Accurate test effort estimation has always been an important task to utilize the effort in order to meet dead-lines, relocate the resources and save the cost. Testers find new defects during software testing. Defects are closely related to source code changes by developers during software development. While information about the software implementation activity of developers was collected through configuration management tools during the development periods, the number of defects can be analyzed through defect tracking tools. In this regard, by exploiting the relationship between the software implementation activity by developers and defects that occur at the software testing phase, a more accurate test effort estimation can be achieved. Thus, in this paper we propose a test effort estimation model based on the configuration management information and de-fects. To validate the model, we conduct an experiment for extracting multiple correlations by using data col-lected from the configuration management and defect tracking tools, and then perform the evaluation on ana-lyzed data. We also estimate test effort using the information from the configuration management and defects on real industrial development projects. The accuracy of the results has been verified through the prediction accuracy measurements. As the results of this work, the results show that this test effort estimation model has the ability to predict test effort accurately.
소프트웨어 공수 예측은 지금까지 많은 발전이 있었다. 다양한 공수 예측 모델이 제시되었으며 지금도 연구되고 있다. 보다 정확한 소프트웨어 공수 예측을 위해 본 논문에서는 소프트웨어 개발 기간 중 제일 중요한 단계 중 하나인 테스트에 대한 공수 예측으로 한정하였으며 기존 공수 예측 연구에서 제시되지 않았던 개발 기간 내 수행되는 개발자 행위 요소를 바탕으로 소프트웨어 테스트 공수 예측을 수행해 보았다.
형상 관리 정보는 소프트웨어 개발 프로젝트 내 설치되어 있는 형상 관리 시스템 내 정보를 활용하였다. 공수 예측 전 테스트 공수와 관련 있는 형상 관리 정보를 찾기 위해 본 논문의 공수 예측 모델에서는 개발자가 개발 기간에 수행하는 행위에 대한 요소를 개발자 행위 분석을 통해 총 9개 발굴하였으며 각 요소들이 테스트 공수와 관련이 있음을 찾기 위해 프로젝트 완료 후 저장되어 있는 결함 수와의 관계를 통해 각 요소가 테스트 공수 예측에 사용될 수 있는 지 알아 보았다.
위의 실험 결과 본 논문에서 제시한 9개의 형상 관리 정보 모두 결함 수와 양의 상관 관계를 가지고 있음을 알 수 있었으며 해당 프로젝트 내 형상 관리 정보의 양이 많을수록, 개발자가 개발 기간 내 꾸준히 커밋 행위를 많이 할수록 결함 수와의 상관 관계가 높음을 알 수 있었으며 이런 상관 계수를 통해 각 요소가 테스트 공수 예측 요소로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
본격적인 테스트 공수 예측을 하기 위해 실제 산업체에서 수행한 프로젝트 정보를 활용하였으며 모든 요소별 중요도에 따른 가중치와 각 요소별 컴포넌트 크기에 비례한 가중치를 부여하였다. 또한, 테스트 수행 시 영향을 받는 테스트 환경 요소를 반영하여 실제 산업체에서 발생할 수 있는 상황을 고려해 보았다.
실험 결과 본 모델에서 제시하는 테스트 공수 예측이 다른 연구에 비해 상당히 정확성이 있음을 알 수 있었다. 본 논문에서는 가중치에 따라 테스트 공수를 차수별로 재분배 함으로써 결함이 다수 발생할 수 있는 영역에 테스트 공수를 추가로 더 투입할 수 있는 환경을 제공한다.
