GA를 이용한 NVP 신뢰도 분석에 관한 연구

A Study on Analysis of NVP Reliability Using Genetic Algorithms

컴퓨터 시스템의 성능을 분석하고 평가하는 방법에는 결함허용(fault tolerance)과 결함회피(fault avoidance) 기법이 있다. 소프트웨어 신뢰성을 향상시키기 위하여 소프트웨어 결함허용 기법 중에서 가장 객관적이고 정량적으로 평가받는 것이 NVP(N-version Programming)기법이다. 이 기법에서 신뢰도를 추정하는 모델로 이항분포를 사용하는데 이 추정 모델은 각 컴포넌트의 신뢰도의 값들이 동일하다는 한계점이 있었다. 본 논문에서는 기존모델의 문제점을 해결하기 위하여 GA (Genetic Algorithms)를 적용하였다. GA를 적용하여 최적화 시뮬레이터를 구현하고 시뮬레이션을 수행해서 비교 분석 및 평가하였다. 그 결과 전체 시스템의 신뢰도를 일정 수준 이상 유지하면서 각 컴포넌트 신뢰도를 최적화 할 수 있었고, 도한 시스템 신뢰도에 가장 적합한 최적의 수를 추정할 수 있었다.

There are the fault tolerance technology and the fault avoidance technology to analyze and evaluate the performance of computer system. To improve the relibility of software The N-Version Programming (NVP) technology is known to be the most objective and quantitive. However, when discrete probability distribution is used as estimation model, the values of it's component reliability should be same. In this paper, to resolve this problem, we adapted the genetic algorithms to NVP technology and implement the optimized simulate. and the results were analyzed and estimated. Through this study, we could optimize the reliability of each component and estimate the optimum count in the system reliability.