Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
680390		Unified combinatorial interaction testing / Tümleşik kombinezon etkileşim sınama yöntemi Yazar:HANEFİ MERCAN Danışman: DOÇ. DR. CEMAL YILMAZ Yer Bilgisi: Sabancı Üniversitesi / Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2021 129 s.
Önermiş olduğumuz Tümleşik Kombinezon Etkileşim Sınama (T-KES) yöntemi, mevcut Kombinezon Etkileşim Sınama (KES) yöntemleri ile verimli ve etkili bir şekilde çözülemeyen KES problemleri için özel hesaplama yöntemleri geliştirme gerekliliğini ortadan kaldırarak, KES'in esnekliğini arttırmayı amaçlamaktadır. T-KES kapsanması gereken test edilebilen isterleri ve test havuzunun (yani T-KES objesinin) oluşturulacağı test durumları uzayını kısıt olarak ifade etmektedir. Böylece bir T-KES objesi oluşturma problemi (yani, belirli bir kapsama kriteri altında tam kapsama elde eden test durumları kümesi) bizim cov-CSP olarak adlandırdığımız ilginç bir kısıt çözme problemine dönüşmektedir. cov-CSP kapsanması gereken her isteri temsil eden kısıtları minimum sayıda kümelere bölmeyi hedeflemektedir. Öyle ki, bu kümelerin her birisi daha sonra bir test durumunu ifade edecek olup, üretilen tüm bu test durumlarından (her kısıt kümesi için bir tane) oluşan test havuzu ise T-KES objesini oluşturmaktadır. Böylece T-KES objesi her isterin en azından bir test durumu tarafından kapsandığını garanti etmektedir. Tez kapsamında, cov-csp problemini çözmek ve dolayısıyla T-KES objelerini üretebilmek için iki tane hesaplama yöntemi önerilmektedir. Bu hesaplama yöntemlerinden biri, bir test durumu oluşturulmadan önce bir kümede mümkün olduğunca çok fazla isteri kapsamaya çalışırken, diğer yöntem ise önce bir test durumu oluşturur ve ardından bu test durumunun kapsadığı tüm isterleri kapsanmış olarak işaretlemektedir. Akabinde, bu hesaplama yöntemleri kullanılarak her biri farklı KES problemini çözmeye çalışan 3 farklı çalışmada T-KES yaklaşımı test edilmiştir. İlk çalışmada, karar kapsaması tabanlı yapısal T-KES objeleri üretilmiştir. İkinci çalışmada, çizge tabanlı modellerin getirdiği erişilebilirlik kısıtlarını dikkate alarak bir takım sıralama tabanlı kapsama kriteri geliştirilmiş ve bu kapsama kriterleri ile sıralama tabanlı T-KES objeleri üretilmiştir. Üçüncü çalışmada ise, standart kapsayan dizilerin çok sayıda test durumları üretmesinden ötürü kullanılamadıklarından, sahadan toplanan kullanım istatistiklerine göre kapsanması gereken isterler seçilerek kullanıma dayalı T-KES objeleri geliştirilmiştir. Sonrasında, yeni önerdiğimiz ipucu kavramının T-KES'in etkinliğini daha da arttırdığını göstermek adına bir takım deneysel çalışmalar yapılmıştır. Son olarak T-KES'i daha ileri düzeyde değerlendirebilmek için saha çalışmaları da yapılmıştır. Bu çalışmaların sonuçları, T-KES'in mevcut KES yaklaşımlarından daha esnek olduğunu göstermektedir.
We present Unified Combinatorial Interaction Testing (U-CIT), which aims to improve the flexibility of combinatorial interaction testing (CIT) by eliminating the necessity of developing specialized constructors for CIT problems that cannot be efficiently and effectively addressed by the existing CIT constructors. U-CIT expresses the entities to be covered and the space of valid test cases, from which the samples are drawn to obtain full coverage, as constraints. Computing a U-CIT object (i.e., a set of test cases obtaining full coverage under a given coverage criterion) then turns into an interesting constraint solving problem, which we call cov-CSP. cov-CSP aims to divide the constraints, each representing an entity to be covered, into a minimum number of satisfiable clusters, such that a solution for a cluster represents a test case and the collection of all the test cases generated (one per cluster) constitutes a U-CIT object, covering each required entity at least once. To solve the cov-CSP problem, thus to compute U-CIT objects, we first present two constructors. One of these constructors attempts to cover as many entities as possible in a cluster before generating a test case, whereas the other constructor generates a test case first and then marks all the entities accommodated by this test case as covered. We then use these constructors to evaluate U-CIT in three studies, each of which addresses a different CIT problem. In the first study, we develop structure-based U-CIT objects to obtain decision coverage-adequate test suites. In the second study, we develop order-based U-CIT objects, which enhance a number of existing order-based coverage criteria by taking the reachability constraints imposed by graph-based models directly into account when computing interaction test suites. In the third study, we develop usage-based U-CIT objects to address the scenarios, in which standard covering arrays are not desirable due to their sizes, by choosing the entities to be covered based on their usage statistics collected from the field. Then, we empirically demonstrated that the performance (i.e., the construction times) of U-CIT constructors can be significantly improved by using hints. We also carry out user studies to further evaluate U-CIT. The results of these studies suggest that U-CIT is more flexible than the existing CIT approaches.