[논문]요약 해석을 이용한 데스트 데이터 자동 생성 기법

한승희; 강제성; 정인상; 권용래

요약 해석을 이용한 데스트 데이터 자동 생성 기법
Automatic Test Data Generation Using Abstract Interpretation 원문보기

한승희 (한국과학기술원 전산학과) , 강제성 (한국과학기술원 전산학과) , 정인상 (한성대학교) , 권용래 (한국과학기술원 전산학과)

테스트 데이터의 자동 생성은 소프트웨어 테스팅에서 가장 중요하면서도 어려운 부분이다. 대부분의 데스트 데이터 자동생성에 관한 연구는 명세로부터 테스트 데이터를 자동 생성하는 방식이며 이틀 위해 정확한 정형적 명세를 필요로 한다. 본 논문에서 는 프로그램을 실 행하지 않고 프로그램의 동적인 특성을 분석할 수 있는 요약 해석(abstract interpretation) 방법과 선후 지배 관계(pre-, postdominance relationship)를 이용하여 프로그램 코드로부터 직접 테스트 데이터를 자동 생성할 수 있는 방법 을 제안한다.

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문제 정의

본 논문에서는 요약 해석 기법과 각 문장 간의 선후 지배관계를 이용하여 테스트 데이터를 자동 생성하는 기법을 제시하였다.
본 연구에서는 명세가 아닌 프로그램 코드를 요약 해석 기법으로 뒤분석한 뒤, 단 정문(assertion) 삽입과 선후지 배 관계를 이용함으로써 테스트 데이터를 자동 생성하고자 시도하였다. 요약 해석은 프로그램을 실행하지 않고 프로그램의 동적인 특성을 정적으로 분석할 수 있는 기법이며, 이러한 요약 해석 올 기반으로 원하는 프로그램의 특정 컨트롤 포인트에 단정 문을 삽입하여 필요한 조건을 확인한다.
본 연구에서는 실제 이 방법을 적용하여 영속적 단정을 삽입하는 개수를 줄여서 효율적으로 테스트 데이터를 생성할 수 있도록 하였다.
프로그램 분석의 목표는 분석과정이 끝난다는 것을 보장하면서, 모든 입력 데이터에 대해서 프로그램을 실행 시켜 보지 않고도 실행 시(run-time) 행위에 대해 되도록 많은 정보를 얻는 것이다. 그러한 프로그램 분석 기술 중 하나가 요약 해석이다[3].

가설 설정

요약 해석은 “의미구조 모음(collecting semantics)”과 요 약 된 의미구조(abstract semantics) 사이의 대응 관계를 갈로 이스 커넥션(Galois connections)을 이용하여 표현할 수 았 다. 래티스(lattice)인 실제 도메인 (。 ) 이 있다고 가정하고, 실제 도메인을 근사화하는(卽아pximating) 요약 도메인 (Da, 匚')을 정의한다. 여기서 diA£Ad2A 는 df이 d보다 더 정확한 값이라는 것을 의미한다.

제안 방법

선후 지배 관계를 이용한 효율적인 테스트 데이터 생성 방법인 이 기법은 프로그램의 커버리지 테스팅의 비용욜 直과적으로 줄이기 위해 사용된다[6]. 먼저 프로그램의 흐름도 (fiow graph)에서 선후 지배 관계를 이용하여 노드 집합의 슈퍼 블록을 찾아내어 분할한다. 그러면, 슈퍼 블록의 어느 한 노드만 커버되더라도 a 슈퍼 블록 내의 모든 노드들이 커버된다.
슈퍼 블록을 구하는 방법은 다음과 같다. 먼저 흐름도로부터 선 지배 M(predominator tree) 와 후지 배 트리(postdominator tree)를 구하여 선후 지배 관계를 표현한다. 그런 다음, 선지배 트 리와 후지 배 트리를 합쳐서 기본 블록 지배 그래프를 구한다.
본 논문에서 제시한 방법 올 자바 언어로 구현하였다. 테스트 데이터 자동 생성을 위한 대상 언어는 자바이며<그림 4>는 실제 구현한 프로토타입의 실행 모습이다.
프로그램을 분석하고 난 뒤, 사용자가 테스트하고자 하는 블록을 선택하여 잠정적 단정을 참으로 설정하면, 그 블록을 커버할 수 있는 테스트 데이터를 구하기 위한 조건을 계산해 낸다. 이때, 결과로 나오는 조건을 보다 정확히 구하기 위해서, 영속적 단정을 거짓j으로 설정할 블록을 자동으로 찾아낸다.

이론/모형

잠정적 단정 문과 영속적 단정 문을 다 설정하고 난 후에는, 요 약 디버깅 [5] 에서 제시한 방법욜 이용하여 설정한 단정 문들을 만족시키는 조건을 계산한다. 조건 계산은 후방향 분석 (backward analysis)# 통해 수행한다.

후속연구

향후에는 배열형 도 지원할 것이고 프로시저 간 레벨 (inte「p「oced니「al levei)에서도 이 기법이 가능하도록 하는 방안올 연구할 예정이다. 또한, 계충성(hierarchy), 다형성(polymorphism) 등의 객체 지향 언어의 특성에 맞는 테스트 데이터 자동 생성 기법에 대해서도 연구를 확장할 것이다. 마지막으로, 실험을 통해서 단 정문 삽입에 대한 알고리즘과 테스트 데이터의 품질을 향상시킬 수 있는 방법을 모색할 것이다.
또한, 계충성(hierarchy), 다형성(polymorphism) 등의 객체 지향 언어의 특성에 맞는 테스트 데이터 자동 생성 기법에 대해서도 연구를 확장할 것이다. 마지막으로, 실험을 통해서 단 정문 삽입에 대한 알고리즘과 테스트 데이터의 품질을 향상시킬 수 있는 방법을 모색할 것이다.
좀 더 정확한 범위를 찾아내고자 할 때에는 선후 지배관 계에 있는 블록에 대해서도 영속적 단 정문 거짓을 설정해 줄 수 있을 것이다. 한가지 방법으로 데이터 종속 관계를 따져볼 수 있다.
지금까지 기술한 방법을 이용함으로써 테스트 데이터 생성까지의 과정을 모두 자동화함으로써 테스트를 훨씬 쉽고 효율적으로 수행할 수 있을 것이다.
향후에는 배열형 도 지원할 것이고 프로시저 간 레벨 (inte「p「oced니「al levei)에서도 이 기법이 가능하도록 하는 방안올 연구할 예정이다. 또한, 계충성(hierarchy), 다형성(polymorphism) 등의 객체 지향 언어의 특성에 맞는 테스트 데이터 자동 생성 기법에 대해서도 연구를 확장할 것이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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