본 연구는 소프트웨어 신뢰성을 측정하기 위해 소프트웨어 신뢰도 측정 모형에 따라 소프트웨어 신뢰도를 측정하는 방법을 제시하려 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 형태는 비동질적 포아송 과장의 분포를 이용하였으며, 제시된 모형의 소프트웨어 신뢰도를 측정하는 방안을 제시하였다. 제시된 모형에 따라서 적합한 소프트웨어 신뢰도 성장 모형을 선택하는 방법으로는 소프트웨어 고장 데이터에 따라서 신뢰도 함수의 추정 값에 따른 평균제곱오차를 계산하여 적합한 소프트웨어 신뢰도 함수를 제안하는 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 품질을 측정하기 위한 신뢰도 함수를 제안하기 위하여 모델을 제시하고 고장데이터를 적용하여 추정 값의 오차를 최소화하는 관점에서 소프트웨어 신뢰도 함수를 선택할 수 있는 방안을 제시한 연구로 판단된다.
소프트웨어 신뢰도는 소프트웨어의 중요한 품질 특성 중의 하나이며, 소프트웨어 신뢰도 성장 모형은 테스트 단계동안 신뢰도를 평가하고 신뢰도가 성장하는 양상을 파악 할 수 있는 도구이다. 그러므로 테스트 단계동안 수집된 고장 자료는 적절한 소프트웨어 신뢰도 모형에 의거해 계속적으로 분석된다. 비등질 포아송 과정 모형이 적절한 소프트웨어 신뢰도 성장 모형인 경우 고장 수 자료를 분석하기 위해서 포아송 희귀 모형을 세우고 모수들은 가장 최소 자승법으로 추정하는 것이 가능하며, 이렇게 구한 가장 최소 자승 추정량은 최우 추정량과 동일한 성질을 가짐을 보일 수 있다. 이 분석 방법을 대형 시스템으로부터 수집된 실제 자료를 분석하는데 적용한다.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.755-762
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2013
본 논문은 NHPP 소프트웨어 신뢰성모형에서 모수추정과 고장시간에 대한 예측을 다루고자 한다. 소프트웨어 신뢰성모형 Goel-Okumoto모형에서 평균값 함수에 대한 최우추정과 경험적 사전분포를 가정한 공액사전분포에서 베이지안 추정을 다루었다. 실제 자료에서 두 가지 추정법에 의한 모수 추정값을 제공하였으며, 모형의 적합성을 판정하고, 고장수에 대한 예측값을 비교하였다.
최근 소프트웨어 신뢰성을 평가하기 위해 신뢰성 측도와 커버리지 간의 관계가 연구되고 있다. 특히 커버리지에 기반한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델에서 평균치 함수는 소프트웨어의 신뢰성 성장을 나타내는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 커버리지에 기반한 기존 모형들의 문제점을 평균치 함수와 그 모형이 근거하는 가정을 바탕으로 파악하고, 그 문제점을 해결하기 위한 새로운 평균치 함수를 제안한다. 제안된 새로운 평균치 함수는 불완전 결함 발견과 구문의 반복 실행이 허용되는 일반적인 테스팅 환경에서 도출된 결과이다. 마지막으로 실제 데이터에 제안된 모형을 적용하여 그 성능을 평가한다.
비동질적 포아송과정(NHPP) 모형은 신뢰성 공학에서 소프트웨어 내에 남아있는 결함발견현상을 설명하는데 자주 사용된다. 이때 결함발견율은 연속적이며 단조함수를 가정하였으나 현실적으로 소프트웨어 시험환경, 전략 및 자원할당 등으로 인해 결함발견율이 변하는 경우가 있다. 본 논문은 결함발견율이 변화하는 변화점 문제를 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장모형(SRGM)을 고려하여 모수를 추정하는데 목적이 있다. 이를 위해 자료를 모의 생성한 후 평균값 함수의 각 모수를 최우추정법과 최소제곱법을 이용하여 추정하며, 결함발견구간이 일정하게 증가하는 경우와 일정하게 증가하지 않는 경우를 각각 고려한다. 이때 각 모수의 적합도 비교 평가를 통하여 변화점을 고려한 SRGM에서의 최적 추정법을 수치적 방법으로 판단한다.
Park, Seo and Kim은 소프트웨어의 시험단계와 유지보수단계에 모두 적용할 수 있는 입력 영역 기반 소프트웨어 신뢰성 성장 모델을 개발하였다. 이들의 모형은 완전디버깅의 가정 하에서 개발되어졌다. 입력 영역 기반 소프트웨어 신뢰성 성장 모델이 현실적이기 위해서는 이러한 가정은 개선되어야 한다. 본 논문에서는 불완전 디버깅 하에서 사용할 수 있는 입력 영역 기반 소프트웨어 신뢰성 성장 모델을 제안하고 그 통계적 특성을 조사한다.
본 논문에서는 비동질 포아송 과정(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보(Prior information)를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대수형 포아송 실행시간 모형(Logarithmic Poisson model), Crow 모형 그리고 Rayleigh 모형에 대하여 베이지안 모수 추정방법을 적용하였다. 효율적 모형을 위하여 이들 모형에 관한 모형선택을 편차자승합(SSE)의 합을 이용하여 시행하였고 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로(MCMC) 기법중에 하나인 깁스샘플링(Gibbs sampling)과 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 Musa의 T1 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정한 수치 결과론 나열하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하는 과정에서 보증기간을 고려하여 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출시기에 관한 모형의 비교 연구이다. 실증 비교 결과 지수화 소프트웨어 신뢰성장모형에서는 보증기간이 증가함에 따라 초기에는 최적방출시기가 증가했으나 점차 거의 유사한 방출시기를 나타내고 있으며 이와 반대로 불완전한 디버깅 소프트웨어 신뢰성장 모형에서는 초기에는 최적방출시기가 감소하였으나 보증기간이 길수록 소폭 증가하는 패턴을 보이고 있으며 제안된 극값모형은 점차적으로 증가하는 형태를 가진다는 결론을 도출 할 수 있다. 이러한 연구결과를 통하여 소프트웨어 개발자들은 보증기간과 방출최적시기의 관계를 파악함으로서 소프트웨어 개발 시 사전정보로 활용 할 수 있으리라 사료된다.
소프트웨어 시스템의 대규모자료의 적용 때문에 소프트웨어 신뢰도는 소프트웨어 개발에 중요한 역할을 해왔다. 본 연구에서는 고장시간에 관련된 소프트웨어 신뢰성장모형이 제안되었다. 이러한 검사시간은 미리 정해진 절단 고정 시간을 의미한다. 본 연구에서는 소프트웨어의 강도함수, 평균값 함수 및 신뢰도와 모수추정에 대하여 나열하고 파레토 분포를 수명분포로 적용한 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우 추정 법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R_{SQ}$(결정계수)를 이용하고 예측 값과 실제 값의 차이에 의존한 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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