Kullanım Modeli Baz Alınarak Markov Zincirleri ile Otomatik Testler Üretilmesi ve Yazılım Güvenilirliği Hesaplanması / Automatic Test Case Generation with Markov Chains Based on Usage Model and Softwa

Şahin Gebizli C., Tekcan A. T., Gündüzalp M., Kullanım Modeli Baz Alınarak Markov Zincirleri ile Otomatik Testler Üretilmesi ve Yazılım Güvenilirliği Hesaplanması, Cilt 3, Sayı 6, Syf 69-79, Aralık 2013

Kullanım Modeli Baz Alınarak Markov Zincirleri ile Otomatik Testler Üretilmesi ve Yazılım Güvenilirliği Hesaplanması

Automatic Test Case Generation with Markov Chains Based on Usage Model and Software Reliability Estimation

Ceren Şahin Gebizli¹, A. Tarkan Tekcan², Mustafa Gündüzalp³

¹Vestel AR-GE Tasarım Doğrulama ve Test Bölümü, Vestel Elektronik San ve Tic. A.Ş.

[email protected]

²Vestel Tic. A.Ş.

[email protected]

³Elektrik–Elektronik Mühendisliği Bölümü, Mühendislik Fakültesi Yaşar Üniversitesi [email protected]

Özet

TV ve Uydu Alıcıları, kullanıcılara sundukları yeni teknolojiler ile tüketici elektroniği pazarında önemli bir yere sahiptir ve ürün kalitesi, tüketici elektroniği pazarında önemli bir kriterdir. Ürünün kalitesi, sadece donanımsal güvenilirliğe değil, üründe kullanılan yazılımın güvenilirliğine de bağlıdır.

Testin tasarımı ve çalıştırılması birbiriyle doğrudan ilişkili ve önemli iki parçadır. Doğru tasarlanmış bir testin otomatik olarak çalıştırılması, maliyetlerin azaltılmasını, ürün kalitesinin yükseltilmesini, kaynak ve zamanın daha etkin kullanılmasını sağlar.

Otomatik test ile sınırlı bir süre içinde, önemli test senaryolarının kapsandığı testler yapılabilir.

Verimli test stratejileri sadece hata bulmaya odaklanmaz. Kullanım sıklığı daha yüksek olan yerler test edilerek, testler daha verimli hale getirilebilir. Kullanım profilini baz alan test senaryolarını kullanmak, bu noktada daha anlamlı olacaktır.

Bu çalışmada, TV’ler son kullanıcıya ulaşmadan önce, AR-GE aşamasında iken yayınlanan tüm yazılımlar ile, kullanım profili baz alınarak, testler için kullanılacak test senaryolarının Markov zincirleri kullanılarak otomatik hazırlanması, TV üzerinde bu test senaryolarının otomatik çalıştırılması ve test sonuçlarına göre test edilen yazılımın güvenilirliğinin hesaplanması anlatılmıştır.

Bu çalışma ile daha etkin, daha kapsamlı, daha spesifik test senaryoları oluşturmak ve testleri otomatik olarak çalıştırıp zamanı verimli kullanmak mümkün olmuştur.

Bu çalışmada, yazılımın işlevselliğini doğrulamaya imkan sağlayan kara kutu testi konsepti kullanılmıştır.

Anahtar kelimeler:Yazılım güvenlirliği, manuel test, otomatik test, test otomasyonu, verimli test, kullanım profili, kullanım olaslıkları, test senaryosu, kara kutu testi

Abstract

TVs and STBs have an important place in consumer electronics market with new technologies that they introduce to users. Quality of a product is an important criterion in consumer electronics market. Product quality is not related only the hardware reliability, it is also related with the software reliability.

Two major and related parts of testing are ‘Test Design’ and ‘Test Execution’ Automation tools cannot find bugs on their own. Quality and effectiveness of executed tests completely depends on your test design. Execution of tests that designed properly, provide cost reduction, effective time and resource usage.

It is possible to test important test scenarios in limited time via automated testing.

Efficient testing strategies do not focus on only finding defects. Tests can be performed more efficient by testing the parts that have a higher likelihood of defect. Using the test scenarios based on the usage profile will be more meaningful at this point.

In this work, it is investigated the generation of test cases automatically using Markov chains based on usage profile, run these test cases automatically on a test automation tool and according to the results of the automatic tests, finally estimation of the software reliability.

With this work, it is possible to generate more efficient, comprehensive and specific test scenarios. Also automated testing provides effective time usage.

In this paper, black box testing approach is used that allows verifying the functionality of software.

Keywords: Software reliability, manuel test, automated test, test automation, efficient test, usage profile, usage probabilities, test scenarios, black box testing.

1. Giriş

Tüketici elektroniği alanında düşük fiyatlı, yüksek kaliteli ürün beklentisi giderek artmaktadır. Müşterilerin temel beklentisi, aldıkları ürünlerin son teknolojileri içermesi, üründeki özelliklerin sorunsuz çalışması yönündedir.

Son teknolojilerin bulunduğu ürünün, pazara aynı alandaki rakiplerine göre en hızlı ve en kaliteli şekilde çıkarılabilmesi için, ürün AR-GE aşamasında birçok testten geçirilir. TV ve STB(Set Top Box)’lerde ömür testleri, stres testleri, elektriksel testler gibi donanımsal testlerin yanı sıra ağırlıklı olarak yazılım testleri yapılır. Gelişen teknolojiler ile televizyonların akıllı televizyonlar haline getirilmesi [1], gelişmiş multimedya servisleri gibi geniş kapsamlı bir çok interaktif servisler ve uygulamaları içermesi [2] (örnek; IPTV, Interaktif TV, Hybrid Broadcast Broadband TV, Pay TV ve daha birçok internet uygulamaları) sebebiyle, sistemsel yapıları daha karmaşık bir hal almıştır. Bu uygulamaların her geçen gün artması yeni ürünlerin yazılım sürümlerinin de sürekli güncellenmesi anlamına gelmektedir. Bu gibi karmaşık sistemlerin detaylı test edilmesi uzun süre gerektirir. Ürün geliştirme sürecinde test aktiviteleri toplam ürün geliştirme süresinin yüzde 30’unu kapsamaktadır.

Ürün yaşam döngüsü boyunca testin büyük önemi vardır. Genel hatları ile ürün tasarım ve test yaşam döngüsü ürün yönetim ekibinin müşteri taleplerini içeren gereksinim dökümanı yayınlaması ile başlamış olur. AR-GE aşamasında TV ile yapılan ilk test, tasarım grupları tarafından yayınlanan ürün teknik detaylarının belirtildiği döküman üzerinden yapılır. AR-GE test aşamasında belirli sayıda ürün üzerinde detaylı fonksiyonel test yapılır. Artan ürün karmaşıklığı ve proje için öngörülen zaman kısıtı nedeni ile testlerin çalıştırılma tipini manuel ya da otomatik olarak ayrımlaştırmanın gerekliliği artmaktadır. Testleri otomatik çalıştırmak zaman ve kaynak kullanımında verimliliği sağlar. Manuel test olarak uygulandığında uzun zaman alacak birçok test senaryosu kısaltılır ya da atlanır. Bu da birçok hatanın AR-GE aşamasında görülmeden TV’nin üretime girmesine neden olabilir.

Otomatik test prosedürlerine geçiş sadece işgücünün etkin kullanılmasını sağlamakla kalmaz, ürünün pazara giriş süresini kısaltır, maliyetini düşürür ve kaliteyi yükseltir. Bu nedenle, test otomasyonu ve yönetimi giderek kritik ve stratejik bir zorunluluk haline gelmiştir [3]. Testlerin otomatize edilmesi hem zaman hem de kaynak kullanımında verim sağlar. Ancak esas önemli nokta testin nasıl tasarlandığıdır. Otomasyon araçları kendi başlarına hata bulamazlar. Otomayon araçları, o araca verdiğiniz test senaryolarını otomatik olarak çalıştırmanızı sağlar. Sistemdeki kritik hataların bulunması ancak iyi bir test tasarımı ile mümkündür. Kullanım profili ve olasılıklarını çıkarmak da, bize TV’de hangi bölümlerin daha fazla kontrol edilmesi

gerektiği konusunda fikir vermektedir. Test tasarımını yaparken kullanım profilini ve olasılıklarını baz almak, bizi karmaşık bir sistemde daha spesifik test alanlarına götürür. Böylece müşterilerin kullanım alışkanlıklarına göre bir test tasarımı yapmış oluruz ve müşteriler tarafından görülmesi olası hataların önceden önüne geçerek, daha kaliteli ve güvenilir yazılımlar içeren ürünler üretebiliriz.

Test senaryolarının kullanım profiline göre çıkarılması, model bazlı test tekniği kullanılarak sağlanmıştır [4]. Bu şekilde kullanıcının daha çok kullandığı televizyon özellikleri için daha fazla test senaryosu elde etmiş oluruz. Bu senaryoları da mümkün olduğunca otomatize ederek test sürecini ve kaynak kullanımını azaltırız [5].

Bir sistemin güvenilirliği, o sistemin nasıl kullanıldığı ile doğrudan ilişkilidir. Bu bağlamda otomasyon ile çalıştırılacak testler doğru tasarlanmalıdır. Doğru tasarlanan testlerin, otomasyon aracında otomatik olarak çalıştırılması ile güvenilirlik analizi yapılabilir.

Bir TV projesinde yapılacak yazılım güvenilirliği analizi ile o TV projesi sahaya, son kullanıcıya ulaşmadan önce, son kullanıcıya gidecek en son yazılım hakkında değerlendirmeler yapılır. Bu değerlendirmeler sonucunda belli bir güvenilirlik değerinin altında kalan yazılımlar ile TV’ler son kullanıcıya gönderilmez. Bu güvenilirlik değeri kritik hata sayısı, hatanın ne zaman ortaya çıktığı gibi parametrelerle ilişkilidir.

Bu çalışmada, yazılım güvenilirliğini hesaplayabilmek için, kullanım profili temel alınarak hazırlanan model ile otomatik test senaryolarının oluşturulması, yazılımın işlevselliğini doğrulamaya olanak sağlayan kara kutu test yöntemi kullanılarak test senaryolarının çalıştırılması ve test sonuçlarına göre yazılım güvenilirliğinin ölçümlenmesi incelenmiştir.

İlerleyen bölümlerde aşağıdaki konular açıklanacaktır;

• Gerçek kullanıcılar kullanılarak kullanım olasılıklarının belirlenmesi

• Kullanım profilinden olasılık ve olayların çıkartılarak kullanım modelinin oluşturulması. Kullanım modelinin MaTeLo [6] aracı kullanılarak tasarlanması.

• MaTeLo’da tasarlanan model üzerinden otomatik test senaryolarının oluşturulması

• Oluşturulan otomatik test senaryolarının Vestel¹ Test Otomasyon Sis temi (VesTA) üzerinde çalıştırılması.

• VesTA’da [7] çalıştırılan test adımlarının sonuçlarının MaTeLo Testor [8] programı ile yazılım güvenilirliğinin hesaplanması.

1.1 TV Test Süreci

Kullanım profili temel alınarak tasarlanan test süreci aşağıdaki bölümlere ayrılır:

• Yazılım durum geçiş diyagramının çıkarılıp, olasılık bilgilerinden de faydalanılarak TV kullanım modelinin oluşturulması

• Test senaryoların oluşturulması:

¹ http://www.vestel.com.tr

 

ŞakYThaeianrszştGııllıaemşbtıigçzrıılüiklvmCteı.aln,asTirıleıinrklıcinğainniAn.bhTe.ek,slGaepnülenandnümzaaslspı,oMnu.,çlKaurllanımileMYoadzıelımli BGYkkbaauuüaztllpveluAageınllnıonanmırnicaliiarılrlmeiakğrkaaei tkHçMetagegaalösodıraşrkrıemrpios.laviaklbunaZİierlmnlldleaciaarrniilrsıdelıem,nerCiipkiiplle(tuyry3loaOal,fapşitSnıloaaliıamcrycaoııaall6ıuktğ,işkıSt,ypuTmfeçrrou6asetfl9lslıime-lşl7eirma9kÜs,aırgAlearvtpruraieldamblraıukamem2vsoi0sefdv1.at)ee3rrelkbislunıi

TV test süreci, MaTeLo aracında modellenen bir testin,

kullanıcı profiline göre nasıl farklılık gösterdiği belirlenebilir.

yazılım güvenilirlik aşamasına kadar hangi süreçlerden

gileeçitfiağdineiegdöilsetbeorielinrG.gireinşleelribnirbedliiyrlaegnrmames,i;aşağıdaki şekil (Şekil 1)

o Olasılık dağılımına göre otomatik olarak test adımlarının belirlenmesi;

o Beklenen sonuçların tanımlanması

dosy3a.laKr iunclellaenneırmek vPeraoyfrıişltiırvılaeraOk klaulslıalnııkmlaprroıfili ve kullanım olasıKlıkulalrlıaçnıkıalratırlmaıkş oKluru. llanım Modelinin Yapılan Oçallıuşmşatluarrdualmkuallasnııcı profili parametresi bulunmamaktadır. İleride yapılacak çalışmalarda farklı kullanıcı kate-

• TeTsetsstenaryçoıklatırlıanrıınnıçnalıştıbrıelkmleansıen sonuçlar ile karşılaştırılması

• Test çıktılarının beklenen sonuçlar ile karşılaştırılması • YaYzaılzıımlımgügvüevneinliirlliirğliiğniinninhehseaspalpalnamnmasaıs,ı,

SüYbkziuulggasielloöpntlurearrıeinleinmnasmgıdinkcöaeuıbrmnleekgllaanüitknçraevyltaıesgamealınodınplşirıimıpfprillas.r(imarioyrkllbfaaiilİşğerllılildıleiıdaiakorrrıillardegu.alneöışnğitspkuaıKt,(uerlyyiuurmlzaaldllapimşeil,nğaısalaınilacrescabıısıkmaleiıvkslğgietırre,lupmmmembçrnoooauieenflddsbıivelşleieismllliki.ink)ra,.gulbkarlpuuurldaalbklraknuaauınmtmvleılscefga.aıt)onrrperkbımirscluloıieıolfraide-reılni skiastteegmoirilenraesıglörkeukllualnladnıığmınıprogföilsiteorliurştu[1ru0l]m[1as1ı] vevemobduelimn odel

TTVV tteesstt süsrüerceic,i,MMaTaeTLeoLoaraacrıancdıandma odmeolldeenlelennebnir tbeisrtinte, sytianz,ıylıamzılgımüvengiülvirelnikiliarlşiakmaasşıanma aksaındaar hkaadnagri sühraençglierdseünregçleeçrtdiğeinni geöçsttieğrienni göensteelrebnirgdeinyealgbrairmd,iyaaşgağraıdma,kaişşaeğkıdila(kŞi eşkeiklil1()Şielekiilfa1d)e ieldeiilfeabdielire.dilebilir.

Şekil 1: TV Test süreci diyagramı

kkullannııcmı pprorofiflilnieoglöareaknadsaıl afadrlkalnıldıkırgılöasbteilridri.ğKi buellliarlneınmebpilrior.filleri, kul3la. nKımullaonlaısmılıkPlarroınfiılniınve dOulraumsıllaıkr laarrıasKınudallkainıglaeçriaşlkerde kullanıldıKğı,uslolannluımdurMumodmealkiinnianlaOrı loulaşrtaukrtuanlmımalasnı abilir.

KdSueilslnat3enym.ıamKpgıKlüumvpulealrlanlolıindafliiınılrrmi.lıilğKaiiPurçalrianlnaokanlfiıiKzmbliia,usmvsilietlosatdeOnebmlıliimira,nskkıuMölulırllknaloaneldnakıcıermıllıaivnrmeıinronmdseeisliteüamzmiearnicnaı--yla haszılırklaunllaannOdmılğuoışndtıeuglröausştlaemğriırda[as1kı0i][g1i1b]idvier.(bŞuemkiold2e)l kVuellrailneınmkpurlolfainliım proolfairlai,k d3a addluarnudmırılab(Piliicr.tuKrue,llanSımounprdofilvleeri, Skeutltlainngıms) olvaseı- 6 gSeilsıçktielşma(rPınicıgntuüınvreed_nuSilriourulminğlidar, anraaslıiSnzoid,uaknisdi_gstPeeçimicşitlnuerred,keukllualnlSaımnoıuldnımdğ_ıo,Sdseeoltitnilnugs, Süezdetutririnungmdse_nmSaoykuainnpaıdlm,araıloıdlaır.PakicKttauunlrılema_nlSıamentatbimnilgoirsd.,eli, Skueltltainnıgcsı_laPrıincture)

iHskkkçiuuundKseellltaurlllreumaaanrmlunnnblmeamıııiilmmkrndotındı(dmeğpPauedırosilr,iocıpluralsaftr.umşoisolarnıkifleğiluıaol,ukıilşdllSlaadaaairoçğnurkaıuiıdriknndunıgığamdndbiıkbıananvimisıdaeibaditriSgkdl.lba(öeiugŞnnitsrirtadetulieelknıömarrrigriırillrnlısaa2ie)orçb)k[lvei1aVlreivar0irearre].6rka.[riK1smlgteı1aunene]nlçdlıkiaaamşvunkm(elliıPalmaainccnbgaıtpıuyubemrlçrioaleiimfpş_rihl.rlSoeloaerdozfdrieuıilerl,nil,ad3-,

Sound_Picture, Sound_Settings, Settings_Sound, Picture_SetphKraHtuoiznlefılrigarll--sinab,,nıimSraOBen3dtguiltmrapierndsurlosgoımumodsfrbein_eulialirPmrşoaaiaglkcşğaietaiçusığç(idıdPrniılaedşuıik)cğariitkiıbçuuç.biiamrenisegrli,gmitbbbiileiireSdlkbgrigotiirierui.sird(çniŞiieşdörer.rkovinrile.vleakey2gı)i.rvVSişeeertromtiillneaegnysı)aknmuınlavlacemnıyıeml6aydana

2. Kullanım Profili ve Kullanım Olasılıkları Belirlenmesi

TV uygulaması ile kullanıcıların etkileşimi sistemsel olarak durum-geçiş diyagramı olarak modellenebilir. Bu diyagramda aktif kullanıcı ara yüzünü ya da o anki fonksiyonel durumu “durum” olarak tanıŞmekŞlaielkn1iılr:1.:TKTVuVmTTeaessnttdssüaürreycai dddiaiyyaaöggnrraapmmaını el tuşları ile gönderilen komutlar ise “geçiş”leri ifade eder.

oÖlzaeral kyazı2çlıı.2mkK.alarKumrBluaalrekalallncairıınlmlımeığmnıüPimmlPrekeorTBüsfonViielfdil-iüilkvriru.elvleleKannmLKuıcaleuıblsaeoliltnrakaıintmlueıvmşaiOmrOlianlisaiıçosletııorkliımslkiaanlrtadiıkreı bkhvüöueairnlerzlcgiltıeliairesmllniirakg“adTnıTdancdköukluiViVaimıltunrtrlşieiuuatrfddfaıeuumurmşemegskdmykmyrr-t-euigauigag”gll”rlbsuneluseeleçleonalaıçonlaçeannanlriknlikmkaaşmıkaaaışuınrclorocraıadalıaddmhyınmslgkiskiaıaoıyaaeıyuarutnyrasntmlrataiatagimulıaalngllamenraateırryaakeoırymsamümkdiuılükmisazluyselzleuaıürlealıönaünlalaon“nlaçnon“ınkasglüırnıgelüaörneı.esaı.mrklennıçıcKyriacKçnyoiakıacakşıliuadknrlueaş”mabyda”mrtymldrmrıeilonaüanıooleoaranlngkoirlldanoaidiedsobierdleefsaiteeıelüaafkadtınlkalrkanydeyiliainyldielknaehüelmkoaneieeşakdebilebşidteedfaamiibaiofdsarmeslöiolöniiierılagrönnlni.ikr.vtrırös.nkeas.kıeipsBrnismksliBpyeaitısuüıyeonatmubremnoknedütmulendeoaisnyllletişeşosuuylalıtguleedluşrngaalelrudl.gşormlasrarualorlsçrıauamBarraleılermruıımasrıinkkduamrliıukieadalukae

geçiş(-PictOurlea_sıSboiurngde,çiş içSinoubnird_gPiricştuorlaey, ı. Sound_Settings, SSiesttteinm-gsi_SBmoiorudnsedol,nlerarkkei nPd,uicrdtuuamrhe_abSielögtntiisenimgvsl,ei gfiornişkSsoeitlytaioynnıgnslıa_nrPimciçteuiynrde)adnaaha yiçüekrmseekkteggdeeirçl.mişe oollaassılıılğıkı.ları verilir. Böylece test senaryoları öoa[H1dzlsksSlue0ueıeıuimrrş]rlksalltk[tlb--iuıs1eaegkniırmn2nrnelduıe,]çddOBilal.rimyauumş,gilürrradeıuokokşsltkasmılmedesohauoebnsensaelkltali,ılrullrlşçaoaeeıoryagonlkk.rrlğaükekilıasBıalçkesdısmdkrinlıusaışıuıloer,ğııkrviankşkşdıiçues.tleaimbrıırnkoohniiooillllabdliglbaldraeiaiu.ösirelndlırenBg,gli.relgıdiiöimsskmreaıiyiilçkçhişBıllşieeiaşovuokrcolfleieeoulalraçur.ynlgtlnorıkdşeia.rke[ssnaig1tikşhıye0lisakaoolç]endo[lnfina1şaenlayl2öaz,treırl]zrynar.oeioıçsllntdlleiıaiankskmrehtılddeeaaoairydkl,lhdfmuıuaamtaşelzintlyşsıulaantüarnldukeoıat-r-lelausnrt

Sistemi modellerken, daha önemli fonksiyonlar için daha yüksek geçiş olasılıkları verilir. Böylece test senaryoları oluşturulurken, yüksek olasılıklı olan geçişler daha fazla test adımında kullanılmış olur. Bu şekilde, sık kullanılan özellikler, testler sırasında daha çok kontrol edilmiş olur [10][12].

müşterÖi zmelel myyaanzzıuıllınımmiyllaeartriaaarraçacıcıslııılnğığdııailinelebTTüVVy--ükkukullöalannneıcımcııetetaktşkiılirel.eşişmiminini ioototommataitkik olarakk çıkçaıkrmaramkakmümmküümndkürn.dLüar.boraLtuabvoaraitçuevraisrindieçehraisziınrldaen-

Kullanhmıamızşırklpaurnlolmafniılşıim vseeknuaolrllyaanosılımalırkınlaargısnöenreabregyleoirrlçaleerıknnmakuelsliang2ıöcrıelaaşradmangaedarlaçınenkan

oluşurkul[la9nn]ı.ıcmılaİbrldkilagnileaarşilaınmbaiarndtakkuılmlkaunolımlasnııblcıikılglaiblrieılnrgiisbintieriledtvaekizıbmyaorınnodlaısrimılleıaksı

etkileşbaimiçlıgslieısnriidnaitenldebevüiyzbüyakroınöndlaeırmmınataasıştaırka.çıBlıasuınnvdbeaornişleUbr üiSlyeBügk’leerörçeneekkmahyadtyaeaşdtıari.lyiröBn.ue-

Kaydevldiekirlieylneürksileedkogoselyraçaselıaklırkhlıaykiaçotişanudlyleöanrıenli“ökdnuycrüeuklimskel”ki toeslavtsesıleınkal“ırygkoeosçşuiuşl”olalearırnak bulunmöknoacnkettrlaiokdllıire.tdeBisltmuseedsnuiarrvuyemosüluarüronlkaleurarlklaskenroıicnıtünrroıenltiemgdiirlamdşieağsmii ahvseeırnüharaüngneglelimr bseeidrrein menünüöürnnecteimyoalaasşdıamahaatskaıalnayarnınagğeblıumnluendbeminlagsiöısnimnceiüşotieçlraeisrımir.hematGanleuaçnriışnyleebtriualiuçsınesmınaodsaın menülmebrüüeyşütenkraiösmnıleemmgnitrauişnlıdiry.iğetiinainçısıbnidlganisbinüiyüvkeörinrem(htaaşnıgr.i kumanda komutKKuuullyllaaannıımmönpprrpooaffinilliei lvveetoulşoauslaılsıiıkleılkalraıgnriırnbiledlbiierğllienrnlimennemsbieis2ligais2şia)m.aşaaİdmkainandcoailnuaşamadoşulaurşi[us9re]. kİ[l9uk]l.laaşnaİımlckıaldaaradşkaunmllaaadnlaııcnıalkanurılndlaotnesılyceıavllaiarzrıynoinnctieelleleevenitzekyrieoleknşimvielleeri çayıkraışrttıımmakbKerrngbtdleımutşouiioalkaeelarlmamlğesgyinniımuryllşıvdilüüduennasaaaieşlnoitmkzirldeuğdinbaüylmraiauiiikrneonllkrleugynviiei.tknnçliasalnerylsuaieidaraniabrlinnıtsöıdlrreiknıiıal.ndellcdguan(eioıBaçhilv“nıgssleptmaudiaıyiairznan)rknuakiy.indgraırllı.ocgeauduilİyaınkGlririmnplrkğnuliaadreaniu”mrtoğniçrudcbmğııfiiilvişaonnçşniiauaenllşairaienhnş“tbrbkdUedaaaigiirlueaimlkllSehseıvlggınelçBaalkeiiaaasisndgon’oşnnii“glainn”mıerdcimlbiiirkdueiıuloebsndeurortveişiıuuinçlsrknbğelmUyüekraaiumyralniguyn”SleirlaiuirldaeırBnr.lmnerndea(ö’mhdiünlnGnvğbieainınaaelicrineüilscpkeıçrogghınle.atilakiilealşnsaKreargdl“yiedsehnky)giıaalıarr.raeudely.innrımeldtçdekBduİigdiaskkeaaşlişiiueağ”idlnulknıibrliidvnrdeanıclioiaeearryuii.lnnne-- ayrıştırılarak kullanım profili ve kullanım olasılıkları

Şekil 2: Sonlu durum makinaları

3.1 TV ModelŞleemkile2: Sonlu durum makinaları

Bir TV seti modellenmesi öncelikle fonksiyonel spesifikasyon analizi ile başlar. Gerçek bir modelleme için, teste alınan sistemin tüm bileşenleri için durum, giriş, çıkış ve olasılıklar belirlenmelidir [4][12][13]. Ancak bu çalışmada kullanıcılardan alınan bilgiler Şdeokğirlu2lt:usSuonndlua sdiusrteumminmasakdineaclearbıir kısmı için yaçıkartılmış olur.

fikasyon e alınan lasılıklar alışmada n sadece Deneysel e 2 geçiş un yerini işler bir TV açma çiş bir ya açma ve

3Bbiddd.EiddiBdbç1rçuaueaueuMeaelrrlTrrrbsirbiuuuumrmirVOiTilmmtlmmrreeededbrVudrkudske.eB.ianetnantrneneidtndlm(di(dfmfaAamAabiabimnnrzroazçoaç.,.,lsşldmoşmadBatBktekedvvaoaailoaeielr/r/lklkkllkbtaDbadlaladaaayieyiepubrpuprepnairmlairaadçodmuçrmummmugeu1emmeerarraar’aieuseud,,,TbdiTbdmmeCiuViuVömlmlaarigrini’ru’ruleöged.gtdc.mmnsneeeee3tüçükuçklueiym,iymnirnkeieaShahellemeekaekggrgrgiefheyihişioiççççratraıiminiiminnnlr6nlkmg.mgee,skiki2eeiuAubsybsvvlilidioilrb)lrb)rauaan..BndBn)rd)eluıuııuililklrmrırıGrGsrurug.g2p.ememeve(eç(0ççTçeTusiuii1şişiVnşVnşlf2l3eiebybykraragieieaçrçrerrsmmbibçiyyynniiiaaaaroşiri n sabineŞksŞkaltaeaeielprkpkimlzaiaielltitinmmnm33iaal’t’eetütmmelemiobdoddaddirbueşueillrlrilaiuuer(m(mş.““eS[lSlnaG4attralra]een[nrr1adadçir2rbbeaai]ykysçs[ııi1oonb3ffggffi]d”e”er.çuç//iirmş“ş“uloloeomennArrdi”,i”en))glgcglvvieöaöreemksisrrştitie,leelmmrrçeeiiıinnşçkşbttiıiiunşrTrT.,.VVvteeasaoççtçalemmalısaşaaımllııvkvnaeleadanar kullanıcılardan alınan bilgiler doğrultusunda sistemin sadece bir kısmı için yapılan modelleme ele alınacaktır. (Deneysel sopnıulaçnlamrobdöellülemmüenedlee aaçlıınkalcaankmtıırş.t(ıDr.e)neysel sonuçlar bölümünde açıklanmıştır.)

BBasaistitbibrirmmooddeelltatabblloo11’’ddee ggöösstteerriillmmiişşttiirr.. 22dduururummveve22gegçeiçşiş içieçremrmeketketdediri.r.BBirirdudruurummTTVV’d’deekki ihherehrhaannggiibbirirdudururummuunnyyerei-ni berliinrilebre. lir(lAerç.m(Aa/çkmapa/akmapaa, mma,enmüeyneüyegigrmirme evvbb.).) GGeeççiişşlleerr bibrir dudruurmumdadnanbbaaşşkkaabbiirrdduurruumma geçmek iççiinn kkuulllaannılıılrı.r.(T(TVVaçamçma a dudruurmumununddaann, ,tvtvkkaappaammaa ddurumuna ggeeççiillmmeessi)i)BBirirggeçeiçşişbibriryaya dadabibridrednenfafazzlalaoolalayyiiççeerreebbiilir.

ŞkaemŞpkeaaikltmiml3o3a’d’tmteeeloiddd(u“uerSlurituma(mn“ladSlrabtrayanroaadsfrbfıa”ygsı/eoç“fgiofş”enleç”/ri)şi“vlogeenörris”ilt)megvriöeeşnstritirTel.mrVeinşatçimrT.Va veaçkmapaat-ve

ŞŞeekkiill 33:: TTVV aaççmmaa vvee kkaappaattmmaa ((SSttaannddbbyy ooffff//oonn)) vd“(“dv““(““8Sau8Saussr”trr”trttdauda,ua,anınmınmnr“r“dd.d.d9u9(u(bbb“b”“n”nyyys)ys)ddt”t”aaaao,o,ononnnl“l“fdfadafpfpoybo”yb”rrlnyln+y+aa”””rd”rdd)dı),ı,ununuu““rdrdrrpupuuauarmrmnmnm--””uuuu,b,bnnnn“i“iddrara00iaia””ngngk,k,eeu“u“çç“1l“1leello”oa”babn,nn,niil”“lı”“ımmll22aa”e”bedbd,k,kiuiul“l“iriri3ri3uruçç..””mimi,n,nAAu“u“nynn4yn4caac”aa”ala,l,nnkk““gıgı5z5zeessc”c”çtçta,aa,ammn“n“bbe6de6dikik”b”brr,,yyo“o“iiç7loç7loaai”if”fnynyf,f,

“Standby off” durumundan “on” durumuna geçmek için “S(“tasntadnbdyby”o,f“f”pr+d”u, r“upmr-u”,n“d0a”n, ““1o”,n“”2”d, u“r3u”m, “u4n”a, “5g”e,ç“m6e”k, “7i”ç,in (““s8ta”n, d“9b”y)”o, l“apyrl+ar”ı,n“dpanr-”b,ir“i0k”u,ll“a1n”ıl,a“b2il”ir,.“A3n”c,a“k4s”t,a“n5d”b,y“o6f”f,d“u7-”, “8r”u,m“u9n”d)anoolanyldaurrıunmdaunnabgireiçekbuilmlaenkılaiçbiinliyr.alAnınzcakbisrtoanladybvyaro-ff dudrıur.m(“ustnadnadnbyo”n) durumuna geçebilmek için yalnızca bir olay vardır.(“standby”)

Kaynak Durumu Geçiş

STANDBY_OFF ON

G_On G_Off

Olay tuş_standby tuş_0 tuş_1 tuş_2 tuş_3 tuş_4 tuş_5 tuş_6 tuş_7 tuş_8 tuş_9 tuş_pr+ tuş_prtuş_standby

Hedef Durum

ON STANDBY_OFF

3.2 Markov Zinciri

tuş_7 ttuuşş__88

SSTTKAAaNNyDDnOOBaBNNkYY__DOOuFFrFFuTmMu MGGGG____OOOOOGnfBnfffeçEişlekttuutşrştttti_uu_utuktusşutşsşşut_ş_t_ş_Maa_şp_pppnn_9r9ttrrrOd+düuu-+s-bbtşşlhayay__nye01dnbydSSTTisAAleNNDrDOOHiBBNNeOYYd_e_dOfODaFFFuFsrıum

TTaabblloo 11:: BBaassiitt bbiirr mmooddeell iiççiinnttuuddşşuu__rr23uumm ttaabblloossuu

33..22 MMMaraakrrokkvooZvviZZnciininrcciiirrii

tuş_5

kdBkbBmoğBlkBdbkBauüeiluüeiaeeaernearğlmlğlmşllşlltırelieiiaealoaaarSmnrermmelrlntrkttntesTdeıisitıieısleiınuılsliniAlieleşteırtımfdormodozntozmnnaNıiltiltı[rdraıtradTtşDe1şmduTmdrueT[rtustV5auB1ırauırViVerreekr]kr4Yrus.dssum[u[[][i_miiöi1i1m1.mBf1mmflOozas4a5es4l5iloöddaloöFd]b]r]a]ka.rdeze..dzFei.rrıolmleıneıiienenknBklrBldaid.diuoioirisiaisrnirnlikdltdsvueseauGuoatatrbmbtasmavsvavo_iiutiustrnlarilOlaitiasdizasırirrrontnşoktiknu.k.iinılılksoığkodşdcşiesvusıvçuıiuleerniğğlniilaidzçuzçunNaiMiianiannannnndndlMccaiadaataitzMirMluruulrttttakiiiuuuuiMşzMşrrzoaayu_şşşşk_iirvNrNa____apmopakkr8769yrrvyzroodk+l-kaiaavdavodnozrucvuiıvdgdznnzriraüriuaciuızzninnvmimicrmncegngiilbilncücrüaerauiiiiiivrvtrrlryoııiieienmnrmgkdnnlıuıuuüiueneinkylynlOmttiikogogrrdNblbuebudludieiisilinuknukrr--ri

ON

G_Off

SS {{SS11,,SS22,,......SSnn}}

tuş_standby STAND((B11Y))_OFF

diHSgbSgdiHSSSssuüeeuuüüeee(e(3ççrrr,rrr,rXumeXueiee.şçmgrç2bçmgnbne.euebubvuubçbçiacnni1arMi1aşşmuşmaşa|ş|latlalbeXgbaeXgdaadnvinevineırugr1rmc1çcgçg,T,rıueaukeıaıçuXXçartdçrtdomo..dbııl2md2dmuddval,,oouurruu..au.lrr.oZrro.1a.ukumuuXlXln:mmaimmauannrnrBiuadnu)a’)ckynalkdonoasiedaldlnaraiaaanaStbSddndninnabbıl(l(raağaiXıibXinbrnll’ş’aııdyanldynmraşşe.ıoeılrrlrolaEıaı1av1lrbldrbığnı|e|rareaev.Xv.ğXldoğreeElElilninıığamç)ğ)ğdsdeieoeınoeirilrğrlğvlıdaadekecmmnunruruireertluddeovuovmduuclmclSaurauruaujsusrttıtumıgdmlaldımdeıubkakauuçrlrueroSgugiurimsl(ie.l(memeue22çHçuie)se)neSSerSSrar.,ij.ij

Belirtilen TV modeli davranışı için Markov zinciri metodu pBatm1sod pBamtoodiid’lıiuinaupiarapeBkdbkllSiıtoiadrltoaluüleirareoaaanleırnjil oiğ NlmoarmşkNasşlmdsdl.alireilgarai1ıtmnaııaesinıaElrrtönr{fseıkssidı1kPıdı1PalsğırelısilnSıel’.ıeldt’ıetıkıireıemdiioreoizkef1kr.fj.jragil,agetpeiıEraEestd lödşş Söşmdiuirüdpğpeitjğseirsautırrit.ie2ti1eettjr1ltkijeereier,iieBfrsrçurrr[ra.[ddiiis..ii.s1iu.1mfdflfiüliaü.Mailaas4il5eSrriyrmridlöddr].e]r.aenane..ze.e.çaçrr}ıBdBıMktMeanarkBidueoueylidyouaisdavdinirnirrnririlminmıksuılkezluviitdomidboarmaraehsnuvtuvitutedrclrairbrivriivsiauzurszrsuroetekmsii.miiinnklnnakogNddactdcsbvbeıuliahiaerhuarçxurğıelieickinkzuşrNradNaNigangklnlaosasnegadeskcalaxcçxceaçaaittaiaçilırsışşNkribdiNkriıMzışlısuesnıniağağoNogodgadkıelleblaryebaaaaerkçkuçoakusslszdioieiıliıışşklalkulrvoıdııiredeğdrkoğonlaazuezaıezlılkPağsmağtiooosınegseolaomlılpıracırüaldlalllklısla(iısaa(evlrekarkı3rıa3rtırliremplarnaiın)iı)PninkikPnkkıu--iinyl(igr1blui)inkr j 1 Süreç başlangıç durumundan başlar ve diğer duruma geçer.

TgdoTlggTdoaeuleeaulaaamadiHçççrbbSrbsssuiuiiullııelşeışş(oomlomlr1,trııX11uie1kk’açiai’’mge’lbçlnçitddadanoeiuieereunrençpgıgşıokkknni1lneieliişmaitaıoçaı|oçnmkknkoislibelXgşauuşıaultvtitlemtsokllsolreı1ellcıçlkıpaaa,plaalueaılçılnnlXnkakratdaıtııtı.rgldmolmmmoımaa2meıddpprrır,ıçau.lmml.m1ia1a.rşoded.m’om’ouoXkelaevaddmadlaeneereeereaşl)elnşlkksiiikikikoiaatatrddldlçl.çeoeobauuaunBlSnldunrrrmmiuuiulrg(rgamma.ma.eXeindll’ççııdyuBntdBtitdiaaşareşııiıibrburbrrlrı.e.llm1llbooovrıv|ddirassasan.uXuuuğuarrrsrEnslonttutauıaeele)ğmdammmmeoisdğdbrıeeblelaeaalulılumnrknnaaalbllelaıııgidgovndnrnreıiecaliaanğdçağçrurrıeiusaeaiantşşrıkrkkllludetıehohhkmbrubriepeieiinrnarrr-rruil(me2)SSji

dHHdaaeeBroroulblbaaiissrrııollggılıkekaelçslçaaiıirşlrşıııkiittççooiipnpnpllaidadjmmee,i,ııfkka11aad’’çeçee

eaeaşdşdeiieetdtttoioolollimlmrlaaayaylvlıkıkdeduuıırlrll.l.baa((unn33ıı))ll.ı.ıgyyeooçrrsisşaa

bbuu oollaayyllaarrıınn olasılığı olarak

oOTbkbOmTobkobTkObuliuluiualiuaalallllaaalpamtlal bblaglalgbgoslksuslludsisslliaıailaiiııaptnooıllnıloıllllnnanlieıletloeaıılm11ım1kıırıdkkrıaırrknklkc’jic’c’ıNamasldadkddılldkrıkdıalkraai.llkeeua1ıaueaua)anıaarrrtrtğlğırğlaırlıkradı1Plvnvlınlnvııılıdıadananeln’eleılenııınirnıedıiddrrmrrmfmr.jıiiııto.ioaog.llellle)l)Eımeıemğımdğ eğöştctnnöerğönöreeirsraaautucurücrert1ltllnmmrnenmıriebırıdüdddrdüedreedeoo.saoibıağaıbğığllirürddrğğdeğeiileii...rrieeılrıeıltttrl((.eell(iellaalaı.ıDDıddDrçdmrbmmbbkiBieeeMeelellauıoııoonnunykklk2i2ai2eieleçnuuçkçuak’r’yy’ymiiiıldludkndlunssnnlslleleadaaoeeelaeallngnrllgaugnvltagggareııneesırnsösölkölilruorroazaaosaassçsççrnnmininrntnttheeenaneeaeuuukakkkrdrckggrgçççiziiiaeehlllkelllkkırmamamççarçeuiuukrrliirirhliaihşşlilaşNlşşblşlbblalnlaalaatteetseööaziöaizninnrrrarrxıcllnılı..ıırü.ütrücavccvlvılmmıamNkrııameeelllınnasaaünüüooaoaroarrgnndnddnddllnldedabaadaaeaayçeyekyunelnnillliaşggaabgkmamaarrereueledlloıorrııorlzinieinnççlçudççdçağaeeaaeoineiiensnkenknnnkl-llırallıs(ekı3rliı)Pnk

Tablo1’deki kullaTnaıbmlo m2:oOdleaslilıkdudaruğımlımtıablosu temel alınarak her

KgayenaçkiDşuruimçuin GoeçlişasılGıekçilşaOrlas da ılığı duruma geçişte toplam olasılıklarının toplamı 1’e

eklOelanyir. BOilray ktuşa_çstandbgyeçiş eşitttuuoşş__l10malıdır.

Odlausılrığuı mdHaednef v0,1arsa bu

0,15

DugdrueimğçeişrlebriinTaryeasrtlansaennakr Testor Par

tuş_2

0,12

durumundan

Her bir geçiş için de, kaç adettuşo_3lay kulla0n,06ılıyorsa bu olaylarınedilir ve biti

da olasılıkları toplamı 1’e eşit touşl_m5 alıdır. (0,306).

tuş_6

MaTeLo T

Olasılıkların

doğru

dağılımı

için tuş_7 tuş_8

gerçek

k00,,00u66 llanıcılardan

alınankullanılabile

bilgiler kullanılmalıdır. (Denetyuşs_e9 l sonuçl0,a06r bölümünde gerçek

SkTAuNlDlBaYn_OıcFFılarGı_nOn tecrü1beleri ttkuuşşu__pplrr+l- anarak 00,,007755hazırlanaONn model

bulOuNnmaktaGd_Oıfrf .) 1

tuş_standby

STANDBY_OFF

O yü ol

gTTiaaboTbbillalaoMobs22lıa’o’ldTdı1keee’LddhhoeaaağzzUvııırlreslılaramaingnlıaeeaTnnönMarbbnmbouleuodoğde2ddiul:uertEularOdudmbelmilatootska2lrtıbua’kklbdloludleasolaunlgsğa,ıuıönllŞ,aısımlentŞaekıerrigakliekli4mçl’tiat4işeşs’ltategierrröl.agrvünöelırdrüoü[llğ1daü6üy]ğl.aür için

K

R de

AgişbaiğMıdaaTkeiLşoekUilsdaeg;eyMeşoidl eolkEbduitlournkaunlldaunırluamrakbtaaşslaarnlagnıçırd[u1r6u]m. use

nu, kırmızı karenin bulunduğu durum ise bitiş durumunu ifade

ris

eAtmşaeğkıdteadkir. şKekuillldaen;ıcıyedşaivl raonkışlabrıunluanganöredhureusmaplabnaaşnlanoglaıçslık

durumunu, kırmızı karenin bulunduğu durum ise bitiş

A

durumunu ifade etmektedir. Kullanıcı davranışlarına göre

de

hesaplanan olaslık bilgilerini içeren yay oklar, TV durum

se

geçişlerini ifade etmektedir. Geçişlere “delay”, erteleme bilgisi

et

de verilebilmektedir. Bir durumdan diğerine geçerken kaç

ge

saniye sonra geçmesi gerektiği bilgisi geçişlere

atanabilmektedir.

K

Tablo2’de hazırlanan bu durum tablosu, Şekil 4’te görüldüğü gibi MaTeLo Usage Model Editor kullanılarak tasarlanır [16].

 Risk bazlı yaklaşım: Karmaşıklığı en yüksek yerle değerlendirilerek test senaryoları oluşturulur. Tes senaryosu karmaşıklığı yüksektir. Kapsam hedef

Şahin Gebizli C., Tekcan A. T., Gündüzalp M., Kullanım Modeli Baz Alınarak MarkorvisZkintciri.rleri ile Otomatik Testler Üretilmesi ve Aşağıdaki şekilde; yeşil ok bulunan durum başlaYnagzılçım Güvenilirliği Hesaplanması, Cilt 3, Sayı 6, Syf 69-79, Aralık 2013

durumunu, kırmızı karenin bulunduğu durum ise bitiş durumunu ifade etmektedir. Kullanıcı davranışlarına göre hesaplanan olaslık bilgilerini içeren yay oklar, TV durum geçişlerini ifade etmektedir. Geçişlere “delay”, erteleme bilgisi

 Arcs Kapsamı yaklaşımı: Gereksinimle değerlendirilerek test senaryoları oluşturulur. Tes senaryosu karmaşıklığı yüksek ve birbirin etkileyecek şekildedir. Kapsam hedef

de verbiillegbilielrminei kiçteerdeinr.yayBoirkladr,uTruVmdduraunm dgeiğçieşrleinrieni igfaedçeerektmenek-kaç

saniyetedirs. oGnerçaişlereg“edçemlaye”s,i ertelgemereekbtiligğiisi debvielrgiliesbiilmegkteeçdiişr.lere

atanabirBlemikrtiedğukirtbueimdlgidiras.ingdeiçğieşrleinree

geçerken kaç saniye atanabilmektedir.

sonra

geçmesi

geoluşturulugr.eTrekstssinenimaryleorsduikr.armaşıklığı birbirini etkileyecek şekildedir. Kapsam hedefi güvenilirliktir.

Bir test senaryosuKutelsltangiırmişl-eordi asıkrlaıl:arı(test inpOupt esreaqsuyeoncneesl),

kapsam

TV’de alınacak akdseiğyoenrllaern(dduirruilmerlaerk, ,geçişkleur)llvaenbıceıkllaernıenn çı- davranışların kış sıralarını(expeucytegduonutptuetstseqsueennacreyso) liaçerrımoelkuteşdtuir.rulur. Test senaryos

Bu test senaryolarkınaırnmXaMşıLkhlıağliınde ybaiyrıbnilrainnmi asıneıntknieldeeyneicbeirk şekildedir

çok farklı test otoKmaaspysoanmarhaceıdndeafiçgalüışvtıernılailbiirlliirkotlimr.asıdır.

Kullandığımız sistemde, bu XML dosyalarının VesTA’da çalıştırılBabiirlmteessti siçeinnayriynoesAuR-GteEs’tdge,irkieşnledriigseılriaştliardrıiğ(tiemsitz ibnipr ut sequences) çeviriTciVpr’odgeramalkınuallcaanmk akatkasyiıyz.oXnMlaLr(çdıukrtıusımollaarra,k galedçığişımleırz) ve beklene kmteisaldtnesueeçBdnlıüauktzreıeysştnotelllseesaırytrrıeiançsblıieainblnrmudıaneeprkıyrk(tooueegylxllraiaapzrnm.eıınAmciıtylaneenduVıXyzeogasMuTumnAtapLd’nduudartha.çasbaeluliqınşXutdıeMreınlLacybeadislyoe)sıcnyieçalkaleaşnrremım-, eakstıendınir.neden bir çok farklı test otomasyon aracında çalıştırılabilir olmasıdır Şekil K5’utellXaMndLığdıomsyıazsı,sbiisrtwemebdtea,raybıcuı arXacMılıLğıyldaoasçyıladılğaırnı-nın VesTA’d sbdıialr,botierXsççtbeaMislvleıgLişnirtadivıcrroeyiısrolydpasaiburğsoiiıbnlggmuırönlaurehümnseluimryhkieçoaukrni.ltngelBaidynbuiirim.nrsŞeetaeenksAkattirlaRsyey5o-n’dıGtazaer.;EyT5Xo’VasdMud’eyıh,meLakdkgçeaküınnıçkndotdviılaesugrışniealaoinl--liaştriarkdiağlidmığizımbıi yor, ktuemstansdeandaarkyi onluamrıenriıkbtuuşlparrdoagnra“m6” tiuleşu iVleeTsTVAaç’dılıayoçra, lıştırılabilece kumanşedka iülzdeerinddeükiz“esnoluerycee”btiulmşueikletekyayizn.aklaAr ylinstıesi zaçaımlıyaonr,da bu XML listededkoisiylkalkaaryı,nmakatnipuielsetçeislityleor ivçeinardıendkaunllTanVım“sataundybgyu”ndur.

tuşu ile kapatılıyor.

4. Kullanım Modeli İle Otomatik TestSenaryolarının Oluşturulması

Ma4T.eLKo iulelylaapnılıamn moMdeolledmeelsionİrlaesıOMatToemLoaTtesitkorTkuellsantı-larak yüzlercSeetenstasrenyaoryloasru ıonluışnturOulalbuilşirt[u16r]u[1l7m]. MasaTıeLo

Testor’un çıktısı olarak, TV durum ve geçiş bilgilerini içeren, test senaryolarının bulunduğu XML dosyası yayınlanır. Vestel

MaTeLToest Oitloemaysyaopnılaarnacımndoad(eVlelseTmAe) bsuotnesrtasseınaMryoalTareıLnıokuTllae-stor kullanınlaabrialkmeyküizçline,rcXeMtLesdtossyeansaı röyzoesl uolaorlaukşhtuazruırlanbainlirbir[1y6a]z[ı-17]. MaTeLlıom aTraecsıltıoğır’iulentesçt ıskcrtiıpstıleroinleardaökn,üştüTrVülür.dBuurusmcriptlveer, TgVeçiş bilgileruiznaiktiaçnerkeunm,atnedsat osetonmaartyikolnaarvınigıansybounluu,nsdesu/ğgöurüXntMü Lyakdaolas-yası yayınlamnaı/ri.şleVmeestveelkTareşsıltaşOtırtmoma gaisbyi oalnt işalreamclıenridnabi(lVgileesrTinAi i)çebriur. test senaryoTelastrısnenı arkyuollaarınmabodilemlleemke isçırians,ındXaMmoLdedl üozseyrainsdıe öayzaerlanoalnarak hazırlaknualnlanımboirlasılyıkalzarıılnıma göreaoralucşıtluırğuılur. iMleaTeLteosTtestosrcPriaprttlielerine dönüşttüersüt slüenra. ryBoluarısoclruişptutlreurlu, rkTeVn bauşlzaankgtıaçndurkuummunadnadnabaoşltaonmır,atik navigavseyroilnenu,olasseıslı/kglöarrüdnâhtüilinydaekdaelvaamma/eidşilleirmvee bviteiş dkuarruşmıluaşitlıerma gibi altbiitşilreilmir.lerin bilgilerini içerir.

MaTeLo Testor Part ile test senaryosu oluşturmak için kullanılabilecek 4 algoritma [8] bulunmaktadır.

• Olasılığı en yüksek oluşum yaklaşımı: Olasılığı en yüksek geçişler değerlendirilerek test senaryoları oluşturulur. Test senaryosu karmaşıklığı basittir. Kapsam hedefi nominal senaryolardır.

• Risk bazlı yaklaşım: Karmaşıklığı en yüksek yerler değerlendirilerek test senaryoları oluşturulur. Test senaryosu karmaşıklığı yüksektir. Kapsam hedefi risktir.

• Arcs Kapsamı yaklaşımı: Gereksinimler değerlendirilerek test senaryoları oluşturulur. Test senaryosu karmaşıklığı yüksek ve birbirini etkileyecek şekildedir. Kapsam hedefi gereksinimlerdir.

• Kullanım-odaklı: Operasyonel kapsam değerlendirilerek, kullanıcıların davranışlarına uygun test senaryoları

Şekil 5’te XML dosyası, bir web tarayıcı aracılığıyl

açıldığında, o XML dosyasının herhangi bir test senaryos

hakkında nasıl bir bilgi verdiği görülmektedir. ŞekilR5ef’etrean

adımdan oluşan bir senaryoda;TV’ye güç

vteesritliyosre,narkyuomsuandbaudlaukniuyony(ruPa.amzsılseı/mBrFia

tuşlardan “6” tuşu ile TV açılıyor, kumanda üzerindek

“source” tuşu ile kaynaklar listesi açılıyor, listedeki ilk kayna

tipi seçiliyor ve ardından TV “standby” tuşu ile kapatılıyor.

Şekil 5: XML çıktısı Şekil 5: XML çıktısı

5. Otomatik Test Senaryolarının VesTA’da 5. Otomatik ÇTeaslıtşStıernılamraysoılarının VesTA’da

TV fonksiyonel testinde, geçnaelllıişktleırmılamnuaesl,ı yarı otomatik ya da tam otomatik test şemalarının kullanıldığı kara kutu testi yTaVklafşoınmkısikyuolnlealnıtleırsti[n3d].e,Dgoennaenllıimklevemyanazuıellı,myınarıkaortmomaşaıtkikbyira kyyvvydkyaoaeaaeoakkmkkmmmlltllaabaaabeşşemişşivıınvıınmmmmcacauosuıısııydttytkokıokToTramanunVr[rVulaau1alta8diokdkonk]uluuul[ıurult1rttuışuuueş9rtmtsmu]tutt[.ereur3uassaşn]ntnteni.uiudmdTDiTgigrarV.öVo.ölazKnzKiraiçıaöçöannirninrnıaınanümüenkneknkdunduvueteteuuluulybbyaytguteungeaulslıuszuultntnıdininlııdvsdğsmvaueauıedrıdrnueekueenclancldkedreuvaauvgğergğemikruiruriruidmadmbtbişiu,il,ıilrikriççtttıtteıeekebekssstssittttırtıti Oyatokmlaaşısmyoıdnırsi[s1t8em][1i 9o]l.arak Vestel Otomasyon Sistemi (VesTA) kullanılmıştır. VesTA otomasyon aracı, ürünün hızlı ve güvenilOirtboimr adsoyğornulsaimstaedmainoglaerçaikrilVmeesstienliOsatoğmlaar.syon Sistemi (VesTA) kullanılmıştır. VesTA otomasyon aracı, ürünün hızlı ve VgeüsvTeAniTlirVbfiorndkosğiyruolnaeml addoağnrugleaçmiraislmı ieçsininki uslalğalnaırl.ır. VesTA sistemVie,syTaArı oTtoVmfaotinkktseiystoşneeml adsoınğıruklualmlaansıır. için kullanılır. VesTA VsiesstTemA’id, ay,aTrıVottoasmaarıtmik stepsetsişfeimkaassyıonnı lkaurılnlaangırö.re, oluşturulan test ssBltTtoVepceaulrersseeuiistassvpşttriTteetfsıulgimmArcekriirrulr’aeieiddrpslnsruiayp,taell,roeetle.edırnsrTnisaiiuaftnVytiBreeektaaemdualktsıdisa,telybaselteaoyienvrdranaseıTliotlumrılıtneeViolndatbemseridriplTsar,aeatekVvntso,ireiktTtaftdioeeiçnVtiksmseilıtnaetşsaisıntçentgyiigdeıioknTnreidnldrVçiedtlçilıeanleoekesrnkiğtırtTçınilrieuVvagnbşleeTetugrriiglVğirççöiliirueierlrlnikdnereril,i.urçedl.oTeıoşabTlkrtVulveiieturşrılsişiabtttlrvutanielursgereıl.ruaşriimurriırrlTlndlıueeeamıiVrkrrnn-.i. doğruluğunu belirlemek için beklenen sonuçlar ile karşılaştırılarak oluşturulmuştur. VesTA test otomasyon aracı

73 test için gerekli tüm donanımsal ve yazılımsal modulleri içerir;

ses/görüntü yakalama/işleme cihazı, TV uzaktan kumanda emulatörü ve işlemlerin gerçekleştirileceği istasyon.

Yazılım karşılay şirketin Bu du artırmak versiyon versiyon değerlen

VesTA’ geçtiği, başarısı başarısı testin k bilgiler önemli

Güvenil açık ka kullanıl güvenir bulunm çalışma

Yazılım dönüp b sürümü ile ayn sonuçla sonuçla analizi y

Güvenil göre he

için beklenen sonuçlar ile karşılaştırılarak oluşturulmuştur. VesTA test otomasyon aracı test için gerekli tüm donanımsal ve yazılımsal modulleri içerir; ses/görüntü yakalama/işleme cihazı, TV uzaktan kumanda emulatörü ve işlemlerin gerçekleştirileceği istasyon.

MaTeLo Testor Part ile en uygun algoritma seçilerek otomatik olarak oluşturulan test senaryoları, VesTA otomasyon sistemi aracılığı ile çalıştırılır. Bölüm 5’te MaTeLo Testor Part’ın test senaryolarını XML formatında oluşturduğunu ve özel bir yazılım ile bu XML’in test scriptlerine dönüştürüldüğünü belirtmiştik. Test scriptine dönüştürülen bu test senaryoları, VesTA otomasyon aracının veritabanına eklenir ve bu test senaryoları için test planı oluşturulur. VesTa’da sırasıyla aşağıdaki adımlar izlenerek otomatik olarak hazırlanan test senaryoları TV üzerinde otomatik olarak çalıştırılır.

• Yeni bir test paketi oluşturulur.

• Otomatik olarak oluşturulan test senaryoları test paketine eklenir.

• Bu test senaryoları için yeni bir test planı oluşturulur.

• Önce test planı bir kez çalıştırılır ve referans resimler alınır.

• Test senaryoları karşılaştırma için tekrar çalıştırılır.

Referans resimler ile gerçek çıktıların karşılaştırma sonuçları (Pass/Fail) otomatik olarak yayınlanır. Bu sonuçlar daha sonra yazılım güvenilirliği hesabı için kullanılacaktır.

6. Otomatik Test Sonuçları ile Yazılım Güvenilirliği Hesaplanması

Yazılımın müşteri beklentilerini net bir şekilde karşılayamamasının neden olduğu maliyetler, ürünün ve şirketin başarısına yönelik negatif bir durum oluşturmaktadır. Bu durum daha güvenilir yazılımlara olan gereksinimi artırmaktadır [20][21]. Üretimde kullanılacak yazılım versiyonunun güvenilirlik hesabına göre, o yazılım versiyonunun üretimde kullanılıp kullanılamayacağının değerlendirmesi yapılır.

VesTA’da çalıştırılan test sonucunda hangi test senaryosunun geçtiği, hangi test senaryosunun başarısızlıkla sonuçlandığı, başarısız sonuçlanan test senaryosunun hangi test adımında başarısız olduğu, hangi saatte başarısız olduğu ve toplam testin kaç saat sürdüğü gibi bir takım bilgiler edinilir. Bu bilgiler yazılım güvenilirlik hesaplaması için kullanılacak önemli parametrelerdir.

Güvenilirlik hesaplaması için kullanılan MaTeLo Testor Part açık kaynaklı değildir, bu sebeple güvenirlilik hesabı için kullanılan metrikler detaylı bilinmemektedir. Yazılım güvenirliliği hesaplaması için kendi yaklaşımımız şu anda bulunmamakla birlikte bu konuda AR-GE Test grubumuzda çalışmalar hala devam etmektedir.

Yazılım güvenilirliği için MaTeLo’nun Testor Part’a geri dönüp bu sonuçlar işlendiğinde [22][23], test edilen yazılım sürümü için güvenilirlik hesaplaması yapılır. Bir başka yazılım ile aynı TV için, aynı test senaryoları çalıştırılıp, alınan sonuçlar Testor’da bir önceki yazılım versiyonunun test sonuçları ile karşılaştırılır ve iki yazılım arasında güvenilirlik analizi yapılabilir.

Güvenilirlik, bir süre periyodu boyunca, aktivasyon sayısına göre hesaplanır. MaTeLo Testor Part’a yüklenen test senaryo sonuçları, analizi ile güvenlirlik hesaplaması yanı sıra, MTTF (mean time to failure- ortalama hata oluşma zamanı) ve hata yoğunluğu (failure intensity) hakkında da bilgi vermektedir.

MTTF (ortalama hata oluşma zamanı) yazılım güvenilirliğini ölçmeye yarayan metriklerden biridir. Bu değer belirli deneysel koşullar altında bir hata ortaya çıkmadan önce geçen ortalama zamanı vermektedir [24].

Hata yoğunluğu [25]; bilinen hata sayısının koşulan test adımları sayısına oranıdır.

7.7D. DeneenyesyesleSl oSnounçulçalrar

Bu çalışmada, kullanım profili belirlemek ve kullanım olasılıkBtolleealucrraiırsnnüıldıbçıeakçenlıllıkeaşyrramiıarnnaardıabderçianllı,amknyaeaıkrlkraduabiılrç.lilaliamnnnıeıgmlkderıi.ççpeirnkofkgiuleilrlçaebnkeıclkiırlulalerlmıanneıkkcuıllalvareınnımkkuutllellcaarnnüıımmbe-

30 kullanıcıya 30 adet aynı model, aynı özelliklerin bulundu3ğ0u köuzldleaşnıTcVıy’ale3r0daadğeıttıaldyın.ıBmuoTdVel,’laeyrinnı öUzSeBllikklaeyrninakblualruınnadubğiruer öbzodşeUş STBVt’alekrılddı.ağKıutıllldaın. ıBcıularTdVan’le1r0ingüUnSbBoykuaynncaakTlaVrı’nyai hbeirrezrahbmeoarşznakUmi SgaBnibkiitkgaukiblılliadknı.umllaKalnaumrlılaainslatıecrınılidasrit.deanndi.10 gün boyunca TV’yi Bu süre zarfında kullanıcların TV ile etkileşimi bu USB’lere Botuomsüarteikzoarlfaırnadkakkauyldlaendıicldlair.ın10TgVünilüenestoknilueşnidmai TbVu UüzSeBri’nledreeki oUtoSmB’alteikr toolpalraankdkı.ayKdaeyddileddii.le1n0 vgeürnilüenr isşolnenunddi aveTbVöyülzeecreinkduelkliaUnıScBıla’lreınr TtVop’lnainndhı.anKgiadyudreudmilelanrınvıe, rnielekr adişalresnıdkilıkvlea kbuöllyalnedcıeğı kkbuuilllgllaaisnnidıcaıığllıaınrbdıinıl.giTsiVa’lnınindı.hangi durumlarını, ne kadar sıklıkla

Gerçek kullanıcılardan alınan bilgiler kullanım modelinin oluşGtuerruçlemkaskınudllaanroıclıalalrddı.an alınan bilgiler kullanım modelinin oluşturulmasında rol aldı. Örnek olarak verilen TV için, girdi, çıktı ve olasılık bilgilerini,

Ögerrnçeekk koulallraankıcıvdearivlerannışTlVarıniıçiçne, rengtiarbdlio, açşıakğtıdavkei goiblaidsıilrı:k bilgilerini, gerçek kullanıcı davranışlarını içeren tablo aşağıdaki giTbaibdlior:3: Gerçek kullanıcı davranışları modeli

Kaynak_Durum

Geçiş

Initial

State(Power off) Plug on

Power on_Stbyon Turning on with Digit keys

Turning on with Navigation keys Turning on with Stby key Turning Off with Stdby Pressing menu

Geçiş_Olasılığı

Olay

Olay_Olasılığı Hedef_Durum

Power

1,0 Power_on

1,0 on_Stbyon

0,1 RF Receive

0,1 Mode

0,3

Prog_Up

0,3 Prog_Down

0,4 Stby_key

0,375 Stby_Key 0,1 Menu

1 Final

1 State(Standby) 1 menu_cond

Pressing Source

0,125 Source

1 source_cond

Pressing Digit Keys

0,4

3 4 5

0,1 0,1 0,1

source_cond TV EXT1

TV mode EXT1 mode EXT2 mode EXT2-S mode SIDE AV mode HDMI 1 mode HDMI 2 mode HDMI 3 mode HDMI 4 mode YPbPr mode VGA/PC mode

menu_cond

kullanım kullanım lunduğu ına birer a TV’yi

USB’lere erindeki böylece sıklıkla odelinin olasılık n tablo

Hedef_Durum ower n_Stbyon inal tate(Standby) menu_cond ource_cond

Şahin Gebizli C., Tekcan A. T., Gündüzalp M., Kullanım Modeli Baz Alınarak MPreassirnkgoRivghtZincirleri ile0,3OArtroowm_Riaghttik Testler Ür1eStoilumnd esi ve

Yazılım Güvenilirliği HPPPreerrseessssissaniinngpggLOLeleafKtftnması, Cilt000,,,3333 ,AOArrKSrroo_awwSe__ylLLeıeceftf6tt , Syf 69-79, 11A1 PMMriceaetdudilraiıeakBMBrro2eownw0usse1err3

PTreusrsniinnggOOKff

1 FPiincatlure Menu

Picture TwuritnhinSgtdObfyf

1 SFtiantea(lStandby)

wPitrhesSsitndgbyRight

00,,13 SAtrbryo_wK_eRyight

PTPPPTwPrrrueeerrurissseetnrhsssssniiiissninnnSiingnngggtgdggOORLbOLOfyeiKffgefKftfhtt

0000,,,,3333 AAAOrrrKrrrooo_wwwSe___lLRLeeceigftfttht 00,,31 OStKby__SKeleeyct

1111 1

SPFSIPSSFnoitioeiisnacuncttttuaattneualniul(dlrnldSregeaMtMsanndeednnbuuy)

wPitrhesSsitndgbyRight Pressing Left

00,,13 SAtrbryo_wK_eRyight 0,3 Arrow_Left

SRSIonetusatuttnaendl(elSatannddby)

EXT1

PPrersessisninggROigKht

00,,33 AOrKro_wSe_lRecigt ht

11 SReetttiunnges Menu

PTreusrsniinnggLOeffft

1 FSionualnd

Settings PwreisthsinSgtdObyK

00,,31 OStKby__SKeleeyct

11 SSteatttei(nSgtsanMdbeyn)u

TPurrensisnigngORffight

1 CFhinaanlnel List

Settings wPitrhesSsitndgbyLeft

00,3,15 SAtrbryo_wK_eLyeft

1 ICnshtanllnaenldList

PPrersessisninggLOefKt

0,03,52 AOrKro_wSe_lLeecftt

11 RSeettutinnegMs enu

FIinnsatal ll and

source_cond

YPbPr VGA/PC 1 TV mode

Install and RetunePwreisthsinSgtdObyK Turning Off

Install and Retune wPitrhesSsitndgbyRight

00,,21 OStKby__SKeleeyct 00,,12 SAtrbryo_wK_eRyight

11 SRtaeteu(nSetaMndebnyu) Final

11 MSteadteia(SBtaronwdbseyr) Install and

Pressing Down 0.3

1 EXT1

PPrersesisninggRLigefhtt

00,,22 AArrrow_RLeigftht

11 RMeteudniea Browser

Pressing Up 0.3

1 VGA/PC

CInhsatnanllelanLdist

EXT1 EXT2 EXT2-S

1 EXT1 mode

1 EXT2 1 TV 1 EXT2 mode

1 EXT2-S 1 EXT1 1 EXT2-S mode

PPrersesisninggLOefKt Turning Off

Channel List PwreisthsinSgtdObyK TPurrensisnigngORffight

Channel List wPitrhesSsitndgbyLeft Pressing Right PPrersessisninggLOefKt Turning Off

Media Browser PwreisthsinSgtdObyK Turning Off

00,,25 AOrKro_wSe_lLeecftt

00,,51 OStKby__SKeleeyct 0,2 Arrow_Right 00,,12 SAtrbryo_wK_eLyeft 0,2 Arrow_Right 00,,25 AOrKro_wSe_lLeecftt

00,,51 OStKby__SKeleeyct

11 MRentuune FCinhaalnnel List

11 SMtaeten(uStandby) 1 PFiicntualre 11 CShtaatnen(eSltaLnisdtby) 1 MPiecdtuiareBrowser 11 MCehnaunnel List

FMineadlia Browser 11 SMtaeten(uStandby)

Pressing Down 0.3 Pressing Up 0.3

Arrow_Down Arrow_Up

1 SIDE AV 1 EXT2-S

Media Browser wTitah bStldoby 3: Gerçek ku0l,1laSntbıyc_Kıedy avranışları mo1dSetaltei(Standby)

SIDE AV HDMI 1

Pressing Down 0.3 Pressing Up 0.3 Pressing OK 0.4 Pressing Down 0.3

Arrow_Down Arrow_Up OK_Select Arrow_Down

1 SIDE AV mode

1 HDMI 1 1 EXT2-S 1 HDMI 1 mode 1 HDMI 2

TTaabblolo33bbaazTzaaabllıılnnoaa3rraa:kkG,, eMMrçaaeTTkeeLkLuoolUlaUsnsaıacggıeedMaMvordoaednleıEşl ldEairdtıoimtro’odr’dedemeliomdoedl el tatassaarlralannddı.ı. MTMaobodldoeel3lTbVTaV’zn’ainnliınnaçaaırlaçmkıl,amMsaısaiılTeieblLeaoşblUaarşslvaagerekvMuelloakdnueılcllaıE,nTdıciVtıo,’rnT’idnVe’imlnkionkdueirllkultauksmuarrumlaluenmndüı.msüenilüesküairlşeılkaaşrışrı.laşır. Model TV’nin açılması ile başlar ve kullanıcı, TV’nin ilk

Pressing Up 0.3 Pressing OK 0.4

Arrow_Up OK_Select

1 SIDE AV 1 HDMI 2 mode

kurulum menüsü ile karşılaşır.

1 HDMI 3 1 HDMI 1 1 HDMI 3 mode

1 HDMI 4 1 HDMI 2 1 HDMI 4 mode

1 YPbPr 1 HDMI 3 1 YPbPr mode

1 VGA/PC 1 HDMI 4 1 VGA/PC mode

TV mode EXT1 mode EXT2 mode EXT2-S mode SIDE AV mode HDMI 1 mode HDMI 2 mode HDMI 3 mode HDMI 4 mode YPbPr mode VGA/PC mode

Pressing Down 0.3 Pressing Up 0.3 Turning Off with Stdby Turning Off with Stdby Turning Off with Stdby Turning Off with Stdby Turning Off with Stdby Turning Off with Stdby Turning Off with Stdby Turning Off with Stdby Turning Off with Stdby Turning Off with Stdby Turning Off with Stdby

Arrow_Down Arrow_Up 1 Stby_Key 1 Stby_Key 1 Stby_Key 1 Stby_Key 1 Stby_Key 1 Stby_Key 1 Stby_Key 1 Stby_Key 1 Stby_Key 1 Stby_Key 1 Stby_Key

menu_cond Picture Sound Settings

Picture Pressing Right

Pressing Left PressingSoOuKnd Turning Off with Stdby Pressing Right Pressing Left PressinSgeOttiKngs Turning Off with Stdby

with Stdby

Pressing Right0,3 Arrow_Rig0h,t3 Arrow_Right

Pressing OK Turning Off with Stdby

0,3 Arrow_Left0,3 OK_Select 0,3 OK_Select 0,1 Stby_Key

Pressing Right0,1 Stby_Key 0,3 Arrow_Right

Pressing Left 0,3 Arrow_Rig0h,t3 Arrow_Left

Pressing OK 0,3 Arrow_Left0,3 OK_Select

0,3 OK_Select 0,1 Stby_Key

Pressing Left 0,1 Stby_Key0,35 Arrow_Left

Pressing Right Pressing OK 0,3 Arrow_Rig0h,t2 OK_Select

PreInssstianlgl aLndefRt etune

0,3 Arrow_Left0,1 Stby_Key

0,2 Arrow_Right

with Stdby Pressing Right

0,1 Stby_Key Pressing Left0,35 Arrow_Rig0h,t2 Arrow_Left

Pressing OK 0,35 Arrow_Left0,5 OK_Select

Turning Off PressCinhganOneKl List with Stdby 0,2 OK_Select 0,1 Stby_Key

1 TV

1 YPbPr

Install an1dSound

Retune Channel 1LiMstedia Browser

1 Picture Menu

Final Media B1roSwtasteer(Standby) 1 Sound 1 Settings

1 Picture

MPicetduiraeBM1roeSSFwnotinausutaenelr(dSMtanednbuy)

Final Install and

1 State(Sta1ndRbeytu)ne

1 Settings 1 Sound 1 Picture 1 Settings Menu 1 Sound M1enFSuitnatael(Standby)

Final 1 Channel List State(Sta1ndSbetyti)ngs

Install andInstall and

1 Retune 1 Retune Menu

Final 1 State(Standby)

1 Settings Menu

Final 1 Media Browser

1 State(StandInbsyta)ll and

1 Channel 1LiRsettune

Channel Menu

List

Install andFinal

1 Retune M1eSntuate(Standby)

ŞekilŞ6e:kTilV6a:çTılVdıkatçanıldsoıkntraanilskoknurrauilulkmkmureunlüusmü mmoedneüllseünmesi modellenmesi

YcgYaiöurlrltuküezkarilrnamıircdçŞıeideareklarkktedkieirildğş6ieiçr:şk.eieTiFçrlkdidTVniileIğdadime“çiFğiıeçleTnd“irnüFIımkdsTltdüoauaIindrnğ“ugeielsmllurakolaenlndkgangruruemuadrraueamuiglmsnlkeeuilnfmkaauurmrd”mrkeaulknnelıuneubmnfü”iadsrrümikyknlieaeıçünpninbnüıd”didsiraükeyıoisaçalalipdtlnzıtuddmiğneauaKayatkaYoakiooldlıolçtuutrsdıllıznzesaudrkmuiraulşunaıaiğmtlrotzlğmrlct.uuıtlmdeuiderVmarkmeugmalaegltelökieouörtenardibadarrüdikaumüidierlıççlelml.ıdşıameiedneşnıBmreırkkgeddrb.kuai.klenieultanğtdleüVenidtliaVdenadıddelekirdetieirızçlrdki.ma.“iğkoatbnrFFbaFieolılunTtunnaTndTddşdmdIeIIiıeslaimğlmmoio,mınneirdnleteç.eraeeeenirninnnsçanllüdüüetdiüg,dndudsessugekdeüerüeaeeuuenagld““mlialdkekliniitarllleeledykkmnamnnidorcmğddkkidoolışiiiauuleadlnaravrnnredrıuuşiieulıeççıolnlrf”lu,iuiiiaılnçnlrmutmrgede.edkşürkrseetlmtmnueıknlrseuaeübuaednlklnklnilltiütrutüaaesrntsrdymüekmyüiıçailnleonoreaipoün.lnüvdraıdnaBdndiebre”zklıe”auul-, TiçKVeurmrmueeluknmtüesdüir.vtaeBmuTaVmtalharzanrdaiıclktintmadnoeddeilsğeoengrrekal,ainydnikağukinlladarneın,cıtl(eaHsrtıDnsMenIagrküyanoyllünakarığotıle,ulşPetvCuirzukylaouynrnkaeiğnzılbevums.ea)ltkaumlıloşadkneaılnmilnıksiılçkairlnıdnğdeı agdnöezdeöolndlaüeşnıleıerda.illımnairşakvmeroildeerl takmulalamnlıalanrmakış, tTırV. menüsü ve TV haricinde diğer kaynakların ( ŞtKeHaelulekıDrnviulMailzr7uayI’mkodknemaymontidaezaemnlğleüıamt,amkPmeulCalalnmaadknllıaıaışkmynktnmaaıannnığılşnııtkırvmls.asoro.)ındnrekdalua,lelnlnamnkeıuemldlslieasgnıköcelısdıltğaeiılrrmıinglimöşzişgötviünern.ürilnlüeekr kullanılarak, TV menüsü ve TV haricinde diğer kaynakların ( HŞDekMilI7k’daeynmaeğnı,ü PkCullaknaıymnaınğıınvms.o)dkelulellnamnıemsi sgıöksltıeğrıilgmöizştiör.nüne alınarak model tamamlanmıştır.

Şekil 7’de menü kullanımının modellenmesi gösterilmiştir.

ŞŞeekkiill 77::TTVV MMeennüüssüünnüünn mmooddeelllleennmmeessii Model tasarlandıktan sonra MaTeLo Testor Part kullanılarak Test senaryoları otomatik olarak oluşturu ldu. Test senaryosu

75 oluşturmak için, Testor’daki kullanım odaklı test senaryosu koulullşatunrıcmılaŞaredakalignlo7rai:tlmıTnaVasnı Mbkieulnglliüalensrıüldndıü.onğBrmuöloytuldeseculenldeantemskteuslslieannaılrayno(lsaertı edilen) olasılıklar temel alınarak oluşturulmuş oldu.

Model tasarlandıktan sonra MaTeLo Testor Part kullanılarak

Model ta TMesotdseelnata oTlueşsttusrmena ooluluşştuturmrma koullulaşntuıcrmıl ekduillelann) ıoclı Teüdmilenm) oo dybbbbdyTbbüöuuuuüöuuüknlllluuuuknllmlüuuennnnlüşennnddddştnddüetuuuuüemrruu....eürr sbaautlu3n5dduk bulundu VsaeasTt A35’dd raporu ya hVanegsTi tAes’td raporu y hangi tes

MB65 MaTeLo U Model Automatic VE0.x1e.0cution pla

MB65 MaTeLo Model Automa V0.1.0

ture Menu al te(Standby) tings ture und Menu al te(Standby) tall and une und tings Menu al te(Standby) annel List tings tall and une Menu al te(Standby)

dia Browser tall and une annel List nu al te(Standby) ture annel List dia Browser nu al te(Standby)

eli

’nin ilk

Şekil 7: TV Menüsünün modellenmesi

MMooddeell ttaassaarrllaannddııkkttaann ssoonnrraa MMaaTTeeLLoo TTeessttoorr PPaarrtt kkuullllaannııllaarraakk TTeesstt sseennaarryyoollaarrıı oottoommaattiikk oollaarraakk oolluuşşttuurruu lldduu.. TTeesstt sseennaarryyoossuu oolluuşşttuurrmmaakk iiççiinn,, TTeessttoorr’’ddaakkii kkuullllaannıımm ooddaakkllıı tteesstt sseennaarryyoossuu oolluuşşttuurrmmaa aalglgoorirtimtmaassııkuklulallnaınldılıd. ıB. öBylöeycleecteest tseesnt arsyeonlaarryıokluarl-ı klaunllıacnılıacrıdlaarndaalnınaanlınbailngilberildgoilğerruldtuosğurnudltauskuunlldaanılkaunl(lsaentıeladnil(esnet) eodlailseınlı)kloalrasteılmıkellaraltıenmarealkaloınluaşrtaukruollmuşutşurouldlmu.uş oldu.

Tüm mmooddeell içiiçninoluoşlutuşrtulraunlantesttestenasreynoalrayroı lasrcıripstlcerrieptldeörednöünştüüşrtüülrdüüldvüe TvVe ’yTeVik’yiefarklıikyiazfıalırmklıveyrsaizyıolınmu yvüekrlseinyeorneuk yVüekslTeAn’edreakçaVlışetsırTılAd’ı.dİalk vçearlsıişytoırnılddaı.2 haİltka bvuelursnidyuo.nİdlak h2atahdaatan buirliutnedsuti.n İblkaşlhaamtaadsaındbaniri10tesdtkinsobnarşalabmualusınnddua.nD1iğ0erdkhastaonirsae bilukluhnadtau.buDluiğnedrukhtaatna 2is0e diklksohnartaa bbuulluunndduu.kTtaenst 230sadakt 4s5ondrak bsüurlduün.dİuk.inTceistve3rssiayaotn4d5a diske s1ührdatüa. bİkuilnucniduve. rBsuiyluonadna hisaeta1tehsattian b5u5l.udnadkuik. aBsuınludnaabnulhuantadut.esTteinst535s.adaatk3i5kadskınsdüardbüu.lundu. Test 3 sVaeastT3A5’ddak 2s0ü0rd’eür. test senaryosu çalıştırıldıktan sonra test rapoVrueysTayAın’dlaand2ı0. 0B’uerraptoersdtasheannagryi otessut sçeanlaışrtyıorısludnıkutnangesçotinğria, htaens-t rgaiptoersut syeanyaırnyloansudnı.uBnukaraldpıoğrıdbailhgainsigbi utelustnsmenakartaydoısru. nun geçtiği, hangi test senaryosunun kaldığı bilgisi bulunmaktadır.

Tablo 4: VesTA test raporu örneği

Test Execution Report

Project Test

MB65 MaTeLo User MB65 Model Automatic Cases V0.1.0

Executio Execution Tester Comments Details n result date

TV_MaTeLo_INIT INCONC Mar 28 2012 Ceren

LUSIVE 11:33AM Şahin

_001_001_001

11:39AM Şahin

_001_001_002

11:46AM Şahin

_001_001_003

11:47AM Şahin

_001_001_004

11:53AM Şahin

_001_001_005

11:57AM Şahin

_001_001_006

11:59AM Şahin

_001_001_007

12:03PM Şahin

ü

_001_001_008

12:06PM Şahin

_001_001_009

12:08PM Şahin

içinde

_001_001_010 TV_MaTeLo_001 PASS

2:01PM

yapıda

_001_001_011 TV_MaTeLo_001 PASS

2:10PM

üsünün” model

_001_001_012 TV_MaTeLo_001 PASS _001_001_013

2:13PM

2:16PM

aryoları

TV_MaTeLo_001 PASS _001_001_014

2:19PM

Step result _001_001_015 TV_MaTeLo_001 PASS

2:25PM

_001_001_016

2:35PM

günlükStep result verilerPPAASSSS akların (FAIL

Execution date TtiVm_eMaTeLCo_o0m01meFnAItLs

1.20.2012 02:38:_00901P_M001_017

1.20.2012 1.20.2012

0022::3388::TT_420VV670__1PPMM_MMaa0TT0ee1LL_oo0__10080011

PASS PASS

Mar 28 2012VeCsebreonx ip 2:38PM 19Ş2a.1hi6n8.2.237 M2M:aa5r0r P2288M220011221199CCŞ22aee..11hrreei66nnn88..22..223377

Details Details Details

z önüne

_001_001_019 TV_MaTeLo_001 PASS

2:52PM

Tablo 5: Başarısız olan tes_t00s1_e00n1_a0r20yosu için3:0t4ePMst adŞıahmin ları raporu

ştir.

Tablo 5: BaşarıTsıazbolloan4t:eöVsrtnesseeTnğaAirytoessut irçainpotersut öadrnımelğairı raporu örneği

Başarısız olan test senaryoları için detay bölümüne girildiğinde hangi testSatdeımpırnedsauklatldığı bilgisi tutulmaktadır.

Geçme/KPSAteaSpSlrmesualt

durumu1E.x2ev0c.2eu0ti1o2kn0ad2al:3tae8:nt0im9 PeteMstCosmemnenatrsyosu

için hangi Vesbox ip 192.168.2.237

adımındPFaAAISLkSaldığı

bilgisi MaTeLo Testor 1.20.2012 02:38:27 PM 1.20.2012 02:38:46 PM

partının

sistem analiz 192.168.2.237

bölümüne girilerek test edilen yazılım için güvenilirlik bilgisi

elde edilTBdaaibş[alo2rı3s5ı]:z.Boalaşnartıesıszt soelnanartyeosltasreıniçairnyodseutaiyçibnötleüsmt aüdnıemgliarriıldriağpionrdue V0.1 vheangVi 0te.s2t adyıamzıınldıma lkaarlıdnığını böirlgngüeisğviietnuitulilrmliakktakdaırr.şılaştırması

sonucunGdeaçamşea/ğKıdalamkai vdeuriulmeruevldeekealdainldtie:st senaryosu için hangi test Badaışmarıınsdıza kaolldaınğı btielsgtisi sMenaaTreyLoolarTıestioçrinpartdıneıtnaysistbeömlüamnüanliez

UsaGgebilgöerdliçeeülmdmeiMeğdü/iiKnnlodedaidlegm[e2ihra3alil]nde:.gruei1rktuem-stetus\atdvVeıemdeikılraneslndaianyokatnazelıs1dltıım\ğseı niMbçaiirlongyiodgssiüeuvtulei.tçnumiilnlmicrhlamiakkntagbdiiıltrge.issti adımında kaldıW ğı bHilgOisLi EMaCTHeLAo ITNestor partının sistem analiz bölümüne girilerek test edilen yazılım için güvenilirlik bilgisi

76 elde edildi [23].

sonucunda aşağıdaki veriler elde edildi:

Step result PASS PASS FAIL

Execution date time 1.20.2012 02:38:09 PM

Step result 1.20.2012 02:38:27 PM 1.20.2012 02:38:46 PM

Comments

Vesbox ip 192.168.2.237 192.168.2.237 192.168.2.237

Step result

Execution date time Comments

Vesbox ip

PASS

PTAaSSblo

5:

Başarı11s..ı22z00..22o0011l22a00n22::33t88e::02s79tPPsMMenaryosu

için

test1199a22d..11ı66m88..22l..22a33r77ı

raporu

FAIL

1.20.2012 02:38:46

TMMOB

PEöMlrenekğtirik

Mühendisleri

Odası

BTaabşalorıs5ı:zBaşoalraınsız

olan test

tessetnsöaerrnnyaeorğyliaorsıu

için test adımları raporu için detay bölümüne

girildiğinde hangi test adımında kaldığı bilgisi tutulmaktadır.

VcGgBabGVeabudiöldö0aered0nılılişç.mçüme.lüd1am1dmmmarıeıinıvenğedsüaüd/ed/ıivinKşnKznalaeadeVedaağkikleg0lımga[maodVi.hl2irl2ldaradaiaa30ilıknlınyeğ].değdi2.grıaurıuevizerbkrbetukıtiueylerilmıtlsmigastmegltetziuesiussaıltsriltadviıeverMmsıeeMdımleedndlinaklaiııeakTealannrTeanrlıedeanylnegdLaanoyıLüinnoykallovtadazaetTerziılesTıl:ndgıestıleısmiütığlsstmvioiesıtrçeoeinrlbçiniinrançkipiiarlnpilagyrnikaryriogtsalrdoıgsüiitnrekuısüvştnıtuuıvenaıiltnenyçaukisniiçşilalnstiismiriılnrtsşrbihlearmtıiömahlelkkianlmaatküşabgnsatmdiiıbıgnalrıgüiiatnsrmle.liongatissaeenzliitisssuziıteslodneuecduinlddia[a2ş3a]ğ.ıdaki veriler elde edildi:

sonuUcusnadgaeaşMağoıddakeilv:er1ile-r e\lVdeeerdsiildoin: 1\ Model.mcm

WHOLE CHAIN Usage Model : 1 - \Version1\ Model.mcm

WHOLE CHAIN

MTTF Ş( çıkmadan

MTTF (or çıkmadan ö

System version System version

1 2

T

ŞeŞkeilki8l :8:İkİikiyyaazzılılıımm aarraassıınnddaa ggüüvveenniliilrilriklikanaanliazliizi

GGüüvveenniillŞiirelkikil, 8bb:iirrİkzzaiamymaaznılıppmeeraiyraosdınudsaürgeüsviennciel,iralkiktiavnaaslyiozin sayısıınnaa

ggöörree hheessaaplanmıştır. Güvenilirlik, bir zaman periyodu süresince, aktivasyon sayısına

göre hesaplanmıştır. Tablo 6: Güvenilirlik ve MTTF sayısal değerleri

Reliability/MTTF for profile "Profile1" (in

days) Reliability/MTTF for profile "Profile1" (in

days)

label

(1.000000)

(40.00)

version1 V0.l1abel

0.(916.010703000t 0)

(4204.0.603)9.842

12 VV00..12

00.9.96813793900t t

6240..693693.8.94426

2 V0.2

0.983990t

60.963.946

Şeki

Şekil 1 Bu sayı Buadımsalayrı,ın adımlarına

Bilinen t oBtihooletimondmeaentfialzetetiyezese hekdreitfilkeyheant krOititkomhaattaikla Oçtoamlışattıirkılate çaçloışktırnıelaybini çok neyin o

ŞeŞkeiklil99:: İİkkiiyyaazzılıımlımaraasrınadsaınMdTaTMF aTnTalFizianalizi MMTTTTFF (o(rotarltaamlaamhaatahoalutaşmaozluamşmanaı) bziarmhaatnaıo)rtabyiarçıkhmataadanortaya çöıknmceagdeaçnenöonrctaelagmeçaeznamoratnaılavmeramzeakmtedainr.ı vermektedir.

Şekil 9: İki yazılIımntaeransınsdiatyMTTF analizi MSTysTtFem(ortalaVmearsihoanta oluşma zamanı) bir hata ortaya

mböalünmalüizne akbtialdgıirs.i hangi test şetmırmanaaslıiz ik bilgisi aştırması cm mcm zi sayısına n sayısına

"1"(i(nin

TTFTF 00.00)0) 46.3693.98.48242 6936.39.49466 ieri

GeŞbeizkliilC9.,:TİekkicyaanzıAlı.mT.,aGraüsınnddüazaMlpTTMF.,

aKnualllaizniım

Modeli Baz Alınarak Yazılım Güvenilirliği

Markov Zincirleri ile Otomatik Testler Üretilmesi ve Hesaplanması, Cilt 3, Sayı 6, Syf 69-79, Aralık 2013

MçıkTmTaFdan(oŞörentakcilelam9g:eaİçkeinhyaaotzarıtlaılmoalmauraşamszıaanmdaaznMaımTvaTenFrım)aenkabltiierzdiirh.ata ortaya

MTTF (ortalama hata oluşma zamanı) bir hata ortaya çıkmadan önce geçen ortalama zamanı vermektedir.

Tablo 7: Hata yoğunluğu sayısal değerleri

Intensity

System version

Version label

IntensIitnytensity (0.000000)

vSeyrsstieomn1 VV0lea.r1bseioln

0.001I5nt5e8nsity (0.000000)

21 VV00..12

00.0.00105057866

2TaVb0l.o27: Hata0.y0o0ğ0u7n6l6uğu sayısal değerleri Tablo 7: Hata yoğunluğu sayısal değerleri

venilirliği hesaplaması için Vestel Elektronik AR-GE Test grubunda çalışmalar devam etmektedir. Bu çalışma aynı zamanda yüksek lisans tez çalışması olarak devam etmektedir.

9. Kaynaklar

[1] Y. Wu, S. J. Hirakawa, and U. H. Reimers, “Overview of Digital Television Development Worldwide”, Proceedings of the IEEE, Vol. 94, No.1, pp.8 – 21, Jan. 2006.

[2] C.-C. Lin and M.-S. Chen, “Controlling digital TV settop box with mobile devices via an IP network”, IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 52, No. 3, pp. 935 – 942, Aug 2006.

[3] D. Marijan, V. Zlokolica, N. Teslic, V. Pekovic, and T. Tekcan, “Automatic functional TV set failure detection system”, IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 56, no. 1, pp. 125-133, 2010.

[4] H. Shokry and M. Hinchey, “Model-based verification of embedded software”, IEEE Computer Magazine, pp. 5359, Apr. 2009.

[5] J. Boberg, “Early fault detection with model-based testing”, Proceedings of the 7th ACM SIGPLAN workshop on ERLANG, pp. 9-20, 2008.

ŞŞeŞkeiklil11000:İİkİkkiiiyyyaaazzzıılılılımmımaarraaarssaıınsndıdnaadFFaaialFuilarueirlIeunrtIeenntIsenintytseiantnysaialtinyzai alinzai lizi Bu sayı, bulunan hataların sayısının, çalıştırılan test adımlarına oBBrauunıdsısra.yBı,u sabbyuuıllununonaranmnalhdheatadatlüaaşlramınreınlidsiarsy.aısyıınsıınn,ın,çalıçşatılrıışltaınrılantest test aaddıımmllaarrıınnaa oorraannııddıırr..BBuusasyaıynı onromrmaldaelddeüdşmüşemlideilri.dir.

8. Sonuçlar

Bmialtiinzeenetdeisltilperzavme aenskdiadnenvemk8aa8.nyu.SneaSolkonotalunanrçuaklkaçazçlraaanlrıçştsıarığllaanmteasytılehredoetof-- lhBeoBayitilaeolilnimnaneryeaınntöibnzuteteelasmsemttldlleeeairlrryipabvvbaeiezzleaiernme.sskaskiondinddeaneknnumlvlmaaennaıukcneaıunlyeınnolalkkaoatrlaaranşkrıalakçkşaaazlbçıaşaintllıeçrıcşıletsaığarnğiıllkataernmisttialkteyerıstler ççOmtçOçkhoeOççkhaoaorettsaaoltrkeooiltkdtıosiltkdıioşmmtııinşenmitşnekmnktınfetafardıolıealeyartıhrethaelilytıyitıiukaayaiylizlniöikakabştteneneaatntbbionneutltlleoioiteeasearlelomyttyscertuserdolmoıtöceıtöelcllmiluimebknerebnlae,rkiröutaktrutkpea,iotlel,tzemletçaiottmaizoetesonümtzzelmtsotmdelleeasotakeemreeldtamyamuerreldiybdaarterlldaiiolbdaabtdairzlainirldbtizaiize.lnrilğddeiozeiiz.ığriÖlernayeliedi..iaeğdÖnrnndnindsi.ierÖainelod.irdesrlmvten.i.BneobeirmeBlbkelin.ukeilimnlueBublikskieonliğelsaunluol,libeaiaye,l,lübnsenanlnoürkeapeın,,aülcrrbpnla,üknıieoüleınntntedotcirptaıo,kdüetıentlnmoneseneohomtıksdatiaontttkanootaeitetirnaaommtkzsştilzomaetızaataaliataserranoattnasıeşişintarmkıtçzeaitımlrkatebmabıoamsmiseşuotllıaeaaakeie,llırkutağrkb,tcbımaerntmelibioaeknalğr-ieeknlmıriak,crteabaeğyiknrıi Biz çalışmamızda testi, kullanıcılardan aldığımız kullanım profiline uygun, son kullanıcılar tarafından karşılaşılması daha muhtemel hataları bulmaya yönelik tasarladık. Bu şekilde hem sahada oluşabilecek kritik hataların önüne geçmeyi hedefledik, hem de modelleme sonucu otomatik olarak oluşturulan binlerce test senaryosu ile yazılım güvenilirlik hesaplaması yapabildik.

Otomatik oluşturulan test senaryolarını otomatik olarak çalıştırarak hem zaman hem de kaynak kullanımında verimlilik sağladık.

Yazılım güvenilirliği hesabı ile de, üretime verilecek yazılım ile ilgili bilimsel bir değer ortaya çıkararak, hem test hem de onay grubu olarak, hangi yazılıma neden üretim onayı verip vermediğimizi matematiksel olarak ifade edebildik.

Yazılım güvenilirliği ile ilgili hesaplama, Vestel’de geliştirilmeyen, dışarıdan bir araç ile sağlanmıştır. Şu anda yazılım gü-

[6] MaTeLo, Model Based Testing tool, http://www.all4tec. net/

[7] VesTA, “Vestel Test Automation Tool”, designed by Vestel Electronics R&D, 2009.

[8] MaTeLo “Test Strategies”, all4tec.net/index.php/en/model-based-testing/33-matelo-test-strategies

[9] P.Unlubas, E.Domekeli, D.Kurt “Usage Profile Based Test Case Generation”, Final Project for Master Degree, Ozyegin University, 2011.

[10] C. Nebut, F. Fleurey, Y. Le Traon, and J.M. Jezequel, “Automatic test generation: a use case driven approach”, IEEE Transactions on Software Engineering, vol. 32, no. 3, pp. 140-155, 2006.

[11] K. Weyns and P. Runeson, “Sensitivity of software system reliability to usage profile changes”, Proceedings of the ACM symposium on Applied computing, 2007.

[12] K.-K. Cheong, I. Kim, S.-K. Park, and Y.-J. Park, “User Performance Measures for Evaluating Interactive TV Pointing Devices”, IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 57, No. 3, pp. 1236-1244, August 2011.

[13] J. Philipps, A. Pretschner, O. Slotosch, E. Aiglstorfer, S. Kriebel, K. Scholl, “Model-Based Test Case Generation for Smart Cards”, Elsavier Electronic Notes in Theoretical Computer Science 80, 2003.

[14] J. A. Whittaker and M. G. Thomason, “A Markov Chain Model for Statistical Software Testing”, IEEE Transactions on Software Engineering Vol. 20, NO. IO, October 1994.

[15] S. J. Prowell, “Using Markov Chain Usage Models to Test Complex Systems”, Proceedings of the 38th Hawaii International Conference on System Sciences, 2005.

[16] A. Guiotto, B. Acquaroli, A. Martelli, “MaTeLo: Automated Testing Suite for Software Validation”, Proceedings of DASIA 2003 Jun. 2003.

[17] W. Dulz, Z. Fenhua, “MaTeLo – Statistical Testing Using Annotated Sequence Diagrams, Markov Chains and TTCN-3”, IEEE International Conference on Quality Software, Nov. 2003.

[18] V. Pekovic, N. Teslic, I. Resetar, and T. Tekcan, “Test management and test execution system for automated verification of digital television systems”, IEEE 14th International Symposium on Consumer Electronics, 2010

[19] B. Beizer, “Black-box testing: techniques for functional testing of software and systems,” Wiley, 1995.

[20] M. S. Hosain and M. S. Alam. “Software reliability using Markov Chain usage model”, 3rd International Conference on Electrical & Computer Engineering, ICECE 2004, 28-30 December 2004.

[21] X. Zhang, M.Sharma, P. Franklin, “Evaluating System Reliability from the Customer Perspective To Improve Availability Predictions”, RAMS 2005, 0-7803-88240/05/IEEE 2005.

[22] MaTeLo “MaTeLo Report Management” http://www. all4tec.net/wiki/index.php?title=%E2%80%9CReport_ Management%E2%80%9D_Tab

[23] MaTeLo “MaTeLo Testor” http://www.all4tec.net/wiki/ index.php?title=Appendices_of_user_manuel_testor

[24] Musa, J. D., “A theory of software reliability and its application.”, IEEE Transactions on Software Engineering; 1975, Vol. SE-1 Issue 3, p312-327, 16p.

[25] S. S. Gokhale, “Software failure intensity, reliability and optimal stopping time incorporating repair policies”, International Journal of Reliability, Quality & Safety Engineering, Vol. 13, No. 5 p455–477, October 1, 2006.

Şahin Gebizli C., Tekcan A. T., Gündüzalp M., Kullanım Modeli Baz Alınarak Markov Zincirleri ile Otomatik Testler Üretilmesi ve Yazılım Güvenilirliği Hesaplanması, Cilt 3, Sayı 6, Syf 69-79, Aralık 2013

Ceren Şahin Gebizli

Ceren Şahin Gebizli Dokuz Eylül Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Haziran 2010 mezunudur. Özyeğin Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde tez aşamasında yüksek lisans öğrencisidir.

2011 yılında ISTQB-CTFL (Farkındalık seviyesi test uzmanı) ve 2013 yılında da ISTQB CTAL-TA

(Uzman seviye test analisti) sertifika ve ünvanlarını almıştır. 2012 Eylül ayında Tallinn-Estonya’da

Model Bazlı Testler konferansına katılmıştır. 2013 Mayıs ayında Test İstanbul 2013 konferansında, geleceğin test teknikleri ve test otomasyonu konusunda konuşmacı olarak yer almıştır. 2013 Eylül ayında

UYMS 2013 sempozyumunda test tasarımı konusunda konuşmacı olarak yer almıştır. 2010 Temmuz

ayından beri Vestel Elektronik AR-GE’de Tasarım Doğrulama ve Test Mühendisi olarak görev almaktadır. Yazılım ve Donanım grupları ile birlikte TV projelerinin test aktiviteleri ve test yönetimi üzerinde

çalışmaktadır. Ceren Şahin Gebizli

Ceren Şahin Gebizli Dokuz Eylül Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Haziran 2010 mezunudur.

Araştırma

ve

uzmanlık

alanları

içerisinde

tasarım

teknikleri,

bazlı

testler,

Özyeğin Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünde tez aşamasında yüksek lisans öğrencisidir.

tecrübeye dayalı testler ve test otomasyonu konuları bulunmaktadır. 2011 yılında ISTQB-CTFL(Farkındalık seviyesi test uzmanı) ve 2013 yılında da ISTQB CTAL-TA(Uzman seviye test analisti) sertfika ve ünvanlarını almıştır. 2012 Eylül ayında Tallinn-Estonya’da Model Bazlı

Testler konferansına katılmıştır. 2013 Mayıs ayında Test Istanbul 2013 konferansında, geleceğin test

teknikleri ve test otomasyonu konusunda konuşmacı olarak yer almıştır. 2013 Eylül ayında UYMS

2013 sempozyumunda test tasarımı konusunda konuşmacı olarak yer almıştır. 2010 Temmuz ayından

Tarkan Tekcan beri Vestel Elektronik AR-GE’de Tasarım Doğrulama ve Test Mühendisi olarak görev almaktadır.

Yazılım ve Donanım grupları ile birlikte TV projelerinin test aktiviteleri ve test yönetimi üzerinde

çalışmaktadır. Araştırma ve uzmanlık alanları içerisinde test tasarım teknikleri, model bazlı testler,

tecrübeye dayalı testler ve test otomasyonu konuları bulunmaktadır.

1970 doğumlu olan Tarkan Tekcan, İzmir Atatürk Lisesi’nden mezun olduktan sonra Dokuz Eylül

Üniversitesi’nde elektrik-elektronik mühendisliği eğitimi gördü. Aynı bölümde yüksek lisans yaptı.

Tekcan, İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü’nde mühendislik işletmeciliği alanında da yüksek lisans derecesi aldıktan sonra Dokuz Eylül Üniversitesi’nde doktorasını tamamladı. Tekcan, üniversitede 4 yıl

asistanlık ve 2,5 yıl kadar bir kalibrasyon merkezinde yöneticilik yaptı. Askerlik görevinin ardından

1999 yılında Vestel Elektronik’te Ar-Ge test mühendisi olarak çalışmaya başladı. 2006 yılında Vestel

Tarkan Tekcan

1970 doğumlu olan Tarkan Tekcan, İzmir Atatürk Lisesi’nden mezun olduktan sonra Dokuz Eylül Üniversitesi’nde elektrik-elektronik mühendisliği eğitimi gördü. Aynı bölümde yüksek lisans yaptı. Tekcan, İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü’nde mühendislik işletmeciliği alanında da yüksek lisans derecesi aldıktan sonra Dokuz Eylül Üniversitesi’nde doktorasını tamamladı. Tekcan, üniversitede 4 yıl asistanlık ve 2,5 yıl kadar bir kalibrasyon merkezinde yöneticilik yaptı. Askerlik görevinin ardından 1999 yılında Vestel Elektronik’te Ar-Ge test mühendisi olarak çalışmaya başladı. 2006 yılında Vestel Elektronik Ar-Ge Genel Müdür Yardımcılığına atandı. Ekim 2012’den bu yana, Vestel Müşteri Hizmetleri Genel Müdürü olarak çalışmakta. Çalışma konusu olan elektronik ürün güvenilirliği konusunda uluslararası yayınları bulunmakta. Evli ve bir kız, bir erkek çocuk sahibi.

Elektronik Ar-Ge Genel Müdür Yardımcılığına atandı. Ekim 2012’den bu yana, Vestel Müşteri Hizmetleri Genel Müdürü olarak çalışmakta. Çalışma konusu olan elektronik ürün güvenilirliği konusunda uluslararası yayınları bulunmakta. Evli ve bir kız, bir erkek çocuk sahibi.

Mustafa Gündüzalp Mustafa GÜNDÜZALP 1979 yılında Orta Doğu

Teknik Üniversitesi Elektrik Mühendisliği

Bölümü’nde öğrenimini tamamladı. 1982 yılında

Boğaziç1i 9Ü7n9iveyrsıilteısni dEaleOktrriktavDe oEğleuktrToneikknik Üniversitesi Elektrik Mühendisliği Bölümü’nde öğrenimini tamamladı.

Mdipülhoemnda1sisı9nliığ8ia2ldı.ByDöıllaühımnaüds’onandreaBn1o98Yğ8üaykzısleıinkçdia DÜLiosnkaunizsversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü’nden Yüksek Lisans

Eylül bitirdi.

dÜin1pi9vl8eor3s-mi1te9sa8i7’snıdnyeıılladarıolkdtaorıra.asınDdçaaalhışamraaaşltsaırromınnaı ra

yılında

Dokuz

Eylül

Üniversitesi’nde

doktora

çalışmalarını

bitirasistanıdoila.ra1k9g8ör3ev-1ya9pt8ı.719y87ı-l1l9a9r1ıyıallraarınsdıanda araştırma asistanı olarak görev yaptı. 1987-1991 yıllarında endüstride endüstride araştırma mühendisi olarak çalıştı.

1991’dearDaoşkutzırEmylaül mÜnüivheresintedsi,isMiüohelnadrisalikk çalıştı. 1991’de Dokuz Eylül Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elekt-

BFaöklüümlteüsr’ini,kdeElvYekeatrrdiEkımlcveıekDEtorlçeoekntnrtoionkliakrMakMgüüöhhreenevdniasdlldiğıii.sliği Bölümü’nde Yardımcı Doçent olarak görev aldı. Görevini 1995-2001

sGüördreüvridnyüi.ı12l90l9a051-r2ıy0ı0al1ınrdyaıalslaPırrnıoadferasasöırnDdoaldoDuç.oeç2e0nn0tt1o-2loa0rl1aak0rak sürdürdü. 2001 yılında Profesör oldu. 2001-2010 yılları arasında aynı

yılları aüransıinvdaearysniıtüendiveersgiteödreegvörienviene ddeevvamam etti. 2010 yılında Yaşar Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği etti. 2010 yılında Yaşar Üniversitesi, Elektrik-

ElektronBikölMüümhenüd’isnlidğie BPörlüomfüe’nsdöer Porolfaesröark görev almış; halen bu görevini sürdürmektedir.

olarak görev almış; halen bu görevini

sürdürmDeketevdirr.e teorisi, mikrodenetleyici/mikroişlemci tabanlı system tasarımı, sayısal sistemler, kontrol uygula-

Devre teorisi, mikrodenetleyici/mikroişlemci tmabaanllıasryıstkemontausalraımrıı,nsdayaısaçl asilsıtşemmlear,larına devam etmektedir.

kontrol uygulamaları konularında çalışmalarına devam etmektedir.