Halstead Complexity Halstead 복잡도는 1977년 Maurice Howard Halstead가 제안한 소프트웨어 메트릭으로, 프로그램의 복잡성을 연산자(operators)와 피연산자(operands)의 수를 기반으로 측정한다. 이는 프로그램의 구현 난이도와 이해도를 정량적으로 평가하는 방법을 제공한다. 코드의 구현을 반영하지만 특정 플랫폼에서의 실행과는 독립적이다. 기본 측정 요소: 프로그램의 기본 요소는 다음과 같이 정의된다: n1: 고유 연산자의 수 n2: 고유 피연산자의 수 N1: 총 연산자의 출현 횟수 N2: 총 피연산자의 출현 횟수 예를 들어, 다음 코드를 살펴보자. 1 sum = a + b * 2; 이 코드에서: ...
순환 복잡도 (Cyclomatic Complexity) 순환 복잡도는 1976년 Thomas McCabe가 제안한 메트릭으로, 프로그램의 논리적 복잡성을 정량적으로 측정하는 지표이다. 코드 내의 독립적인 경로의 수를 측정하여, 해당 코드를 완전히 테스트하기 위해 필요한 최소한의 테스트 케이스 수를 나타낸다. 순환 복잡도의 계산 방법은 다음과 같다: V(G) = E - N + 2P 여기서: E는 제어 흐름 그래프의 엣지(연결선) 수 N은 노드(구문) 수 P는 연결된 컴포넌트 수(일반적으로 1) 또는 더 간단하게: V(G) = 분기문의 수 + 1 여기서 분기문은 if, while, for, case 등의 조건문을 의미한다. ...
체크리스트 기반 테스팅 (Checklist-based Testing) Checklist-based Testing은 테스트 대상의 중요한 항목들을 체크리스트로 만들어 이를 기반으로 테스트를 수행하는 경험 기반 테스트 기법이다. 숙련된 테스터가 제품 검증을 위한 일련의 규칙이나 기준, 또는 참고/확인/기억해야 하는 상위수준 아이템 목록을 사용한다. 주요 특징 구조화된 접근 방식: 테스트 과정에 체계적인 구조를 제공한다. 일관성과 반복성: 모든 테스터가 동일한 단계를 따르고 동일한 항목을 확인하도록 보장한다. 중요 항목 누락 방지: 체크리스트를 통해 중요한 테스트 항목을 놓치지 않도록 한다. 경험 활용: 테스터의 경험과 지식을 체크리스트에 반영하여 활용한다. 적용 분야 Checklist-based Testing은 다양한 테스트 유형에 적용될 수 있다: ...
탐색적 테스팅(Exploratory Testing) 탐색적 테스팅(Exploratory Testing)은 소프트웨어 테스팅의 한 접근 방식으로, 테스터의 창의성, 경험, 직관을 활용하여 소프트웨어를 자유롭게 탐색하며 결함을 발견하는 과정이다. 이 방법은 사전에 정의된 테스트 케이스에 의존하지 않고, 테스트 설계와 실행을 동시에 수행하는 특징이 있다. 주요 특징 테스터 중심: 테스터의 경험, 지식, 창의력을 최대한 활용한다. 유연성: 미리 정의된 테스트 케이스 없이도 즉시 테스트를 시작할 수 있다. 학습과 실행의 동시 진행: 소프트웨어를 사용하면서 동시에 새로운 테스트 시나리오를 생성한다. 발견 중심: 문서화보다는 결함 발견과 해결에 집중한다. 핵심 구성 요소 테스트 차터: 테스트의 목적과 범위를 정의하는 간단한 문서. 시간 제한(Time Boxing): 정해진 시간 동안 집중적으로 테스트를 수행한다. 테스트 노트: 테스트 중 발견한 사항과 아이디어를 기록한다. 요약 보고(Debriefing): 테스트 결과와 발견된 이슈를 팀과 공유한다. 장점 속도와 비용 효율성: 사전 준비가 적어 빠르게 테스트를 시작할 수 있다. 예상치 못한 버그 발견: 정형화된 테스트로는 찾기 어려운 버그를 발견할 수 있다. 사용성 개선: 사용자 관점에서 제품을 평가할 수 있다. 요구사항 변화에 대응: 애자일 개발 환경에 적합하다. 단점 주관성: 테스터의 개인 능력에 크게 의존한다. 테스트 범위 확인 어려움: 체계적인 계획이 없어 테스트 범위를 정확히 파악하기 어렵다. 관리와 통제의 어려움: 테스트의 양과 질을 관리하기 어려울 수 있다. 적용 사례 예를 들어, MP3 플레이어 앱을 테스트할 때 다음과 같은 탐색적 테스팅을 수행할 수 있다: ...
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 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. 보충적 검사 기법: ...