소프트웨어 품질 검증 및 테스트 자동화연구실

(Software Quality Automated Verification & Test Laboratory)

지도교수 : 채흥석 교수님
위 치 : 자연대연구실험동 305호
전화번호 :051) 510-3940
홈페이지 : https://square.cse.pusan.ac.kr
이메일 : square@pusan.ac.kr

■ 연구실 소개

  현대 사회에서 우리의 생활은 소프트웨어에 밀접한 영향을 받고 있으며, 그 영향력은 더더욱 증대되고 있다. 이에 따라 소프트웨어 품질 역시 우리 생활에 중대한 영향을 미치고 있으며, 소프트웨어의 결함으로 인해 막대한 금전적 손실이 발생하였다.

  소프트웨어 결함으로 인한 피해를 줄이기 위하여 자동차, 의료, 원자력 등의 산업 도메인에서는 산업영역별 특성이 반영된 기능적 안전 표준을 제정하고 있다. 그럼에도 불구하고 소프트웨어 결함으로 야기된 피해를 줄이기 위한 소프트웨어 품질 향상은 많은 시간과 인적 자원, 금전적 비용을 요구한다. 이에 본 연구실에서는 소프트웨어 테스트 자동화 연구와 소프트웨어 품질 검증 연구를 통해 저비용으로 소프트웨어 품질을 향상시킬 수 있는 연구를 진행하고 있다.

■ 주요 연구 분야

- 데이터 및 구조 기반의 심층 신경망 평가
  자율주행자동자를 비롯한 안전 필수 시스템(Safety-Critical System)에 Deep Neural Network(이하 DNN)를 활용되고 있으며, 그에 따라 DNN에 대한 품질 테스트의 필요성이 증가하고 있다. 이에 데이터 및 구조를 바탕으로 DNN을 평가하기 위한 통합 프레임워크를 개발하고 있다.
  데이터 기반 DNN 평가는 학습 데이터를 변형하여 다양한 특성을 표현하는 테스트 데이터를 생성하여 DNN의 성능을 평가한다. 구조 기반 DNN 평가는 학습 및 테스트 데이터에 따른 DNN의 구성 요소(뉴런, 가중치 등)의 정보를 바탕으로 DNN을 평가한다.

- 소프트웨어 안전성 보증
  안전 필수 시스템에서 안정성 부족으로 인해 발생하는 사고는 인명, 재산 피해 등의 큰 사고를 유발할 수 있다. 따라서 안전 필수 시스템의 안전성을 보증할 수 있는 테스트/검증 기법이 필요하다. 본 연구실에서는 안전성 요소를 정의하는 정형적인 모델링 기술을 정의하고 안전성 명세를 이용하여 안전성 테스트 케이스를 자동 생성하는 기법을 연구하고 있다. 그리고 소프트웨어의 기능들이 상호작용하여 동작함으로 인해 발생할 수 있는 예상치 못한 안전성 문제를 테스트하는 기술을 연구 및 개발한다.

- 모델 기반 소프트웨어 테스트
  모델 기반 테스트는 소프트웨어의 기능적인 측면과 비기능적인 측면을 묘사한 모델로부터 도출된 테스트 사양서(Test Specification)를 이용하여 테스트하는 방법이다. 모델 기반 소프트웨어 테스트는 테스트가 용이한 소프트웨어 모델을 이용한 테스트 케이스 자동 생성과 테스트 프로시져 자동화가 가능하다. 이에 본 연구실에서는 모델 기반 테스트의 효과성을 향상시키기 위한 모델의 설계 기법과 모델로부터 목표 커버리지를 충족시키는 테스트 케이스 자동 생성 기법, 모델 기반 테스트의 산출물을 이용한 테스트 프로시져 자동화 기술을 연구 및 개발한다. 

■ 연구실 생활

- 매 주 연구 및 논문 세미나 발표

- 개인 연구 장비 지원

- 매 월 인건비 지급을 통한 학비 지원

- 자유로운 출/퇴근