소프트웨어 테스팅 도구를 이용하여 테스팅 프로세스의 전체 또는 일부를 자동처리 함으로써 테스팅 시간의 단축과 비용을 줄일 수 있다. 현재 상용화된 테스팅 자동화 도구들은 상호 호환성을 고려하지 않고 개발되었기 때문에 특히, 테스트 설계 단계에서 생성되는 테스트 케이스(테스트 프로시저, 테스트 데이터 및 테스트 수행 결과의 예측 등)의 정보 공유와 재사용이 불가능하다. 본 논문에서는 테스트 케이스의 정보 공유와 재사용을 위하여 테스팅 자동화 도구들의 통합화 대신에 테스팅 수행과정에서 생성된 테스트 케이스 정보를 다른 테스팅 도구들에서도 접근, 공유할 수 있는 테스팅 자동화 프레임워크를 제안하였다. 제안한 통합 환경 테스팅 자동화 프레임워크의 유효성과 효과성, 그리고 시스템 성능과 테스트 케이스의 재사용성을 입증하기 위하여 기존 3개의 테스팅 도구들을 테스트 시나리오에 따라 실험하였다. 실험한 결과 통합 환경 테스팅 자동화 프레임워크 상에서 테스트 케이스의 재사용을 통해 테스팅 시간의 단축과 비용을 감소시킬 수 있었다.
Kim, Jungho;Ryu, Joung Woo;Shin, Hyun-Jeong;Song, Jin-Hee
International Journal of Contents
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제13권1호
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pp.38-44
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2017
Increased use of software and complexity of software functions, as well as shortened software quality evaluation periods, have increased the importance and necessity for automation of software testing. Automating software testing by using machine learning not only minimizes errors in manual testing, but also allows a speedier evaluation. Research on machine learning in automated software testing has so far focused on solving special problems with algorithms, leading to difficulties for the software developers and testers, in applying machine learning to software testing automation. This paper, proposes a new machine learning framework for software testing automation through related studies. To maximize the performance of software testing, we analyzed and categorized the machine learning algorithms applicable to each software test phase, including the diverse data that can be used in the algorithms. We believe that our framework allows software developers or testers to choose a machine learning algorithm suitable for their purpose.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권6호
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pp.101-116
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2020
This study attempts to derive critical success factors and prioritize activities for implementing the automation of software test. Software testing proceeds in five steps of test plan, test case design, test scripting & test environment setup, test execution & evaluation, and test closure. From the literature, twenty influence factors in the five steps were identified. Focus Group Interviews with ten experts in software testing selected fourteen factors on the basis of importance and feasibility. Some factors were further divided to clarify their meanings and the number of influence factors finally became twenty one. A survey on the influence factors was conducted with 75 IT professionals. An importance-feasibility analysis was applied to the survey responses and classified the influence factors into four groups of essential factors, critical factors, low priority factors, and minimal factors. Essential factors include objectives for test automation, strategies for test automation, test automation training, test automation education, setting up test automation environment, setting up test environment, test automation tool selection. Critical factors include management's continued support, management's continued interest, role of automation engineers, and skills of automation engineers. This result suggests that a lot of efforts should be put into SW test plan for the successful SW test automation and SW automation should proceed in consideration with the priorities and resource consumption.
빠르게 진화하는 웹 생태계에서 테스트는 안정성과 생산성향상을 위한 필수과정이다. 복잡하게 얽혀 있는 웹 콘텐트(content)와 유저 인터페이스(user interface)에 대한 테스트는 매우 중요하며, 작성된 테스트케이스는 자동화 되어 누구나 쉽게 반복적으로 수행될 때 가장 효과적이다. 하지만 현재까지 나와 있는 대부분의 도구들은 웹 요소에 대한 기술적 접근 가능성에 중점을 두고 있으며, 이해 관계자들 간의 협업(collaboration), 작성된 테스트케이스의 재사용(reusability)에 대한 부분을 간과하고 있다. 본 논문에서는 웹 테스트 자동화에 있어 효율적인 테스트케이스 설계와 이를 공유하고 패턴화시켜 재 사용할 수 있는 테스트 프레임워크(framework)를 제안한다. 오픈 소스를 기반으로 제작된 본 프레임워크는 웹 테스트 자동화와 자동화된 테스트케이스를 지속적으로 수행할 수 있는 통합(integration) 환경을 제공한다.
애자일 개발의 XP와 Scrum을 중심으로 단위 테스트 자동화의 중요성이 커지고 있다. 그러나 테스트 결과, 즉 통과 또는 실패를 자동으로 결정하기 위해서는 테스트 실행 결과와 예상 결과를 비교하는 과정이 필요하다. 이 부분의 구현이 자동화의 성패를 좌우한다. 본 연구는 단위 테스트 자동화를 위한 테스트 코드 작성을 소개하고, 테스트 코드 구현에서 고려해야할 사항을 언급한다. 첫째, void 형태의 메소드의 경우 테스트 데이터 실행 결과를 명시적으로 구하기 어려운 문제를 본 연구에서는 Mock 프레임워크를 사용하여 해결하였다. 둘째, void 형태의 메소드의 경우, criteria로 인해 구성된 테스트 경로상의 모든 문장들이 제대로 수행되었는지 하나씩 살펴보아야 하는지, 아니면 최종 문장에 대해서만 보아야 하는지의 문제이다. 본 연구에서는 Mock 프레임워크의 verify 기능을 활용하여 매 순간 제대로 실행되어져야 하는 메소드 호출을 중심으로 명확한 매개변수들을 사용하여 호출이 일어났는 지를 확인하고, 그 결과들이 모두 예상 결과와 맞을 때, 해당 테스트 케이스에 대한 테스트를 통과한 것으로 결정하였다.
개발 프로젝트의 소프트웨어 개발에 있어서 통합 개발환경의 역할은 매우 중요하다. 다수의 개발자가 각기 다른 모듈을 개발하면 컴파일과 디버깅, 그리고 통합과 테스트, 배포 등의 과정을 거치면서 제품이 완성된다. 하지만, 개발 과정에서의 버그나 각종 이슈 등은 소프트웨어 제품의 품질저하 및 요구사항 불만족 등의 문제를 발생시키게 되었고, 해당 문제를 회피하고 품질 향상을 위해 자동화 테스트의 필요성이 증가되었다. 본 연구에서는 통합 개발환경에서의 테스트 자동화를 통해 개발 프로세스 전 과정에서의 품질향상을 위한 4가지 관점의 테스트 자동화 모듈을 제안한다. 각 자동화 모듈은 데브옵스(DEVOPS) 방법으로 구현된 통합빌드프레임워크의 툴 체인 형태로 연결되어 구동된다.
Today's embedded software (SW) developments are mostly preceded by composing Software Requirement Specification (SRS). In particular, in the domain of weapon systems, it is essential to have a systematic method for the verification of the SW functionality. To be more specific, it is crucial to check if the SW functionality is implemented as described in SRS, so-called SW suitability verification. Unfortunately, existing static or dynamic SW testing methods are not sufficient to evaluate suitability with SRS since those testings only verify the robustness of the SW codes. In this paper, we propose an automatic embedded SW suitability verification framework which is based on a structured SRS. The major challenge in the automation of this verification framework is how to get rid of ambiguities in SRS. In order to overcome this challenge, we propose a structured SRS description framework and the supporting toolchain for that. We show how the proposed framework is applied to an actual SRS of a weapon system.
본 논문에서는 로봇 소프트웨어 컴포넌트 테스팅 자동화에 적합한 테스팅 자동화 프레임워크 및 계층적 로봇 소프트웨어 테스트 모델을 제안한다. 테스팅 자동화 프레임워크는 로봇 소프트웨어 컴포넌트의 지속적인 통합, 다양한 로봇 환경 및 분산 컴포넌트 환경을 지원한다. 테스팅 자동화 프레임워크를 실제 구현하여 테스트 베드에 설치 및 평가를 통하여, 본 논문에서 제안하는 프레임워크가 효율적임을 보인다.
최근 웹 서비스 기반 서비스 지향 구조는 네트워크 상에 분산된 다양한 애플리케이션을 효과적으로 통합하기 위한 방법으로 널리 활용되고 있다. 서비스 지향 구조에서 BPEL은 비즈니스 프로세스 모델 언어로, 다양한 서비스들을 통합하는 방법을 제시하고 있다. 현재 이러한 BPEL을 이용한 서비스 통합 및 조합에 관해 많은 연구가 진행되고 있으며 서비스들 간의 호환성을 검증하려는 노력, 비즈니스 프로세스의 식별과 추적에 관한 몇몇 연구가 진행되었다. 그러나 다양한 서비스의 조합으로 인해 발생하는 문제를 해결하려는 연구는 부족하다. 특히 조합된 서비스가 얼마나 신뢰할 수 있는지, 예외 상황에 대해 얼마나 강건하게 대처할 수 있는지 평가하고자 하는 노력은 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 BPEL을 이용한 서비스 조합에 있어서 조합된 서비스의 강건성을 테스트하기 위한 방법과 이 방법을 지원하기 위한 테스트 프레임워크를 제시한다. 본 논문의 방법은 BPEL 프로세스와 참여하는 다양한 서비스를 분석하고, 분석된 정보를 바탕으로 실제 서비스들에서 발생 가능한 다양한 예외 상황을 발생시키는 가상의 환경을 구축하여 강건성 테스트를 수행한다. 이는 BPEL 프로세스로 표현된 서비스 조합이 얼마나 예외 상황에 강건하게 대처하는지 검증하는 방법이다.
Global Environment Laboratory at Yonsei University in Seoul ($37.57^{\circ}N$, $126.95^{\circ}E$) has carried out the ozone layer monitoring program in the framework of the Global Ozone Observing System of the World Meteorlogical Organization (WMO/GAW/GO3OS Station No. 252) since May of 1984. The daily measurements of total ozone and the vertical distribution of ozone amount have been made with the Dobson Spectrophotometer (No.124) on the roof of the Science Building on Yonsei campus. From 2004 through 2006, major parts of the manual operations are automated in measuring total ozone amount and vertical ozone profile through Umkehr method, and calibrating instrument by standard lamp tests with new hardware and software including step motor, rotary encoder, controller, and visual display. This system takes full advantage of Windows interface and information technology to realize adaptability to the latest Windows PC and flexible data processing system. This automatic system also utilizes card slot of desktop personal computer to control various types of boards in the driving unit for operating Dobson spectrophotometer and testing devices. Thus, by automating most of the manual work both in instrument operation and in data processing, subjective human errors and individual differences are eliminated. It is therefore found that the ozone data quality has been distinctly upgraded after automation of the Dobson instrument.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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