Earticle

본 연구는 SW 테스팅 능력을 검정하는 국가공인 CSTS 일반등급 민간자격의 검정문항을 분석하는 것이다. 이를 위해, 2020년부터 2021년까지 2년 동안 8회에 걸쳐 총 1,556명이 응시한 검정문항 중 4지선다형과 진 위형 총 480문항을 분석대상으로 하였다. 분석은 고전검사이론과 문항반응이론을 적용하여 난이도, 변별도와 추측도를 추정하였으며, 연도 간 비교와 문항에 부여된 난이도를 바탕으로 분류하여 분석한 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 연도와 일부 검정회차 간 취득점수의 차이가 존재하여 검정난이도의 일관성이 부분적으로 유지되 지 못하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 문항난이도를 추정한 결과 CSTS 일반등급 자격은 전반적으로 쉬운 문 항으로 구성되어 있는 것으로 나타났다. 다만, 일부 문항은 문항에 부여된 난이도와 상반되는 난이도 지수가 추정되고 있어 개선이 필요함을 확인하였다. 셋째, 문항변별도를 추정한 결과 낮은 변별력을 보이는 문항들이 일부 존재함을 확인하였으며, 문항에 부여된 난이도가 낮은 경우 변별도가 낮은 문항의 비율이 적은 것으로 나 타났다. 넷째, 문항추측도를 추정한 결과 기준 이상의 추측도를 보이는 문항이 분류되었으며, 문항에 부여된 난 이도를 기준으로 하였을 때 두 검사이론 간 상반되는 차이를 나타냈다. 연구결과를 바탕으로 문항에 부여된 난 이도와 상반되는 문항난이도 지수가 추정된 문항과 낮은 문항변별도 지수를 나타낸 문항, 그리고 높은 추측도 지수를 나타낸 문항에 대하여 우선적인 난이도의 조정, 내용전문가 참여를 통한 문항 내용의 검토와 개선이 필 요하며, 자격제도 관리․운영 절차에 검사이론을 바탕으로 하는 문항과 검사에 대한 분석과 개선의 과정이 내재 화되어야 함을 제언하였다.

The purpose of this study is to analyze the test items of the nationally authorized CSTS private qualification that tests SW testing ability. A total of 480 items were analyzed among the test items that a total of 1,556 people took 8 times over two years from 2020. Item difficulty, discrimination, and guessing were estimated by applying classical test theory and item response theory, First result of the research, the consistency of difficulty was not maintained in the scores obtained between years and between sessions. Second, as a result of estimating the item difficulty, it was composed of easy items overall, but the year 2020 showed a higher difficulty. Also, some items had an item difficulty index contrary to the difficulty assigned to the item. Third, as a result of estimating the item discrimination, it was confirmed that there were some items with low item discrimination, and in the case of items with low difficulty, the proportion of items with low discrimination was the smallest. Fourth, as a result of estimating the item guessing, some high-guessing items were classified, and when examined based on the difficulty assigned to the item, the two test theories showed opposite differences. Based on the results, items with the opposite difficulty, low item discrimination, and high guessing items should be reviewed and improved through the participation of subject matter experts.

소프트웨어에 있어서 가장 중요한 요인은 소프트웨어 품질이다. 소프트웨어를 평가하는 기준은 제품의 기능적인 측면이나 사용성적인 측면도 중요하지만 이것을 모두 한꺼번에 고려한 소프트웨어 품질이 가장 중요하다고 보여진다. 현재 국내 소프트웨어의 경우도 갈수록 품질에 대한 인식이 많이 변화하고 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 소프트웨어 품질을 평가하기 위해서 기능성, 사용성, 신뢰성, 효율성, 이식성, 유지보수성의 6가지 품질에 대해서 시험의 횟수와 시험날짜에 가장 영향을 미치는 요인을 발견하고 제품의 종류별 품질 특성의 오류수에 대한 차이 검정을 실시하여 보았다. 본 조사결과 6가지 품질특성은 시험횟수와 시험날짜에 영향을 받고 있는 것으로 조사되었으며 제품의 종류에 따라서도 나타나는 오류의 수는 다르다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 성별에 따라서도 발견하는 오류 수는 품질 특성별로 다르게 나타난다는 것을 알 수 있었다.

Software quality is very important in software. We think, software testing is very important in point of functionality, usability. But, we have to consider about all of the software quality. We change our thinking about software quality from time to time. In this paper, we try to the best to find important factors by the number of testing dates and the number of testing in point of functionality, usability, reliability, efficiency, portability, maintainability. We study the mean of the number of faults according to products. We find the difference the number of errors by sex of tester.

Burn-in is a test procedure to find and eliminate the inherent initial failure of a product during or at the final stage of production process. Software testing is the validation and verification process which is used to cut off the faults from a software. The two have the common function and objective of "debugging". This article summarizes some significant models on the optimal hardware and software burn-in time, and provides the relevant paper lists. The need for the development of the unified burn-in policy of a hardware-software system is addressed.addressed.

소프트웨어 품질에 대한 중요성이 강조되어지고 있다. 개발에 주력하던 회사들도 소프트웨어 품질에 많은 관심을 가지고 있으며 품질을 개선하기 위한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 테스팅을 통해서 얻어진 데이터를 분석하려 한다. 소프트웨어의 시험수와 시험에 소요된 날짜, 각 기능별 나타나는 발견된 오류수를 중심으로 소프트웨어 테스팅에 영향을 미치는 요인을 발견하려 한다. 또한 회귀분석을 통해서 소프트웨어 총 오류수에 가장 영향을 미치는 변인을 찾아보려 한다. 또한 테스터의 성별에 따라서 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 하려 한다

We consider about software quality nowadays. The company considers about software quality more and more compare to software development. We analyze the software testing data in this paper. We find the software effect according to the number of testing, the number of testing date, the number of fault according to characteristics. Also, we analyze the result by regression. Also, we propose the testing effect by sex.

소프트웨어의 중요성이 높아지면서 소프트웨어 품질평가에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 소 프트웨어 품질 평가를 위한 국제 표준 문서를 비교 분석하고 테스트 데이터 분석을 통한 평가 방안을 제시한다. 국제표준 ISO/IEC 9126-2의 평가 모델과 ISO/IEC 25023의 평가 모델에 대한 차이점을 비교했다. ISO/IEC 25023 의 평가모델인 8가지 품질 특성, 즉 기능성, 신뢰성, 사용성, 유지보수성, 이식성, 효율성, 상호운영성, 보안성적인 측면에서 평가 메트릭을 제시했다. 실제 테스트를 통해 얻어진 331개 자료를 분석해서 테스트 데이터의 발견된 오 류 특징을 파악했다. 또한 결함 자료를 분석하고 차이점을 파악했다. 테스트데이터가 남녀에 따라서 시험 일수나 발견하는 품질 특성별 오류의 수에는 차이가 있음을 증명하고 시험일수를 기능성, 사용성, 성별을 가지고 예측했으 며, 제품의 종류에 따라서도 오류수에 차이가 있음을 증명했다.

As software is very important, modern men are interesting software quality testing. In this paper, we analyze the Internation standard and Test data, so, we propose the testing method by analysing testing data. We compare ISO/IEC 9126-2 testing model with ISO/IEC 25023 testing model. On the basis of ISO/IEC 25023, we classify the test data and we analyze the difference of International Standard to functionality, reliability, usability, efficiency, maintainability, portability, compatability, and security. By reality 331 testing data, we classify test data, and analyze difference according to sex. We find regression model by functionality, usability and testing date and we prove difference of testing date and the number of error by tester. Also, we prove difference of the number of error in software type.

본 논문은 소프트웨어 테스트와 보안 점검의 통합적 중요성을 다루고 있다. 우선 소프트웨어 테스트는 내부적 결함을 발견하고 품질을 보장하기 위한 필수 절차이며, 이를 통해 소프트웨어의 안정성과 신뢰성을 높일 수 있다 고 강조한다. 동시에 현대 소프트웨어 환경에서의 보안 위협은 기능적 결함 이상의 심각한 위험을 초래할 수 있 기에, 보안 점검 역시 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 전체에 걸쳐 수행되어야 함을 주장한다. 특히 AI 기반 코 드 생성 도구가 널리 도입됨에 따라, 개발 프로세스에 환경에 변화가 생기있어 예측하기 어려운 결함이 나타날 가능성이 커졌다. 이에 따라 전통적 테스트 기법을 넘어, AI가 생성한 코드를 검증하고 보안 취약점을 사전에 식별ㆍ차단하는 접근이 요구된다. 이에 취약점 진단, 모의해킹, 시큐어코딩 점검 등 다양한 보안 점검 기법의 특징과 수행 시점을 구분하고, 이를 기존 테스트 프로세스에 병행ㆍ통합하여 적용하는 방법론적 방향을 제시한다. 이를 통해 통합된 품질 보증(Integrated Quality Assurance) 목적으로 소프트웨어 신뢰성과 보안성을 동시에 달성할 수 있는 방법론을 제안한다.

This paper emphasizes the importance of combining software testing and security checks. Software testing is a key process for finding and fixing internal defects, which improves the stability and reliability of the software. At the same time, today’s software faces security threats that can be more serious than typical functional errors, meaning security checks should happen throughout the entire Software Development Life Cycle (SDLC). AI-based code generation tools have become common, and they can lead to new and unpredictable defects in development. Therefore, it is necessary to move beyond traditional testing methods by verifying AI-generated code and detecting security risks early. This paper outlines various security approaches, including vulnerability assessments, penetration testing, and secure coding reviews, and explains how to integrate them into existing testing processes. By using this combined method—called Integrated Quality Assurance—software teams can achieve both reliability and security at the same time.

본 연구는 소프트웨어 품질이란 측면에서 소프트웨어 시험 자료를 활용하여 예측을 위한 모델을 소개하고 소프트웨어 시험과정에서 추출한 자료를 이용해서 품질 특성별 시험 결과를 분석하려 한다. 소프트웨어 시험 평가 를 위해서는 소프트웨어 시험 평가에 소요되는 기간에 대한 분석을 실시하고 소프트웨어 품질특성별 오류 수에 대 한 분석과 성별에 따라서 소프트웨어 시험 기간에 미치는 차이를 분석한다. 본 연구에서는 기존 시험을 통해서 얻어 진 자료를 활용하여 소프트웨어 시험을 위한 소요일 수를 분석하는 모델을 제시하고 소프트웨어 종류별 6가지 품질 특성에 따른 오류수를 분석하기 위한 모델을 제시한다.

In this paper, we propose a method for estimation software quality in terms of software test data, and it is necessary to predict the period of time required for software test evaluation. We need a model to understand of estimation of software quality. In this paper, we propose a model to estimate the number of days for software test using the data obtained through the tester’s sex, and present a model for analysing the number of errors according to six quality characteristics by software type.

소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하고, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 그간 여러 문헌에서 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 연구할 때 소프트웨어 테스트 중에 소요되는 테스트노력의 양으로서 지수함수형, 레일레이형, 웨이불형, 로지스틱형 테스트노적함수를 고려하여, 경우에 따라 이 중 하나의 적합한 형태를 사용해 왔다. 본 논문에서는 이 네 가지 형태에 대해서 최소자승평가자(LSE)와 최대가능성평가자(MLE)를 써서 파라미터를 구하는 방법을 검토한다.

본 논문에서는 소프트웨어 테스트 단계중에 발생되는 테스트노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 시간종속적인 테스트 노력소요량 동태를 일정 테스트 노력일 때와 웨이불 테스트 노력일 때를 비교하여 연구한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트 노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 모델을 비동차 포아송 과정으로 공식화하며, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발하도록 한다. 테스트 시간의 경과와 신뢰도와의 관계도 심도 있게 연구한다. 목표신뢰도를 만족시키는 최적발행시각을 정한다. 개발 후 테스트를 시작하기 전의 신뢰도가 어떠한 조건에 있는가를 검토하여 각 조건에 따른 최저 발행시각을 결정한다. 일정 테스트 노력 곡선과 웨이불 테스트 노력 곡선 모두에 대해서 그 조건은 목표 신뢰도를 초과하는 경우, 목표신뢰도를 초과하지는 못하지만 어느 조건 이상인 경우, 어느 조건 이하인 경우로 대별되며, 이 중에서 이상적인 경우는 두 번째 조건인 경우이다.

We propose a software-reliability growth model incoporating the amount of uniform and Weibull testing efforts during the software testing phase in this paper. The time-dependent behavior of testing effort is described by uniform and Weibull curves. Assuming that the error detection rate to the amount of testing effort spent during the testing phase is proportional to the current error content, the model is formulated by a nonhomogeneous Poisson process. Using this model the method the data analysis for software reliability measurement is developed. The optimum release time is determined by considering how the initial reliability R(x/0) would be. The conditions are R(x/0)＞Ro , Po ＞R(x/0)＞Rod and R(x/0)＜ Rod for uniform testing efforts. Ideal case is Ro ＞R(x/0)＞Rod. Likewise, it is R(x/0)≥Ro, Ro＞R(x/0)＞R(eqation omitted) and R(x/0)＜R(eqation omitted) for Weibull testing efforts. Ideal case is Ro＞R(x/0)＞R(eqation omitted).

This paper proposes a software-reliability growth model incoporating the amount of testing effort expended during the software testing phase after developing it. The time-dependent behavior of testing effort expenditures is described by a Logistic curve. Assuming that the error detection rate to the amount of testing effort spent during the testing phase is proportional to the current error content, a software-reliability growth model is formulated by a nonhomogeneous Poisson process. Using this model the method of data analysis for software reliability measurement is developed. After defining a software reliability, This paper discusses the relations between testing time and reliability and between duration following failure fixing and reliability are studied. SRGM in several literatures has used the exponential curve, Railleigh curve or Weibull curve as an amount of testing effort during software testing phase. However, it might not be appropriate to represent the consumption curve for testing effort by one of already proposed curves in some software development environments. Therefore, this paper shows that a logistic testing-effort function can be adequately expressed as a software development/testing effort curve and that it gives a good predictive capability based on real failure data.

산업용 시스템과 군용 무기체계에서 사용되는 임베디드 시스템들은 높은 신뢰성을 요구하며, 탑재 소프트웨어의 비중이 높아지면서 소프트웨어 품질확보를 위한 테스트의 중요성이 강화되고 있다. 임베디드 소프트웨어에 대한 테스트는 하드웨어와 소프트웨어의 결합력이 매우 높다는 특성 때문에 통합 테스트를 통해 검증되어야 한다. 기존의 통합 테스트에서는 결함이 발생하더라도 디버깅을 위한 정보를 제공해 줄 수 있는 방법이 고려되지 않아 디버깅을 수행하는 데에 많은 시간과 비용이 소모된다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어의 통합 테스트단계에서 발생한 결함에 대해 시험 데이터와 소프트웨어 로그를 통합하여 수집하고 연관 규칙을 이용한 마이닝 기반의 분석 방법을 제공함으로써 임베디드 소프트웨어의 디버깅을 보다 원활하게 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고시험을 통해 제안한 방법이 단일 결함에 대해서 디버깅을 위한 정보의 식별이 가능함을 확인하였다.

The embedded systems used in industry systems and military weapon systems require high reliability, and increasing the proportion of the embedded software increases the importance of testing to ensure software quality. Testing for embedded software should be validated through integration testing because of the tight coupling of hardware and software. There was a problem with the existing integration tests that it was not considered a method to provide information for debugging, even if a defect occurred, so it was time consuming and costly to perform debugging. In this paper, we suggest a method to make debugging of embedded software more seamless by integrating test data and software logs for defects occurred in the integrated testing phase of embedded system, and by providing a mining-based analysis method using associative rules. Through the test, it is confirmed that the proposed method can identify information for debugging with respect to single defect.

Generation of test cases is challenging part of software testing phase. Test cases must have ability to cover more test objective features i.e., achieve more test coverage. The different techniques for automatic generation of test cases find small set of test cases reduce human efforts as well as cost of software testing and produce most efficient and effective testing of software product. This survey gives overview of different techniques of automatic test cases generation.

Test-case prioritization provides the way to organize the order of test cases according to the priority. There are many approaches which are used for test case prioritization. Adaptive approach can be used for test case prioritization. At the execution time adaptive approach gives the all information regarding to current execution or previous execution of program. The adaptive approach evaluating the effectiveness of the test cases. This also provides the information regarding to errors. The adaptive approach arrange the priority of each test cases in decreasing order. We have conducted results which are based upon java programs. We are generating 100 test cases based upon java language. In, this paper we are using APSC metric which describe the statement coverage of test cases. The adaptive approach select the test case then execute it, after execution the priority of the test case will be calculated. This paper also gives the information of statement coverage as well as gives information regarding to those statement which are not covered or unselected. The error rate of test case execution will be also described using adaptive approach. As well as we can say that this paper presents the detail study regarding to APSC metric with the help of adaptive approach.

GUI testing takes a crucial role of acceptance testing. SBT (Specification-based Testing) and ET (exploratory testing) are mainly used for GUI testing. SBT is not practical because it requires high level experts and a lot of efforts for creating specifications. Therefore, in most cases, test cases are manually written based on ET by testers. However, ET requires heavy labor cost for enhancing coverages. Thus, it is not programmatic for better coverage than SBT. In this paper, to take advantages of SBT we proposed a method applying a reverse engineering concept which automatically generates formal specifications from manually written test cases. The paper also proposed a method to expand uncovered test paths and test data. The generated specifications could contribute to enhance the quality of software with a few additional manual tasks.

A challenging part of software testing entails the generation of test cases. A good test case should have the quality to cover more features of test objective. The techniques for automatic generation of test cases try to efficiently find a small set of cases that allow an adequacy criterion to be fulfilled, thus reducing the cost of software testing and resulting in more efficient testing of software products. In this paper we introduce an all-around classification framework for automatic test case generation approaches in terms of test type and Algorithm, and represent some test case evaluation approaches. Finally we illustrate a comparison between different existing techniques.

This paper presents a technique that based on a combination of genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), and is thus called GPSCA (Genetic-Particle Swarm Combined Algorithm) which is used to generate automatic test data for data flow coverage with using dominance concept between two nodes. The performance of the proposed approach is analyzed on a number of programs having different size and complexity. Finally, the performance of GPSCA is compared to both GA and PSO for generation of automatic test cases to demonstrate its superiority.

A challenging part of Software Testing entails the generation of test cases, whose costs can be reduced by means of the use of techniques for automating this task. On the other hand, the nature of Software Engineering problems is ideal for the application of metaheuristic techniques. In this paper we present an approach based on the metaheuristic technique Scatter Search for the automatic test case generation of BPEL business processes using a transition-pair coverage criterion. The test case generator is called TCSS-LS-for-BPEL and it combines a diversity property with a local search. The diversity property is used to extend the search of test cases in order to reach different transitions of the business process. The local search is used to intensify the search when the diversification has problems to find test cases that cover transitions that have not been covered yet. We present the results obtained by our test case generator using two sample compositions and carry out a comparison with a random generator. The results indicate that TCSS-LS-for-BPEL can be used in the generation of test cases for BPEL business processes.