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수명분포가 와이블 분포의 형상모수를 고려한 소프트웨어 개발 비용모형에 관한 속성분석 연구

A Study on Attribute Analysis of Software Development Cost Model about Life Distribution Considering Shape Parameter of Weibull Distribution

  • Kim, Hee-Cheul (Department of Industrial & Management Engineering, Namseoul University)
  • 투고 : 2018.10.30
  • 심사 : 2018.11.12
  • 발행 : 2018.12.29

초록

소프트웨어 안정성은 운영 환경에서 시간의 흐름에 따른 오작동이 없이 운영 될 수있는 가능성이라고 할 수 있다. 소프트웨어의 고장 분석을 위한 유한 고장 NHPP에서, 고장 발생률은 일정하거나 단조롭게 증가하거나 단조 감소하는 추이를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 NHPP 모형에 근거하고 소프트웨어 고장시간 자료를 바탕으로 와이블 분포의 형상모수를 고려한 지수분포 Rayleigh 분포, 역-지수 분포를 수명분포로 하여 소프트웨어 개발 비용모형에 관한 속성을 비교 평가분석을 하였다. 또한 모수 추정은 최우 추정방법을 적용하고 데이터 추세검정은 박스-플롯방법을 이용하였다. 본 연구의 결과는 Rayleigh 모형이 역-지수 모형이나 Goel-Okumoto 모형에 비교해서 방출 시기는 Rayleigh 모형이 가장 빠르고 방출시점의 비용도 가장 경제적임을 알 수 있다. 이 연구의 결과를 이용하면 소프트웨어 개발자 및 운용자들은 최적방출시간과 경제적인 개발비용을 예측 하는데 활용 할 수 있으리라 판단된다.

Software stability is the possibility of operating without any malfunction in the operating environment over time. In a finite failure NHPP for software failure analysis, the failure occurrence rate may be constant, monotonically increasing, or monotonically decreasing. In this study, based on the NHPP model and based on the software failure time data, we compared and analyzed the attributes of the software development cost model using the exponential distribution Rayleigh distribution and inverse exponential distribution considering the shape parameter of the Weibull distribution as the life distribution. The results of this study show that the Rayleigh model is the fastest release time and has the economic cost compared to the inverse-exponential model and the Goel-Okumoto model. Using the results of this study, it can be expected that software developers and operators will be able to predict the optimal release time and economic development cost.

키워드

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그림 1. 박스플롯의 결과 Fig. 1. Result of Box-plot

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그림 2. [Supposition]을 적용한 비용곡선 Fig. 2. The cost curve applied to the condition of [Supposition]

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그림 3. 각 모형에서 [Supposition]을 적용한 비용곡선 Fig. 3. The cost curve applied to the condition of [Supposition] for each model

표 1. 고장시간자료 Table 1. Failure time data

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표 2. 각 모형에 대한 모수추정 Table 2. Parameter estimation of each model

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