Model-based adaptation for end-to-end testing of smart tvs
Akıllı televizyonların uçtan uca testi için model tabanlı uyarlama
- Tez No: 894856
- Danışmanlar: PROF. DR. CEMAL YILMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 128
Özet
Bu tezde, akıllı televizyonların uçtan uca kullanıcı arayüzü testlerine yönelik model tabanlı, kara kutu ve geri bildirim odaklı bir test adaptasyon yöntemi olan AdapTV sunulmaktadır. Eski bir akıllı televizyon sürümünde çalıştığı bilinen bir test paketi ve bu test paketinin adapte edilmesi gereken yeni bir sürüm verildiğinde, AdapTV önce fırsatçı tarama yoluyla hem eski hem de yeni sürümlerin arayüz modellerini otomatik olarak keşfetmeye başlar. Test paketindeki her bir test, eski sürümde çalıştırılır ve eski sürümün arayüz modelindeki karşılık gelen yol belirlenir. Son olarak, akıllı televizyonun yeni sürümü için keşfedilen arayüz modelinde anlamsal olarak eşdeğer bir yol belirlenir ve geri bildirim odaklı bir şekilde dinamik olarak yeni sürümde yürütülür. AdapTV'nin etkili ve verimli bir yöntem olduğu endüstriyel bağlamda kullanılan bir düzende ampirik olarak değerlendirildi. Ayrıca, AdapTV'nin orijinal yaklaşımı üretici yapay zeka modellerinin yetenekleriyle de harmanlanarak AdapTV 2.0 yaklaşımı da geliştirildi. Değerlendirmeler sonucunda, üretici yapay zeka modellerinin AdapTV'nin bazı yönlerinde iyileştirmeler sunduğu, ancak diğer yönlerde sınırlamaları olduğu gözlemlendi. Ayrıca, doğal dilde verilen talimatları çalıştırılabilir testlere dönüştüren model tabanlı bir test yürütme yaklaşımı olan GenTV de bu tez kapsamında geliştirildi. GenTV'nin akıllı televizyonlar üzerindeki ampirik değerlendirmelerde, doğal dil talimatlarını yüksek bir yürütme oranıyla etkili ve verimli bir şekilde çalıştırılabilir testlere dönüştürdüğü gözlemlendi.
Özet (Çeviri)
In this dissertation, we introduce AdapTV, a model-based, black-box, and feedback-driven test adaptation approach for end-to-end user interface (UI) testing, specifically targeting smart TVs. Given a test suite known to work on an older version of the smart TV and a new version to which the test suite should be adapted, AdapTV begins by automatically discovering UI models for both the old and new versions through opportunistic crawling. Each test case in the suite is then executed on the older version, and the corresponding path in the UI model for the old version is identified. Finally, a semantically equivalent path in the UI model discovered for the new version of the smart TV is determined and dynamically executed on the new version in a feedback-driven manner. We empirically evaluate AdapTV in a setting that closely mimics the setup used in an industrial context, demonstrating that AdapTV is both effective and efficient, adapting all the test cases with a high success rate. Subsequently, we propose AdapTV+, which enhances AdapTV through icon recognition. Later, we propose AdapTV 2.0, an AI-centric version of AdapTV, aiming to enhance the original approach with the capabilities of state-of-the-art generative AI models. Our evaluations reveal that while generative AI models offer improvements in certain aspects of AdapTV, they exhibit limitations in others. Also, we introduce GenTV, a model-based test execution approach that translates high-level natural language instructions into executable tests. Our evaluation of GenTV on smart TVs indicates that GenTV effectively and efficiently transforms natural language instructions into executable tests with a high execution rate.
Benzer Tezler
- Çevresel performans odaklı adaptif cephe modülü için akıllı sistem tasarımı
Intelligent system design for environmental performance oriented adaptive façade module
ERHAN KARAKOÇ
- Tedarik zinciri sistemlerinin çoklu ölü zamanlı modellenmesi ve kararlılık analizi
Modeling supply chain systems with multiple time delays and stability analysis
GÖRKEM ARASIL
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Sosyal bilgiler öğretmenlerinin sınıflarındaki özel gereksinimli öğrencilerine sundukları etkili öğretimsel uygulamalara ilişkin görüş ve deneyimleri
Social studies teachers' opinions and experiences regarding effective instructional practices provided to students with special needs in their classrooms
GÜLŞAH PABUÇÇU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiÖzel Eğitim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA NUR AKÇİN
- Örgütlerin açık uçlu değişim ortamlarındaki karmaşık öğrenme davranışlarının sistem dinamikleri ile modellenmesi
Modeling for complex learning behavior of organizations at open ended change
YAVUZ ERCİL
- İnsansız sualtı aracının matematiksel modelinin durum ölçümlerine dayalı olarak tanılanması ve hata toleranslı kontrol
Identification of the mathematical model of an unmanned underwater vehicle based on state measurements and fault tolerant control
EMRE ÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİNGİZ HACIYEV