Browsing by Author "Şahin Gebizli, C."

Now showing 1 - 3 of 3

Metadata only
Combining model-based and risk-based testing for effective test case generation
(IEEE, 2015) Şahin Gebizli, C.; Metin, D.; Sözer, Hasan; Computer Science; SÖZER, Hasan
Model-based testing employs models of the system under test to automatically generate test cases. In this paper, we propose an iterative approach, in which these models are refined based on the principles of risk-based testing. We use Markov Chains as system models, in which transitions among system states are annotated with probabilities. Initially, these probability values are equal and as such, states have equal chances for being visited by the generated test cases. Memory leaks are monitored during the execution of these test cases. Then, transition probabilities are updated based on the risk that a failure can occur due to the observed memory leaks. We applied our approach in the context of an industrial case study for model-based testing of a Smart TV system. We observed promising results, in which several crash failures were detected after an iteration of model refinement. We aim at automating the whole process based on an adaptation model using the history of recorded memory leaks during previous test executions.
Metadata only
Model-based testing of digital TVs: an industry-as-laboratory approach
(Springer Science+Business Media, 2017-12) Sözer, Hasan; Şahin Gebizli, C.; Computer Science; SÖZER, Hasan
Model-based testing is a promising approach for increasing the efficiency of the testing process and for improving software quality. It has been employed in the industry for more than a decade. Nevertheless, there are still challenges regarding its application in different domains. Some of these challenges are general, while some others are domain-specific. In this paper, we explain our experiences in enhancing model-based testing for its adoption in the consumer electronics domain, in particular for Digital TV systems. We applied the so-called industry-as-laboratory approach to define/refine research problems and evaluate our research results. We summarize these results and provide an evaluation of relevant research problems for our context. We observed that the industry-as-laboratory approach is highly effective for industry-academia collaboration and technology transfer in the scope of model-based software testing.
Open Access
Statik ve dinamik analizler ile hesaplanan risklere dayalı olarak test modellerinin iyileştirilmesi
(CEUR, 2015) Şahin Gebizli, C.; Metin, D.; Sözer, Hasan; Computer Science; SÖZER, Hasan
Model bazlı test teknikleri, sistem kullanım modelinden test senaryolarının otomatik olarak oluşturulmasını sağlayarak verimliliği artırmaktadır. Prensip olarak sonsuz sayıda test senaryosu oluşturmak mümkündür; ancak bu senaryoları sınamak için kaynaklar kısıtlıdır. Dolayısıyla, kullanılan modelin içeriği ve test senaryosu oluşturma teknikleri, etkin bir şekilde hataların tespit edilmesini sağlamalıdır. Bu çalışmamızda, model bazlı test için kullanılan model içeriği ve model parametrelerinin iyileştirilmesine yönelik özgün bir yaklaşım öneriyoruz. Yaklaşımımızda kullandığımız Markov zincirleri, istatistiksel verileri baz alarak, model parametrelerini, hata riski yüksek olan senaryolara ağırlık verecek şekilde güncellememize olanak vermektedir. Statik kod analiz teknikleri ve kullanım profili analizlerini değerlendirerek sık kullanılan ve hata ile karşılaşılma olasılığı yüksek olan işlevleri belirliyoruz. Model içeriğini bu işlevleri test etmek üzere oluşturuyoruz. Dinamik analiz sonuçlarına göre hata oluşumuna yatkın olan işlevlerin, oluşturulan test senaryolarına dâhil edilme olasılıklarını artıracak şekilde model parametrelerini güncelliyoruz. Bu yöntem ile gerçek bir Akıllı TV sistemi yazılımı için oluşturulan test senaryolarını kullandığımızda, hata tespit etkinliğinin arttığını gözlemledik.