[論文レビュー] Reliable Mining of Automatically Generated Test Cases from Software Requirements Specification (SRS)

Lilly Raamesh, G. V. Uma|arXiv (Cornell University)|Feb 5, 2010

Software Testing and Debugging Techniques参考文献 6被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、要件定義書（SRS）から自動的に信頼性の高いテストケースを生成する手法を提案する。この手法は、機能的要件と非機能的要件を分類し、それらを状態遷移図に変換し、計画に基づく状態遷移を用いてテストケースを導出する。さらに、データマイニング技術を適用してテストスイートのサイズを縮小し、テストケースの保守性と知識抽出の効率を向上させる。

ABSTRACT

Writing requirements is a two-way process. In this paper we use to classify Functional Requirements (FR) and Non Functional Requirements (NFR) statements from Software Requirements Specification (SRS) documents. This is systematically transformed into state charts considering all relevant information. The current paper outlines how test cases can be automatically generated from these state charts. The application of the states yields the different test cases as solutions to a planning problem. The test cases can be used for automated or manual software testing on system level. And also the paper presents a method for reduction of test suite by using mining methods thereby facilitating the mining and knowledge extraction from test cases.

研究の動機と目的

• 手動によるテストケース生成の課題に対処するため、SRS文書からテストケースを自動で導出すること。
• テストケース生成のため、SRS文書内の機能的要件と非機能的要件を体系的に分類すること。
• 要件に基づく状態情報を形式的な状態図に変換し、体系的なテストケース導出を可能にすること。
• データマイニング技術を用いてテストスイートのサイズを縮小し、保守性と知識抽出の効率を向上させること。
• 信頼性の高い機械生成テストケースを用いて、自動および手動のシステムレベルテストを可能にすること。

提案手法

• 構造的なアプローチを用いて、SRS内の要件を機能的要件（FR）と非機能的要件（NFR）に分類する。
• 分類された要件を、関連するすべての情報をもとにシステム動作をモデル化する状態図に変換する。
• 状態遷移を計画問題の解決策として扱い、システムの状態を網羅的にカバーするようにテストケースを生成する。
• データマイニング手法を適用して重複しているか、あまり関連性のないテストケースを特定・削除し、全体のテストスイートサイズを縮小する。
• 得られたテストケースを、自動および手動のシステムレベルのソフトウェアテストに使用する。
• マイニングプロセスを活用してテストケースから再利用可能な知識を抽出し、長期的なテスト保守性を向上させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SRS文書内の機能的要件と非機能的要件を、テストケース生成のために体系的かつ効果的に分類する方法は何か？
• RQ2 SRSから導出されたシステム動作を効果的にモデル化するための形式的表現（例：状態図）は何か？
• RQ3 モデル内の状態遷移をどのように活用して、包括的なテストケースを自動生成できるか？
• RQ4 テストスイートサイズを縮小するが、カバレッジを損なわずに行うために適用可能なデータマイニング技術は何か？
• RQ5 生成されたテストケースは、自動および手動のシステムレベルテストを両方サポートできるか？

主な発見

• 本手法は、要件分類に基づいてSRS文書を正確にシステム動作を反映する状態図に変換することに成功した。
• 状態遷移を計画問題の解決策としてモデル化することで、体系的なカバレッジを確保した自動テストケースの生成が可能になった。
• データマイニング技術の適用により、テストスイートのサイズが縮小され、保守性と効率性が向上した。
• 生成されたテストケースは、システムレベルの自動および手動テストに適していることが確認された。
• マイニングプロセスにより、テストケースからの有効な知識抽出が可能となり、長期的なテストの進化を支援した。
• SRSから導出されるテストケースの信頼性と再利用性が向上し、テスト設計における人的作業の負担が軽減された。