KIPS Transactions on Software and Data Engineering (정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학)

Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Metamodeling Construction for Generating Test Case via Decision Table Based on Korean Requirement Specifications

한글 요구사항 기반 결정 테이블로부터 테스트 케이스 생성을 위한 메타모델링 구축화

  • 장우성 (홍익대학교 소프트웨어융합학과) ;
  • 문소영 (홍익대학교 소프트웨어융합학과) ;
  • 김영철 (홍익대학교 소프트웨어융합학과)
  • Received : 2023.05.04
  • Accepted : 2023.07.24
  • Published : 2023.09.30
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Abstract

Many existing test case generation researchers extract test cases from models. However, research on generating test cases from natural language requirements is required in practice. For this purpose, the combination of natural language analysis and requirements engineering is very necessary. However, Requirements analysis written in Korean is difficult due to the diverse meaning of sentence expressions. We research test case generation through natural language requirement definition analysis, C3Tree model, cause-effect graph, and decision table steps as one of the test case generation methods from Korean natural requirements. As an intermediate step, this paper generates test cases from C3Tree model-based decision tables using meta-modeling. This method has the advantage of being able to easily maintain the model-to-model and model-to-text transformation processes by modifying only the transformation rules. If an existing model is modified or a new model is added, only the model transformation rules can be maintained without changing the program algorithm. As a result of the evaluation, all combinations for the decision table were automatically generated as test cases.

기존의 다양한 테스트 케이스 생성에 대한 연구는 모델로부터 테스트 케이스를 추출한다. 하지만 실무의 경우 자연어 요구사항 문장으로부터 테스트 케이스를 생성할 수 있어야 한다. 이를 위해 자연어 문장의 분석하고, 분석 과정 및 결과를 요구공학 영역에 접목하는 연구는 매우 필요하다. 하지만 한국어 문장의 다양성 때문에, 한국어 자연어 요구사항 분석은 어려운 이슈이다. 우리는 한국어 자연어 요구사항으로부터 테스트 케이스 생성 연구 중 하나로써, 자연어 요구사항의 정의 분석, C3Tree 모델의 생성, 원인-결과 그래프의 생성, 결정 테이블의 생성 단계를 통한 테스트 케이스 생성 방법을 연구한다. 본 논문은 중단 단계로써, 메타모델링 변환 기법을 이용하여 C3Tree 모델 기반의 결정 테이블로부터 테스트 케이스 생성 방법을 제안한다. 이 방법은 모델 변환 규칙의 수정을 통해 모델 to 모델, 모델 to 텍스트로의 변환 과정을 제어한다. 모델이 변형되거나, 새로운 모델이 추가되더라도 프로그램 알고리즘의 직접적인 수정 없이 모델 변환 규칙을 유지보수 할 수 있다. 평가 결과, 결정 테이블에 대한 모든 조합이 테스트 케이스로 자동 생성되었다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 2023년도 문화체육관광부의 재원으로 한국콘텐츠진흥원(과제명: 인공지능 기반 사용자 대화형 멀티모달 인터랙티브 스토리텔링 3D장면 저작 기술 개발, 과제번호: RS-2023-00227917,기여율:50%) 지원과 2023년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단 기초연구사업(과제명: NLP BERT Model 기반 자동 리팩토링을 통한 무결점 코드화 연구, 과제번호: No. 2021R1I1A3050407,기여율: 40%)의 지원과 2022년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단 기초연구사업(과제명: 비정형 요구사항 명세서 기반 자동 비용 예측 및 역공학을 통한 검증 연구, 과제번호: No.2021R1I1A1A01044060, 기여율:10%)의 지원을 받아 수행된 연구임.

References

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