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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
회귀 테스팅은 소프트웨어의 변경이 기존 기능에 피해를 주지 않았다는 신뢰를 제공하기 위해 수행하는 테스팅 활동이다. 가장 간단하고 기본적인 방법은 기존의 모든 테스트 케이스를 이용해 다시 테스팅을 수행하는 것이지만 이 방법은 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 회기 테스팅 중 회귀 테스트 선택(Regression test selection) 방법은 기존 테스트 케이스 중 변경을 테스트할 수 있는 테스트 케이스만을 선택하여 다시 수행하는 방법이다. 다시 수행하는 테스트 케이스의 수를 줄임으로써 비용 절감 효과를 얻을 수 있다. 본 논문은 회귀 테스트 선택의 효과적인 수행을 지원하는 기법으로 RT-Selection을 제안한다. RT-Selection은 두 가지 접근법으로 구성되어 있다. 첫째, 변경을 식별하기 위해 텍스트 차이점을 사용한다. 둘째, 테스트 케이스에 의해 실행되는 소프트웨어의 부분을 식별하기 위해 변경 영향 분석을 사용한다. 본 논문은 RT-Selection의 모든 과정과 이를 지원하는 가이드라인, 추론 규칙을 보여 주고, RT-Selection을 이용해 수행한 케이스 스터디를 보여준다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2015-560-001668042
