Test-Design

다중 조건 테스팅 (Branch Condition Combination Testing) 다중 조건 테스팅은 각 결정문에서 가능한 모든 조건 조합을 테스트하는 기법이다. 이는 조건 커버리지의 확장된 형태로, 가능한 모든 부울 조건 조합을 테스트하는 것을 목표로 한다. 주요 특징 완전한 조건 조합: 결정문 내의 모든 개별 조건식에 대해 가능한 모든 true/false 조합을 테스트한다. 높은 커버리지: 100% 다중 조건 커버리지를 달성하면 결정 커버리지와 조건 커버리지도 100% 달성된다. 복잡한 로직 테스트: 여러 조건이 복합적으로 사용되는 복잡한 의사결정 구조를 철저히 테스트할 수 있다. 장점 철저한 테스트: 모든 가능한 조건 조합을 테스트하므로 누락된 경우의 수 없이 철저한 테스트가 가능하다. 숨겨진 버그 발견: 특정 조건 조합에서만 발생하는 오류를 찾아낼 수 있다. 로직 오류 검출: 복잡한 조건문의 로직 오류를 효과적으로 발견할 수 있다. 단점 테스트 케이스 증가: 조건의 수가 증가할수록 테스트 케이스의 수가 기하급수적으로 늘어난다. 시간과 비용: 많은 테스트 케이스로 인해 테스트 수행 시간과 비용이 증가한다. 복잡성: 조건이 많은 경우 모든 조합을 고려하는 것이 매우 복잡해질 수 있다. 사용 사례 다중 조건 테스팅은 다음과 같은 상황에서 특히 유용하다: ...

데이터 흐름 테스팅 (Data Flow Testing) 데이터 흐름 테스팅은 프로그램에서 변수의 정의와 사용 위치에 초점을 맞춰 테스트 케이스를 설계하고 실행하는 기법이다. 이 방법은 데이터가 프로그램 내에서 어떻게 생성되고 전달되는지를 확인하는 데 중점을 둔다. 데이터 흐름에서 발생할 수 있는 주요 활동들: 정의(Definition): 변수에 값이 할당되는 지점 사용(Use): 변수의 값이 읽히는 지점 계산용(Computational use): 다른 값을 계산하는데 사용 조건용(Predicate use): 조건문에서 사용 예제 코드를 통한 데이터 흐름: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 def calculate_final_price(base_price, quantity): # 변수 정의(Definition) discount = 0 # 조건용 사용(Predicate use) if quantity > 10: # 변수 정의(Definition) discount = 0.1 elif quantity > 5: discount = 0.05 # 계산용 사용(Computational use) final_price = base_price * quantity * (1 - discount) return final_price 이 코드에서 discount 변수의 데이터 흐름을 분석해보면: ...

변경 조건/결정 커버리지 테스팅 (Modified Condition/Decision Coverage Testing, MC/DC) MC/DC는 결정문 내의 각 조건이 독립적으로 결정의 결과에 영향을 미치는지 확인하는 테스트 기법이다. 이는 조건 커버리지와 결정 커버리지를 확장한 개념으로, 복잡한 논리 표현식의 각 입력이 출력에 미치는 영향을 독립적으로 보여준다. 먼저, MC/DC의 기본 개념을 이해하기 쉬운 예제를 통해 살펴보자: 1 2 3 public boolean validateFlight(boolean autopilotEngaged, boolean altitude, boolean airspeed) { return autopilotEngaged && (altitude || airspeed); } 이 코드는 비행 조건을 검증하는 간단한 함수이다. 자동조종장치가 켜져 있고, 고도나 속도 중 하나가 적절한 경우에만 비행이 허용된다. MC/DC에서는 각 조건이 독립적으로 전체 결과에 영향을 미치는 것을 검증해야 한다. ...

구문 테스팅(Syntax Testing) 구문 테스팅은 프로그램 코드의 모든 실행 가능한 구문을 최소한 한 번 이상 실행하도록 설계된 테스트 케이스를 사용하여 소프트웨어를 테스트하는 방법이다. 주요 특징 코드 커버리지 중심: 테스트 스위트에 의해 실행된 구문의 비율을 측정한다. 내부 구조 기반: 소프트웨어의 소스 코드에 직접 접근하여 테스트를 수행한다. 최소 실행 보장: 모든 코드 구문이 적어도 한 번은 실행되도록 한다. 구문 커버리지 구문 커버리지는 구문 테스팅의 효과를 측정하는 지표이다: 테스트 스위트에 의해 실행된 구문의 백분율로 표현된다. 100% 구문 커버리지는 코드의 모든 실행 가능한 구문이 최소한 한 번 실행되었음을 의미한다. 장점 철저한 코드 검증: 전체 코드와 구조를 테스트하므로 매우 철저하다. 코드 최적화: 불필요한 코드를 식별하고 제거하는 데 도움이 된다. 초기 단계 적용: 인터페이스가 필요 없어 개발 초기 단계에서 시작할 수 있다. 자동화 용이: 구조적 특성으로 인해 자동화하기 쉽다. 구문 테스팅의 실제 적용 예시를 살펴보면, 다음과 같은 시나리오들을 테스트할 수 있다: ...

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: ...