효과적인 변이 분석을 위한 C 프로그램 변이 도구 비교: Proteum과 Milu를 사용한 사례 연구

김윤호; 김현우; 양웅규; 김문주; Yunho Kim; Hyunwoo Kim; Woong-gyu Yang; Moonzoo Kim

연구문헌

국내 논문지

홈 > 연구문헌 > 국내 논문지 > 한국정보과학회 논문지 > 정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

Current Result Document : 3 / 7 이전건 다음건

한글제목(Korean Title)	효과적인 변이 분석을 위한 C 프로그램 변이 도구 비교: Proteum과 Milu를 사용한 사례 연구
영문제목(English Title)	A Comparative Study of C Program Mutation Tools for Effective Mutation Analysis: A Case Study of Proteum and Milu
저자(Author)	김윤호 김현우 양웅규 김문주 Yunho Kim Hyunwoo Kim Woong-gyu Yang Moonzoo Kim
원문수록처(Citation)	VOL 45 NO. 04 PP. 0342 ~ 0347 (2018. 04)
한글내용 (Korean Abstract)	변이 분석은 분석 대상 프로그램의 코드를 변형한 프로그램 변이를 실행해 프로그램 변형에 따른 실행 결과 변화를 분석하는 기법이다. 프로그램 변이 분석이 효과적이기 위해선 프로그램 변이 도구가 효과적인 프로그램 변이를 생성할 수 있어야 한다. 예를 들어 생성된 프로그램 변이가 분석 대상 프로그램과 의미가 동일한 동등 변이거나 다른 변이와 의미가 동일한 중복 변이인 경우 변이 분석을 통한 다양한 실행 결과 변화를 볼 수 없기 때문에 변이 분석에 효과적이지 않다. 본 논문에서는 C 프로그램의 효과적인 변이분석을 위해 변이 도구 Proteum과 Milu를 대상으로 얼마나 효과적인 프로그램 변이를 생성하는지 비교하였다. 효율적으로 효과적인 프로그램 변이를 생성하기 위해 변이된 표현식의 정규형을 계산하고 정규형이 같은 변이를 중복 변이로 제거하였다. SIR 벤치마크의 4개 Linux/Unix 유틸리티 프로그램 프로그램을 대상으로 적용한 결과 Proteum과 Milu가 생성한 변이 중 각각 평균 48.7%, 46.4%가 유용한 변이였다.
영문내용 (English Abstract)	Mutation analysis generates mutants of a target program by applying syntactic changes to the source code and analyzes the difference of execution results of the mutants from those of the original program. For effective mutation analysis, mutant generation tools should be able to generate effective program mutants. For example, a mutant that is semantically equivalent to the original program or another mutant is not an effective mutant, because it does not generate an execution result different from that of the original program or another existing mutant. This paper presents a comparative study of two mutant generation tools for C programs, Proteum and Milu. To generate effective mutants effectively, we generated a canonical form of mutated expressions and removed duplicated mutants that have the same canonical form as that of other mutants. We applied Proteum and Milu to four Linux/Unix utilities in the SIR benchmark and showed that 48.7% and 46.4% of mutants generated by Proteum and Milu were effective mutants on average, respectively.
키워드(Keyword)	변이 분석 프로그램 변형 변이 테스트 C 프로그램 소프트웨어 테스팅 mutation analysis program mutation mutation testing C program software testing
파일첨부	PDF 다운로드