이 논문은 대규모 통신 소프트웨어 시스템을 위한 자동화된 테스트 코드 생성 프레임워크를 제안한다.
첫 번째 단계에서는 현장 시험 데이터를 사용하여 시계열 생성 모델을 학습하고, 이를 통해 테스트 입력 데이터를 생성한다. 이를 통해 실제 네트워크 환경에서 관찰된 시나리오를 모방할 수 있으며, 개인정보 보호 측면에서도 장점이 있다.
두 번째 단계에서는 자연어로 작성된 테스트 설명과 합성 데이터를 대규모 언어 모델에 입력하여 테스트 스크립트를 생성한다. 이를 통해 기존의 수동 테스트 코드 작성 과정을 자동화할 수 있다.
실험 결과, 제안된 프레임워크는 공개 데이터셋과 실제 통신 데이터셋에서 효과적으로 테스트 입력 데이터와 유용한 테스트 코드를 생성할 수 있음을 보여주었다.
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by Mohamad Nabe... at arxiv.org 04-16-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.09249.pdfDeeper Inquiries