오류 예측 검사(Error Guessing)

오류 예측 검사(Error Guessing)는 블랙박스 테스트 기법 중 하나로, 테스터의 경험, 지식, 직관을 활용하여 소프트웨어에서 발생할 가능성이 높은 오류를 예측하고 이를 기반으로 테스트 케이스를 설계하는 방법.
이 기법은 다른 테스트 기법으로는 발견하기 어려운 결함을 보완적으로 찾아내는 데 유용하다.

오류 예측 검사의 특징

  1. 경험 기반 접근:

    • 과거의 경험, 유사한 시스템에서 발견된 오류 유형, 그리고 직관을 활용하여 잠재적 오류를 예측한다.
    • 특정한 규칙이나 구조에 의존하지 않고 테스터의 전문성과 감각에 의존한다.
  2. 보충적 검사 기법:

    • 명세 기반 테스트(예: 동치 분할, 경계값 분석)로 놓칠 수 있는 오류를 보완적으로 탐지한다.
    • 데이터 확인 검사라고도 불리며, 다른 기법과 함께 사용하여 테스트의 완성도를 높인다.
  3. 유연성:

    • 정형화된 절차 없이 테스터의 판단에 따라 다양한 상황과 입력값을 테스트한다.
    • 예상치 못한 결함을 발견할 가능성을 높인다.

일반적인 오류 예측 영역

  1. 입력 데이터 관련 오류:

    • 경계값 근처의 입력
    • 특수 문자가 포함된 데이터
    • 매우 큰 데이터 또는 작은 데이터
    • 한글, 이모지 등 유니코드 문자
  2. 처리 과정 관련 오류:

    • 동시 접근 상황
    • 메모리 부족 상황
    • 네트워크 지연 또는 단절
    • 데이터베이스 연결 실패
  3. 인터페이스 관련 오류:

    • 브라우저 호환성 문제
    • 화면 크기 변경에 따른 레이아웃 깨짐
    • 다양한 디바이스에서의 동작 차이

오류 예측의 주요 접근 방법

  1. 시스템적 접근: 테스터는 먼저 시스템의 구조와 기능을 전체적으로 파악한다.
    예를 들어, 웹 애플리케이션을 테스트할 때는 사용자 입력, 데이터 처리, 네트워크 통신 등 각 계층에서 발생할 수 있는 오류를 예측한다.

  2. 경험 기반 접근: 과거 프로젝트에서 발견된 유사한 오류 패턴을 활용한다. 특정 기능이나 모듈에서 자주 발생했던 문제들을 기반으로 테스트 케이스를 설계한다.

효과적인 오류 예측을 위한 전략

  1. 과거 경험 활용: 이전 프로젝트에서 발견된 오류들을 데이터베이스화하여 참조한다. 이는 마치 의료 분야에서 케이스 스터디를 활용하는 것과 비슷하다.
  2. 스트레스 상황 고려: 시스템이 극한 상황에서 어떻게 동작할지 예측한다.
    예를 들어:
    • 대량의 사용자 동시 접속
    • 시스템 리소스 부족
    • 네트워크 불안정
  3. 사용자 행동 패턴 분석: 실제 사용자들이 시스템을 어떻게 사용할지, 어떤 실수를 할 수 있을지 예측한다.

오류 예측 검사의 설계 방법

  1. 잠재적 오류 식별:

    • 과거 유사 프로젝트에서 발생했던 일반적인 결함 유형을 검토한다.
    • 소프트웨어의 복잡한 부분이나 오류가 발생하기 쉬운 영역(예: 경계값, 예외 처리)을 중점적으로 분석한다.
  2. 테스트 케이스 작성:

    • 예상되는 오류 상황에 맞는 입력값과 조건을 설정한다.
    • 정상적인 입력뿐 아니라 비정상적이거나 극단적인 입력값도 포함시킨다.
  3. 테스트 실행 및 평가:

    • 작성된 테스트 케이스를 실행하여 시스템이 예상대로 동작하지 않는 부분을 확인한다.
    • 발견된 결함을 기록하고 수정 과정을 거친다.

오류 예측 검사의 장점

  • 효율성: 테스터의 경험을 활용하여 빠르게 결함을 탐지할 수 있다.
  • 보완적 역할: 다른 블랙박스 테스트 기법으로는 발견하기 어려운 오류를 찾아낼 수 있다.
  • 적용 범위가 넓음: 다양한 소프트웨어 애플리케이션과 환경에 적용 가능하다.

오류 예측 검사의 단점

  • 주관성 의존: 테스터의 경험과 능력에 크게 의존하므로 일관성이 부족할 수 있다.
  • 체계적이지 않음: 정형화된 절차 없이 진행되기 때문에 모든 잠재적 결함을 포괄하지 못할 가능성이 있다.

적용 사례

  • 복잡한 시스템이나 새로운 소프트웨어 도메인에서 초기 결함 탐지
  • 경계값 분석이나 상태 전이 테스트 등 명세 기반 기법으로 놓친 결함 보완
  • 사용자 입력 데이터를 다양하게 변형하여 예상치 못한 오류 탐지

참고 및 출처