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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최현재 (부산대학교) 채흥석 (부산대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.4
발행연도
2016.4
수록면
480 - 488 (9page)

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탐색 기반 테스팅은 넓은 탐색 범위에서 효과적으로 테스트 데이터를 생성하는 대표적인 기술중 하나이다. 탐색 기반 테스팅의 성능이 프로그램의 구조적 특성에 영향을 받는 것이 알려져 있음에도 구조적 특성을 고려한 탐색 기반 테스팅 비교 연구는 제한적으로 수행되었다. 본 연구는 탐색 기반 테스팅 비교를 통해 테스트 대상의 구조적 특성 차이에 따른 최적 알고리즘을 분석하고자 한다. 실험 결과의 일반화를 위해 탐색 성능에 영향을 주는 4가지 메트릭 값을 조합하여 19,800개의 테스트 대상 프로그램을 자동 생성하였다. 실험 결과 복잡도가 높은 프로그램을 20,000번 이하의 횟수로 분석하였을 경우에는 유전알고리즘이 가장 우수한 성능을 보였으나 50,000번 이상 분석하였을 경우에는 유전 담금질 기법과 담금질 기법이 다른 알고리즘들 보다 우수한 성능을 보였다. 복잡도가 낮은 프로그램에서는 유전 담금질 기법, 담금질 기법, 언덕 오르기 방법이 다른 알고리즘들 보다 우수한 성능을 보였다.
#탐색 기반 소프트웨어 테스팅 #테스트 데이터 생성 #소프트웨어 메트릭 #구조적 테스팅 #search-based software testing #test data generation #software metric #structural testing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 탐색 기반 테스팅
4. 테스트 대상 프로그램 설계
5. 실험설계
6. 실험결과
7. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Ali, Shaukat, et al., "A systematic review of the application and empirical investigation of searchbased test case generation," Software Engineering, IEEE Transactions on, Vol. 36, No. 6, pp. 742-762, 2010. google schola Xiao, Man, et al., "Empirical evaluation of optimization algorithms when used in goal-oriented automated test data generation techniques," Empirical Software Engineering, Vol. 12, No. 2, pp. 183-239, 2007. google schola Harman, Mark, et al., "Testability transformation," Software Engineering, IEEE Transactions on, Vol. 30, No. 1, pp. 3-16, 2004. google schola The Motor Industry Software Reliability Association, Report 5: Software Metrics, MIRA Ltd., Feb. 1995. google schola Kernighan, Brian, "JPL Institutional Coding Standard for the C Programming Language," California Insititute of Technology, Mar. 2009. google schola

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