높은 테스트 커버리지 달성을 위해 심볼릭 실행, 자료 흐름 분석 및 제약 해결 기법 등을 이용하여 테스트 데이터 생성을 하는 것이 일반적이다. 최근에 그와 같은 정교한 수단 없이도 높은 커버리지를 효과적으로 달성 할 수 있는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법도 실행 중에 다른 메모리 로케이션들이 바인딩되는 분기 조건을 갖는 프로그램에 대해서는 높은 커버리지를 가져오는 테스트 데이터 생성이 어려웠다. 특히 플래그 조건을 가지는 프로그램에 대해서는 특정 분기들이 실행되지 않아 높은 커버리지를 달성하지 못하는 경우가 발생한다. 이 논문에서는 이 문제를 다루기 위하여 기존 커버리지 기준을 개선한 동적 분기 커버리지 기준들과 동적 분기에 기반 한 테스트 데이터 생성 전략을 제안한다. 실험을 통하여 플래그 조건이 있는 프로그램들에 대해서도 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 효과적으로 커버리지를 달성함을 보인다. 요약은 무슨 연구를 어떻게 수행하였는지, 주된 연구결과와 그 중요성에 관해 간결하게 기술하여야 한다.
In order to achieve high test coverage, it is usual to generate test data using various techniques including symbolic execution, data flow analysis or constraints solving. Recently, a technique for automated test data generation that fulfills high coverage effectively without those sophisticated means has been proposed. However, the technique shows its weakness in the generation of test data that leads to high coverage for programs having branch conditions where different memory locations are binded during execution. For certain programs with flag conditions, in particular, high coverage can not be achieved because specific branches are not executed. To address the problem, this paper presents dynamic branch coverage criteria and a test data generation technique based on the notion of dynamic branch. It is shown that the proposed technique compared to the previous approach is more effective by conducting experiments involving programs with flag conditions.
