Bacharelado em Sistemas de Informação - DCET1

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AI+RTESTING: remoção de redundâncias de conjuntos de casos de teste a partir de dados de execução do teste de mutação
(UNEB, 2018-07-06) Santos, Eder Pereira dos; Lenz, Alexandre Rafael; Jorge, Eduardo Manuel de Freitas; Massa, Mônica de Souza
Um software evolui ao longo do tempo de vida, essa evolução acontece através da adição de novos requisitos ou realização de manutenções. No sentido de evitar a introdução de defeitos em decorrência de alterações no software é utilizado o Teste de Regressão. A atividade de Teste de Regressão consome um tempo considerável do total do desenvolvimento do software, aumentando o seu custo. Um dos fatores determinantes para o custo são as atividades executadas manualmente. Para contornar esse problema e apoiar a atividade de teste de regressão, muitas metodologias têm sido propostas visando reduzir o tempo despendido na atividade. Muitas dessas metodologias utilizam técnicas de aprendizado de máquina, as quais relacionam as informações coletadas durante a atividade de teste para identificação de casos de teste com comportamentos similares. Essas técnicas comumente permitem a geração de regras que podem ser aplicadas para a redução do conjunto de casos de teste. A redução é capaz de diminuir significativamente o tempo do teste de regressão, pois exclui permanentemente os casos de teste redundantes. O objetivo deste trabalho consiste em aplicar a metodologia proposta no projeto de pesquisa AI+RTesting definida pelo professor Alexandre Rafael Lenz para apoiar a redução do conjunto de casos de teste, a partir da implementação de uma ferramenta que automatize esse processo para programas escritos na linguagem Java em nível de método, ou seja, cobrindo o teste de unidade, com intuito de reduzir o tempo gasto na atividade de teste de regressão. A nova ferramenta integra o teste estrutural apoiado com a ferramenta Jabuti e o teste baseada em erros apoiado pela ferramenta Mujava. Junto com a API WEKA, adicionada a nova ferramenta para gerar os agrupamentos que possibilitam a aplicação de algoritmos de classificação para geração de regras, permitindo classificar as classes de equivalência em ordem de prioridade. Os resultados obtidos com os experimentos realizados na fase de validação demonstraram que o método baseado em PG é capaz de remover redundâncias, mostrando maior eficiência em programas mais simples, como observado quando aplicado no método MDC. Em comparação a programas mais complexos, que é o caso do segundo método testado, os resultados apresentados, demonstram que o método baseado em PG não consegue realizar a remoção de forma eficiente, devido a quantidade elevada de redundâncias encontradas. Para atingir resultados mais precisos, sugere-se a definição de uma metodologia que consiga realizar uma redução mais significativa que a apresentada utilizando a progressão geométrica, assim como a utilização de informações coletadas durante a atividade do teste estrutural devido à complementariedade das técnicas de teste de software.
AI+RTESTING: um método para remoção de redundâncias de conjuntos de casos de teste integrando as ferramentas jabuti, mujava e weka
(UNEB, 2018-07-06) Souza, Ana Cecília Santos; Lenz, Alexandre Rafael; Massa, Mônica de Souza
A execução do teste de regressão é imprescindível para garantir que adições e alterações realizadas em um software não introduzam erros em funcionalidades já existentes. Consequentemente, o teste de regressão é uma atividade dispendiosa e executada com frequência. Em vista disso, metodologias foram propostas para reduzir o esforço empregado na execução dessa técnica de teste, dentre essas metodologias encontra-se a redução de casos de testes. A redução consiste na remoção permanente de casos de testes redundantes do conjunto casos de testes original. Com intuito de auxiliar na identificação desses casos de teste redundantes, podem ser aplicados algoritmos de aprendizado de máquina. Através dos quais é possível associar as informações obtidas durante a atividade de teste para detectar comportamentos análogos. Assim sendo, o objetivo desse trabalho foi a análise, implementação e validação de um método automatizado para remoção de redundâncias em um conjunto de casos de teste que tem por finalidade a redução do esforço dispendido pelo testador durante a execução do teste de regressão em métodos implementados na linguagem Java. A automação consistiu em coletar as informações da atividade de teste fornecidas pela integração das ferramentas de teste Jabuti e Mujava. Subsequentemente, esse dados foram submetidos aos algoritmos de agrupamento e classificação disponíveis no pacote de software Weka. Com a obtenção das classes de equivalências que foram geradas através das regras de classificação, foi aplicado o cálculo da Progressão Aritmética (PA) para selecionar os casos dos teste que devem ser removidos do conjunto de teste a ser reexecutado. Após a realização dos experimentos de validação, foi possível concluir através dos resultados obtidos que o método automático conseguiu remover as redundâncias atingindo o mesmo valor dos critérios estruturais e escore de mutação do conjunto de casos de teste original.
AI+RTESTING_um método de seleção e de priorização para apoiar o teste de regressão utilizando aprendizado de máquina
(Universidade do Estado da Bahia, 2017-07-07) Cristo, Thamires Asenate Botelho de; Lenz, Alexandre Rafael; Jorge, Eduardo Manuel de Freitas; Souza, Mônica Massa de
O teste de regressão é fundamental para testar alterações efetuadas durante a fase de manutenção do software e verificar se estas não introduziram defeitos em partes que antes funcionavam corretamente. Devido ao custo e ao tempo despendido para esta atividade, metodologias têm sido propostas para reduzir os esforços e aumentar a eficácia de sua execução. As técnicas de Aprendizado de Máquina podem ser utilizadas para associar as informações coletadas na atividade de teste para identificar casos de teste que possuam comportamentos semelhantes e gerar regras de classificação que podem ser aplicadas para seleção e priorização de casos de teste. A seleção e a priorização de casos de teste podem reduzir significativamente o tempo do teste de regressão e aumentar a probabilidade de detectar erros mais rapidamente. Diante disso, este trabalho tem como objetivo implementar um método de seleção e de priorização, com o propósito de reduzir o tempo gasto na atividade de teste de regressão de métodos implementados na linguagem Java, garantindo a cobertura dos critérios de teste. As ferramentas Jabuti (teste estrutural) e Mujava (teste baseado em erros) foram integradas para que os dados de execução sejam agrupados e submetidos a algoritmos de agrupamento, acionados a partir da API da ferramenta Weka integrada ao projeto com o propósito de encontrar comportamentos semelhantes entre os casos de teste e posteriormente aplicar um algoritmo de classificação, a fim de gerar regras a serem utilizadas na seleção e priorização do conjunto de casos de teste. Os resultados obtidos com os experimentos realizados na fase de validação demonstram que mesmo selecionando apenas 60% dos casos de teste do conjunto original, a redução na cobertura dos critérios de teste permaneceu elevada. No entanto, para obtenção de resultados mais precisos, sugere-se a integração ao processo automatizado da metodologia, a reexecução dos novos conjuntos de casos de teste obtidos no processo de validação
Estudo comparativo dos mecanismos de localização e orientação aplicados ao GAMEAR-FP
(UNEB, 2013-01-05) Santos Júnior, Washington Luiz Tavares; Lenz, Alexandre Rafael; Boratto, Murilo do Carmo; Jorge, Eduardo Manuel de Freitas
A realidade aumentada consiste na inserção, em tempo real, de elementos virtuais no ambiente real com o objetivo de complementá-lo. Com o incremento da capacidade de processamento dos dispositivos móveis, a realidade aumentada tornou-se mais acessível, na medida em que todos os recursos necessários estão em um único dispositivo. No entanto, aumentar o ambiente não é a única preocupação, é necessário fornecer formas de o usuário acessar a informação virtual em seu contexto relevante. Dentro desta perspectiva, este trabalho objetiva comparar três mecanismos de localização e orientação (distância em linha reta, direcionamento por bússola e marcação em mapa) que facilitam ao usuário dirigir-se ao local onde a informação é relevante. Para tanto foi dado continuidade ao desenvolvimento do jogo GAMEAR-FP, o qual foi utilizado em uma pesquisa de campo para obtenção e análise dos dados referente aos mecanismos supracitados.
Funregulation: concepção de uma arquitetura web (Back-End) que implemente um pipeline para construção de redes regulatórias de genes de fungos
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-12-06) Amorim, Gabriel Antônio Alves de; Lenz, Alexandre Rafael; Fonseca, Vagner; Mascarenhas, Ana Patrícia Fontes Magalhães
A construção de Redes Regulatórias de Genes, do inglês, Gene Regulatory Network (GRN) é um tema importante na área de bioinformática pois, a partir do entendimento de uma rede de genes, é possível realizar uma série de estudos para o desenvolvimento de diferentes áreas como saúde, agricultura e industrial. Contudo a compreensão das relações entre os genes de um ser vivo é um grande desafio tanto na área da biologia experimental quanto na área computacional. O objetivo desta pesquisa foi desenvolver uma arquitetura Web (Back-end) que fosse capaz de facilitar a construção de GRNs de fungos, a partir de uma arquitetura de software responsável por unificar ferramentas já validadas e utilizadas na bioinformática. Primeiramente foi necessária a identificação das etapas e ferramentas que iriam compor o pipeline, responsável pela construção da GRN. Em seguida foi preciso definir um modelo para realizar o gerenciamento e o escalonamento, das etapas e ferramentas responsáveis por construir a GRN. Por fim tínhamos como objetivos específicos a definição de um modelo que fosse capaz de encapsular as ferramentas de terceiros como ProteinOrtho e RSAT, e a construção de duas GRNs de fungos de ordens distintas, para a validação do trabalho. Na validação deste trabalho é mostrado a construção de duas GRNs de dois fungos, o primeiro fungo é o Madurella mycetomatis causador de uma doença chamada Micetoma, comum na África, América do Sul e Índia. O segundo é o Cordyceps militaris bastante utilizado na medicina chinesa há séculos por atuar na melhora do sistema imunológico, equilíbrio hormonal e diversos outros benefícios à saúde. Determinamos que a arquitetura web desenvolvida (Back-end) possui atributos dignos de nota que merecem ser mencionados. O primeiro aspecto fundamental é a capacidade da arquitetura de receber melhorias e modificações futuras. Por exemplo, todas as tarefas dentro da arquitetura operam de forma assíncrona através de uma solução modular. O segundo aspecto crucial é a sua contribuição para a compreensão da relação entre os genes dos fungos. A arquitetura desenvolvida nesta pesquisa tem potencial para unificar todo o processo e ferramentas de geração de GRNs. Portanto, ao integrar esta arquitetura com o Front-end, a comunidade científica que estuda fungos ou GRNs pode utilizar este software para avançar em suas pesquisas científicas.
Funregulation: construção de uma aplicação web (front-end) para visualização e manipulação de redes regulatórias de genes para fungos
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-07-12) Vieira, Samuel Santos; Lenz, Alexandre Rafael; Fonseca, Vagner de Souza; Suárez, Diego Gervasio Frías
Um dos maiores desafios da biologia molecular é identificar as relações regulatórias entre genes reguladores da transcrição e seus alvos, pois a partir disso é possível compreender os fenômenos biológicos como, por exemplo, o crescimento e divisão celular. Através das Redes Regulatórias de Genes (GRN, do ingês Gene Regulatory Network) é possível entender qual é a influência de cada interação entre genes em um determinado organismo. Com esses dados, os pesquisadores podem obter avanços nos estudos científicos com um menor custo financeiro, já que o sequenciamento genético é um processo de alto custo. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma solução de software para a visualização e manipulação de uma GRN. Essa solução contempla o front-end de uma aplicação Web, sendo responsável por permitir a visualização e a configuração das características da GRN de acordo com as necessidades do usuário. Para validar o funcionamento do sistema, foram construídas duas GRNs a partir dos fungos Madurella mycetomatis e Cordyceps militaris. Também foram realizados testes para apurar se o carregamento da GRN é eficiente em termos de tempo e memória. A aplicação Web front-end FunRegulation, para visualização e manipulação de GRNs de fungos contribui para que seja possível entender a relação entre genes nesses seres vivos. O projeto da jornada do usuário contribuiu para a decisão da disposição das funcionalidades construídas para o sistema. A realização dos testes de carregamento das duas GRNs geradas demonstrou a funcionalidade da arquitetura para visualização de redes construída com o Cytoscape.js, e também mostrou a eficiência de carregamento das GRNs em termos de tempo e memória. Considera-se que todos os objetivos propostos para a elaboração deste trabalho foram alcançados.
GAMEAR3C: Uma avaliação dos aspectos colaborativos aplicados a um jogo de realidade aumentada e geolocalização
(UNEB, 2015-11-19) Silva, Lucas Trindade; Lenz, Alexandre Rafael; Jorge, Eduardo Manuel de Freitas; Reis, Uedson Santos
Agir em grupo permite somar esforços, habilidades e conhecimentos para resolver problemas complexos ou lidar com grandes quantidades de informações e multiplicidade de domínios. A principal motivação para indivíduos trabalharem em conjunto é a compreensão de que outras pessoas agregam valor ao seu trabalho e é para este contexto que os Sistemas Colaborativos são projetados, para criar espaços compartilhados e possibilitar novas formas de trabalho e interação social. Dentro dessa perspectiva, este trabalho objetiva aplicar os conceitos do Modelo de Colaboração 3C em um jogo para dispositivos móveis para potencializar as características de trabalho de seus jogadores, mesmo diante dos desafios encontrados pela vulnerabilidade das rede de dados móveis. Para alcançar este objetivo, foi desenvolvido um protótipo que foi validado com jogadores e então, após a análise dos resultados obtidos no questionário de avaliação formulado neste trabalho, concluiu-se que as adaptações feitas no jogo foram efetivas para atingir os objetivos traçados, pois a grande maioria dos jogadores se sentiu engajada, confiante e motivada para colaborar e trabalhar em conjunto.
Kingfungi: um pipeline para prospecção de cogumelos com capacidade de acúmulo de micronutrientes
(Universidade do Estado da Bahia, 2024-03-12) Souza, Reinilson Bispo de Assis; Lenz, Alexandre Rafael; Fonseca, Vagner de Souza; Pires, Acássia Benjamim Leal
Atualmente, no mundo, o problema da fome assombra milhares de lares. No Brasil, no ano de 2022, foi registrado que 33,1 milhões de brasileiros viviam em insegurança alimentar. Cogumelos comestíveis podem revelar uma possível solução para esse problema através de novas fontes de alimento, levando em consideração que podem ser produzidos em larga escala em ambiente urbano e com poucos recursos. Além disso, os cogumelos podem acumular micronutrientes e outros elementos essenciais para nutrição humana. Este estudo descreveu o desenvolvimento da aplicação web KINGFUNGI, visando à identificação de proteínas transportadoras de micronutrientes e outros elementos essenciais à saúde humana em genomas de fungos, especialmente cogumelos. Com base em uma revisão abrangente da literatura, foram empregadas técnicas avançadas de bioinformática e análise de dados genômicos para propor um método computacional destinado à localização de genes-alvo nos genomas fúngicos. Adotando a abordagem de Design Science Research (DSR), essa metodologia gerou um artefato tecnológico (KingFungi), sustentado por Objetivos e Resultados Chave (OKR) para monitorar o progresso do projeto através da plataforma Trello. O KINGFUNGI desdobrou-se em seis estágios interconectados, utilizando o módulo Chain do Celery para análise sequencial e ordenada de genomas de fungos. Para isso, foram utilizados os softwares DeepTMHMM, para identificar proteínas transmembrana, e Mebipred, para identificar proteínas que se ligam a íons de metal. A validação do método proposto, utilizando dados do GenBank, empregou 3 genomas de fungos do filo Basidiomycota, espécies de cogumelos comestíveis de 3 diferentes ordens, demonstrando sua eficácia e precisão na identificação de proteínas associadas à absorção e acumulação de micronutrientes e outros elementos essenciais em cogumelos através da ligação a íons de metal. As análises realizadas constataram que o KINGFUNGI conseguiu identificar 10 elementos, sendo 8 micronutrientes e 2 elementos essenciais. Como exemplo, temos o proteoma do cogumelo Agaricus bisporus, popularmente conhecido como Cogumelo Paris ou Champignon, que revelou a presença de 1536 proteínas transmembrana. Destas, foram identificadas apenas aquelas que têm capacidade de se ligar a íons metálicos, com as seguintes quantidades previstas: cálcio (5 proteínas), cobalto (6 proteínas), cobre (20 proteínas), ferro (9 proteínas), potássio (30 proteínas), magnésio (2 proteínas), sódio (1 proteína) e zinco (4 proteínas) entre os micronutrientes, e manganês (20 proteínas) e níquel (30 proteínas) entre os elementos essenciais. Esta pesquisa pode contribuir de forma significativa para o avanço do conhecimento sobre espécies de cogumelos comestíveis e como a suplementação do substrato para produção pode gerar novas fontes de alimento ricas em nutrientes, podendo contribuir para a mitigação da insegurança alimentar. O KingFungi está disponível no repositório do Grupo de Pesquisa em Bioinformática e Biologia Computacional- G2BC, GitHub: https://github.com/G2BC/KingFungi.
Mapeamento de objetos virtuais em um cenário real utilizando realidade aumentada e geolocalização
(Universidade do Estado da Bahia, 2012-08-10) Rodrigues, Leonardo Pereira; Lenz, Alexandre Rafael; Oliveira, Grinaldo Lopes de; Cerqueira, Antônio Marcos Brito de
Este trabalho tem por finalidade investigar a viabilidade de mapeamento do mundo real no mundo virtual, fazendo isso dentro do contexto de um dispositivo móvel, aplicando princípios da Realidade Aumentada e Computação Sensível ao Contexto através de informações de geolocalização. Para isso foi desenvolvida uma aplicação para dispositivos móveis na plataforma Android, explorando essas tecnologias. A aplicação possui características de jogo de exploração de ambiente em primeira pessoa voltado à interação do usuário com objetos virtualizados. A aplicação foi submetida a testes por usuários que possibilitou avaliar suas expectativas diante da mescla da Realidade Aumentada e Computação Sensível ao Contexto, inseridas em um jogo exploratório.
MUSID7: Um sistema para recomendação de Músicas Integrando ID3 e MPEG-7
(Universidade do Estado da Bahia, 2014-12-20) Aragão, Marcelo Tonete de; Lenz, Alexandre Rafael; Lenz, Alexandre Rafael
O uso crescente de arquivos multimídia tem trazido um problema referente ao gerenciamento eficiente desses recursos devido ao grande volume disponibilizado na principal fonte de arquivos audiovisuais, a internet. O gerenciamento de conteúdo multimídia se torna necessário para levar ao usuário o retorno desejado de informações audiovisuais de seu interesse. As Etiquetas ID3 vem como uma alternativa para a organização de arquivos de música ao usar metadados para agrupar músicas com uma determinada característica semelhante. Por outro lado, o MPEG-7 define um conjunto padronizado de ferramentas audiovisuais que criam descrições de um arquivo multimídia. Essas descrições podem formar a base para aplicações de recuperação de arquivos audiovisuais ao fornecer as características necessárias para o acesso a um conteúdo multimídia contido em uma base de dados. Neste projeto é realizada a implementação de um sistema de recomendação de músicas baseado em gênero musical que utiliza dois conjuntos de metadados: as etiquetas ID3 e os descritores do MPEG-7. Essa implementação é uma proposta para aumentar a eficiência na recomendação de músicas em relação a utilização individual de um dos conjuntos de metadados
Personalização de conteúdo em segunda tela sensível a programação da TV
(Universidade do Estado da Bahia, 2013-01-05) Dias, George Carvalho; Lenz, Alexandre Rafael; Jorge, Eduardo Manuel de Freitas; Boratto, Murilo do Carmo
O avanço da tecnologia digital agregou novos recursos para a TV, ocasionando um crescimento na oferta de conteúdos televisivos, possibilidade de execução de aplicativos interativos e conexão com a internet. Diante disto, torna-se possível personalizar e enriquecer as mídias televisivas com conteúdo multimídia complementar, que pode ser adquirido pela internet. O uso de técnicas de recomendação de conteúdo, bem como elementos de contexto podem ser utilizados para geração do conteúdo complementar, com o intuito de diminuir a sobrecarga de informação e proporcionar um maior contentamento aos telespectadores. O objetivo deste trabalho e propor uma arquitetura genérica que permita a distribuição de conteúdo complementar personalizado em telas secundárias, utilizando elementos de contexto provenientes da programação da TV. Para demonstrar e validar esta arquitetura, foi desenvolvido um experimento prático para a recomendação de conteúdo complementar no domínio de filme
Personalização de conteúdo em segunda tela sensível ao perfil do usuário e grupos de usuários
(Universidade do Estado da Bahia, 2013-12-13) Guimarães, Yuri Silva; Lenz, Alexandre Rafael; Jorge, Eduardo Manuel de Freitas; Cerqueira, Antônio Marcos Brito de
O crescimento vertiginoso dos elementos midiáticos veiculados pela TV ocorre devido a seus grandes números de canais e variedades de conteúdo. Com isso, cria-se a necessidade de exploração do contexto no qual está inserido o usuário ou grupo de usuários e suas preferências através de um conteúdo complementar personalizado evitando assim uma sobrecarga de informação. Diante disso, circundou-se o objetivo desse trabalho, desenvolver uma arquitetura que permita a distribuição de conteúdo complementar personalizado de acordo com o perfil do usuário ou grupo de usuários. Visto que a televisão é um meio de comunicação coletivo, o conteúdo complementar é apresentado em segunda tela. Para a validação da arquitetura proposta foi desenvolvido um experimento prático. Esse experimento consiste em recomendar filmes de acordo com as preferências do usuário ou do grupo de usuários.
Plasticome: um método computacional para mineração em genomas fúngicos a fim de encontrar potenciais enzimas que degradam plásticos
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-07-12) Ferreira, Evelyn Souza; Lenz, Alexandre Rafael; Suárez, Diego Gervasio Frías; Restovic, Maria Ines Valderrama
No cenário da crescente preocupação com o acúmulo de plásticos, a micorremediação emerge como uma solução promissora, dado o papel crucial desempenhado pelos fungos na reciclagem de matéria orgânica. A chave para a micorremediação reside na identificação dos fungos mais adequados para combater poluentes específicos. Essa seleção pode ocorrer empiricamente, expondo os fungos aos poluentes e observando os resultados ao longo do tempo, ou através de abordagens in silico que exploram os genomas dos fungos para identificar seu potencial de degradar poluentes. Levando em consideração que algumas vias metabólicas podem permanecer inativas nos fungos por várias gerações, manifestando-se apenas quando expostas a substâncias específicas, descobrir esses genes "adormecidos"em experimentos de bancada pode demandar considerável tempo. No entanto, o Plasticome identifica essa potencialidade ao final da análise das proteínas anotadas do genoma, o que leva em torno de 3 horas. O Plasticome compreende um banco de dados e um pipeline capaz de identificar enzimas com potencial para degradar plásticos em genomas fúngicos. Primeiramente, foi construído um banco de dados baseado em uma revisão da literatura, contendo enzimas fúngicas comprovadamente eficazes na degradação de diferentes tipos de plásticos, com destaque para o Polietileno (PE) e o Poliestireno (PS), os plásticos mais produzidos e utilizados globalmente. O PE, em particular, demonstrou ter o maior potencial de degradação por fungos, sendo consumido por cinco tipos de enzimas: peroxidases de manganês, peroxidases versáteis, lacases, peroxidases de lignina e cutinases. O pipeline permite a seleção de um genoma a partir do GenBank, seguido pelo download de todas as sequências de proteínas do fungo escolhido. Ele compreende três etapas: 1) identificação de Enzimas Ativas em Carboidratos (CAZy) usando o software dbCan (v4.0.0). Os resultados do dbCan são filtrados para manter apenas as CAZymes associadas às atividades de degradação de plásticos encontradas no banco de dados; 2) os resultados filtrados da etapa 1 são submetidos ao ECPred (v1.1) para identificar os números EC (Enzyme Commission), que classificam enzimas com base nas reações químicas que catalisam; e 3) em seguida, o BLAST identifica a similaridade com as enzimas já conhecidas do banco de dados. Finalmente, os resultados são consolidados em gráficos que relacionam as enzimas mineradas e os respectivos tipos de plásticos que elas poderiam degradar. Por exemplo, foi observado que o Aspergillus brasiliensis IFM 66951 possui potencial para degradação de PE, com três lacases EC 1.10.3.2 da família AA1 e duas cutinases EC 3.1.1.74 da família CE5. Nossa abordagem in silico economiza tempo e custo em comparação com testes empíricos, contribuindo para o avanço urgente que a micorremediação necessita. O Plasticome está disponível no repositório do G2BC no GitHub.
Redução de conjuntos de casos de teste aplicados ao teste de regressão em programas java utilizando algoritmos de aprendizado de aáquina
(UNEB, 2016-06-06) Santos, Rafaela Batista Evangelista; Lenz, Alexandre Rafael; Jorge, Eduardo Manuel de Freitas; Mascarenhas, Ana Patrícia Fontes Magalhães
O teste é uma atividade fundamental para a garantia da qualidade de software. Qualquer modificação realizada no software deve ser testada e, portanto, o teste de regressão é essencial para verificar se as modificações efetuadas não introduziram defeitos nas partes do software que funcionavam corretamente. Muitas metodologias têm sido propostas visando reduzir o tempo dispendido na atividade de teste de regressão, visto que esse tipo de teste é efetuado na fase de manutenção de software que já é muito custosa. Dentre elas, a utilização de Aprendizado de Máquina relacionando as informações coletadas durante a atividade de teste para identificação de casos de teste com comportamentos semelhantes e, geração de regras que podem ser aplicadas para a redução do conjunto de casos de teste. A redução do conjunto de casos de teste pode reduzir significativamente o tempo do teste de regressão, pois exclui permanentemente os casos de teste redundantes. Diante disso, o objetivo desse trabalho é aplicar a metodologia proposta por (LENZ, 2010) para apoiar a redução do conjunto de casos de teste, com intuito de reduzir o tempo gasto na atividade de teste de regressão de métodos implementados na linguagem java. Para tanto, os dados obtidos através da execução do teste estrutural (obtidos através da ferramenta Jabuti) e do teste baseado em erros (obtidos através da ferramenta Mujava) foram agrupados e submetidos a algoritmos de agrupamento (disponíveis na ferramenta Weka) visando encontrar comportamentos semelhantes, e foi aplicado um algoritmo de classificação para geração de regras a serem utilizadas na redução do conjunto de casos de teste. Os resultados dos experimentos manuais conduzidos nessa pesquisa demonstram que é possível reduzir significativamente o tempo gasto no teste de regressão através da identificação de redundâncias no conjunto de casos de teste. No entanto, para obtenção de resultados mais precisos, sugere-se a implementação de uma ferramenta que automatize essa metodologia para a linguagem java.

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