통합신뢰성(Denpendability)은 시스템이나 제품의 가용성 성능(availability performance)을 나타내는 종합적인 용어이고, 가용성 성능은 신뢰성, 보전성, 보전지원(maintenance support) 성능에 의해 영향을 받는다. 통합신뢰성관리는 IEC 60300-1[1]에 정의되어 있고, 통합신뢰성 프로그램 요소와 업무는 IEC 60300-2[2]에 규정되어 있다. 또한 IEC 60300-3-6[3]은 소프트웨어를 포함하는 시스템이나 제품의 통합신뢰성 프로그램에 관하여 설명하고 있다. 이 연구에서는 많은 소프트웨어 표준의 기본을 이루는 소프트웨어 수명주기 공정에 관하여 소프트웨어 통합신뢰성을 달성하기 위한 지침을 제공하고자 한다.
소프트웨어가 점점 복잡해지면서 신뢰할 수 있는 소프트웨어의 개발에 대한 필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 소프트웨어 개발 업체는 소프트웨어 신뢰성 보장을 위한 많은 활동들을 수행하고 있다. 이 과정에서 소프트웨어 신뢰성 평가는 핵심이 되는 작업 중 하나이며, 다양한 소프트웨어 신뢰성 평가 도구가 개발되어 정확하고 효율적인 신뢰성 평가를 돕고 있다. 소프트웨어 신뢰성 평가 도구는 적용할 수 있는 소프트웨어 개발 단계와 적용 방법에 차이가 있기 때문에 도구들은 적시적소에 적용되어야 한다. 본 논문에서는 CASRE, SMERFS, SREPT, GERT, SRTPRO 와 같은 소프트웨어 신뢰성 평가 도구의 분석을 통해 각 도구들의 특징, 목적, 적용단계 등을 고려하여 사용자가 다양한 도구 중 어떤 도구를 선택해야 하는지 판단하는데 도움을 주고자 한다.
기존의 소프트웨어 신뢰성 측정 방법으로는 하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 얽혀있는 정보 가전기기 임베디드 시스템에서는 적용하기 어려운 점이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서는 임베디드 소프트웨어 신뢰성 측정 시 소프트웨어에 따른 하드웨어 부분을 포함하는 방법으로 신뢰성 측정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 정보 가전기기의 임베디드 소프트웨어 개발에서의 하드웨어와 결합된 신뢰성 측정 방법을 제시하고 세탁기를 기준으로 성능평가를 통해 임베디드 소프트웨어 신뢰성을 확보하였다.
통합신뢰성(Denpendability)은 시스템이나 제품의 가용성 성능(availability performance)을 나타내는 종합적인 용어이고, 가용성 성능은 신뢰성, 보전성, 보전지원(maintenance support) 성능에 의해 영향을 받는다. 통합신뢰성관리는 IEC 60300-1[1]에 정의되어 있고, 통합신뢰성 프로그램 요소와 업무는 IEC 60300-2[2]에 규정되어 있다. 또한 IEC 60300-3-6[3]은 소프트웨어를 포함하는 시스템이나 제품의 총합신뢰성 프로그램에 관하여 설명하고 있다. 이 연구에서는 많은 소프트웨어 표준의 기본을 이루는 소프트웨어 수명주기공정에 관하여 소프트웨어 통합신뢰성을 달성하기 위한 지침을 제공하고자 한다.
소프트웨어를 테스팅하는 동안 얻어지는 고장 데이터를 분석하여 소프트웨어의 신뢰성이 성장하는 과정을 평가하기 위해 여러 가지 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들이 개발되었다. 그러나 이들 신뢰성 성장 모델들은 소프트웨어 개발과 사용환경에 관한 여러 가지 가정에 기반하고 있기 때문에, 이 가정이 적합하지 않은 상황이나 결함이 드물게 발생되는 소프트웨어에 대해서는 적절하지 않다. 입력영역에 기초한 소프트웨어 신뢰성 모델은 일반적으로 이러한 가정을 요구하지 않는데 디버깅 전의 소프트웨어와 디버깅 후의 소프트웨어를 별개의 것으로 다루어 많은 테스트 입력을 요하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 가정이 요구되지 않고 디버깅 전과 후의 소프트웨어를 동시에 테스트하는 방법에 기반을 둔 입력 영역 기반 소프트웨어 성장모델을 제안하고 그 통계적 특성을 조사한다. 이 모델은 모든 데이터를 다 활용하기 때문에 기존 입력영역 소프트웨어 신뢰성 모델에 비해 적은 테스트 입력을 필요로 할 것으로 기대된다. 그리고 소프트웨어의 유지보수 단계에 적용하기 위해 개발된 유사한 방법들과 비교한다.
최근 소프트웨어는 고성능의 많은 기능을 제공해야 하기 때문에 그 중요성이 증가할 뿐만 아니라 복잡도 또한 증가하고 있다. 그러므로 신뢰할 만한 소프트웨어를 개발하는 것이 중요한 이슈가 되고 있다. 신뢰할 만한 소프트웨어를 개발하기 위해서는 신뢰성을 초기단계에서부터 관리해야 할 필요성이 있지만 대부분 신뢰성 추정 모델의 경우 시스템 또는 운영 테스트 단계에서 주로 사용되고 있다. 신뢰성 높은 소프트웨어를 개발하기 위해서는 초기 테스트 단계에서부터 개별 유닛의 신뢰성을 관리할 필요성이 있기에 이 단계에서의 특징을 반영해야 한다. 그러나 초기 테스트 단계에서는 개발자와 테스터가 분리되는 것이 아니라 개발자가 테스트뿐만 아니라 디버그까지 함께 수행을 하게 된다. 그렇기 때문에 테스트 시간과 디버그 시간을 모두 고려하는 신뢰성 추정 모델이 필요하다. 본 논문에서는 초기 테스트 단계에서부터 개별 유닛의 신뢰성 관리를 지원하고자 새로운 신뢰성 모델을 제안하였다. 그리고 실제 산업에서 수집된 데이터를 이용하여 제안한 모델이 실제 데이터와 얼마나 일치하는지 그리고 기존 모델과 어떤 차이를 보이는지를 확인하기 위한 실험을 수행하였다.
소프트웨어의 품질 특성은 크게 6가지로 나누어 평가되어지고 있다. 가능성, 신뢰성, 사용성, 효율성, 유지보수성, 이식성의 품질 특성중에서 신뢰성에 대한 평가가 상당히 중요하다는 인식을 받고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성에 대한 평가 방법을 제시하고 소프트웨어를 시험하는 기관이나 소프트웨어 개발업체에서 작용할 수 있는 소프트웨어 신뢰성 평가 방법론에 대해서 연구하고 고장데이터를 적용하여 소프트웨어 신뢰성을 평가하는 평가 결과를 제시하였다.
자동차산업은 매년 발전하고 있다. 자동차용 소프트웨어의 중요성이 커지고 있기 때문에 자동차용 소프트웨어의 신뢰성 평가는 이루어 져야한다. 자동차용 소프트웨어의 오류가 있을 경우 대형 사고로 이어질 수 있기 때문에 자동차용 소프트웨어의 신뢰성 평가가 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 자동차용 소프트웨어의 신뢰성 평가를 위한 다양한 평가 방안들에 대한 분석을 수행하였다.
국내 무기체계 연구개발과정에서 소프트웨어 신뢰성이 중요한 요소로 여겨지고 있다. 그래서 무기체계 소프트웨어 연구개발 절차에는 소프트웨어 신뢰성 향상을 위한 활동들이 포함되어 있다. 하지만 개발절차에 포함된 활동은 소스 코드 정적 및 동적 분석으로 국제 표준에서 요구하는 활동과 다소 차이가 존재한다. 소프트웨어 신뢰성 관련 국제 표준인 IEEE std 1633-2016에서는 소프트웨어 신뢰성 확보를 위한 프로세스를 정의하고 있으며, 이들 가운데 소프트웨어 신뢰성 추정을 필수 활동이라고 이야기하고 있다. 소프트웨어 신뢰성 추정은 시험단계의 결함을 기반으로 통계 모델을 활용해 현재 시점의 소프트웨어 신뢰성을 추정하는 활동이다. 추정한 모델을 기반으로 소프트웨어 고장률을 추정할 수 있으며, 목표 고장률과의 비교를 통해 시험 종료 여부를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 무기체계 소프트웨어 개발 과정에 소프트웨어 신뢰성 추정 모델을 적용하였다. 그 결과 목표한 소프트웨어 신뢰성을 달성하기 위해 지속적인 시험이 진행되었으며, 정량적인 소프트웨어의 신뢰성을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 기반으로 무기체계 소프트웨어의 개발 과정에서 국제 표준에서 제시한 소프트웨어 신뢰성 공학 프로세스를 반영하는 노력이 지속적으로 이루어지기를 기대한다.
한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.359-367
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1997
소프트웨어 개발 수명주기 동안의 소프트웨어 테스팅 단계에서 Jelinski와 Moranda의 소프트웨어 고장 데이트 해석 모형이, 병행처리 소프트웨어 환경에서 나타날 수 있는 여러 개의 소프트웨어 오류가 각 테스팅 스테이지에서 다중적으로 발생하여 하나의 소 프트웨어 고장의 원인이 되는 소프트웨어 테스팅 환경에서는 적절하지 않기 때문에, 다중 소프트웨어 오류가 하나의 고장을 유발하는 테스팅 데이터 해석을 위한 베이지안 소프트웨 어 신뢰도 성장 모형을 제안하면서 몇 가지 소프트웨어 신뢰성 측도들에 관해서 비정도 사 전정보를 고려한 베이즈 추정량을 구한다. 그리고 제안된 베이지안 소프트웨어 신뢰도 측도 들의 베이즈 추정량의 성능 평가를 위해서 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하고 MSE와 Bias 의 관점에서 성능을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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