소프트웨어의 디버깅 오류의 발생 시간에 의존하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 연구되었다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 본 연구에서는 학습효과 비동질적인 유한고장모형 분석을 위한 모수 추정은 우도함수를 이용하였다. 소프트웨어 시장에 인도하기 위한 결정에 대하여 조건부 고장률은 중요한 변수가 되고 이러한 고장 모델은 실제 상황에서 많이 사용되고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성 향상에 크게 기여할 수 있다. 이러한 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 프로세스 제어를 위해 사용된다. 본 연구에서는 로그 위험 학습 효과 속성의 비동질적인 포아송 과정의 평균값 기능을 사용한 컨트롤 메커니즘을 제안하였다.
소프트웨어 디버깅과정에서 오류의 발생 시간에 기초한 많은 소프트웨어 신뢰성 모형이 이미 연구되었다. 유한고장모형과 비동질적인 포아송과정을 이용하면 소프트웨어의 신뢰성 모형에 대한 모수 추정을 가능하게 한다. 소프트웨어를 사용자에게 인도하는 경우 인도시기를 결정할 때 조건부 고장률은 중요한 변수가 된다. 이러한 유한 고장 모형은 실제 다양한 상황에서 사용될 수 있다. 특성화 문제, 이상치의 검출, 선형 추정, 시스템 신뢰성 연구, 수명 시험, 생존 분석, 데이터 압축 및 많은 다른 분야의 연구에서 이들의 사용은 많은 연구에서 볼 수 있다. 통계 공정 관리(SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성의 향상에 크게 기여할 수 있다. 관리도는 널리 소프트웨어 업계에서 소프트웨어 품질관리에 사용된다. 본 논문에서는 NHPP와 다항 위험 함수의 평균값을 기초한 관리 메카니즘을 제시하였다.
고장 방지 시스템은 하드웨어나 소프트웨어의 여분 (Redundancy)을 이용하여 신뢰도(Reliability) 및 안전도(Safety)를 향상 시킨다. 시스템의 대상 영역(application areas)에 따라 고장 마스크(fault mask), 고장검출(fault detection), 고장 확인(fault identification)등의 기법을 선택하여 이용한다. 본 연구에서는 최소의 하드웨어와 소프트웨어의 여분을 이용하는 DMR(Double Modular Redundancy) 시스템을 대기 모듈(standby module)과 Fail-safe 모듈로 동작 시킬때 신뢰도와 안전도의 특성을 비교 제시한다. 또한 자기 진단 프로그램의 과도 오류 방지 능력에 대한 시스템의 MTTF를 비교함으로서 과도 오류를 취급하는 효과적인 방법을 제시하였다.
소프트웨어 신뢰도에서 지금까지 여러 연구자들이 적용한 가정사항은 프로그램의 고장율이 잔여결함의 미지수에 대한 일정한 배수라고 한 것이다. 이는 모든 결함이 프로그램의 고장율에 동일한 양으로 기여한다는 것을 의미한다. 우리는 이 가정에 대해서 대안을 제시한다. 제안된 모델은 잔여결함을 중시하는 전의 것에 비하여 고장수정을 조기에 수행할 수 있게 함으로써 신뢰성 향상에 커다란 효과가 있다. 이 결함들이 전체적인 고장율에 가장 큰 공헌을 하기 때문에 그들 자신이 일찍이 나타나서 곧 수정될 수 있다는 장점이 있다. 모델은 취급하기가 쉬워서 다양한 신뢰도 척도를 계산할 수 있다. 목표 신뢰도를 얻기 위한 전체 수행시간과 목표 신뢰도를 얻기 위한 총 결함의 수를 예측할 수 있다.
전력계통의 조류계산과 고장계산은 전력계통의 운용과 해석 및 계획의 기반이 되는 산법으로 계속 연구 개선되고 있으며, 최근에는 컴퓨터 분야의 발달에 따라 소형 컴퓨터 레벨에서도 대규모 계통을 해석할 수 있는 소프트웨어들이 개발되고 있다. 본 연구를 통하여 퍼스널 컴퓨터 레벨에서 대규모의 실계통을 해석할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 산법에는 조류계산과 고장계산 모두 어드미턴스행렬을 기반으로 하였으며, 스파스 프로그래밍 기법을 도입함으로서 대규모 실계통의 해석을 가능하게 하였다. 개발된 소프트웨어는 이미 전력회사에서 그 성능을 검증받은 PTI사의 소프트웨어인 PSS/E와의 입력자료 호환성을 갖도록 하였고 사용자의 접근을 쉽게 할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스 환경을 구현하였다. 개발된 산법의 성능을 검증하기 위하여 PSS/E 20모선 샘플계통, IEEE 샘플계통 및 한국전력 실계통에 적용하였다.
본 논문은 대형 실시간 교환기 소프트웨어 설계시에 이용될 수 있는 설계모델을 제안한다. Anna $Hac^[8]$이 제안한 모델을 근간으로 중요한 구성요소에다 비중을 두는 제약 사항을 추가한 모델로 수정 보완하였다. 소프트웨어를 구성하는 중요한 구성요소들(예를 들면, 프로세스, 프로시저, 시그널, 데이터)을 열거하고 그들간의 종속관계를 근간으로 고장의 근원, 즉, 고장이 발생되면 자체 구성 요소에서 생긴 것인지, 혹은 다른 구성 요소에서부터 파급되어온 것인지를 구성요소들간의 관계를 통해 파악하여, 시스팀 다운 시간을 계산하여 이 값이 최소화 되도록하는 구조로 수정을 가할 수 있다. 그리하여, 소프트웨어 구조 설계시에 소프트웨어를 여러 주요 계층 및 구성요소들로 분할할 시 최대의 신뢰도를 보장받을 수 있는 구조로 설계를 할 수 있다는 것이다.
본 논문에서는 기록값 통계량을 이용한 무한 고장 NHPP 모형들이 제안되었다. 이 모형들은 결함당 고장 발생률이 단조 증가하거나 단조 감소하는 패턴을 가진다. 그리고 수명 분포에서는 어랑 분포, 랄리 분포와 굼벨를 이용한 소프트웨어 신뢰성 모형을 적용하여 비교연구에 초점을 두었다. 고장 간격 시간 자료를 이용한 무한 고장 NHPP 모형들에 대한 모수 추정법은 최우 추정법을 사용하였고 적용 분포들의 적용을 용이하게 하기 위하여 특수한 형태를 제시하였다. 고장 자료의 분석을 위하여 산술 및 라플라스 추세 검정과 적합도 및 치우침 검정을 실시하여 그 결과를 나열하였다.
유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 최근에 Gupta 와 Kundu(2001)에 의해서 2 모수 감마분포나 와이블 분포의 대체모형으로서 여러 가지 수명자료를 분석함에 있어서 효율적 분포가 됨이 밝혀진 지수화된 지수 분포를 이용한 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE), AIC 통계량 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 NTDS 자료를 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 기존의 모형과 지수화된 지수 분포 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
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.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구 하였다. 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업과정에서 유한고장수를 가진 비동질적인 포아송과정에 기초하였다. 수명강도는 다양한 형상모수와 척도모수에 이용 할 수 있기 때문에 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 비선형 특성을 가진 반-로지스틱 분포 모형을 이용한 방출시기에 관한 문제를 제시하였다. 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 시간 자료를 적용하였으며 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 최적 방출시기를 추정하였다. 따라서 소프트웨어 방출시기를 사전 정보로 활용하면 잠재적 보안피해액을 줄 일 수 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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