Abstract
Most models assume the complete debugging environments by requiring a complete software correction in quantitative evaluation of software reliability. But, in many case, new faults are involved in debugging works, for complete software correction is impossible. In this paper, software growth model is proposed about incomplete debugging environments by considering the possibility of new faults involvements, and software faults occurrence status are also mentioned about NHPP by considering software faults under software operation environments and native faults owing to the randomly involved faults in operation before test. While, effective quantitative measurements are derived in software reliability evaluation, applied results are suggested by using actual data, and fitnesswith existing models are also compared and analyzed.
소프트웨어의 신뢰성을 정량적으로 평가하는 데 있어서 대다수의 모델이 발생된 소프트웨어 고장의 발생원인에 대한 완전한 수정을 요구하는 완전 디버깅 환경을 가정하고 있다. 그러나 실제 개발자가 디버깅 작업을 수행할 때 완전한 수정이 불가능하기 때문에. 새로운 결함이 삽입되는 경우가 많다. 즉, 결함 수정은 불완전 환경에 처한다. 본 논문에서는 결함 수정시 신규 결함의 삽입 가능성을 고려하고 불완전 디버깅 환경에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 제안하고 소프트웨어 동작 환경 하에서 발생된 소프트웨어 고장과 시험 전 소프트웨어 내의 고유 결함에 의한 고장과 동작 중에 랜덤하게 삽입된 결함에 의해 발생되는 고장 등 2종류의 결함을 고려하여 비동차포아송과정(NHPP)에 의한 소프트웨어 고장발생 현상을 기술한다. 또 소프트웨어 신뢰성 평가에 유용한 정량적인 척도를 도출하고 실측 데이터를 이용하여 적용한 결과를 제시하고 기존 모델과의 적합성을 비교, 분석한다.
