KR20170044320A - 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법, 이를 수행하는 어플리케이션 객체 분석 서버 및 이를 저장하는 기록매체 - Google Patents

분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법, 이를 수행하는 어플리케이션 객체 분석 서버 및 이를 저장하는 기록매체 Download PDF

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KR20170044320A
KR20170044320A KR1020150143857A KR20150143857A KR20170044320A KR 20170044320 A KR20170044320 A KR 20170044320A KR 1020150143857 A KR1020150143857 A KR 1020150143857A KR 20150143857 A KR20150143857 A KR 20150143857A KR 20170044320 A KR20170044320 A KR 20170044320A
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Abstract

본 발명은 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법에 관한 것으로, (a) 서비스 플로우 모니터 단말과의 연결을 설정하는 단계, (b) 테스트 어플리케이션 대상에 있는 서비스 플로우를 분석하여 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 결정하는 단계, (c) 상기 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 기초로 적어도 하나의 테스트 단말을 결정하는 단계 및 (d) 상기 테스트 어플리케이션 대상을 상기 적어도 하나의 테스트 단말에 제공하여 각각이 해당 서비스 플로우 브랜치를 테스트하도록 하는 단계를 포함한다. 따라서 모바일 단말을 통해 어플리케이션에 대한 플로우 테스트를 수행할 수 있다.

Description

분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법, 이를 수행하는 어플리케이션 객체 분석 서버 및 이를 저장하는 기록매체{METHOD OF ANALYZING APPLICATION OBJECTS BASED ON DISTRIBUTED COMPUTING, METHOD OF PROVIDING ITEM EXECUTABLE BY COMPUTER, SERVER PERFORMING THE SAME AND STORAGE MEDIA STORING THE SAME}
본 발명은 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 모바일 단말을 통해 어플리케이션에 대한 서비스 플로우를 테스트할 수 있는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법, 이를 수행하는 어플리케이션 객체 분석 서버 및 이를 저장하는 기록매체에 관한 것이다.
일반적으로, 새로운 모델의 휴대폰이 개발되면 휴대폰에 내장되는 어플리케이션의 안정성과 무결성을 검증하기 위하여 어플리케이션에 대한 테스트가 수행된다. 특히, 휴대폰의 개발 주기 및 신제품 출시 주기가 빨라지면서 휴대폰 어플리케이션을 테스트하기 위해 주어지는 작업기간은 단축되는 반면, 새로 출시되는 휴대폰의 기능이 고사양이 되면서 휴대폰 어플리케이션을 검증하는 테스트 케이스는 많아지고 복잡해지고 있다.
한국등록특허 제10-0932603호는 모바일 어플리케이션 소프트웨어의 모바일 그래픽 유저 인터페이스를 테스트할 수 있는 모바일 어플리케이션 소프트웨어의 테스트 방법 및 장치를 개시한다. 이러한 기술은 모바일 응용프로그램의 GUI(Graphics User Interface) 테스트에 대하여 소요되는 시간을 감소시킬 수 있고, GUI에 대한 오류를 쉽게 찾아낼 수 있으며, 오류 검출에 대한 정확도를 향상시킬 수 있다.
한국등록특허 제10-1029332호는 소프트웨어 개발 전에 사용 시나리오를 구체적으로 표현하고 이를 동작시켜 개발 도중 원하는 결과 여부를 파악할 수 있는 모바일 소프트웨어 테스트 장치 및 방법을 개시한다. 이러한 기술은 사용자의 요구사항을 테스트 시나리오를 통해 개발 초기에 확인한 후 테스트 주도형 형태로 테스트 시나리오의 목적에 맞는 소프트웨어를 개발할 수 있다.
한국등록특허 제10-0932603호 한국등록특허 제10-1029332호
본 발명의 일 실시예는 모바일 단말을 통해 어플리케이션에 대한 서비스 플로우를 테스트할 수 있는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 적어도 하나의 모바일 단말 각각에 어플리케이션을 제공하여 어플리케이션의 분석 시간을 단축시킬 수 있는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법을 제공하고자 한다. 이를 위하여 본 발명은 어플리케이션에 있는 서비스 플로우를 분석하여 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는 적어도 하나의 모바일 단말을 통한 어플리케이션의 테스트 상태에 따라 서비스 플로우 브랜치를 가변적으로 할당할 수 있는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법을 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법은 (a) 서비스 플로우 모니터 단말과의 연결을 설정하는 단계, (b) 테스트 어플리케이션 대상에 있는 서비스 플로우를 분석하여 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 결정하는 단계, (c) 상기 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 기초로 적어도 하나의 테스트 단말을 결정하는 단계 및 (d) 상기 테스트 어플리케이션 대상을 상기 적어도 하나의 테스트 단말에 제공하여 각각이 해당 서비스 플로우 브랜치를 테스트하도록 하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 (b) 단계는 상기 테스트 어플리케이션 대상에서 이벤트와 연관된 화면 구성요소를 추출하여 계층적 서비스 플로우를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (b) 단계는 상기 계층적 서비스 플로우 상에 있는 특정 계층 노드를 포함한 적어도 하나의 하위 계층 노드를 서비스 플로우 브랜치로서 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 특정 계층 노드는 상기 화면 구성요소 중 하나에 해당할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 (c) 단계는 상기 적어도 하나의 테스트 단말을 포함하는 VPN(Virtual Private Network)을 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 (c) 단계는 상기 해당 서비스 플로우 브랜치에 대한 복잡도를 결정하여 해당 서비스 플로우 서브 브랜치를 상기 적어도 하나의 테스트 단말에 제공할지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (c) 단계는 상기 해당 서비스 플로우 브랜치에 대한 복잡도에 따라 적어도 하나의 서비스 플로우 서브 브랜치에 대한 생성 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 (d) 단계는 상기 적어도 하나의 테스트 단말의 가용 리소스를 검출하여 상기 테스트 어플리케이션 대상의 서비스 플로우 브랜치를 할당하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (d) 단계는 특정 테스트 단말의 특정 서비스 플로우 브랜치에 대한 테스트 과정에서 발생되는 테스트 데이터를 수신하여 어플리케이션 생산성(Metrics)을 산출하고, 상기 산출된 어플리케이션 생산성을 상기 서비스 플로우 모니터 단말에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 어플리케이션 생산성은 상기 테스트 어플리케이션 대상에 대해 기 설정된 제작 기준의 준수 정도에 따른 그래프로 디스플레이될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 (d) 단계는 특정 테스트 단말의 특정 서비스 플로우 브랜치에 대한 테스트 과정에서 일정 시간 동안 테스트 데이터가 수신되지 않으면 다른 테스트 단말이 상기 특정 서비스 플로우 브랜치를 테스트하도록 하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 (a) 단계는 상기 서비스 플로우 모니터 단말과의 연결이 설정되면 VPN 식별자를 기초로 서비스 플로우 테스트 과정을 설명하는 URL(Uniform Resource Locator)을 생성하여 상기 서비스 플로우 모니터 단말에 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들 중에서, 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 서버는 서비스 플로우 모니터 단말과의 연결을 설정하는 모니터 단말 연결 설정부, 테스트 어플리케이션 대상에 있는 서비스 플로우를 분석하여 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 결정하는 서비스 플로우 브랜치 결정부, 상기 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 기초로 적어도 하나의 테스트 단말을 결정하는 테스트 단말 결정부 및 상기 테스트 어플리케이션 대상을 상기 적어도 하나의 테스트 단말에 제공하여 각각이 해당 서비스 플로우 브랜치를 테스트하도록 하는 서비스 플로우 브랜치 테스트부를 포함한다.
실시예들 중에서, 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 서비스 플로우 모니터 단말과의 연결을 설정하는 기능, 테스트 어플리케이션 대상에 있는 서비스 플로우를 분석하여 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 결정하는 기능, 상기 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 기초로 적어도 하나의 테스트 단말을 결정하는 기능 및 상기 테스트 어플리케이션 대상을 상기 적어도 하나의 테스트 단말에 제공하여 각각이 해당 서비스 플로우 브랜치를 테스트하도록 하는 기능을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법은 모바일 단말을 통해 어플리케이션에 대한 서비스 플로우를 테스트할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법은 적어도 하나의 모바일 단말 각각에 어플리케이션을 제공하여 어플리케이션의 분석 시간을 단축시킬 수 있다. 이를 위하여 본 발명은 어플리케이션에 있는 서비스 플로우를 분석하여 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법은 적어도 하나의 모바일 단말을 통한 어플리케이션의 테스트 상태에 따라 서비스 플로우 브랜치를 가변적으로 할당할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 시스템을 설명하는 블록도이다.
도 2는 도 1에 있는 어플리케이션 객체 분석 서버를 설명하는 블록도이다.
도 3은 도 1에 있는 어플리케이션 객체 분석 서버에서 수행되는 어플리케이션 객체 분석 과정을 설명하는 순서도이다.
도 4는 도 1에 있는 어플리케이션 객체 분석 서버에서 생성하는 테스트 어플리케이션 대상에 있는 서비스 플로우를 예시하는 도면이다.
도 5는 도 1에 있는 어플리케이션 객체 분석 서버에서 산출하는 어플리케이션 생산성을 예시하는 도면이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한, 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 시스템을 설명하는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 어플리케이션 객체 분석 시스템(100)은 서비스 플로우 모니터 단말(110), 테스트 단말(120) 및 어플리케이션 객체 분석 서버(130)를 포함한다.
서비스 플로우 모니터 단말(110)은 네트워크를 통해 어플리케이션 객체 분석 서버(130)와 연결되어 테스트 어플리케이션 대상에 대한 서비스 플로우의 테스트 결과를 모니터링할 수 있다. 테스트 어플리케이션 대상은 운영 체제에서 실행되는 소프트웨어로, 복수의 화면 구성요소들을 포함하고 복수의 화면 구성요소들 각각에 대응하는 이벤트를 통해 사용자에게 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 서비스 플로우는 속성 정의 데이터 및 흐름 정의 데이터를 기초로 생성될 수 있다. 속성 정의 데이터는 이벤트와 연관된 이벤트 함수에 관한 정보를 포함하고, 흐름 정의 데이터는 방향성을 가지고 있어 상호 연결되는 속성 정의 데이터에 관한 정보를 포함할 수 있다. 즉, 흐름 정의 데이터는 속성 정의 데이터를 연결할 수 있다.
서비스 플로우 모니터 단말(110)은 중앙처리장치, 메모리 장치 및 입출력 수단을 구비한 PC, 스마트폰, PDA(Personal Digital Assistant), 태블릿 PC와 같은 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다.
일 실시예에서, 서비스 플로우 모니터 단말(110)은 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 기반으로 구현될 수 있다. 서비스 플로우 모니터 단말(110)은 클라우드 컴퓨팅 기반으로 구현되어 어플리케이션 객체 분석 서버(130)를 통해 분석 가상 머신(Virtual Machine, VM)이 설치될 수 있다.
테스트 단말(120)은 네트워크를 통해 어플리케이션 객체 분석 서버(130)와 연결되어 테스트 어플리케이션 대상에 대한 서비스 플로우 브랜치를 테스트할 수 있다. 서비스 플로우 브랜치는 서비스 플로우를 적어도 하나의 분기점을 기준으로 분리한 영역에 포함되는 적어도 하나의 경로들의 집합에 해당한다. 테스트 단말(120)은 적어도 하나로 구성되어 가용 리소스에 따라 테스트 어플리케이션 대상에 대한 서비스 플로우 브랜치를 할당받을 수 있다.
일 실시예에서, 테스트 단말(120)은 외이파이(Wi-Fi) 환경에서 VPN(Virtual Private Network)을 통해 어플리케이션 객체 분석 서버(130)에 접속하여 테스트 어플리케이션 대상 및 해당 서비스 플로우 브랜치에 대한 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 테스트 단말(120)은 중앙처리장치, 메모리 장치 및 입출력 수단을 구비한 PC, 스마트폰, PDA(Personal Digital Assistant), 태블릿 PC와 같은 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다.
어플리케이션 객체 분석 서버(130)는 네트워크를 통해 서비스 플로우 모니터 단말(110)과 연결되어 테스트 어플리케이션 대상을 구성하는 해당 서비스 플로우 브랜치에 대한 테스트 결과를 서비스 플로우 모니터 단말(110)에 전송할 수 있다. 어플리케이션 객체 분석 서버(130)는 서비스 플로우 모니터 단말(110)과 ADB(Android Debug Bridge) 연결을 수행할 수 있다.
어플리케이션 객체 분석 서버(130)는 네트워크를 통해 적어도 하나의 테스트 단말(120)과 연결되어 서비스 플로우 브랜치를 테스트하도록 할 수 있다. 어플리케이션 객체 분석 서버(130)는 서비스 플로우 브랜치를 기초로 적어도 하나의 테스트 단말(120)을 결정하여 해당 서비스 플로우 브랜치를 할당할 수 있다.
어플리케이션 객체 분석 서버(130)는 단일 컴퓨팅 장치로 제한되지 않고 분산 처리 가능한 복수의 컴퓨팅 장치들로 구현될 수 있다. 이하, 어플리케이션 객체 분석 서버(130)에 대한 상세한 설명은 도 2에서 설명한다.
도 2는 도 1에 있는 어플리케이션 객체 분석 서버를 설명하는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 어플리케이션 객체 분석 서버(130)는 모니터 단말 연결 설정부(210), 서비스 플로우 브랜치 결정부(220), 테스트 단말 결정부(230), 서비스 플로우 브랜치 테스트부(240) 및 제어부(250)를 포함한다.
모니터 단말 연결 설정부(210)는 서비스 플로우 모니터 단말(110)과의 연결을 설정한다. 모니터 단말 연결 설정부(210)는 서비스 플로우 모니터 단말(110)과 연관된 ADB(Android Debug Bridge) 포트 번호를 통해 서비스 플로우 모니터 단말(110)과의 연결이 설정되면 테스트 어플리케이션 대상을 수신할 수 있다.
모니터 단말 연결 설정부(210)는 서비스 플로우 모니터 단말(110)과의 연결이 설정되면 VPN 식별자를 기초로 서비스 플로우 테스트 과정을 설명하는 URL(Uniform Resource Locator)을 생성하여 서비스 플로우 모니터 단말(110)에 제공할 수 있다. VPN 식별자는 어플리케이션 객체 분석 서버(130)와 적어도 하나의 테스트 단말(120) 간에 연결되는 VPN에 대한 고유 식별자에 해당한다. URL은 그대로 사용되거나 또는 단축 URL로 생성되어 사용될 수 있다. 예를 들어, URL은 [lab.bluedigm.com] 또는 [lab.bluedigm.com:10081]로 생성될 수 있다.
서비스 플로우 브랜치 결정부(220)는 테스트 어플리케이션 대상에 있는 서비스 플로우를 분석하여 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 결정한다. 서비스 플로우 브랜치 결정부(220)는 테스트 어플리케이션 대상을 분석하여 테스트 어플리케이션 대상에서 정의된 이벤트와 연관된 화면 구성요소를 추출할 수 있다. 화면 구성요소는 서비스 플로우를 구성하는 하나의 고유한 화면(Scene)에 해당하고 적어도 하나의 뷰 오브젝트(View Object)로 구성될 수 있다.
서비스 플로우 브랜치 결정부(220)는 화면 구성요소에 대한 이벤트를 기초로 이벤트 함수를 검출하고 검출된 이벤트 함수 단위로 테스트 어플리케이션 대상의 실행 과정을 모니터링할 수 있다. 이벤트는 클릭 이벤트, 키 이벤트, 터치 이벤트 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이벤트 함수는 이벤트 리스너(Listener)에 해당할 수 있다. 서비스 플로우 브랜치 결정부(220)는 테스트 어플리케이션 대상에서 정의된 이벤트 함수 간의 연결 관계를 기초로 계층적 서비스 플로우를 생성할 수 있다. 계층적 서비스 플로우는 순환 구조 및 비순환 구조 중 적어도 하나를 포함하는 트리(Tree) 구조 또는 리스트(List) 구조로 구현될 수 있다.
서비스 플로우 브랜치 결정부(220)는 계층적 서비스 플로우 상에 있는 특정 계층 노드를 포함한 적어도 하나의 하위 계층 노드를 서비스 플로우 브랜치로서 결정할 수 있다. 특정 계층 노드는 화면 구성요소 중 하나에 해당한다. 하위 계층 노드는 특정 계층 노드의 하위에 연결된 적어도 하나의 화면 구성요소에 해당한다.
테스트 단말 결정부(230)는 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 기초로 적어도 하나의 테스트 단말(120)을 결정한다. 테스트 단말 결정부(230)는 적어도 하나의 테스트 단말(120)을 포함하는 VPN(Virtual Private Network)을 생성할 수 있다.
테스트 단말 결정부(230)는 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치의 개수에 따라 적어도 하나의 테스트 단말(120)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 테스트 단말 결정부(230)는 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치의 개수가 증가하면 테스트 단말(120)과의 VPN 연결을 증가할 수 있다. 일 실시예에서, 테스트 단말 결정부(230)는 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 테스트 할 수 있는 현재 연결된 테스트 단말(120)의 수가 부족한 경우 현재 연결된 테스트 단말(120)에 [테스트 단말 부족]을 통지할 수 있다.
테스트 단말 결정부(230)는 해당 서비스 플로우 브랜치에 대한 복잡도에 따라 적어도 하나의 서비스 플로우 서브 브랜치에 대한 생성 여부를 결정할 수 있다. 서비스 플로우 브랜치에 대한 복잡도는 서비스 플로우 브랜치와 연관된 화면 구성요소의 개수에 따라 결졍될 수 있다. 서비스 플로우 서브 브랜치는 서비스 플로우 브랜치에 포함될 수 있다. 테스트 단말 결정부(230)는 해당 서비스 플로우 브랜치에 대한 복잡도가 높으면 복잡도에 따라 적어도 하나의 서비스 플로우 서브 브랜치를 생성할 수 있다.
테스트 단말 결정부(230)는 해당 서비스 플로우 브랜치에 대한 복잡도에 따라 해당 서비스 플로우 서브 브랜치를 적어도 하나의 테스트 단말(120)에 제공할지 여부를 결정할 수 있다.
서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 테스트 어플리케이션 대상을 적어도 하나의 테스트 단말(120)에 제공하여 각각이 해당 서비스 플로우 브랜치를 테스트하도록 한다.
서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 적어도 하나의 테스트 단말(120)의 가용 리소스를 검출하여 테스트 어플리케이션 대상의 서비스 플로우 브랜치를 할당할 수 있다. 가용 리소스는 소스 데이터 및 리소스 데이터를 포함할 수 있다. 소스 데이터는 사용자에 의해 테스트 어플리케이션 대상에 입력된 입력 값(여기에서, 입력 값은 인풋 데이터(Input Data)), 푸시 여부, 예외 처리 정보 및 타이머 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 소스 데이터를 기초로 테스트 어플리케이션 대상에 대한 OS(Operating System)버전, 해상도 정보, 다국어 지원 여부 및 멀티 해상도 지원 여부 중 적어도 하나를 검출할 수 있다.
서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 적어도 하나의 테스트 단말(120)의 가용 리소스에 따라 해당 테스트 단말(120)에 할당할 서비스 플로우 브랜치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 해당 테스트 단말(120)의 가용 리소스가 크면 복잡도가 높은 서비스 플로우 브랜치를 할당할 수 있다.
서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 특정 테스트 단말(120)의 특정 서비스 플로우 브랜치에 대한 테스트 과정에서 발생되는 테스트 데이터를 수신할 수 있다. 테스트 데이터는 특정 서비스 플로우 브랜치와 연관된 화면 구성요소의 깨짐(Crash), 프리즈(Freeze), 전환속도, CPU(Central Processing Unit) 사용량, 배터리 사용량, 메모리 사용량, 사용자 피드백(Feedback) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 테스트 데이터를 기초로 어플리케이션 생산성(Metrics)을 산출하여 어플리케이션 생산성을 서비스 플로우 모니터 단말(110)에게 제공할 수 있다. 어플리케이션 생산성은 테스트 어플리케이션 대상에 대해 기 설정된 제작 기준의 준수 정도에 따른 그래프로 디스플레이될 수 있다. 제작 기준은 테스트 어플리케이션 대상의 설계에 따른 사용자에 대한 테스트 어플리케이션 대상의 사용성을 검증하는 요소에 해당한다. 예를 들어, 제작 기준은 테스트 어플리케이션 대상에 대한 사용 운용성, 조작의 용이성, 호환성, 접근성, 기능성, 표준성, 성능, 품질, 보안성, 유지보수성, 확장성, UI(User Interface)일관성, 인식 용이성, 효율성, 유효성 및 학습성 등을 포함할 수 있다.
서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 특정 테스트 단말(120)의 특정 서비스 플로우 브랜치에 대한 테스트 과정에서 일정 시간 동안 테스트 데이터가 수신되지 않으면 다른 테스트 단말(120)이 특정 서비스 플로우 브랜치를 테스트하도록 할 수 있다. 일 실시예에서, 서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 특정 테스트 단말(120)로부터 일정 시간 동안 테스트 데이터를 수신하지 않으면 특정 테스트 단말(120)에 문제가 발생한 것으로 판단하여 특정 테스트 단말(120)에서 테스트 중인 특정 서비스 플로우 브랜치를 다른 테스트 단말(120)에 제공할 수 있다.
서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 특정 테스트 단말(120)로부터 특정 서비스 플로우 브랜치에 대한 테스트 완료 응답을 수신하면 다른 테스트 단말(120)에서 테스트 중인 서비스 플로우 브랜치의 서비스 플로우 서브 브랜치를 결정하여 특정 테스트 단말(120)에 할당할 수 있다.
제어부(250)는 어플리케이션 객체 분석 서버(130)에 대한 전체적인 동작을 제어하고, 모니터 단말 연결 설정부(210), 서비스 플로우 브랜치 결정부(220), 테스트 단말 결정부(230) 및 서비스 플로우 브랜치 테스트부(240) 간의 데이터 및 동작 흐름을 제어할 수 있다.
도 3은 도 1에 있는 어플리케이션 객체 분석 서버에서 수행되는 어플리케이션 객체 분석 과정을 설명하는 순서도이다.
도 3을 참조하면, 모니터 단말 연결 설정부(210)는 서비스 플로우 모니터 단말(110)과의 연결을 설정한다(단계 S301).
서비스 플로우 브랜치 결정부(220)는 테스트 어플리케이션 대상에 있는 서비스 플로우를 분석하여 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 결정한다(단계 S302).
서비스 플로우 브랜치 결정부(220)는 테스트 어플리케이션 대상을 분석하여 테스트 어플리케이션 대상에서 정의된 이벤트와 연관된 화면 구성요소를 추출할 수 있다. 서비스 플로우 브랜치 결정부(220)는 테스트 어플리케이션 대상에서 정의된 이벤트 함수 간의 연결 관계를 기초로 계층적 서비스 플로우를 생성할 수 있다. 서비스 플로우 브랜치 결정부(220)는 계층적 서비스 플로우 상에 있는 특정 계층 노드를 포함한 적어도 하나의 하위 계층 노드를 서비스 플로우 브랜치로서 결정할 수 있다.
테스트 단말 결정부(230)는 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 기초로 적어도 하나의 테스트 단말(120)을 결정한다(단계 S303).
테스트 단말 결정부(230)는 해당 서비스 플로우 브랜치에 대한 복잡도에 따라 적어도 하나의 서비스 플로우 서브 브랜치에 대한 생성 여부를 결정할 수 있다. 테스트 단말 결정부(230)는 해당 서비스 플로우 브랜치에 대한 복잡도에 따라 해당 서비스 플로우 서브 브랜치를 적어도 하나의 테스트 단말(120)에 제공할지 여부를 결정할 수 있다.
서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 테스트 어플리케이션 대상을 적어도 하나의 테스트 단말(120)에 제공하여 각각이 해당 서비스 플로우 브랜치를 테스트하도록 지원한다(단계 S304).
서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 적어도 하나의 테스트 단말(120)의 가용 리소스를 검출하여 테스트 어플리케이션 대상의 서비스 플로우 브랜치를 할당할 수 있다. 서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 적어도 하나의 테스트 단말(120)의 가용 리소스에 따라 해당 테스트 단말(120)에 할당할 서비스 플로우 브랜치를 결정할 수 있다.
서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 특정 테스트 단말(120)의 특정 서비스 플로우 브랜치에 대한 테스트 과정에서 일정 시간 동안 테스트 데이터가 수신되지 않으면 다른 테스트 단말(120)이 특정 서비스 플로우 브랜치를 테스트하도록 할 수 있다.
도 4는 도 1에 있는 어플리케이션 객체 분석 서버에서 생성하는 테스트 어플리케이션 대상에 있는 서비스 플로우를 예시하는 도면이다.
도 4를 참조하면, 서비스 플로우는 처음 화면 구성요소부터 마지막 화면 구성요소까지의 흐름에 해당한다. 서비스 플로우는 적어도 하나의 서브 플로우(서브 플로우1, 서브 플로우2, …, 서브 플로우N)를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 서브 플로우 각각은 화면 구성요소 간의 연결 관계를 정의하며, 이전 화면 구성요소와 이후 화면 구성요소의 조합으로 구성된다. 화면 구성요소는 테스트 어플리케이션 대상을 구성하는 하나의 고유한 화면으로, 적어도 하나의 뷰 오브젝트를 포함할 수 있다.
도 5는 도 1에 있는 어플리케이션 객체 분석 서버에서 산출하는 어플리케이션 생산성을 예시하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 테스트 어플리케이션 대상에 대한 제작 기준 [운용성], [품질], [효율성] 각각의 준수 정도를 막대 그래프로 디스플레이할 수 있다. 테스트 어플리케이션 대상에 대한 제작 기준 [운용성]의 준수 정도는 55%, 테스트 어플리케이션 대상에 대한 제작 기준 [품질]의 준수 정도는 40%, 테스트 어플리케이션 대상에 대한 제작 기준 [효율성]의 준수 정도는 60%에 해당할 수 있다. 일 실시예에서, 서비스 플로우 브랜치 테스트부(240)는 어플리케이션에 대한 제작 기준 [운용성]에 대해 사용자 입력(예를 들어, 터치, 클릭)을 수신하면 테스트 어플리케이션 대상에 대한 OS 버전 별로 제작 기준 [운용성]의 준수 정도를 디스플레이할 수 있다. 즉, (a)에서 테스트 어플리케이션 대상에 대한 제작 기준 [운용성]의 준수 정도는 (b)의 테스트 어플리케이션 대상에 대한 OS 버전 별 제작 기준 [운용성]의 준수 정도의 평균에 해당할 수 있다.
상기에서는 본 출원의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 출원을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 어플리케이션 객체 분석 시스템
110: 서비스 플로우 모니터 단말
120: 테스트 단말
130: 어플리케이션 객체 분석 서버
210: 모니터 단말 연결 설정부
220: 서비스 플로우 브랜치 결정부
230: 테스트 단말 결정부
240: 서비스 플로우 브랜치 테스트부
250: 제어부

Claims (14)

  1. (a) 서비스 플로우 모니터 단말과의 연결을 설정하는 단계;
    (b) 테스트 어플리케이션 대상에 있는 서비스 플로우를 분석하여 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 결정하는 단계;
    (c) 상기 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 기초로 적어도 하나의 테스트 단말을 결정하는 단계; 및
    (d) 상기 테스트 어플리케이션 대상을 상기 적어도 하나의 테스트 단말에 제공하여 각각이 해당 서비스 플로우 브랜치를 테스트하도록 하는 단계를 포함하는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는
    상기 테스트 어플리케이션 대상에서 이벤트와 연관된 화면 구성요소를 추출하여 계층적 서비스 플로우를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 (b) 단계는
    상기 계층적 서비스 플로우 상에 있는 특정 계층 노드를 포함한 적어도 하나의 하위 계층 노드를 서비스 플로우 브랜치로서 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 특정 계층 노드는
    상기 화면 구성요소 중 하나에 해당하는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 적어도 하나의 테스트 단말을 포함하는 VPN(Virtual Private Network)을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 해당 서비스 플로우 브랜치에 대한 복잡도를 결정하여 해당 서비스 플로우 서브 브랜치를 상기 적어도 하나의 테스트 단말에 제공할지 여부를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 해당 서비스 플로우 브랜치에 대한 복잡도에 따라 적어도 하나의 서비스 플로우 서브 브랜치에 대한 생성 여부를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 (d) 단계는
    상기 적어도 하나의 테스트 단말의 가용 리소스를 검출하여 상기 테스트 어플리케이션 대상의 서비스 플로우 브랜치를 할당하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 (d) 단계는
    특정 테스트 단말의 특정 서비스 플로우 브랜치에 대한 테스트 과정에서 발생되는 테스트 데이터를 수신하여 어플리케이션 생산성(Metrics)을 산출하고, 상기 산출된 어플리케이션 생산성을 상기 서비스 플로우 모니터 단말에게 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 어플리케이션 생산성은
    상기 테스트 어플리케이션 대상에 대해 기 설정된 제작 기준의 준수 정도에 따른 그래프로 디스플레이되는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 (d) 단계는
    특정 테스트 단말의 특정 서비스 플로우 브랜치에 대한 테스트 과정에서 일정 시간 동안 테스트 데이터가 수신되지 않으면 다른 테스트 단말이 상기 특정 서비스 플로우 브랜치를 테스트하도록 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는
    상기 서비스 플로우 모니터 단말과의 연결이 설정되면 VPN 식별자를 기초로 서비스 플로우 테스트 과정을 설명하는 URL(Uniform Resource Locator)을 생성하여 상기 서비스 플로우 모니터 단말에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법.
  13. 서비스 플로우 모니터 단말과의 연결을 설정하는 모니터 단말 연결 설정부;
    테스트 어플리케이션 대상에 있는 서비스 플로우를 분석하여 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 결정하는 서비스 플로우 브랜치 결정부;
    상기 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 기초로 적어도 하나의 테스트 단말을 결정하는 테스트 단말 결정부; 및
    상기 테스트 어플리케이션 대상을 상기 적어도 하나의 테스트 단말에 제공하여 각각이 해당 서비스 플로우 브랜치를 테스트하도록 하는 서비스 플로우 브랜치 테스트부를 포함하는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 서버.
  14. 서비스 플로우 모니터 단말과의 연결을 설정하는 기능;
    테스트 어플리케이션 대상에 있는 서비스 플로우를 분석하여 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 결정하는 기능;
    상기 적어도 하나의 서비스 플로우 브랜치를 기초로 적어도 하나의 테스트 단말을 결정하는 기능; 및
    상기 테스트 어플리케이션 대상을 상기 적어도 하나의 테스트 단말에 제공하여 각각이 해당 서비스 플로우 브랜치를 테스트하도록 하는 기능을 포함하는 분산 컴퓨팅 기반의 어플리케이션 객체 분석 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.

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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020096239A1 (ko) * 2018-11-06 2020-05-14 삼성전자 주식회사 작업 의존성에 기초하여 컴퓨팅 작업을 서버에 스케줄링하는 방법 및 장치
KR20200080131A (ko) * 2018-12-26 2020-07-06 주식회사 엠시큐어 모바일 어플리케이션의 취약점 자동 진단 장치 및 방법

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101423030B1 (ko) * 2013-12-31 2014-07-23 주식회사 비디 컴퓨터 실행 가능한 어플리케이션 객체 분석 방법, 이를 수행하는 어플리케이션 객체 분석 서버 및 이를 저장하는 기록매체
KR101422180B1 (ko) * 2014-01-23 2014-07-22 주식회사 비디 어플리케이션 사용성 측정 방법, 이를 수행하는 어플리케이션 사용성 측정 서버 및 이를 저장하는 기록매체
KR101422184B1 (ko) * 2014-01-23 2014-07-22 주식회사 비디 컴퓨터 실행 가능한 사용 패턴 모니터링 방법, 이를 수행하는 모니터링 서버 및 이를 저장하는 기록매체

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020096239A1 (ko) * 2018-11-06 2020-05-14 삼성전자 주식회사 작업 의존성에 기초하여 컴퓨팅 작업을 서버에 스케줄링하는 방법 및 장치
KR20200052135A (ko) * 2018-11-06 2020-05-14 삼성전자주식회사 작업 의존성에 기초하여 컴퓨팅 작업을 서버에 스케줄링하는 방법 및 장치
US12008400B2 (en) 2018-11-06 2024-06-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and device for arranging schedule for computing task to server on basis of task dependency
KR20200080131A (ko) * 2018-12-26 2020-07-06 주식회사 엠시큐어 모바일 어플리케이션의 취약점 자동 진단 장치 및 방법

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