• 제목/요약/키워드: automated testing

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패턴 중심의 웹 테스트 자동화 프레임워크의 구현 (Implementation of Pattern-Driven Web Test Automation Framework)

  • 나종채;정희수;유석문
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권12호
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    • pp.1239-1243
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    • 2010
  • 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.

Machine Learning Frameworks for Automated Software Testing Tools : A Study

  • 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.

안드로이드 커널 모듈 취약점 탐지를 위한 자동화된 유닛 테스트 생성 기법 (Automated Unit-test Generation for Detecting Vulnerabilities of Android Kernel Modules)

  • 김윤호;김문주
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권2호
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    • pp.171-178
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    • 2017
  • 본 논문에서는 안드로이드 커널 모듈의 취약점을 탐지하기 위한 자동 유닛 테스트 생성 기법을 제안한다. 안드로이드 커널 모듈의 각 함수를 대상으로 테스트 드라이버/스텁 함수를 자동 생성하고 동적 기호 실행 기법을 사용하여 테스트 입력 값을 자동으로 생성한다. 또한 안드로이드 커널 모듈의 함수 포인터와 함수 선행 조건을 고려하지 않은 테스트 생성으로 인한 거짓 경보를 줄이기 위해 정적 분석을 통한 함수 포인터 매칭 기법과 def-use 분석을 사용한 함수 선행 조건 생성 기법을 개발하였다. 자동 유닛 테스트 생성 기법을 안드로이드 커널 3.4 버전의 세 모듈에 적용한 결과 기존에 존재하던 취약점을 모두 탐지할 수 있었으며 제안한 거짓 경보 감소 기법으로 평균 44.9%의 거짓 경보를 제거할 수 있었다.

A Study on Automated Bluetooth Communication Testing Methods Using CSR8670 Chip

  • Kim, Young-Mo;Noh, Hyun-Cheol;Kim, Seok-Yoon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.65-71
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    • 2016
  • Bluetooth technology(BT) is a standard for short distance wireless communication and widely used to connect and control various electronic and telecommunication devices without wires, where CSR8670 chip is generally adopted. These BT devices are required to comply with BT specification and the equipments for conformance test are also important. However, the existing BT testing methods have inconvenience in that they are mostly time-consuming procedure due to not only repetitive execution for each evaluation element but also error-prone nature of manual experiments. This paper proposes an automated BT communication test method using CSR8670 chip, which solves the problems related to manual testing methods. The proposed method can reduce the development period of BT products and guarantee the quality improvement owing to the exact system error detection capability.

A Proposed Framework for the Automated Authorization Testing of Mobile Applications

  • Alghamdi, Ahmed Mohammed;Almarhabi, Khalid
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권5호
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    • pp.217-221
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    • 2021
  • Recent studies have indicated that mobile markets harbor applications (apps) that are either malicious or vulnerable, compromising millions of devices. Some studies indicate that 96% of companies' employees have used at least one malicious app. Some app stores do not employ security quality attributes regarding authorization, which is the function of specifying access rights to access control resources. However, well-defined access control policies can prevent mobile apps from being malicious. The problem is that those who oversee app market sites lack the mechanisms necessary to assess mobile app security. Because thousands of apps are constantly being added to or updated on mobile app market sites, these security testing mechanisms must be automated. This paper, therefore, introduces a new mechanism for testing mobile app security, using white-box testing in a way that is compatible with Bring Your Own Device (BYOD) working environments. This framework will benefit end-users, organizations that oversee app markets, and employers who implement the BYOD trend.

C 프로그램을 테스팅하기 위한 분기 커버리지에 기반을 둔 자동 테스트 데이터 생성 (Automated Test Data Generation Based on Branch Coverage for Testing C Programs)

  • 정인상
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권11호
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    • pp.39-48
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    • 2012
  • 소프트웨어 테스팅이 소프트웨어 개발 비용의 상당 부분을 차지하는 것은 잘 알려진 사실이다. 소프트웨어 테스팅 비용을 줄이기 위해 소프트웨어 테스트 데이터를 자동으로 생성하는 방법에 많은 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 테스트 데이터 자동 생성을 지원하기 위해 심볼릭 실행기나 제약 해결기와 같은 정교한 도구들을 요구한다. 그러나 이와 같은 도구들을 개발하거나 구입하는 것은 소프트웨어 테스트 관련 비용을 증가시키는 또 다른 요소로 작용된다. 이 논문에서는 심볼릭 실행이나 제약 해결에 의존되지 않는 동적 테스트 데이터 방법을 제안한다. 제안된 방식은 분기 커버리지 기준을 효과적으로 만족하도록 Korel의 경로 지향 테스트 데이터 생성 방법을 확장한다. 이 논문에서는 삼각형 분류 프로그램에 대한 실험을 통하여 제안된 방법이 분기 커버리지를 매우 효과적으로 달성함을 보인다.

GUI에 기반한 모바일 앱 사용상태 구분 (GUI-based Detection of Usage-state Changes in Mobile Apps)

  • 강량경;석호식
    • 전기전자학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.448-453
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    • 2019
  • 모바일 앱의 신뢰성 향상과 개발 환경 변화라는 제약 조건을 모두 만족시키려면 모바일 앱의 동작을 자동으로 검증할 필요가 있다. 모바일 앱의 동작 검증 과정에서 다양한 이슈가 발생하나, 사용 상태 변화 탐지도 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 모바일 앱의 사용 상태 변화 탐지를 위하여 딥뉴럴넷을 이용하여 모바일 앱 GUI의 UI 위젯을 인식한 후 인식된 위젯간의 관계를 그래프로 변환하고, 변환된 그래프의 그래프 엔트로피를 계산하여 사용 상태 변화를 감지하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)에 기반한 감지 방법과 비교되었으며 20개의 실제 모바일 앱의 동작 데이터를 통해 검증한 결과 대부분의 경우 제안 방법이 우수하나, 엔트로피 계산이 어려울 때는 제안 방법의 성능이 저하됨을 확인하였다.

SAT를 기반으로 하는 플래그 변수가 있는 프로그램 테스팅을 위한 테스트 데이터 자동 생성 (Automated Test Data Generation for Testing Programs with Flag Variables Based on SAT)

  • 정인상
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제16D권3호
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    • pp.371-380
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    • 2009
  • 최근에 테스트 데이터를 자동으로 생성하는 방법에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 플래그 변수가 프로그램에 존재하는 경우에는 효과적이지 못함이 밝혀졌다. 이는 엔진 제어기와 같은 내장형 시스템들이 전형적으로 디바이스 관련 상태 정보를 기록하기 위해 플래그 변수를 많이 이용한다는 점을 고려할 때 문제가 된다. 이 논문에서는 플래그 변수가 있는 프로그램에 대하여 효과적으로 테스트 데이터를 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 이 방법은 테스트 데이터 생성 문제를 SAT(SATisfiability) 문제로 변환하고 SAT 해결도구를 이용하여 자동으로 테스트 데이터를 생성한다. 이를 위해 프로그램을 1차 관계 논리 언어인 Alloy로 변환하고 Alloy 분석기를 통하여 테스트 데이터를 생성한다.

OAPR-HOML'1: Optimal automated program repair approach based on hybrid improved grasshopper optimization and opposition learning based artificial neural network

  • MAMATHA, T.;RAMA SUBBA REDDY, B.;BINDU, C SHOBA
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권4호
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    • pp.261-273
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    • 2022
  • Over the last decade, the scientific community has been actively developing technologies for automated software bug fixes called Automated Program Repair (APR). Several APR techniques have recently been proposed to effectively address multiple classroom programming errors. However, little attention has been paid to the advances in effective APR techniques for software bugs that are widely occurring during the software life cycle maintenance phase. To further enhance the concept of software testing and debugging, we recommend an optimized automated software repair approach based on hybrid technology (OAPR-HOML'1). The first contribution of the proposed OAPR-HOML'1 technique is to introduce an improved grasshopper optimization (IGO) algorithm for fault location identification in the given test projects. Then, we illustrate an opposition learning based artificial neural network (OL-ANN) technique to select AST node-level transformation schemas to create the sketches which provide automated program repair for those faulty projects. Finally, the OAPR-HOML'1 is evaluated using Defects4J benchmark and the performance is compared with the modern technologies number of bugs fixed, accuracy, precession, recall and F-measure.