Đào tạo Sau Đại học

Giới thiệuTin tứcThông báo

Mục tiêu – Chuẩn đầu ra cấp Trường

Đào tạo Thạc sĩ

Đào tạo Tiến sĩ

Đề án tuyển sinh

Quy chế - Quy định

Biểu mẫu

Danh sách tốt nghiệp

Quyết định mở ngành

Mẫu văn bằng

Nghiên cứu sinh Lê Thanh Long bảo vệ thành công Luận án tiến sĩ cấp Đại học Đà Nẵng ngành Khoa học Máy tính

01/11/2017 14:55

Chiều ngày 30/10/2017, tại Đại học Đà Nẵng (ĐHĐN), nghiên cứu sinh (NCS) Lê Thanh Long đã bảo vệ thành công luận án tiến sĩ cấp ĐHĐN ngành Khoa học Máy tính với đề tài “Kiểm thử tự động cho các ứng dụng đa phương thức tương tác”. Đặc biệt, luận án được viết hoàn toàn bằng tiếng Anh, thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Nguyễn Thanh Bình – Trường ĐH Bách khoa, ĐHĐN và GS.TS Ioannis Parissis – Viện ĐH Bách khoa Grenoble, Cộng hòa Pháp.

Tham dự buổi Lễ có các giảng viên hướng dẫn cùng các học viên, NCS đang học tập và nghiên cứu tại ĐHĐN và một số bạn bè, người thân và đại diện đơn vị công tác của NCS.

Luận án được bảo vệ theo Quyết định số 3274/QĐ-ĐHĐN ngày 27/9/2017 của Giám đốc ĐHĐN. Hội đồng đánh giá luận án gồm có 07 thành viên:

1. PGS.TS Huỳnh Công Pháp – ĐHĐN: Chủ tịch Hội đồng;

2. GS.TS Vũ Đức Thi – Viện Công nghệ Thông tin, ĐH Quốc gia Hà Nội: Phản biện 1;

3. PGS.TS Phan Huy Khánh – Trường ĐH Bách khoa, ĐHĐN: Phản biện 2;

4. GS.TS Nguyễn Thanh Thủy – Trường ĐH Công nghệ, ĐH Quốc gia Hà Nội: Phản biện 3;

5. PGS.TS Lê Mạnh Thạnh – Trường ĐH Khoa học, ĐH Huế: Ủy viên;

6. TS. Trần Thiên Thành – Trường ĐH Quy Nhơn: Ủy viên;

7. TS. Huỳnh Hữu Hưng – Trường ĐH Bách khoa, ĐHĐN: Thư ký Hội đồng.

Dưới sự chủ trì của PGS.TS Huỳnh Công Pháp - Chủ tịch, Hội đồng đã thông qua lý lịch khoa học, thành tích nghiên cứu, quá trình học tập và kết quả nghiên cứu khoa học của NCS Lê Thanh Long trong suốt quá trình thực hiện đề tài. Các thành viên Hội đồng đánh giá cao kết quả nghiên cứu học tập và những nỗ lực của NCS trong thời gian qua.

Trong khoảng thời gian 30 phút, NCS Lê Thanh Long đã trình bày tóm tắt luận án một cách hệ thống, logic và khoa học những kết quả nghiên cứu của mình.

 
NCS Lê Thanh Long trình bày tóm tắt luận án tiến sĩ

Sau khi nghe NCS Lê Thanh Long trình bày tóm tắt kết quả luận án, Hội đồng đã lắng nghe ý kiến của 3 Phản biện về bản tóm tắt cũng như toàn văn luận án.

Qua phần trả lời các câu hỏi do Hội đồng đặt ra cho NCS, Hội đồng ghi nhận những kiến thức mà NCS nắm vững, đồng thời đánh giá cao nỗ lực nghiên cứu và phối hợp làm việc với giảng viên hướng dẫn của NCS, trong đó có giảng viên hướng dẫn đến từ Viện ĐH Bách khoa Grenoble, Cộng hòa Pháp - GS.TS Ioannis Parissis.


Tập thể giáo viên hướng dẫn NCS Lê Thanh Long: PGS.TS Nguyễn Thanh Bình và GS.TS Ioannis Parissis

Hội đồng chấm luận án đã họp và đánh giá cao kết quả nghiên cứu và phần thuyết minh đề tài của NCS. Thay mặt cho Hội đồng chấm luận án, PGS.TS Huỳnh Công Pháp đã công bố kết quả đánh giá của các thành viên Hội đồng dành cho NCS Lê Thanh Long, 100% thành viên Hội đồng nhất trí thông qua kết quả nghiên cứu của NCS và đề nghị ĐHĐN công nhận NCS Lê Thanh Long đạt học vị Tiến sĩ chuyên ngành Khoa học Máy tính.

 
NCS Lê Thanh Long bảo vệ thành công luận án tiến sĩ và chụp ảnh lưu niệm cùng Hội đồng và giảng viên hướng dẫn


Tập thể giáo viên hướng dẫn chúc mừng Tân Tiến sĩ Lê Thanh Long

Phần tóm tắt luận án của NCS:

Ứng dụng tương tác đa phương thức (Interactive Multimodal Application - IMA) xử lý hai hoặc nhiều hơn các phương thức đầu vào (ví dụ như lời nói, ánh mắt, cử chỉ và chuyển động của cơ thể) trong một cách phối hợp với đầu ra của ứng dụng. Các ứng dụng này làm tăng sự tương tác người - máy bởi vì chúng trực quan, tự nhiên, hiệu quả và mạnh mẽ. Hiện nay, kiểm thử các IMA đã và đang được quan tâm bởi nhiều nghiên cứu khác nhau. Tuy nhiên, các phương pháp trên đã dùng nhiều mô hình đặc tả gây khó khăn trong biểu diễn các quá trình và thuộc tính cho các IMA, chưa xây dựng được ngôn ngữ mô hình hóa kiểm thử thống nhất. Xuất phát từ tình hình thực tiễn trên, chúng tôi đề xuất đề tài “Kiểm thử tự động các ứng dụng đa phương thức tương tác”. Mục tiêu của chúng tôi là định nghĩa một ngôn ngữ mô hình hóa kiểm thử TTT (Task Tree - based Test) để biểu diễn duy nhất và nhất quán các đặc tính, quá trình của IMA. Từ đó, xây dựng mô hình bằng ngôn ngữ TTT nhằm đặc tả các sự kiện đa phương thức, các thuộc tính và kiểm tra tính hợp lý của các thuộc tính CARE. Cuối cùng, luận án phát triển một công cụ tự động hóa kiểm thử cho các IMA.

Luận án có những đóng góp trong việc nâng cao chất lượng kiểm thử các ứng dụng đa phương thức tương tác, cụ thể:

(1) Dựa vào việc phân tích các đặc điểm của cây nhiệm vụ tương tranh CTT (ConcurTaskTrees), một mô hình phổ biến đặc tả các ứng dụng đa phương thức tương tác, chúng tôi đã mở rộng CTT với các xác suất có điều kiện. Chính xác hơn, hành vi của người dùng trên ứng dụng đa phương thức tương tác thường bị ảnh hưởng bởi các điều kiện của ứng dụng và môi trường làm việc.

(2) Một ngôn ngữ đặc tả kiểm thử mới cho các ứng dụng đa phương thức tương tác được đề xuất, gọi là ngôn ngữ TTT (Task Tree base Test). Ngôn ngữ TTT đặc tả các kịch bản kiểm thử và hồ sơ hoạt động có điều kiện của các ứng dụng đa phương thức tương tác.

(3) Xác định các luật chuyển đổi từ CTT sang mô hình kiểm thử của ngôn ngữ TTT.

(4) Xây dựng giải pháp sinh dữ liệu kiểm thử tự động cho các ứng dụng đa phương thức tương tác.

(5) Đặc tả các sự kiện đa phương thức tương tác và kiểm tra tính hợp lý của các thuộc tính CARE trên các ứng dụng đa phương thức tương tác.

(6) Công cụ TTTEST được phát triển để tự động kiểm thử các ứng dụng đa phương thức tương tác.

 Phương pháp kiểm thử dựa vào ngôn ngữ TTT có thể được sử dụng để kiểm thử các ứng dụng đa phương thức tương tác nhằm sinh dữ liệu kiểm thử tự động và kiểm tra tính hợp lý của các thuộc tính CARE. Phương pháp này đóng góp phần nâng cao chất lượng của các ứng dụng đa phương thức tương tác, giảm khối lượng công việc và thời gian cho các chuyên viên kiểm thử.

Một số hướng nghiên cứu tiếp theo của luận án bao gồm: chúng tôi hướng tới việc tự động sinh các mô hình bằng các kỹ thuật khám phá tự động ứng dụng đa phương thức tương tác, nghiên cứu và cải tiến các thuật toán sinh dữ liệu tự động và kiểm thử tính hợp lý của các thuộc tính CARE và cải tiến công cụ TTTEST để trong tương lai sinh các dữ liệu kiểm thử tự động cho các thuộc tính an toàn của các ứng dụng đa phương thức tương tác.

Đại học Đà Nẵng – www.udn.vn