KR20110036796A - 하나의 소프트웨어의 적어도 일 부분을 검증하기 위해 테스트 케이스들을 자동 공식화하는 방법 - Google Patents

Abstract

소프트웨어의 입력 값들 및 출력 값들에 관계된 요구조건들을 포함하는 사양(specification)에 대한 하나의 소프트웨어의 하나 이상의 기능성을 검증(verifying)하기 위해 테스트 케이스들의 컴퓨터에 의한 자동 공식화의 방법은 - 조합 요구조건들(combinatorial requirements) 및 순차요구조건들(sequential requirements)을 구별하는 단계; - 모델링된 사양을 습득할 수 있도록 예를 들어 진리표에 의해 조합 요구조건들 및 유한 상태 기계(finite state machine)에 의해 순차 요구조건들을 모델링하는 단계; - 상기 소프트웨어의 입력값에 관련된 연산 매트릭스(operation matrix)를 설정하는 단계; - 상기 입력값들의 확률(probability)이 연속적이고 이들 사이의 이행 시간(transition time)임 -; - 상기 연산 매트릭스로부터 몬테카를로법(Monte Carlo draw)을 수행하여 테스트되도록 입력 값들의 연속치들을 선택하는 단계; - 상기 모델링된 사양에 주어진 예상 출력값들에 의해 각 선택된 연속값에 관계된 테스트 행들(test rows)을 포함하는 테스트 케이스를 결정하는 단계; -결정되고 있는 상기 테스트 케이스가 검증된 기능성 코드의 퍼센티지, 검증된 요구조건들의 퍼센티지, 검증 시간, 및 검증 비용의 기준들 중 하나 이상에 대한 미리 결정된 임계값에 도달하는 것을 가능하게 할 때 결정 프로세스를 중지하는 단계를 포함한다.

Description

하나의 소프트웨어의 적어도 일 부분을 검증하기 위해 테스트 케이스들을 자동 공식화하는 방법{METHOD OF AUTOMATICALLY FORMULATING TEST CASES FOR VERIFYING AT LEAST ONE PART OF A PIECE OF SOFTWARE}

본 발명은 소프트웨어 제품의 기능성 테스트를 위해 테스트 케이스들을 공식화하는 방법에 관한 것이다.

지난 몇 년에 걸쳐 전자공학은 자동차 설계에서 지배적인 위치를 가져왔다. 따라서 전자 차량 아키텍처들은 점점 더 복잡해지고 차량 제조사들은 차량 전자 공급업체들에 전자 모듈의 설계를 하청주었다. 이러한 전자 모듈들은 일반적으로 소프트웨어를 실행하는 프로세서를 포함하고 이러한 모듈들에서 발견된 많은 결함들은 버그들로 알려진 소프트웨어 에러들이다.

소프트웨어 발전 사이클에서 버그의 조기 발견 및 차량 제조사 또는 차량 사용자에 의해 발견된 버그들의 수의 감소는 차량 하청업체들에 대해 우선순위 목표이다.

지금까지 소프트웨어 테스트 기술자들은 그들의 개인 지식을 기초로 수작업으로 소프트웨어 테스트 케이스들을 공식화하는 것이 보통이었고, 그 결과로 테스트 결과들의 품질은 각각 개인적인 소프트웨어 테스트 기술자에 의존하였다.

따라서 본 발명의 목적은 상기 설명된 문제점을 제거하여 종래 기술에서 보다 더 신뢰할 수 있게 소프트웨어 버그들을 검출하는 것이 가능하도록 소프트웨어, 소프트웨어 구성요소 또는 소프트웨어 제품의 기능성 테스팅을 위해 테스트 케이스들의 공식을 자동화하는 것이다.

이를 위해, 본 발명은 소프트웨어의 입력 값들 및 출력 값들에 관계된 요구조건들을 포함하는 사양에 대한 하나의 소프트웨어의 적어도 일부 기능성을 검증(verifying)하기 위해 테스트 케이스들의 컴퓨터에 의한 자동 공식화의 방법을 제공하고, 상기 방법은 다음의 단계들을 포함한다 :

· 조합 요구조건들 및 순차 요구조건들을 구별하는 단계;

· 모델링된 사양을 습득할 수 있도록 예를 들어 진리표에 의해 조합 요구조건들 및 유한 상태 기계(finite state machine)에 의해 순차 요구조건들을 모델링하는 단계;

· 소프트웨어의 입력값에 관련된 연산 매트릭스(operation matrix)를 설정하는 단계 - 상기 입력값들의 확률(probability)이 연속적이고 이들 사이의 이행 시간(transition time)임 -;

· 연산 매트릭스에서 몬테카를로법(Monte Carlo draw)을 수행하여 테스트되도록 입력 값들의 연속값들을 선택하는 단계;

· 모델링된 사양에 주어진 예상 출력값들을 갖는 각 선택된 연속값에 관계된 테스트 행들(test rows)을 포함하는 테스트 케이스를 결정하는 단계;

· 결정되고 있는 테스트 케이스가 다음의 기준들 중 하나 이상에 대한 미리 결정된 임계값에 도달하는 것을 가능하게 할 때 결정 프로세스를 중지하는 단계 : 검증된 기능성 코드의 퍼센티지, 검증된 요구조건들의 퍼센티지, 검증 시간, 및 검증 비용.

제안된 연산 매트릭스의 요구조건들 및 공식화의 프로세싱은 인간 개입의 최소화로 가능한 컴퓨터에 의해 본 발명의 방법의 자동화를 만든다. 이것은 버그 검출 성능, 상기 기능성을 검증하는데 필요한 시간의 감소, 및 검증 비용에서의 상호관련 감소의 개선을 가져온다.

본 발명의 다른 특징들 및 장점은 본 발명의 특정의 무제한 구현들의 후속하는 발명의 상세한 설명에 기재된다.

다음의 첨부된 도면에 의해 참조된다.

도 1은 본 발명의 원리의 블록도이고;
도 2는 모델링된 사양을 공식화하는 프로세스의 블록도이고;
도 3은 본 발명을 사용하여 연산 매트릭스를 구축하는 원리의 블록도이고;
도 4 및 도 5는 동등한 가능성 연산 매트릭스들을 도시한 차트들이고;
도 6은 사용자 프로파일에 링크된 연산 매트릭스를 공식화하는 작업을 도시한 차트이고;
도 7은 지난 테스트 케이스들에 링크된 작업 메트릭스를 공식화하는 작업을 도시한 차트이고;
도 8은 지난 버그들에 링크된 작동 매트릭스를 공식화하는 작업을 도시한 차트이고;
도 9는 테스트 케이스들을 결정하는 프로세스를 도시한 차트이고;
도 10은 테스트 케이스들의 결정을 중지하기 위한 기준을 도시한 차트이다.

일반적으로 말해서, 본 발명의 중요한 양태는 특히 자동차 분야에서 사용하기 위해 의도된 소프트웨어 구성요소 또는 제품의 기능적 테스팅을 위한 테스트 케이스들을 생성하기 위한 통합된 접근법을 제안한다.

이러한 방법은 컴퓨터가 소프트웨어의 입력값들 및 출력값들에 관계된 요구조건들을 포함하는 사양에 대해 적어도 하나의 소프트웨어 기능성을 검증하기 위해 자동적으로 테스트 케이스들을 공식화하게 한다.

본 발명의 하나의 구현은 다음의 특징들 a) 내지 g) 중 하나 이상에 대한 접근법을 기초로 한다.

a) 하나의 소프트웨어의 기능적 요구조건들을 나타내기 위한 모델;

b) 드라이버 프로파일을 생성하기 위한 어플리케이션 프레임;

c) 이전 프로젝트들에 대한 테스트 케이스들 및 과거에 검출된 버그들을 회복하기 위한 어플리케이션 프레임;

d) 핵심 요구조건들(순환 제어 입력 또는 드라이버 액션, 순환 버그들, 피드백)에 관계된 통계 데이터를 사용하는 소프트웨어 사양 모델을 확장하기 위한 어플리케이션 프레임;

e) 소프트웨어(그 구조적 및 기능적 범위)의 품질 및 생성된 테스트 케이스의 비용에 기초한 타겟 기능성;

f) 테스트 중인 기능성의 입력 필드들의 몬테카를로 시뮬레이션에 기초한 테스트 알고리즘; 및

g) 테스트 케이스들의 자동 생성 동안 타겟 기능성을 나타내는 공식을 최적화하기 위한 발견적 최적화 알고리즘(heuristic optimization algorithm).

통합된 접근법 및 상응하는 컴퓨터 플랫폼이 기초가 되는 1) 내지 3)으로 번호 붙여진 본 발명과 관련된 다른 정보가 다음의 분석들에서 주어진다.

1) 소프트웨어 요구조건들 모델링 : 현재 소프트웨어 요구조건 모델들이 주어진 산업적 또는 학술적 상황(context)을 위해 개발된다. 자동차 산업에서 소프트웨어 요구조건들을 나타내는 연합된 모델은 없다. 자동차 제조사들은 그들의 공급자들에게 공식화된 요구조건들을 넘겨주고 관계된 공급자들은 자동차 제조사들의 공식화된 요구조건들에 그들의 프로세스들을 적응시켜야만 한다. 따라서 소프트웨어 요구조건들을 나타내기 위한 모델은 자동차 어플리케이션 및 그 제한들를 고려하여 제안된다. 각 소프트웨어 기능은 입력 신호들, 중간 신호들 및 출력 신호들의 세트를 갖는다. 엘리먼트들에 의해 함께 링크된다. 엘리먼트는 동일한 타입의 기능적 요구조건들의 세트이다. 기능적 요구조건들의 2 개 타입들은 2 개 타입의 모델링 엘리먼트들, 결정 테이블(decision table, DT) 및 유한 상태 기계(finite state machine, FSM)을 기초로 모델링될 수 있는 (조합 또는 연속 방식으로) 제 1 레벨에서 제안된다.

2) 버그를 발견할 높은 확률를 나타내기 때문에 영향을 받을 핵심 테스트들에 대한 집중 : 자동차 제조사들 또는 차량 사용자들에 의해 발견되었된 모든 버그들의 분석은 특정 드라이버-순응(driver-oriented) 제어 입력들 또는 액션들이 이러한 버그들의 일부를 명확하게 하도록 요구한다는 것을 보여주었다. 또한, 자동차 분야에서 과거에 검출되고 과거에 개발된 테스트 케이스들의 버그들의 사용은 매우 유익하고, 주어진 소프트웨어 제품의 기능성의 절반 이상이 각 시리즈의 차량들에 공통된다는 것이 주어진다. 따라서 특정 소프트웨어 기능을 사용할 때 드라이버의 행동을 모델링하기위한 어플리케이션 프레임 및 주어진 기능성에 대해 과거에 활용했던 데이터를 재활용하기 위한 다른 어플리케이션 프레임의 2 개의 어플리케이션 프레임들이 제안된다. 더욱이, 상기 요구조건들에 관한 통계적 데이터를 추가하기 위한 구조가 제안되고, 상기 데이터는 차량의 드라이버의 행동 프로파일에 관련되고 유사한 제품들에서 버그들의 검출에 관련된 경험의 사용에 관련된다. 이러한 요구조건들 모델의 확장은 또한 기존 버그들을 발견할 확률의 측면에서 관련되는 테스트들이 생성될 수 있게 한다.

3) 품질 지표에 의해 테스트 자동 생성의 모니터링: 소프트웨어 테스트들은 소프트웨어 테스트 기술자들이 테스트 프로토콜이 종료되어야만 할때를 결정하는 것에 조력하는 특정 가설 및 타겟들에 종종 기초한다. 테스트 케이스들의 생성을 모니터링 하기 위해 품질 지표들, 예를 들어 공식 구조 또는 기능성 범위 및 생성된 테스트들의 비용에 기초한 타겟 기능이 제안된다. 소프트웨어 테스터가 품질 지표들의 이러한 3 개의 서브세트들에 대한 정밀한 타겟 규정을 한정하게 하는 인터페이스 윈도우가 또한 제안된다. 그 결과, 입력 필드에서 몬테 카를로 시뮬레이션에 의해 테스트 케이스들을 생성하는 동안 발견적 최적화 알고리즘(heuristic optimization algorithm)이 타겟 기능을 최적화하는데 조력한다.

도면을 참조하면, 본 발명의 특정한 일 구현예에서 도 1에 도시된 전체적인 원리의 방법은 사양(specification)을 모델링하는 단계로 시작한다.

사양은 검증될 소프트웨어 기능성의 입력값들 및 출력값들에 대해 요구조건들(Req)을 포함한다. 여기서 3 개의 입력들(I) 및 2 개의 출력들(O)이 있다:

· 입력I1은 가능한 값 0, 1을 갖고;

· 입력I2은 가능한 값 1, 2, 3을 갖고;

· 입력I3는 가능한 값 0, 1을 갖는다.

이러한 단계는 사양(도 2)에서 조합 요구조건들(combinational requirements) 및 순차 요구조건들(sequential requirements) 사이에 구별되는 단계를 포함한다(도 2). 요구조건은 출력(O)이 입력 I: OReq(t) = f(IReq(t))에 의존할 때 조합(combinatorial)이다. 요구조건은 시간 t에서 출력(O)이 시간 t에서 입력(I) 및 더 이른 시간에 출력(O): OReq(t)=f(IReq(t), OReq(t-1))에 의존할 때 순차(sequential)이다.

이후 조합 요구조건들은 진리표 또는 결정 테이블에 의해 자동 모델링되고 순차 요구조건들은 유한 상태 기계(조합하는 시작 상태, 마감하는 상태 및 조건들에 종속될 수 있는 이들 사이의 이행들(transitions))에 의해 모델링된다. 이것은 시뮬레이션될 수 있는 요구조건들의 모델링된 사양을 획득하는 것을 가능하게 한다. 모델링된 사양은 이후 바람직하게 초기 사양과 양호한 매칭임을 보장하도록 테스팅되고 검증된다.

연산 매트릭스는 이후 소프트웨어의 입력 값들, 연속에 있는 이들의 확률, 이들 사이의 이행 시간과 관계되게 구축된다(도 3 참조). 연산 매트릭스는 입력(I1, I2, I3)의 가능한 값들(0, 1; 1, 2, 3)이 있는 다수의 행들(rows)과 열들(columns)을 포함하고, 행은 입력 값에 상응하고 그리고 열 또한 입력 값에 상응한다. 모든 입력들 및 이들의 가능한 값들은 이러한 행들 및 열들에서 나타난다. 각 행 및 열 교차점은 열 입력값이 행 입력값을 연속하는 가능성(동일한 행에 대한 확률의 합이 1과 같음) 확률 및 열 입력 값이 행 입력 값을 연속하는데 필요한 시간 또는 시간 범위를 포함한다. 이것은 입력 값 연속(input value succession)으로 지칭된다.

여기에 5 개의 연산 매트릭스들이 생성된다.

제 1 연산 매트릭스(도 4)에서, 입력 값은 동일한 확률을 갖는 임의의 입력에 의해 연속될 수 있다. 따라서 모든 연속들은 입력들과 관계없이 발생하는 동일한 확률을 갖는다.

제 2 연산 매트릭스(도 5)에서, 입력값은 동일한 확률을 갖는 임의의 입력에 의해 연속될 수 있다. 모든 연속들은 입력값을 연속하는 각각의 입력에서 발생하는 동일한 확률을 갖는다.

제 3 연산 매트릭스(도 6)은 입력 값들의 연속에 대한 다음의 타입들의 구속 중 적어도 하나를 입력 값들의 각각의 연속을 식별하여 검증될 기능성에 대한 사용자 프로파일을 결정하여 획득된다:

· 논리 구속조건들

· 조건 구속조건들

· 연속 구속조건들

· 타이밍 구속조건들

논리 구속조건들을 분석하는 것은 사이클 또는 비사이클 입력들을 식별하는 것을 가능하게 한다: 입력은 입력에 값 3을 할당하기 위해, 값들 1 및 2 전 및 후에 입력에 할당하는 것이 필요하다면 사이클이다. 조건 구속조건들을 분석하는 것은 입력값이 미리 결정된 값으로 가도록(go to a predetermined values) 필요한 입력값들을 식별하는 것을 가능하게 한다: 예를 들어, I2가 0과 같을 때만 I1은 1과 같을 수 있다. 연속 구속조건들을 분석하는 것은 강제적인 연속을 식별하는 것을 가능하게 한다: 예를 들어, I1은 1로 가고, I2는 2에 가고, 및 I3는 0에 간다. 타이밍 구속조건들은 하나의 입력 값이 다른 것을 연속하는 것이 필요한 대기 시간 또는 대기 시간 범위를 결정하는 것을 가능하게 한다. 이러한 연속들은 제 3 연산 매트릭스로 건네진다.

제 4 연산 매트릭스(도 7)은 검증될 기능성에 관계되는 지난 테스트 케이스들의 데이터베이스로부터 데이터의 통계 분석에 기인한다. 이러한 통계 분석은 지난 테스트 케이스들에서 입력값들의 각각의 연속의 검증 횟수를 식별하는데 적응되게 한다. 데이터베이스는 모든 지난 테스트 케이스들을 조합하고, 그 재사용을 촉진시키도록 기능성에 의해 분류될 수 있다. 통계적 분석은 검증될 것과 동일한 동일한 기능성에 관계된 데스트 케이스들의 중심이 된다. 이러한 데이터베이스는 예를 들어 마이크로소프트 엑셀 스프레드시트와 같은 스프레드시트에 저장된다. 제 4 작동 매트릭스의 공식화 및 통계적 분석은 예를 들어 비주얼 베이직 타입 프로그래밍 언어를 사용하여 개발된 매크로명령에 의해 영향을 받는다.

제 5 연산 매트릭스(도 8)는 검증될 기능성에 관한 버그들의 데이터 베이스로부터의 데이터의 통계적 분석에 기인한다. 이러한 통계적 분석은 기능성의 알려진 버그들이 나타나는 프로세스에 입력 값들의 연속들의 발생 회수를 식별하는데 적응되게 한다. 데이터베이스는 버그들이 발생하는 것을 초래한 프로세스(즉, 이행 시간을 갖는 입력 값들의 연속)에 의해 과거에 발견된 모든 버그들을 조합하고, 버그들의 재사용을 촉진시키도록 기능성에 의해 분류될 수 있으며 상기 통계적 분석이 검증될 것과 동일한 기능성에 관해 버그들의 중심이 된다. 이러한 데이터베이스는 예를 들어 마이크로소프트 엑셀 스프레드시트와 같은 스프레드시트에 저장된다. 제 5 연산 매트릭스의 공식화 및 통계적 분석은 예를 들어 비쥬얼 베이직 타입 프로그래밍 언어를 사용하여 개발된 매크로명령에 의해 영향을 받는다.

제 5 연산 매트릭스들은 단일 연산 매트릭스로부터 조합될 수 있거나 이들은 연속들이 제 5 연산 매트릭스들에서 선택될 수 있도록 함께 저장될 수 있다.

이후 상기 방법은 연산 매트릭스들 중 하나 이상(여기에서는 제 5 연산 매트릭스들) 에 몬테카를로법을 적용하여 테스트될 입력값들의 연속들을 선택하는 단계 및 모델링된 사양으로부터 예상되는 출력값들을 갖는 각각의 선택된 연속과 관계된 테스트 행들을 포함하는 테스트 케이스를 결정하는 단계를 포함한다(도 9).

결정 프로세스는 결정되는 테스트 케이스가 다음의 기준의 적어도 하나에 대해 결정된 임계값에 도달하는 것이 가능하게 할 때 중지된다: 검증된 기능성 코드의 퍼센티지(검증에 의해 커버된 코드의 양), 검증된 요구조건들의 퍼센티지(검증에 의해 커버될 요구조건들), 검증 시간, 및 검증 비용.

테스트 케이스 결정을 중지하는 것은 적어도 일부의 가중 기준을 포함하는 공식(또는 타겟 기능)으로부터 결정된다.

여기서 공식은:

여기서 O_target은 검증된 퍼센티지 임계값(코드 및 요구조건)이고, O_current는 결정되고 있는 테스트 케이스에 의해 현재 검증된 퍼센티지이고, C_target은 시간 및 비용 임계값이고, C_current는 테스트 케이스의 현재 상태에 대한 검증에 필요한 시간 및 검증의 실제 비용이고, W_i는 퍼센티지, 시간 및 비용, 각각에 적용된 가중치이다.

도 9는 작업자가 도달이 요구되는 임계값들 및 임계값들에 할당된 중요도에 따른 이들의 가중치를 입력할 수 있게 하는 인터페이스를 도시한다.

결정 프로세스를 중지하는 것은 이러한 공식에 대한 각각 테스트 행을 유효성 검사하는 단계 이후에 이루어지고, 각각의 테스트 단계는 공식의 결과에 대한 유리한 전개(favorable evolution)를 가져온다면 유지된다. 만약 그렇지 않으면, 이러한 테스트 행은 무시되고 새로운 행이 공식화된다. 동일한 방식으로, 결정 프로세스를 중지하는 것은 테스트된 입력값이 이전 테스트 행에서 이미 테스트되었는지를 검증하는 각 테스트 행를 유효성 검사하는(validating) 단계 이후에 이루어진다. 이것은 테스트 케이스를 결정하는 것 및 상기 결정이 결정 프로세스를 중지하게 하는 것을 최적화할 수 있게 만드는 발견적 알고리즘을 구성한다.

상기 방법은 바람직하게 사용자가 결정 프로세스를 중지하기 위해 기준의 임계값들을 한정하는 것을 가능하게 하는 구성 단계를 포함한다.

이러한 구성 단계 동안, 작업자는 세트 임계값들을 달성하는 것 없이 프로그램이 무한 루프를 실행하는 것을 방지하도록 테스트 행 또는 연속을 포기한 후에 관찰될 테스트들의 수를 또한 지시할 수 있다.

복수의 기능성 스타팅 구성들이 테스트 케이스에 대해 관찰될 수 있다면, 상기 방법을 구성하는 단계는 작업자가 고려된 스타팅 구성들의 수를 고정하는 것이 가능하도록 구성될 수 있다.

본 발명의 방법의 전체는 컴퓨터 프로그램에 의해 구현된다.

물론, 본 발명은 기술된 구현예들에 제한되지 않으며 청구범위에 의해 한정된 발명의 범위 내에서 모든 변형예들을 포함한다.

특히, 연산 매트릭스는 중간 연산 매트릭스, 예를 들어 전술된 바와 같이, 최종 연산 매트릭스를 형성하도록 구성되는 제 5 연산 매트릭스로부터 생성될 수 있다. 물론, 중간 연산 매트릭스들의 수는 상이할 수 있고 임의의 중간 연산 매트릭스를 경험하는 것 없이 최종 연산 매트릭스를 생성하는 것이 가능하다. 또한 작업자에 의해 그들의 경험 및/또는 기능성의 특정 특징들에 따라 공식화된, 중간이거나 아니거나, 전체 또는 일부 연산 매트릭스를 추가하는 것이 가능하다.

테스트 케이스들을 결정하는 프로세스는 상기 전술된 기준의 하나 이상 또는 하나 이상의 다른 기준에 따라 정지될 수 있다.

Claims (8)

1. 소프트웨어의 입력 값들 및 출력 값들에 관계된 요구조건들을 포함하는 사양(specification)에 대한 하나의 소프트웨어의 하나 이상의 기능성을 검증(verifying)하기 위해 테스트 케이스들의 컴퓨터에 의한 자동 공식화의 방법으로서,
   · 조합 요구조건들(combinatorial requirements) 및 순차 요구조건들(sequential requirements)을 구별하는 단계;
   ·모델링된 사양을 습득할 수 있도록 진리표에 의해 조합 요구조건들 및 유한 상태 기계(finite state machine)에 의해 순차 요구조건들을 모델링하는 단계;
   · 상기 소프트웨어의 입력값에 관련된 연산 매트릭스(operation matrix)를 설정하는 단계 - 상기 입력값들의 확률(probability)은 연속적이고 이들 사이의 이행 시간(transition time)임 -;
   · 상기 연산 매트릭스에서 몬테카를로법(Monte Carlo draw)을 수행하여 테스트되도록 입력 값들의 연속치들을 선택하는 단계;
   · 상기 모델링된 사양에 주어진 예상 출력값들에 의해 각 선택된 연속값에 관계된 테스트 행들(test rows)을 포함하는 테스트 케이스를 결정하는 단계;
   ·결정되고 있는 상기 테스트 케이스가 검증된 기능성 코드의 퍼센티지, 검증된 요구조건들의 퍼센티지, 검증 시간, 및 검증 비용의 기준들 중 하나 이상에 대한 미리 결정된 임계값에 도달하는 것을 가능하게 할 때 결정 프로세스를 중지하는 단계를 포함하는
   방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 연산 매트릭스를 설정하는 단계는 상기 기능성의 알려진 버그들이 발생하는 프로세스에서 입력 값들의 연속들이 발생하는 횟수를 식별하기 위해 검증될 기능성에 관계된 소프트웨어 버그들의 데이터베이스로부터 데이터의 통계적 분석을 수행하는 단계를 포함하는
   방법.
   
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 연산 매트릭스를 설정하는 단계는 지난 테스트 케이스들에서 입력 값들의 각각의 연속의 검증 횟수를 식별하기 위해 검증될 기능성에 관계된 지난 테스트 케이스들의 데이터베이스로부터 데이터의 통계적 분석을 수행하는 단계를 포함하는
   방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 연산 매트릭스를 설정하는 단계는 입력값들의 각각의 연속에 대해 입력 값들의 연속에 대한 다음의 타입들의 구속조건: 논리 구속조건들; 조건 구속조건들; 연속 구속조건들; 타이밍 구속조건들 중 하나 이상을 식별하여 검증될 기능성에 대한 사용자 프로파일을 결정하는 단계를 포함하는
   방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 테스트 케이스의 결정 프로세스를 중지하는 단계는 가중된 기준을 포함하는 공식을 기초로 결정되는
   방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 결정 프로세스를 중지하는 단계는 상기 공식에 대해 각 테스트 행을 유효성 검사하는 단계 이후에 이루어지며, 상기 공식의 결과의 유리한 전개(favorable evolution)를 가져온다면 각 테스트 단계가 유지되는(retained)
   방법.
   
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 결정 프로세스를 중지하는 단계는 상기 테스트된 입력값이 선행하는 테스트 행에서 이미 테스트되었는지를 검증하는 각 테스트 행을 유효성 검사하는 단계에 의해 선행되는
   방법.
   
8. 제 1 항에 있어서,
   사용자가 상기 결정 프로세스를 중지할 때를 결정하기 위해 기준의 임계값들을 한정하게 할 수 있는 구성 단계를 포함하는
   방법.
   

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