Submitted by Diogo Barreiros (diogo.barreiros@ufba.br) on 2017-06-12T17:22:46Z No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG.pdf: 7833011 bytes, checksum: 86edf4d590dbbdf5d10fe1f966f694e4 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-29T11:47:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG.pdf: 7833011 bytes, checksum: 86edf4d590dbbdf5d10fe1f966f694e4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-29T11:47:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 andre_2016_CEAPG.pdf: 7833011 bytes, checksum: 86edf4d590dbbdf5d10fe1f966f694e4 (MD5) / O n´umero de aplica¸c˜oes m´oveis e sens´ıveis ao contexto aumenta a cada dia. Estas aplica¸c˜oes precisam ser testadas para assegurar um n´ıvel adequado de qualidade. Quando a aplica¸c˜ao m´ovel depende de informa¸c˜oes de contexto, sejam elas obtidas via sensores f´ısicos e/ou virtuais, a complexidade e o custo relativos `a etapa de testes aumenta consideravelmente, pois os sensores fornecem `a aplica¸c˜ao um volume maior e mais diverso de dados em compara¸c˜ao com a inser¸c˜ao direta pelo usu´ario, como ocorre nas aplica¸c˜oes tradicionais. Existem abordagens que almejam a gera¸c˜ao de casos de teste com informa¸c˜oes de contexto para estes aplicativos. Algumas delas utilizam modelos de contexto da aplica¸c˜ao para gerar casos de teste, ou ent˜ao usam padr˜oes de eventos de contexto. Estas abordagens possuem uma desvantagem no tipo de informa¸c˜ao que ´e gerada, cujo formato geralmente ´e uma s´erie de dados de sensores em baixo n´ıvel, como conjuntos de coordenadas GPS. Dados de contexto de alto n´ıvel, como a chegada, presen¸ca e sa´ıda de uma reuni˜ao, por exemplo, n˜ao s˜ao considerados por estas abordagens. Esta pesquisa tem como objetivo investigar como a gera¸c˜ao sistem´atica de casos de teste com dados de contexto em alto n´ıvel de abstra¸c˜ao pode ajudar o testador de aplicativos m´oveis. Nesta disserta¸c˜ao propomos um m´etodo (denominado CEmanTIKA Test Creator) para gera¸c˜ao de casos de teste onde o testador confecciona de forma sistem´atica os dados de contexto para os casos de teste. Para apoiar o testador na gera¸c˜ao dos casos de teste, combinamos os dados de contexto obtidos nos modelos de contexto da aplica¸c˜ao com padr˜oes de defeitos em fontes de contexto. Para avaliar a proposta implementamos um prot´otipo dentro da ferramenta de modelagem de contexto CEManTIKA CASE e integramos os casos de teste gerados ao simulador de contexto Context Simulator. Realizamos um estudo emp´ırico com uma abordagem qualitativa na qual participantes volunt´arios executaram o m´etodo proposto em uma aplica¸c˜ao m´ovel de teste denominada NoCamInMeeting. Ao analisar os dados obtidos, conclu´ımos que a abordagem gera casos de teste com boa cobertura, embora com alguma redundˆancia, e tamb´em que a divis˜ao sistem´atica das tarefas para a gera¸c˜ao dos casos de teste ajuda os testadores a poupar tempo e esfor¸co.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-05-21T11:28:18Z No. of bitstreams: 1 BERG ÉLISSON SAMAPAIO CAVALCANTE - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 1665807 bytes, checksum: 29f9430f322f8d4644a7bfeee7aaf497 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-21T11:28:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BERG ÉLISSON SAMAPAIO CAVALCANTE - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 1665807 bytes, checksum: 29f9430f322f8d4644a7bfeee7aaf497 (MD5) Previous issue date: 2016 / Capes / É evidente hoje o grande investimento em qualidade de software. Assim, para submeter um produto com qualidade aceitável, é necessário determinar a sua testabilidade, uma propriedade que indica a facilidade e precisão na avaliação dos resultados de um teste. Teste de Regressão é um processo custoso, que demanda esforço considerável para detectar defeitos introduzidos em um código testado anteriormente. A fim de aumentar a custo-efetividade deste processo, são aplicadas técnicas de priorização de casos de teste (CTs), que tem por objetivo reordenar o conjunto de testes seguindo algum critério de ordenação. Em particular, a técnica Changed Blocks realiza priorização baseada em mudanças. Segundo estudos realizados neste trabalho, essa técnica apresenta algumas limitações, como: i. os resultados não obtém cobertura máxima de defeitos no topo da lista ordenada; ii. CTs com mesmo número de mudanças cobertas são ordenados aleatoriamente, sem seguir uma regra de importância específica; iii. CTs que revelam mudanças inéditas, mas que apresentam baixa cobertura de mudanças são desfavorecidos. Este trabalho propõe a implementação de duas técnicas baseadas na Changed Blocks, para que mudanças múltiplas agregadas em uma mesma versão do sistema em teste sejam melhor consideradas, não resultando em perdas aos benefícios oferecidos pela técnica original. Várias métricas foram utilizadas na análise, são elas: APFD; F-measure; F-spreading; Group-measure; Group-spreading; e Tempo de Execução. Através de análise experimental, avaliou-se a eficácia das técnicas propostas utilizando uma variedade de versões mutantes de quatro projetos open sources. Os resultados indicam que não houve perda estatística significante na aplicação da melhoria e, na antecipação de CTs em cenários de múltiplas mudanças, em média, foi superior. / The investiment on software quality has grown. To ensure acceptable quality in a product, one needs to determine its testability, a property that indicates the feasibility and accuracy in test results evaluation. Regression testing is an expensive technique to detect faults introduced in a previously tested code. In order to increase its cost-effectiveness, test case prioritization techniques may be used. One of the proeminent techniques is based on changes, called Changed Blocks. According to previous studies, this technique presents limitations, such as: i. Test Cases (TCs) with significant impact on the final result end up in undesired positions in the queue; ii. TCs with same number of covered changes are randomly ordered, without following a specific rule; iii. TCs revealing undetected changes, with low coverage are disadvantaged. This work proposes techniques to improve Changed Blocks by grouping multiple changes in a version of the system under test, with no losses in technical benefits. Several metrics were used as follow: i. APFD ; ii. F-measure ; iii. F-spreading; iv. Group-measure; v. Group-spreading;and vi. Execution Time. We carried out an experimental study to evaluate the efficacy of the proposed techniques using a variety of mutant versions of four open sources Java projects. The results indicate the proposed techniques performed better in the contexts they intend to improve, while presenting no statistically significant loss in contexts common to the original Change Blocks technique.