• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권6호
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• pp.293-302
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• 2017

본 논문에서는 SMT (Satisfiability Modulo Theories) Solver인 Yices와 Simulink/Stateflow (SL/SF)의 모델 정보를 이용한 SL/SF 모델의 테스트 케이스 생성 기법을 제안한다. SL/SF 모델로부터 테스트 케이스 생성 시 발생하는 가장 어려운 점은 도달 가능성 문제를 해결하는 것이다. 제안하는 방법에서는 Yices와 모델 정보로부터 만들어진 테이블로 도달 가능성 문제를 해결한다. 제안하는 방법에서는 SL/SF 모델을 Yices의 입력 언어로 변환한 SMT 모델을 사용하여 테스트 케이스를 생성한다. SL/SF 모델로부터 생성된 정보들은 제안하는 테스트 케이스 생성 알고리즘의 Backward 프로세싱에 사용되어 테스트 케이스 생성 효율을 증가시킨다. 제안된 테스트 케이스 생성 기법은 상용 냉장고 제어시스템 모델과 자동차의 ECU (Electrical Control Unit) 모델을 이용하여 성능을 평가한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.829-840
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• 2013

본 논문은 Simulink/Stateflow 모델 기반의 테스트 케이스를 자동으로 생성하기 위하여, 휴리스틱 입력 분석을 이용한 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 기법을 제안한다. RRT는 모델 기반 블랙박스 테스트 케이스 생성 시 반드시 해결해야 되는 도달 가능성 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 방법이지만, 모델의 내부 상태와 테스트 목표를 고려하지 않고 무작위로 모델의 입력을 생성하기 때문에 테스트 케이스 생성 효율이 떨어지는 단점이 있다. 제안하는 기법에서는 RRT를 확장해나갈 때 필요한 입력을, 모델의 현재 상태에서 만족 할 수 있는 테스트 목표를 분석하고 이를 달성할 수 있는 모델의 입력을 분석 결과에 따라 휴리스틱하게 결정함으로써, RRT의 장점을 보존하면서, 테스트 케이스 생성 효율을 높일 수 있다. 제안된 기법은 자동차에 사용되는 실 부품 ECU의 Simulink/Stateflow 모델을 대상으로 한 실험을 통해 성능이 평가되었으며, 기존 RRT와 비교하여 테스트 케이스 생성 효율이 높은 것을 보였다.