@InProceedings{SilvaSant:2018:TeMoAm,
author = "Silva, Leoni Augusto Romain da and Santiago J{\'u}nior, Valdivino
Alexandre de",
affiliation = "{Universidade Salesianas (UNISAL)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "Teste de modelos ambientais desenvolvidas via Terrame",
year = "2018",
organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e
Inicia{\c{c}}{\~a}o em Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico e
Inova{\c{c}}{\~a}o (SICINPE)",
note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
abstract = "A {\'a}rea tem{\'a}tica Modelagem do Sistema Terrestre e
Proje{\c{c}}{\~a}o do Centro de Ci{\^e}ncia do Sistema
Terrestre (COCST/INPE) objetiva pesquisar a
representa{\c{c}}{\~a}o do Sistema Terrestre (ST), abrangendo
n{\~a}o somente as dimens{\~o}es f{\'{\i}}sicas e
biol{\'o}gicas, como tamb{\'e}m as dimens{\~o}es humanas.
Existem diversas a{\c{c}}{\~o}es de pesquisa s{\'o}lidas em
rela{\c{c}}{\~a}o a essa {\'a}rea tem{\'a}tica do COCST/INPE,
sendo que uma delas {\'e} o TerraME: um ambiente de
desenvolvimento para a modelagem din{\^a}mica espacial que
ap{\'o}ia o conceito de Aut{\^o}matos Celulares Aninhados
(Nested-CA). Assegurar que os modelos ambientais estejam
consistentes/corretos {\'e} uma tarefa bastante desafiadora pois
requer o conhecimento no dom{\'{\i}}nio de
aplica{\c{c}}{\~a}o, al{\'e}m do conhecimento da linguagem de
programa{\c{c}}{\~a}o em que o c{\'o}digo-fonte do modelo foi
escrito. Por outro lado, as metodologias, t{\'e}cnicas e
processos da Engenharia de Software podem contribuir para melhorar
a qualidade de um produto de software. Um desses processos {\'e}
o de Teste de software, o qual est{\'a} relacionado a esse
projeto de pesquisa. Os objetivos espec{\'{\i}}ficos desse
projeto s{\~a}o: a.) investigar diversas t{\'e}cnicas para
gera{\c{c}}{\~a}o de casos de teste de software para modelos
ambientais desenvolvidos via TerraME; b.) realizar uma
compara{\c{c}}{\~a}o estat{\'{\i}}stica rigorosa para
identificar quais das t{\'e}cnicas, usadas para
gera{\c{c}}{\~a}o de casos de teste para os modelos TerraME,
obtiveram melhor custo e efetividade. Uma metodologia, denominada
Test Data Generation and Oracle via Knowledge Base and Machine
Learning (DaOBML Gera{\c{c}}{\~a}o de Dados e Or{\'a}culo de
Teste via Base de Conhecimento e Aprendizado de M{\'a}quina), foi
proposta e est{\'a} sendo desenvolvida. A metodologia DaOBML usa
diversas t{\'e}cnicas (teste de intera{\c{c}}{\~a}o
combinat{\'o}ria, teste baseado em modelo, teste aleat{\'o}rio)
para gerar os dados de entrada de teste, e um or{\'a}culo de
teste (que inclui a execu{\c{c}}{\~a}o de testes) gera uma base
de conhecimento. T{\'e}cnicas de detec{\c{c}}{\~a}o de
caracter{\'{\i}}sticas em imagens (maps do TerraME) e algoritmos
de aprendizado de m{\'a}quina s{\~a}o usados pelo or{\'a}culo
para comparar as sa{\'{\i}}das, devido a outros dados de entrada
de teste, com a base de conhecimento e, assim, sendo
poss{\'{\i}}vel dar um veredito do teste.",
conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
conference-year = "30-31 jul.",
language = "pt",
targetfile = "Silva_teste.pdf",
urlaccessdate = "12 maio 2024"
}