고리즘이다. 대표적인 ART 기법인 거리 기반 ART (Distance-based ART, D-ART)와 제한 영역 기반 ART (Restricted Random Testing, RRT) 둥은 좋은 성능을 보이기는 하지만, 테스트 케이스 선택에 필요한 많은 양의 거리 계산으로 인한 느린 테스트 케이스 생성과 거리 기반 방식의 사용으로 인한 테스트 케이스 분포의 불균일성이라는 단점을 가진다. 반복 분할 기반 ART (ART through Iterative Partitioning, IP-ART)는 입력 도메인을 반복 분할하는 방식을 통해 D-ART와 RRT가 가진 계산 부하를 크게 감소시켰다. 하지만 IP-ART의 경우에도 테스트 케이스 분포 문제는 여전히 존재하여 기법의 확장 적용에 대한 장애 요소로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 IP-ART의 단점 완화 및 성능 개선을 위한 방법을 제안하고, 실험을 통해 평균 9% 정도의 성능 향상을 확인하였다.
적응적 랜덤 테스팅(Adaptive Random Testing, ART)은 테스트 케이스의 효율적인 선택을 통해 순수 랜덤 테스팅(Random Testing, RT)보다 더 적은 수의 테스트 케이스를 이용해 입력 도메인 내의 오류를 찾는 것을 목적으로 한다. ART 기법 중 하나인 입력 도메인 반복 분할 기법(ART through Iterative Partitioning, IP-ART)은 초기 ART 기법의 단점인 많은 연산량을 입력 도메인 분할에 의해 효율적으로 개선되도록 하였으며, 입력 도메인 확장을 이용한 IP-ART(IP-ART with Enlarged Input Domain, EIP-ART)는 IP-ART의 테스트 케이스 분포 특징을 이용하여 추가적인 성능 향상과 확장성을 제공하였다. 하지만 EIP-ART는 입력 도메인 확장에 따라 발생하는 부하로 인해 테스트 케이스 생성에 오랜 시간을 요구하기 때문에 이의 개선이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 두 가지의 추가 부하를 유발하지 않는 테스트 케이스 분포 조절 기법을 제안하고, 이들의 성능 개선 가능성을 실험을 통해 확인하였으며, 실험 결과, 제안된 두 기법 중 입력 도메인 타일링 기법이 모든 환경에서 더 우수한 성능 및 확장성을 갖는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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