본 논문에서는 소프트웨어 신뢰성을 평가하는 신뢰도 성장모델 중에서 NHPP(Homogeneous Poission Process)를 기초로 하는 지연 S자형 신뢰도 성장모델의 파라미터 값 추정 및 적합도 검정 등을 통하여 소프트웨어 품질평가를 위한 신뢰성 평가척도를 추정하고 예측할 수 있는 신뢰도 평가 지원도구를 설계 및 구현하고 구현된 도구에 실제 관측된 에러 발견 수 데이터를 적용하고 비교 분석한다.
균열성장 수명에는 구조 형상의 복잡함, 작용하중의 변동, 재료물성 분포 등의 영향으로 불확실성이 포함된다. 따라서 이러한 불확실 인자들에 대해 계산된 수명의 강건성을 확보하기 위해서는 신뢰성 평가가 요구된다. 하지만 형상이 복잡한 터빈 휠의 경우 균열성장 수명 계산의 주요 변수인 응력확대계수의 표현식을 알기 힘들며, 이를 유한요소해석으로 계산하므로 수명 계산 및 신뢰성 평가에 많은 시간이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 균열성장 수명의 반응표면을 사용함으로써 신뢰성 평가의 효율성을 높일 수 있음을 고찰하였다. 이를 위해 형상이 복잡한 터빈 휠을 모델로 유한요소해석으로 생성된 응력확대계수 데이터를 회귀분석하여 근사모델을 생성한 후 응력확대계수의 회귀계수, Paris 계수, 초기균열길이에 대한 균열성장 수명의 반응표면을 생성하여 신뢰성해석에 사용하였다. 신뢰성해석은 몬테카를로 시뮬레이션으로 수행하였으며, 연구결과 반응표면의 사용이 신뢰성 평가 시 필요한 균열성장 수명의 계산량을 효과적으로 줄일 수 있었다.
프로그램의 고장율이 잔여 결함의 (미지)수에 대한 일정한 배수라고 한 것은 모든 결함이 프로그램의 고장율에 동일한 양으로 기여한다는 것을 의미한다. 우리는 이 가정에 대해서 도전을 하고자 하며, 대안을 제시한다. 이 모델은 다루기 쉬워서 계산할 다양한 신뢰도 척도를 허용한다. 목표 신뢰도를 얻기 위한 전체 수행시간과 목표 신뢰도를 얻기 위한 총 결함의 수를 예측할 수 있다. 이 모델은 설계오류를 줄여서 신뢰도 성장을 가져오는 하드웨어에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
신뢰성 성장 시험을 수행하며 획득하게 되는 고장 정보와 누적 시험수행시간을 이용하면 신뢰성 성장 모델의 모수 추정이 가능하며, 모수 추정을 통해 해당 제품의 MTBF를 예측할 수 있다. 그러나 시험에 대한 비용, 시간 혹은 제품의 특성 등의 여러 제약으로 인해 고장 정보가 구간적으로 획득되거나, 획득한 고장 정보의 샘플 데이터(Sample Data)의 수가 작을 수 있다. 이는 신뢰성 성장 모델의 모수 추정의 오차를 커지게 하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 샘플 데이터의 수가 작을 경우 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 시 베이지안 기법 기반의 모수 추정 방법의 적용에 대해 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 결과 신뢰성 성장 모델의 모수를 추정할 때, MLE를 적용하여 추정하는 방법보다 베이지안 기법을 적용하는 방법이 추정 정확도가 높음을 확인하였다.
본 논문에서는 NHPP 에 근거한 N 버전 프로그래밍 시스템의 SRGM 을 제안한다. 비록 많은 연구 논문에서 NVP, 시스템 신뢰도에 대해서 연구노력을 기울여 왔지만 그들 대부분이 안정된 신뢰도에 대해서만 고려해 왔다. 테스트 및 디버깅 동안 결함이 발견되면 디버깅 노력은 결함을 제거하는데 집중된다. 소프트웨어가 너무 복잡하므로 이러한 결함을 성공적으로 제거한다는 것이 쉽지 않으며, 또 다른 새로운 결함이 소프트웨어에 도입될 수도 있다. 일반화된 NHPP 모델을 NVP 시스템에 적용하여 새로운 NVP-SRGM이 수립된다. 제어시스템에 대한 단순화된 소프트웨어 제어에서 이러한 새로운 소프트웨어 신뢰도 모델을 어떻게 적용하는지를 보여주고 있다. 소프트웨어 신뢰도평가에 s 신뢰도 구간을 준비하였다. 이 소프트웨어 신뢰도 모텔은 신뢰도를 평가하는데 쓰일 수가 있어서 NVP 시스템의 성능을 예측하는데 쓰일 수 있다. 일반적인 산업사회에 적용하여 상용화하기 위해서는 내결함 소프트웨어의 신뢰도를 정량화하기 위해 제안된 NVP-SRGM을 충분히 인증하는데 좀더 적용이 필요하다. NVP 신뢰도 성장 모델링을 하는 이러한 종류의 첫 모델로서 제안된 NVP-SRGM은 독립 신뢰도 모델의 단점을 극복하는데 쓰일 수 있다. 이는 독립적인 모델보다 더욱 더 정확하게 시스템 신뢰도를 예측할 수 있으며, 언제 테스트를 중단해야 하는가를 결정하는 데에도 쓰일 수 있으며, 이는 NVP 시스템 개발 수명주기 단계를 테스트 및 디버깅함에 있어서 핵심 질문사항이다.
컴퓨터시스템은 여러 가지 복잡하고 민감한 시스템을 제어하는데 광범위하게 쓰이고 있다. 최근에 와서는 운영시스템, 제어프로그램, 적용프로그램과 같은 여러 가지 소프트웨어 시스템이 더욱더 복잡화 및 대형화되고 있기 때문에 신뢰성이 높은 소프트웨어 시스템을 개발하는 일이 매우 중요하며, 소프트웨어 제품개발에 있어서 소프트웨어의 신뢰도가 핵심사항이다. 1970년대 이후 소프트웨어의 신뢰성을 향상시키기 위한 여러 가지 소프트웨어의 신뢰도 모델이 제시되고 검토되었으며, 특히, 소프트웨어 개발 후 테스트단계에 적용하는 신뢰도를 추정하고 예측하는 모델이 많이 개발되었다. 소프트웨어가 주어진 시간간격동안 고장이 발생하지 않을 확률 즉, 신뢰도는 소프트웨어의 테스트과정을 계속해서 반복 및 수정하면 더욱 더 증가된다. 그러한 결함검출현상을 설명해주는 소프트웨어 신뢰도 모델을 소프트웨어 신뢰도 성장 모델(SRGM)이라 한다.
무기체계를 개발할 때, 개발 목적에 맞는 장비의 기능과 성능을 구현하는 것도 중요하지만, 개발 후 장비가 얼마나 신뢰성을 가지고 공백이 없이 운용유지를 할 수 있는지 매우 중요하다. 그렇기 때문에 장비의 신뢰성을 높이기 위하여 다양한 활동을 수행한다. 개발 시 높은 스펙의 부품을 사용하고, 분석을 통하여 신뢰도를 검증하며, 개발 시제품을 이용하여 시험을 통해 장비의 부족한 부분은 보강하고 개선하여 신뢰성을 강화시키기 위한 활동을 한다. 그러나 최근에는 급변하는 외부 정세 및 기술 등에 의하여 개발 일정이 단축되고, 비용 등의 문제로 인하여 충분한 신뢰성 성장활동을 수행하지 못하는 경우가 발생하고 있다. 분석적인 방법(신뢰도 분석, FMECA 등)으로만 신뢰성 활동을 하는 사업들이 그 예이다. 본 논문에서는 FMECA와 초가속수명시험(HALT)을 통하여 분석과 시험이라는 방법을 같은 장비에 각각 수행했을 때, 도출된 신뢰성 성장 활동 내용과, 그로 인한 설계변경/검토 결과가 두 방법에서 어떠한 차이를 보이는지 비교/분석하고, 신뢰성 성장 활동을 강화하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 개발 초기부터 분석을 통한 신뢰성 성장활동 및 초기 시제 제작 완료 시 시험을 통한 신뢰성 성장활동을 모두 수행해야 한다고 분석되었다.
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.
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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