Test case generation for software testing on smart televisions with LSTM networks

Akıllı TV'ler için yazılım testi, pahalı ve zaman alıcı bir süreçtir. Bu nedenle, yazılım kalitesini artırırken maliyetleri düşürmek için otomatik ve etkin test senaryosu oluşturma önemlidir. Bu çalışmada, akıllı TV'ler için kısa sürede otomatik olarak yeni ve etkili test senaryoları oluşturmak için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağlarının kullanılmasını öneriyoruz. Önerilen model için eğitim verileri, test sırasında dört farklı TV yazılımında meydana gelen sıfırlama, çökme ve kilitlenme hatalarının analizi ile hazırlanmıştır. Bu hatalara ilişkin test senaryoları, Vestel Elektronik TV fabrikasında yazılım onay süreçlerinde manuel olarak oluşturulmuştur. Test veritabanından, her bir hatanın, TV'yi açma ve kapatma veya Netflix uygulamasını açma gibi bir hatayla sonuçlanan bir dizi eyleme karşılık geldiği toplam 3000 hata ayıklandı. Bir Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağ modeli daha sonra bu hataları kullanarak test senaryolarını otomatik olarak oluşturmak için eğitilir. Modelin performansı, sabit sayıda deneme dizisi verildiğinde ne kadar hata üretilebileceği ile ölçülür. Deneylerde, otomatik olarak oluşturulan test senaryoları, manuel olarak tasarlanmış vakalara kıyasla hatalara neden olan diziler oluşturma konusunda daha başarılıydı. Böylece, önerilen LSTM modeli kullanılarak belirli bir zaman diliminde önemli ölçüde daha fazla hata üretilebildi ve bu da daha güvenilir ve daha hızlı yazılımla sonuçlandı.