Geri Dön

An end-to-end scalable approach for model-based graphical user interface testing

Model-tabanlı görsel kullanıcı arayüzü testi için uçtan uca ölçeklenebilir bir yaklaşım

  1. Tez No: 714923
  2. Yazar: ALPER SİLİSTRE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GEYLANİ KARDAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Model tabanlı GUI testi, uzun senelerdir birçok çalışmanın konusu olmuştur. Son yıllarda ticari alanda da ilgi görmeye başlamıştır. Koda erişmeden sistemleri test etmesi nedeniyle kara kutu testinin bir parçasıdır. Model tabanlı GUI testi, test için yalnızca bir modele ihtiyaç duyduğundan, kod tabanlı test yaklaşımlarına kıyasla kolayca otomatize edilebilir. Bu tez çalışması, model tabanlı GUI testinin kullanıldığı büyük modellere sahip sistemlerde ölçeklenebilirlik sorununu ele almaktadır. Bazen modelin karmaşıklığı nedeniyle test senaryoları oluşturmak ve bunları sistem üzerinde çalıştırmak çok zaman alır. İki durm çalışması ile yaklaşım sunulup örneklendirilmiştir. Bir topluluk algılama algoritması, modeli daha küçük parçalara bölmek için uygulanmıştır. Orijinal ve topluluk modellerinden oluşturulan test dizileri karşılaştırılmaktadır. Önerilen yaklaşımın etkinliğini ölçmek için mutasyon testi çalışma içine entegre edilmiştir. Mutasyon puanından çok fazla ödün vermeden bir topluluk algılama yaklaşımıyla modellerin test dizisi boyutları önemli ölçüde azaltılmıştır. Açık kaynaklı bir yazılım, yaklaşımı otomatik bir şekilde çalışmalarda uygulamak için geliştirilmiştir. Yazılımın kullanımı, manuel çabayı mümkün olduğunca düşük tutmaktadır. Model tabanlı test aracının yeteneklerini artırmak için sonuçlar ve olası iyileştirmeler tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Model-based GUI testing has been a subject of many studies for decades. It has also started to gain attraction in the commercial field in the last years. It is part of black box testing due to its ability to test systems without accessing the codebase. Since model-based GUI testing needs only a model for testing, it can be automated easily in comparison to the code-based testing approaches. This thesis study addresses the scalability problem in systems with big models when model-based GUI testing is expected to be used. Sometimes it takes so much time to generate and execute test cases due to the model's complexity. An approach is presented and exemplified with two case studies. A community detection algorithm is applied, and communities are detected to split the model into smaller models. Test cases generated from the primary and community models are compared. In order to validate the approach's effectiveness, mutation testing was applied to calculate mutation scores. Test suite sizes of models reduced dramatically with a community detection approach without compromising the mutation score too much. An open-source software is developed to apply the approach in an automated way. The use of this software kept the manual effort as low as possible. Results and possible improvements are discussed to increase the capabilities of the model-based testing tool.

Benzer Tezler

  1. İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti

    Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems

    REFİK KİBAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR

  2. ATM şebekelerde trafik analizi ve güvenlik

    Başlık çevirisi yok

    HALİL AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNSEL DURUSOY

  3. Graph neural networks-based primal heuristics for combinatorial optimization

    Kombinatoryal optimizasyon için grafik sinir ağları tabanlı birincil sezgisel yöntem

    FURKAN CANTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Yapay Zeka Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ REYHAN AYDOĞAN

    PROF. DR. OKAN ÖRSAN ÖZENER

  4. Data traffic management in IoT applications using complex event processing

    Kompleks olay işleme kullanarak IoT uygulamalarında veri trafiği yönetimi

    KEMAL ÇAĞRI SERDAROĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEBNEM BAYDERE