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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 448 - 453 (6page)
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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.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. GUI정보에 기반한 사용상태 변화탐지
Ⅵ. 실험결과 및 분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
AppBrain / Number of Android apps on Google Play
M. Linares-Vásquez / 2017 / Continuous, Evolutionary and Large-Scale: A New Perspective for Automated Mobile App Testing / Proc. of the IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution(ICSME)
K. Mao / 2016 / Sapienz:multi-objective automated testing for Android applications / Proc. of the 25th International Symposium on Software Testing and Analysis :94~105
Y. Li / 2019 / A Deep Learning based Approach to Automated Android App Testing / arXiv:1901.02633
D. Grattarola / 2019 / Change Detection in Graph Streams by Learning Graph Embeddings on Constant-Curvature Manifolds / arXiv:1805.06299v3
M. Linares-Vásquez / 2017 / Continuous, Evolutionary and Large-Scale: A New Perspective for Automated Mobile App Testing / Proc. of the IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution(ICSME)
K. Mao / 2016 / Sapienz:multi-objective automated testing for Android applications / Proc. of the 25th International Symposium on Software Testing and Analysis :94~105
Y. Li / 2019 / A Deep Learning based Approach to Automated Android App Testing / arXiv:1901.02633
D. Grattarola / 2019 / Change Detection in Graph Streams by Learning Graph Embeddings on Constant-Curvature Manifolds / arXiv:1805.06299v3
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