로켓 엔진을 설계추력보다 낮은 추력으로 운용하면 신뢰도가 증가하는 것으로 알려져 있다. 따라서 엔진을 디레이팅하여 증가하는 신뢰도가 엔진을 과설계하기 위해 증가된 개발비를 상쇄할 수 있다면 개발비를 최소화하기 위해 엔진의 과설계를 고려할 수 있다. 본 연구의 목적은 엔진 과설계와 디레이팅이 신뢰도 및 비용에 미치는 영향을 설명하는 모형을 개발하고자 하는 것이다. 타이탄 로켓 엔진의 운용추력수준 및 연소시험횟수에 따른 신뢰도 자료에 로지스틱 회귀모형을 적합하여 신뢰도 성장을 모형화하고 Transcost 비용모형을 이용하여 엔진을 10% 과설계 하면 신뢰도 요구값에 따라 엔진 개발비를 9%에서 23% 감소시킬 수 있음을 보였다. 또한 이러한 엔진 개발비의 감소는 엔진이 사용하는 연료에 따라 달라짐을 지적하였다.
1972년에 소프트웨어의 신뢰도 문제가 제기되면서부터 개발 중인 소프트웨어의 신뢰도를 평가하고 목표치까지 신뢰도를 성장시키는 방법이 연구되었으며, 테스트 기간 동안에 소요되는 비용 문제까지를 포함하여 적정 인도시기를 결정하는 여러 방법이 제안되었다. 이러한 모델들 중 많은 연구에서 소프트웨어 테스트 전 단계를 거쳐서 테스트 노력이 상수인 것으로 가정하거나 또는 아예 고려하지도 않았으나, 그 후 몇몇 논문을 통하여 테스트 노력을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가가 중요한 인자인 것으로 발포되었다. 여러 산업 현장의 경험 데이터에 의하면 그 형태가 지수함수형, 레일레이형, 웨이불형, 로지스틱형 테스트 노력 함수 중 하나인 것으로 보고되었다. 따라서 본 논문에서는 이 네 가지 형태의 테스트 노력을 가진 소프트웨어의 신뢰도 성장에 필요한 각종 파라미터를 구하는 방법에 대하여 제안한다. 개발 현장에서 관찰된 테스트 노력 데이터와 결함검출을 비교하여 어느 형태의 테스트 노력 곡선이 그 경우에 적합한가를 연구하는 한편, 목표 신뢰도에 맞는 발행 시기를 결정하는 문제를 연구한다.
소프트웨어의 테스트노력 곡선으로서 현재까지는 로지스틱 곡선이 가장 이상적인 것으로 연구되고 있다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 여러 곡선 중 하나에 의해서 테스트노력 소요 곡선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 그러므로, 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 인도시기에 관한 모형은 무한 고장수에 의존하는 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 이러한 포아송 과정은 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성을 반영하는 모형이다. 강도함수는 로그-로지스틱 패턴을 이용하였다. 따라서 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 방출시간이 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다.
몇몇 논문을 통하여 테스트 노력을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가가 중요한 인자인 것으로 발표되었다. 여러 산업 현장의 경험 데이타에 의하면 그 형태가 지수함수형, 레일레이형, 웨이불형, 로지스틱형 테스트 노력 함수 중 하나인 것으로 보고되었다. 그러므로 연구자들은 각각의 소프트웨어 테스트 형태에 따라 이중하나의 적합한 형태를 사용해왔다. 테스트 노력이 어떤 형태의 그래프를 따르냐에 의해 신뢰도 예측 및 성장에 대한 평가가 달라지고 그에 따라 인도시기도 변한다. 따라서, 본 논문에서는 이 네 가지 형태의 테스트 노력을 가진 소프트웨어의 신뢰도 성장에 필요한 각종 파라미터를 구하는 방법에 대하여 고찰한다. 개발 현장에서 관찰된 테스트 노력 데이터와 결함검출을 비교하여 어느 형태의 테스트 노력 곡선이 그 경우에 적합한가를 연구하는 한편, 목표 신뢰도에 맞는 발행시기를 결정하는 문제를 연구한다.
로지스틱 회귀모형은 이항 반응자료에 대한 가장 보편적인 일반화 선형모형으로 독립변수에 대한 확률함수를 추정하는데 이용된다. 많은 실제적 상황에서 확률함수가 종형의 곡선형태로 표현되는데 이 경우에는 2차항을 포함한 로지스틱 회귀모형을 이용한 분석은 대칭성을 갖는 확률함수에 대한 가정으로 인해 비대칭 형태의 종형곡선에서는 확률함수의 신뢰성이 저하되고, 2차항을 포함하기 때문에 독립변수의 효과를 설명하기가 쉽지 않다는 제한점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해소하기 위해서 로지스틱 회귀분석과 반복적 이분법을 이용하여 종형의 형태에 관계없이 확률곡선을 추정하는 방법론을 제안하고 모의 실험을 통해 2차항을 포함한 로지스틱 회귀모형과 비교하고자 한다.
소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하고, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 그간 여러 문헌에서 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 연구할 때 소프트웨어 테스트 중에 소요되는 테스트노력의 양으로서 지수함수형, 레일레이형, 웨이불형, 로지스틱형 테스트노적함수를 고려하여, 경우에 따라 이 중 하나의 적합한 형태를 사용해 왔다. 본 논문에서는 이 네 가지 형태에 대해서 최소자승평가자(LSE)와 최대가능성평가자(MLE)를 써서 파라미터를 구하는 방법을 검토한다.
지난 수십년간 많은 SRGM이 제안되었다. 이러한 모델들 중 많은 부분에서 암암리에 소프트웨어 테스트 전 단계를 거쳐서 테스트노력이 상수인 것으로 가정하거나 또는 아예 고려하지도 않았다. 그 후 몇몇 논문을 통하여 테스트노력을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가가 중요한 인자인 것으로 발표되었다. 이들에 의해 지금까지 제안된 형태를 보면 지수함수형, 레일레이형, 웨이블형, 로지스틱형, 테스트노력함수로서 경우에 따라 이 중 하나의 적합한 형태를 사용해왔다. 본 논문에서는 이 네 가지 형태에 대해서 최소자승평가자(LSE)와 최대가능성평가자(MLE)를 써서 신뢰도 성장 파라미터를 구하는 방법에 대해서 고찰하고, 실제의 데이터를 적용하여 각각의 경우에 대한 파라미터를 구하고 이를 이용하여 목표신뢰도에 맞는 발행시기를 결정하는 문제를 연구하였다.
미결정자 추론을 재평가하기 위해 기존 변수에 새로운 변수들을 추가하는 통계 모형이 필요하다. 미결정자와 결정자의 양성률은 다르게 계산되기 때문에 MNAR 가정이 필요하다. 본 연구에서는 두 통계적 모형이 계층 관계를 가지고 있으므로, 두 AUC 차이의 신뢰구간을 이용하여 MNAR 가정하에서 미결정자를 추론한다. AUC 차이 신뢰구간의 추정방법 중에서 모의실험을 통하여 네 종류의 방법의 성능이 우수함을 발견하였다. 그리고 네 종류의 방법을 바탕으로 로지스틱 회귀를 이용한 미결정자 추론에 도움이 되는 변수를 선택하는 방법을 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.503-511
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2010
본 연구의 목적은 연령진급률 혹은 학년진급률을 추정하기 위한 방법으로 비례법을 사용한 이동평균법에 의한 알고리즘을 제시하는데 있다. 학년진급률에 따른 학생 수 추계방법으로, 이동평균법과 비례이동평균법에 의한 추정방법을 제시하고, 2027년까지의 서울시의 고3학생 수를 추정하여, 한국교육개발원의 2005년, 2006년, 2007년의 로지스틱함수 추정에 의한 고3학생 수 예측결과와 비교 분석하였다. 본 연구의 결과 출생아수의 분포와 비교하여 볼 때, 본 연구에서 제시된 비례이동평균법과 이동평균법의 예측결과가 한국교육개발원의 2005년, 2006년, 2007년의 고3학생 수의 예측결과보다 더 신뢰성이 있는 것으로 나타난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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