• The KIPS Transactions:PartD
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• v.17D no.4
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• pp.283-296
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• 2010

Timing diagram is a useful tool for describing the specification of system, but there is no study for test case strategy of a timing diagram. To solve this problem, we followed the steps to generate test cases from timing diagram in this paper. 1) We defined a timing diagram formally. 2) We describe the method of transforming from a timing diagram model into a Stateflow model which has an equivalent relationship between a timing diagram model and a transformed Stateflow model. 3) We generated test cases from a transformed Stateflow model using SDV which is plugged in Simulink. To show that our approach is useful, we made an experiment with a surveillance model and arbitrary timing diagram models. In the experiment we transformed timing diagram models into Stateflow models, generated test cases from transformed Stateflow models using SDV, and analyzed the generation results. The conclusion that can be obtained from this study is that timing diagram is not only a specification tool but also a useful tool when users are trying to generate test cases based on model.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.7
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• pp.471-478
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• 2013

This paper proposes a black-box based test case generation method for Simulink/Stateflow model utilizing the RRT algorithm which is a method to efficiently solve the path planning for complicated systems. The proposed method in the paper tries to solve the reachability problem with the RRT algorithm, which has to be solved for black-box based test case generations. A major problem of the RRT based test case generation algorithms is that the cost such as running time and required memory size is too much for complicated Stateflow model. The typical RRT algorithm expands rapidly-exploring random tree (RRT) in a single state space. But the proposed method expands it in dynamic state space based on the state of Simulink model, consequently reducing the cost. In the paper, a new definition of RRT state space, a distance measure and a test case generation algorithm are proposed. The performance of proposed method is verified through the experiment against Stateflow model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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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.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.18D no.5
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• pp.343-356
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• 2011

When preparing test cases and running the test the existing GUI test tools require many tester's interventions. To cope with such problem this paper suggests a new method to build test cases for GUI test. This method identifies the potential control flows within the GUI and constructs the GUI map. The UIA library in .NET Framework is used to extract information about the GUI controls and the GUI map is constructed by the extracted information. Test scenarios are generated from the extracted information about the GUI controls using the grouping mechanism. Based on the grouping mechanism, various test scenarios which are test cases in GUI tests can be made by replacing a GUI control by another one in the same group. The existing GUI test tools do not support the concept of test coverage. Since, however, our method survey which part of the GUI map is executed or not during running the test, the test coverage can be measured by using the GUI map.

• Journal of Software Engineering Society
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• v.28 no.1
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• pp.23-28
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• 2019

Recently, in order to effectively test deep neural network model for image processing application, researches have actively conducted to automatically generate data in corner-case that is not correctly predicted by the model. This paper proposes test data generation method that selects arbitrary words from input of system and transforms them into synonyms in order to test the bug reporter automatic assignment system based on sentence classification deep neural network model. In addition, we compare and evaluate the case of using proposed test data generation and the case of using existing difference-inducing test data generations based on various neuron coverages.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.129-131
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• 2012

세계 스마트폰 OS 시장의 절반 이상을 차지한 안드로이드는 향후 태블릿, 스마트 TV, 자동차 등으로 시장의 확대가 전망된다. 현재 안드로이드 OS를 기반으로 수많은 애플리케이션이 개발되고 있지만 애플리케이션의 신뢰성을 보장하기 위한 연구들은 부족한 상태이다. 이는 안드로이드 애플리케이션이 GUI를 기반으로 동작하기 때문에 기존의 테스트 방법을 적용하기 어렵기 때문이다. 구글에서 애플리케이션 테스트를 위한 환경을 제공하지만 개발자가 이를 활용하여 효율적인 테스트 코드를 작성하는 것은 쉽지 않다. 이 논문에서는 안드로이드 앱 개발에서 GUI 구현의 기본 단위인 액티비티에 대한 단위 테스트 방법을 제시한다. 이를 위해 테스트 케이스 설계 방법과 테스트 수행 코드를 자동으로 생성하는 프로그램을 구현한다. 이 방법을 통해 개발자는 쉽게 테스트 코드를 생성할 수 있으며 신뢰성있는 앱을 개발할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.539-542
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• 2008

본 연구에서는 Simulink 에서 테스트케이스를 적용하는 과정을 자동화시켜 주었다. Simulink 는 자동 생성된 많은 수의 테스트케이스를 dynamic 하게 적용하는 작업에서 반복적이고 수동적인 다수의 작업이 필요하다. 그래서 Simulink 를 이용한 테스트에 많은 인력과 시간이 필요한 문제점이 있다. 본 연구의 Framework 에서는 파일에 저장된 테스트케이스를 Simulink 에 바로 적용할 수 있게 해주었다. 먼저 Framework 에서 사용된 테스트케이스의 입력방법을 알아보고, Framework 에서의 테스트 수행과정을 나타내고 결과를 분석하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.11
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• pp.1106-1114
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• 2000

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.25-28
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• 2018

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.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.2
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• pp.228-234
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• 2023

As the increasing demand for high-quality software, there is huge requiring for quality certification of international standards, industrial functional safety (IEC 61508), automotive (ISO 26262), embedded software guidelines for weapon systems, etc., in the industry. Software companies are very difficult to systematically acquire the quality certification in terms of cost and manpower of Startup, venture small-sized companies. For their companies one test case automatic generation is considered as a core technique to evaluate or improve software quality. This paper proposes a test case automatic generation method based on the design decision table for system and software design verification. We apply the proposed method with OMG's standard techniques of metamodel and model transformation for automatically generating test cases. To do this, we design the metamodels of design decision table (Model) and test case document (Text) and define model transformation to automatically generate test cases, which will expect to easily work MC/DC coverage.