• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.345-348
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• 2005

소프트웨어 결함은 그것을 찾아내는 것도 힘들지만 정확한 해법을 찾는 것도 쉽지 않을 뿐더러, 또 테스트자의 능력 여하에 따라 수정중에 새로운 결함이 도입될 수도 있기 때문에 검출된 결함이 완벽하게 제거되기는 쉽지 않다. 따라서, 결함 제거 효율은 개발중인 소프트웨어의 신뢰도 성장이나 테스트 및 수정비용에 영향을 크게 미친다. 이는 소프트웨어 개발의 모든 과정에서 매우 유용한 척도로서 개발자가 디버깅 효율을 평가하는데 크게 도움이 될 뿐더러, 추가로 소요되는 작업량을 예측할 수 있게 해준다. 그러므로 개발 소프트웨어의 신뢰도와 비용면에서 불완전 디버깅의 영향을 연구하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있으며, 이는 최적 인도 시각이나 운영 예산에도 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 개발중인 소프트웨어를 대상으로 하여 디버깅이 완전하지 않으며, 이 때문에 디버깅 중 새로운 결함이 도입될 수도 있다는 제안하에 보편적으로 사용되는 신뢰도 모델을 대상으로 불완전 디버깅 범위로까지 소프트웨어의 신뢰도와 비용 문제를 확장하여 연구한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.14 no.5
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• pp.61-73
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• 2009

Many software reliability growth models(SRGM) have been proposed since the software reliability issue was raised in 1972. The technology to estimate and grow the reliability of developing S/W to target value during testing phase were developed using them. Most of these propositions assumed the S/W debugging testing efforts be constant or even did not consider them. A few papers were presented as the software reliability evaluation considering the testing effort was important afterwards. The testing effort forms which have been presented by this kind of papers were exponential, Rayleigh, Weibull, or Logistic functions, and one of these 4 types was used as a testing effort function depending on the S/W developing circumstances. I propose the methology to evaluate the SRGM using least square estimater and maximum likelihood estimater for those 4 functions, and then examine parameters applying actual data adopted from real field test of developing S/W.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.5
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• pp.1267-1276
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• 1997

In this paper, the optimal model for specific test data was selected autimatically among sofware reliability growh models bassed on NAPP(Non Homogeneous Posission Preocess), and in result the tool for the reliability estimating scales was implemented.Whith the implemented tool, software optimal rekiability estimating scales(total expected number errors, error detection rate, expected number of errors remaining in the sortware, reliability, ete) could be predicted. By the reliability estimating scales gained form this, sofware development and projecr management could be applied. In order to test the optimal of the implemented tool, the comparicon with other paper and analization was done by using actual error data.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11b
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• pp.35-38
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• 2003

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.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.17 no.2 s.74
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• pp.49-60
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• 2002

소프트웨어 관리 모델은 크게 소프트웨어 프로젝트 견적 모델과 소프트웨어 설계평가 모델, 소프트웨어 복잡성 모델, 소프트웨어 신뢰도 성장 모델, 소프트웨어 프로세스 개선 모델 등으로 나누어진다. 그 중에서도 개발된 소프트웨어를 정량적으로 분석하여 평가하는 모델이 소프트웨어 복잡도 모델이다. 본 논문은 이런 관점에서 대표적인 소프트웨어 복잡성 모델에 대한 적용법에 대해 기술하고 개발중인 교환시스템의 소프트웨어에 대해 volume metrics와 process complexity metrics 방법에 대한 분석 결과와 기타 시스템 개발을 수행하는 과정에서 발생되고 있는 문제점들에 대해 다각도로 분석을 하여 이를 연구개발 및 프로젝트 관리에 활용하고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.4
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• pp.387-392
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• 2001

This Many software projects collect grouped failure data (failures in some failure interval or in variable time interval) rather than individual failure times or failure count data during the testing or operational phase. This paper presents the neural network (NN) modeling for grouped failure data that is able to predict cumulative failures in the variable future time. The two variant models of cascade-correlation learning (CasCor) algorithm are presented. Suggested models are compared with other well-known NN models and statistical software reliability growth models (SRGMs). Experimental results show that the suggested models show better predictability.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.4
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• pp.737-743
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• 2008

I compare my parameter estimation methodoloay with existing method, considering both of testing effort and fault detecting rate simultaneously in software reliability modeling. Generally speaking, fault detection/removal mechanism depends on how apply previous fault detection/removal and testing effort of S/W. The fault removal efficiency makes large influence to the reliability growth, testing and removal cost in developing stage S/W. This is very useful measure during all the developing stages and much helpful for the developer to estimate debugging efficiency, and furthermore, to anticipate additional working amount.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.335-335
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• 2012

기후변화에 의한 미래 수문량 전망에 대한 연구는 전지구 모델 결과를 바탕으로 이루어진다. 현재 전지구 모델의 모의 결과 생산된 강우 자료는 기상청에서 제공되며, 제공된 자료는 기상청 관측 지점에 국한되어 있다. 어떤 유역의 확률홍수량 전망은 유역내 강우 지점의 확률강우량을 강우-유출 모형인 HEC-1에 입력하여 추정할 수 있다. 한강 유역과 같은 대유역의 확률홍수량을 구하기 위해서는 유역내 기상청 관측 지점만으로는 지점수가 부족하기 때문에 국토해양부나 수자원공사 관할의 지점 자료를 활용한다. 하지만 이러한 대유역의 미래 확률홍수량을 전망하고자 하는 경우에 제공되는 전지구 모델 결과가 기상청 지점에 국한되어 있어 다른 지점의 확률강우량을 산정하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 지역빈도해석을 이용하여 미래 전망 자료가 없는 지점들의 확률강우량을 추정하였다. 지역빈도해석을 수행하기 위해서는 관측 자료가 있는 유역내 지점들의 특성치(site characteristics)를 바탕으로 지역을 구분하고, Hosking and Wallis(1997)가 제안한 이질성 척도(heterogeneity measure)를 근거로 구분된 지역의 수문학적 동질성 여부를 검토하며, 각 지역에 대한 성장곡선(growth curve)를 추정한다. 지역별로 추정된 성장곡선에 지점의 연최대값 평균을 곱하면 그 지점의 확률강우량을 추정할 수 있다. 따라서 미래 기간의 지역별 성장곡선과 지점의 연최대값 평균을 전망할 수 있으면, 미래 기간의 지점별 확률강우량을 산정할 수 있고, 이를 바탕으로 확률홍수량도 전망할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 전지구 모델에서 모의된 강우 자료를 바탕으로 미래 기간의 성장곡선을 추정하고, 과거 대비 미래 기간의 지속기간별 연최대값 평균의 비율을 산정하여 모의 자료가 없는 지점에 적용함으로써 미래 기간의 연최대값 평균을 산정하였으며, 이를 바탕으로 미래 기간의 확률강우량을 산정하도록 하였다. 이 기법의 신뢰도를 검증하기 위해 관측 자료를 두 기간으로 구분하여, 이 기법을 적용하여 추정한 확률강우량과 관측 자료로부터 산정한 확률강우량을 비교하였다.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.16 no.2
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• pp.69-76
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• 2020

In this paper, the problem of determining the optimal time to market of software was studied using error correction time, an indicator of error correction difficulty. In particular, it was intended to modify the assumption that error detection time and correction time are independent in the software reliability growth model considering the existing error correction time, and to establish a general framework model that expresses the correlation between error detection time and correction time to determine when the software will be released. The results showed that it was important from an economic perspective to detect errors that took time to correct early in the test. It was concluded that it was very important to analyze the correlation between error detection time and error correction time in determining when to release the optimal software.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.261-264
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• 2006

소프트웨어 개발 후 인도 전 테스트 단계중에 발생되는 테스트 노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 테스트 노력소요량 동태를 시간함수인 로지스틱 곡선으로 설명한다. 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.