• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.451-461
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• 2009

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.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.19-28
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• 2011

적응적 랜덤 테스팅(ART)은 순수 랜덤 테스팅의 효율성을 개선하기 위해 제안된 방법으로 효과적인 테스트 케이스의 선택을 통해 보다 적은 수의 테스트 케이스로 소프트웨어 내에 존재하는 오류 영역을 찾는 것을 목적으로 한다. 기존의 ART는 하나의 시스템 혹은 유닛에 대한 테스트를 적용 대상으로 하고 있으며, 다양한 접근 방법을 이용해 순수 랜덤 테스팅보다 우수한 성능을 보여 왔다. 하지만 통합 시스템을 구성하는 특정 유닛에 대해 ART를 적용하고자 하는 경우에는 시스템을 구성하는 타 유닛들의 영향으로 인해 기대 이하의 효율성을 보이게 된다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 테스트 환경 대한 ART 적용방법의 하나로, 테스트 대상 유닛에 부여되는 입력 데이터의 분포를 통합 시스템에 대한 제한된 수의 입력을 사용하여 예측하고, 이를 바탕으로 시스템의 입력 도메인 분할 크기를 조절하는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 유닛 테스팅에 ART를 적용했을 때와 유사한 수준의 성능으로 통합 시스템 내의 특정 유닛을 테스트 가능하도록 하며, 오류 비율의 변화가 ART의 성능에 미치는 영향 또한 1% 이내 수준으로 안정임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.198-201
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• 2011

현재 안드로이드 시장에는 다양한 플랫폼을 기반으로 한 디바이스들이 혼재하고 있고, 안드로이드의 성장세로 봤을 때 앞으로 더욱더 많은 플랫폼 및 디바이스가 출시될 것이다. 따라서 여러 플랫폼 및 디바이스에 대한 상호 호환성을 만족시키기 위해 안드로이드 소프트웨어 개발 단계부터 테스트의 중요도가 높아지고 있고, 테스팅 시간을 줄이기 위한 테스트 자동화 문제가 대두되고 있다. 이러한 환경에서 상호 호환성을 만족시키기 위해서는 소프트웨어적인 요소뿐만 아니라 프로그램의 전반적인 요소까지 고려해야 하지만 기존의 테스트 자동화 도구인 JUnit은 안드로이드 소프트웨어의 특정 상태에 대한 정보만을 도출하기 때문에 전반적인 요소에 대한 통합관리가 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 소프트웨어의 전반적인 요소들에 대한 정보를 도출하여 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 방안을 제안한다. 사용자가 도출하고자 하는 정보를 선택함으로써 테스트 케이스 생성에 대한 유연성이 증가하고, 이를 자동화함으로써 테스팅 시간 감소를 통해 생산성 향상 및 높은 품질의 안드로이드 소프트웨어를 기대할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.197-200
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• 2001

이 논문은 웹기반 소프트웨어를 테스트하기 위한 오러클을 생성하는 방법을 제안하고 설명한다. 웹 페이지를 구성하는 응용 컴포넌트들의 구조를 파악하고 각 페이지를 구동시키는 액션들을 찾아내어 상태기반의 테스트 데이터를 찾아내는 방법이다. 테스트 스크립트를 작성하기 위하여 partial-W 방법을 도입하였으며 이를 이용하여 테스트 케이스의 값을 선택할 수 있다. 테스트 슈트는 언어 독립적이며 실행가능하다. 웹 응용의 특징인 동적인 인터렉션을 유한 상태기계(Finite State Machine)로 표현하고 각 상태를 변화시키는 웹 페이지의 사용자 입격을 결합하여 테스트 오러클을 생성한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권5호
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• pp.343-356
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• 2011

기존의 GUI 테스트 도구들은 테스트 케이스 준비 및 테스트 수행시 테스터의 개입을 많이 요구한다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 GUI 테스트 케이스를 구축할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 GUI 내에서 잠재적인 제어 흐름을 식별하여 GUI맵을 구성하는 방법이다. .NET Framework에서 제공하는 UIA 라이브러리는 GUI 컨트롤 정보를 추출하는 과정에 사용되며, 이를 통해 GUI맵을 구성한다. 추출된 GUI 컨트롤 정보를 기반으로 그룹화 매커니즘을 사용하여 테스트 시나리오를 생성한다. 다양한 테스트 시나리오는 어떤 GUI 컨트롤에 대해 그 컨트롤이 속하는 그룹에서 다른 컨트롤을 선택하여 그것을 대체함으로써 자동 생성된다. 기존의 GUI 테스트 도구들은 테스트 커버리지를 지원하지 않았지만, 이 논문에서 제안하는 방법은 GUI맵을 사용하여 실행되었거나 실행되지 않은 시나리오 흐름을 파악할 수 있으므로 이를 통해 테스트 커버리지를 측정할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.290-293
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• 2024

최근 IoT (Internet of Things, IoT) 기기가 전 산업과 일상 생활에 활용되면서 취약점 탐지 기술이 중요해지고 있다. 그러나 리소스가 제약적인 IoT 기기에는 종래의 퍼징 기술을 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 경량화 IoT 환경에서 퍼징 기술을 적용하기 위한 테스트케이스 선택 기법을 제안했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 방식은 무작위 입력을 생성하여 퍼징하는 종래 퍼저보다 평균 61.49% 빠르게 취약점을 탐지했다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권2호
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• pp.86-99
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• 2007

패킷 필터링이란 악의적인 네트워크 패킷들을 거르는 작업을 말한다. 패킷 필터링의 기능을 테스트하기 위해서는 구축된 보안 정책이 의도했던 대로 정확하게 동작하는가를 검증하여야 한다. 그러나 이런 기능을 테스트하기 위한 도구들은 많지 않으며, 테스트 과정에서 많은 사용자의 노력을 요구한다. 대부분의 보안 관리자들은 보안 정책을 새로 수립하거나 기존의 보안 정책을 수정할 때에 새로운 보안 정책을 체계적으로 테스트하는 것에 부담을 느낀다. 이런 부담을 경감해주기 위해 우리는 사용자의 참여를 최소화하는 새로운 테스트 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 테스트 케이스와 테스트 오라클의 생성을 자동화한다. 자동으로 생성된 테스트 케이스는 테스팅 과정의 입력 요소를 선택해야 하는 고민을 덜어주며, 자동으로 생성된 테스트 오라클은 사용자의 도움 없이 테스트 결과에 대한 판단을 가능하게 한다. 우리의 테스트 방법을 구현한 테스트 도구는 테스트 수행의 전체 4단계 중 테스트 준비, 테스트 실행, 테스트 평가의 3단계에 걸쳐 테스트 자동화를 실현하고 있다. 이런 테스트 도구 위에서 테스팅을 수행하게 된다면 결과적으로 테스트 활동의 신뢰도를 보다 높게 향상시킬 수 있다. 이 논문은 우리의 테스트 방법과 테스트 도구의 설계 및 구현에 관한 내용을 기술한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.64-76
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• 2009

적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART) 기법 중 입력 도메인 반복 분할을 이용한 기법(ART through Iterative Partitioning, IP-ART)은 초기 ART 기법이 가지는 단점인 많은 거리 연산량을 입력 도메인 반복 분할 기법을 이용해 효율적으로 개선하였다. 또한 입력 도메인 확장을 이용한 IP-ART 기법(IP-ART with Enlarged Input Domain, EIP-ART)은 IP-ART가 가지는 특징을 효과적으로 이용해 IP-ART에서 보이는 테스트 케이스 분포 불균일 현상을 완화시켰으며, 다양한 환경에서 좋은 성능을 보인다. 하지만 EIP-ART는 입력 도메인 확장에 의해 발생되는 부수적인 부하로 인해 테스트 케이스 선택이 지연된다는 단점을 가진다. 이에 따라 본 논문에서는 입력 도메인의 확장 없이, IP-ART의 변화를 통한 성능 개선가능성 확인을 위해 테스트 케이스 분포에 영향을 줄 수 있는 세 가지 조건을 정의하고 이들 각각이 기법에 미치는 영향을 평가하였으며, 실험을 통해 정의된 세 가지 조건 중 제한 영역 관리 조건이 기법의 성능에 가장 긍정적인 영향을 주는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.315-318
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• 2007

랜덤 테스트(RT)는 가능한 입력 도메인에서 임의의 입력 값을 선택하여 테스트 케이스를 생성하고 테스트를 수행하는 기본적인 블랙 박스 테스트 기법이다. 랜덤 테스트의 성능을 향상 시키기 위해서 오류 패턴을 고려한 다양한 Adaptive Random Testing (ART) 알고리즘들이 제안되어 왔다. 그 중 Distance-Based ART (D-ART), Restricted Random Testing (RRT)이 좋은 성능을 보이고 있지만, 수행시간이 너무 느리다는 단점이 있어, 이를 대체할 수 있는 여러 ART 방법들이 제안되고 있다. 그 중, Adaptive Random Testing through Iterative Partitioning (IP-ART)가 가장 좋은 성능과 빠른 수행시간을 보인다. 본 논문에서는 IP-ART 의 성능을 더욱 향상시킬 수 있는 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 향상된 성능을 평가해 보았다.