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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.4
발행연도
2018.4
수록면
342 - 347 (6page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.4.342

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변이 분석은 분석 대상 프로그램의 코드를 변형한 프로그램 변이를 실행해 프로그램 변형에 따른 실행 결과 변화를 분석하는 기법이다. 프로그램 변이 분석이 효과적이기 위해선 프로그램 변이 도구가 효과적인 프로그램 변이를 생성할 수 있어야 한다. 예를 들어 생성된 프로그램 변이가 분석 대상 프로그램과 의미가 동일한 동등 변이거나 다른 변이와 의미가 동일한 중복 변이인 경우 변이 분석을 통한 다양한 실행결과 변화를 볼 수 없기 때문에 변이 분석에 효과적이지 않다. 본 논문에서는 C 프로그램의 효과적인 변이분석을 위해 변이 도구 Proteum과 Milu를 대상으로 얼마나 효과적인 프로그램 변이를 생성하는지 비교하였다. 효율적으로 효과적인 프로그램 변이를 생성하기 위해 변이된 표현식의 정규형을 계산하고 정규형이 같은 변이를 중복 변이로 제거하였다. SIR 벤치마크의 4개 Linux/Unix 유틸리티 프로그램 프로그램을 대상으로 적용한 결과 Proteum과 Milu가 생성한 변이 중 각각 평균 48.7%, 46.4%가 유용한 변이였다.
#변이 분석 #프로그램 변형 #변이 테스트 #C 프로그램 #소프트웨어 테스팅 #mutation analysis #program mutation #mutation testing #C program #software testing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 변이 분석 기법 및 도구
3. 중복 변이 제거 기법
4. 변이 테스트 도구 비교 실험 환경
5. 변이 테스트 도구 비교 실험 결과
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Y. Jia and M. Harman, An Analysis and Survey of the Development of Mutation Testing, Proc. of IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. 37, No. 5, pp. 649-678, Jun. 2010. J. C. Maldonado, M. E. Delamaro, S.C.P.F. Fabbri, A.D.S. Simao, T. Sugeta, A.M.R. Vincenzi, P.C. Masiero, Proteum: A family of tools to support specification and program testing based on mutation, Mutation testing for the new century, Vol. 24, pp. 113-116, Springer, Boston, MA, 2001. Y. Jia and M. Harman, A Customizable, MILU: A customizable, runtime-optimized higher order mutation testing tool for the full C language, Proc. of Testing: Academic & Industrial Conference - Practice and Research Techniques, pp. 94-98, Aug. 2008. H. Do, S. Elbaum, G. Rothermel, Supporting controlled experimentation with testing techniques: An infrastructure and its potential impact, Journal of Empirical Software Engineering, Vol. 10, No. 4, pp. 405-435, Oct. 2005. W. Visser, What makes Killing a Mutant Hard, Proc. of the 31st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering, pp. 39-44, Aug. 2016.

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