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.
시스템의 성능과 안전성을 보장하기 위해서는 개발 초기부터 신뢰도에 대한 연구가 이루어져야 한다. 시스템의 목표 신뢰도를 수립하고, 이를 달성하기 위하여 하부시스템 및 부분품에 신뢰도를 할당해야 한다. 시스템의 획득 및 개발에 있어서 성능이 우수하고 비용이 저렴하더라도 고장이 빈번하게 발생한다면 원활한 임무 수행에 많은 영향을 미치고, 막대한 운영유지비용이 소요될 것이다. 본 연구에서는 신뢰도 할당 모형과 운영 유지비용과의 관계를 알아보기 위하여 기존의 알려진 신뢰도 할당 모형들을 검토 및 평가하였다. 신뢰도 할당모형의 평가는 차기 개발 함정용 디젤 엔진을 대상으로 하였으며, 다양한 신뢰도 할당 모형에 목표 신뢰도를 고려하여 신뢰도를 할당하고, 현재 운영하는 함정용 디젤 엔진의 자료를 바탕으로 시뮬레이션을 수행하여 운영유지비용을 최소화하는 신뢰도 할당 모형을 선정하였다.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰도 평가는 매우 중요한 문제이다. 특히, 소프트웨어 개발자에게 높은 신뢰도을 만족시키는 최적의 개발모형을 찾아내는 일은 더욱 중요한 과제이다. 이를 위해, 본 연구에서는 파레토 및 어랑 수명분포을 유한고장 NHPP 모형에 적용하여, 신뢰도 속성을 평가하였다. 이를 위하여 모수추정은 최우추정법을 적용하였고, 비선형 방정식의 풀이는 이분법을 사용하였다. 그 결과, 강도함수와 평균값함수에서 Erlang 모형이 Pareto 모형보다 우수한 성능을 보였고, 평균제곱오차도 작아서 효율적인 모형임을 확인하였다. 또한, 미래의 임무시간을 투입하고 신뢰도를 평가한 결과, Erlang 모형이 Pareto모형과 함께 효율적으로 높게 나타났으나, 반면에 Goel-Okumoto 기본모형은 감소하는 추세를 보였다. 결론적으로, Erlang 모형이 제안된 모형중 가장 우수한 성능을 가진 모형임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들이 최적의 소프트웨어 신뢰성 모형을 탐색하고, 평가하는데 필요한 기본지침으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 감성분석기법이 디자인 평가에 적극 적용되어지면서 발생할 수 있는 감성평가모형의 사용상의 오류를 최소화 하는데 연구의 목적이 있다. 제품, 실내 공간, 가로경관 디자인 분야별로 축약형 모형의 어휘 추출을 위해 선행연구에서 발췌한 어휘로 1차적인 어휘정제작업을 수행하였다. 세 분야에서 공통적으로 사용되는 어휘 19개가 나타났는데 신뢰도 분석 결과, 분야별로 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼치는 어휘들이 각각 다르게 나타났다. 축약형 모형인 EPA모형과 추론형 모형인 PAD모형의 신뢰도 분석을 통한 어휘 적합성을 검토하였다. 결과, 세 분야에서 축약형 모형이 추론형 모형보다 신뢰도가 높게 나타났지만, 계수의 차이가 크지 않았다. 또한 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼치는 어휘들을 삭제하고 신뢰도 분석 한 결과 계수의 차이가 확연히 높은 신뢰도가 나타났다. 따라서 감성평가 시에는 평가대상에 적합한 어휘 선정 과정이 필요하고, 적합한 모형을 사용하는 것이 감성평가의 객관성을 높이는 방법으로 사료된다. 추후 환경 평가에 적합한 감성평가모형의 분석이 신뢰도 검증외에 다양한 통계기법에 의해 분석되어져야 한다.
본 연구에서는 상수관망의 신뢰도 기반 최적화설계에서 시스템 구성물의 기계적 고장의 영향뿐만이 아니라 관로의 수리학적 능력과 절점수요에서의 불확실성이 결합되어 인식할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 수질과 연관된 신뢰도 문제는 고려하지 않았고 단지 수량의 항으로 수요자들의 요구량을 충족시키기 위해 급수관망의 공급능력을 고려하였다. 수량의 관점에서 관망의 신뢰도의 측정은 절점 수요량들이 항상 만족되어진다고 가정한 상태에서 불충분한 수두의 정도를 이용한다. 따라서 절점신뢰도는 공급되는 절점수두가 미리 규정된 최소수두를 상외하거나 충족시키는 확률로 정의되어진다. 이 모형에 의해 설계된 상수관망은 정상관망 상태구성(구성물의 고장이 발생하지 않았을 경우)와 미리 정해진 고장 시나리오의 범위와 연관된 관망의 악화된 구성상태 모두에서 절점에서의 임의의 수요량과 임의의 수리학적 능력하에서 상수공급량의 항으로 규정된 수준의 서어비스의를 제공할 수 있다. 본 모형은 다양한 관망구성에 내해 상수관망의 신뢰도의 정도를 결정하기 위해서 Monte-Carlo 모의를 이용하였다. 실제 상수관망에 내해 본 인구모형을 이용하여 신뢰도 및 최적화 해석이 수행되었다. 해석결과 본 모형은 합리적으로 관망 전체에 대해 합리적인 범위의 신뢰도를 유지하면서 관망의 건설비용의 치적화가 수행될 수 있었다.
본 연구에서는 상수관망의 신뢰도해석을 위해 수리적 신뢰도와 기계적 신뢰도를 통합적으로 해석할 수 있는 통합신뢰도 해석모형을 개발하였다. 수리적 신뢰도는 불화실성을 가진 변수들에 대하여 적절한 변동계수를 가진 확률 분포형을 적용시켜 임의변수로 고려하였고 기계적 신뢰도는 관망의 각 구성물에 대해 순차적 고장을 발생시켜 각 고장에 대한 영항을 해석하여 신뢰도를 산정하였다. 덕 연구모형을 실제관망에 대한 적용결과 본 모형은 실제관망에 대한 불확실한 요소를 고려한 신뢰도를 잘 모의하고 있었다. 앞으로 신뢰성있는 상수관망 설계 및 기존 관망의 신뢰도 판정에 본 모형이 적용된다면 기계적 및 수리적으로 객관성이 있는 신뢰도를 가진 상수관망의 건설 및 유지관리가 될 수 있다고 판단된다.
본 논문에서는 비동질 포아송 프로세스(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 확률 모형을 고려하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 모형인 Goel 이 제시한 일반화모형[2]과 Yamada, Ohba-Osaki 모형[11]을 재조명하고 이러한 모형과 연관되고 신뢰도 분포로 많이 사용되는 와이블 분포의 특수형태인 레일리(Rayleigh)분포와 겜벨(Gumbel)분포[5]를 이용한 모형을 제시하고, 또 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 편차자승합(SSE)을 이용하여 비교하였다. 모수의 추정을 위해서 최우추정법(MLE)과 일반적인 수치해석적 방법인 이분법을 이용하였다. 수치적인 예에서는 실측자료인 NTDS 자료[4]를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정하였고 편차자승합을 이용한 모형비교의 결과를 나열하였다.
SAS의 PROC MIXED는 ANOVA 추정량보다 더 다양한 잔차최대우도추정법 또는 최대우도추정법으로 모수들을 추론할 수 있다. 혼합모형에 속하는 불균형중첩오차구조를 갖는 선형회귀모형에서 랜덤효과에 해당되는 그룹간의 분산과 고정효과에 해당되는 회귀계수들에 대한 신뢰구간을 구하기 위하여 대표본인 경우와 소표본인 경우에 대하여 PROC MIXED를 사용한다. 시뮬레이션을 실행한 결과, 대표본인 경우에는 모수들의 신뢰구간을 구하기 위하여 PROC MIXED를 활용할 수 있지만, 소표본인 경우에는 PROC MIXED를 사용할 경우, 그룹간 분산과 회귀계수 가운데 하나인 절편항에 대한 신뢰구간은 시뮬레이터된 신뢰계수가 명시한 신뢰계수를 지키지 못하는 것을 보인다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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