Abstract
In this study, we investigated the comparative NHPP software model based on learning techniques that operators in the process of software testing and development of software products that can be applied to software test tool. The life distribution was applied Makeham distribution based on finite fault NHPP. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is larger than automatic error that is usually well-organized model could be established. This paper, a trust characterization of applying using time among failures and parameter approximation using maximum likelihood estimation, after the effectiveness of the data through trend examination model selection were well-organized using the mean square error and $R^2$. From this paper, the software operators must be considered life distribution by the basic knowledge of the software to confirm failure modes which may be helped.
본 논문에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 시행에서 소프트웨어 운용자들이 소프트웨어 검사 도구에 적용할 수 있는 학습기법에 근거한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 비교 연구 하였다. 수명분포는 Makeham 분포를 이용하고 유한고장 NHPP모형을 적용하였다. 소프트웨어 오류 탐색 방법은 미리 인지하지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러에 영향을 주는 영향요인과 사전경험에 기초하여 에러를 관찰하기 위하여 테스팅 운용자가 미리 설정해놓은 요인인 학습효과의 영향에 대한 문제를 비교 분석하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 일반적으로 효율적인 모형으로 나타났다. 본 논문의 신뢰특성분석에서는 소프트웨어고장시간을 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 적용하고 추세분석을 통하여 자료의 신뢰성을 확보한 이후에 평균제곱오차와 $R^2$ (결정계수)를 적용하여 효율적인 모형을 선택 비교 분석하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 운영자들은 다양한 학습효과를 고려함으로서 소프트웨어 고장추세에 대한 기본지식을 파악하는데 하나의 지침으로 사용가능함을 보여주고 있다.
