유전 알고리즘을 이용한 모델 기반의 임베디드 소프트웨어 테스트케이스 자동생성에 관한 연구

Abstract

오늘날 테스트 자동화를 위해 모델을 이용하여 테스트케이스를 자동으로 생성하는 모델 기반 테스팅 분야에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 모델 기반 테스팅에서는 주로 객체의 행동정보를 담고 있는 상태 머신 다이어그램을 이용하여 테스트케이스를 생성한다. 상태 머신 다이어그램을 이용한 다양한 테스트케이스 설계 방법 중 전이 커버리지를 테스트 하려면 상태 머신 다이어그램 내의 전이를 1회 이상 실행 가능한 경로를 생성해야 한다. 하지만 모델 내의 데이터와 가드의 존재 때문에 FTP(Feasible Transition Path)를 생성하기란 쉽지 않다. 모델 기반 테스팅 분야에서는 모델 내의 데이터와 가드를 고려한 실제 실행 가능한 경로를 생성하는 것을 도전 과제로 삼고 있다.

본 논문에서는 그룹화 유전 알고리즘을 이용하여 전이 커버리지 테스트를 위한 최적 테스트케이스를 생성하는 방법을 제안한다. 일반적인 유전 알고리즘은 무작위로 일어나는 교차와 변이연산으로 인해 전이 조건을 만족할 수 있는 유전자의 생존을 보장할 수 없다. 그리고 재귀, 반복문의 존재 여부에 따라 해의 길이가 가변적이라는 점 때문에 문제의 탐색 범위가 더욱 넓어져 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 그룹화 유전 알고리즘의 적용과 함께 해의 길이를 바꿔가며 문제를 탐색할 수 있는 길이 예측 알고리즘을 삽입 하였다. 이 방법을 적용하였을 때 전이 조건을 만족할 수 있는 유전자의 생존을 보장할 수 있었다. 그리고 가변적인 해의 길이에 따라 넓어진 문제공간을 효율적으로 탐색하여 최적 테스트케이스를 생성할 수 있었다.