• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.5
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• pp.805-812
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• 2003

This paper presents a stochastic model for the software failure phenomenon based on a nonhomogeneous Poisson process (NHPP) and performs Bayesian inference using prior information. The failure process is analyzed to develop a suitable mean value function for the NHPP; expressions are given for several performance measure. The parametric inferences of the model using Logarithmic Poisson model, Crow model and Rayleigh model is discussed. Bayesian computation and model selection using the sum of squared errors. The numerical results of this models are applied to real software failure data. Tools of parameter inference was used method of Gibbs sampling and Metropolis algorithm. The numerical example by T1 data (Musa) was illustrated.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.4
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• pp.325-330
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• 2018

This paper, following the shape parameters of the minimax distribution, describes the special form of the beta distribution, the Minimax distribution, as a function of the shape parameters for the software reliability model based on the non-homogeneous Poisson process. Characteristics and usefulness were discussed. As a result, the case of the shape parameter 1 of Minimax distribution than less than and greate in mean squared error is the smallest, in determination coefficient, appears to be high, the shape parameter 1 of Minimax distribution regard as an efficient model. The estimated determination coefficient of the proposed model is estimated to be more than 95%, which is a useful model in the field of software reliability. Through this study, software design and users can identify the software failure characteristics using mean square error, decision coefficient, and confidence interval can be used as a basic guideline.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.6
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• pp.103-112
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• 2013

Traditional method of establishing prediction model is usually using formal data stored in Data Base. However, nowadays advent of "smart" era brought by ground-breaking development of communication system makes informal data to dominate overall data, such 80% in total. Therefore, conventional method using formal data as establishing predicting model would be untrustworthy means in present. In other words, it is indispensible to make prediction model credible including informal data(SNS, image, video) and semi-formal data(log data). In this study, we increase credibility of predicting model adapting Bigdata method and comparing reliability of conventional measurement to real-data.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.479-486
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• 2001

일시적인 행사, 도로공사 또는 교통사고로 인해 도로용량이 저하되거나 도로가 폐쇄되는 경우, 운전자들은 당초 자신이 원하는 시간에 목적지에 도달하지 못함에 따라 스케쥴 지체를 경험하게 된다. 이는 교통망의 신뢰성이 저하됨으로서 발생하는 것으로 이들 비 반복적인 혼잡요소들을 운전자의 경로선택행위에 포함시킬 필요가 있다. 이런 측면에서 본 연구에서는 기존 교통분야에서 소홀히 다루었던 신뢰성이라는 개념을 운전자 행태모형에 도입하는 방안을 제시코자 한다.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2005.06a
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• pp.281-286
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• 2005

휘도(Luminance)는 냉음극 형광램프(Cold Cathode Fluorescent Lamp : CCFL)의 신뢰성을 평가하는데 있어 중요한 항목으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 휘도 측정시 주위 온도 및 습도에 따라 측정감이 어떻게 변화하는가를 일반화 선형모형(Generalize Linear Model)을 이용하여 알아보고, 측정시의 환경조건 및 측정 오차에 대한 지침을 제시할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.904-904
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• 2012

강우-유출모형중 단기 홍수 사상 모형은 주로 집중형으로 하천유량 모의에 중점을 두어 왔고, 장기유출모형은 분포형으로 기저유출 모의에 중점을 두어 왔다. 단기 홍수사상 모형은 유역 전반에 걸친 수자원의 분포특성을 파악하기 힘들다는 단점이 있고, 장기유출모형은 단기 홍수사상을 분석하기 힘들다는 단점이 있다. 이와 같은 단점은 두 모형을 함께 이용하여 보완할 수 있다. 따라서 본 연구에는 단기 홍수사상모형인 HEC-HMS모형과 장기유출모형인 SWAT모형을 연동하기 위하여 두 모형에 공통으로 적용되는 매개변수 CN값을 적절히 구해 이용하여야 한다. 두 모형에서 CN값을 얻는 방법은 첫 번째, HEC-HMS모형의 홍수기 호우사상별 최적평균 CN값을 구하는 것이고, 두 번째, SWAT모형 내에서 적용되는 일별 CN값을 구하는 것이다. 그리고 두 모형의 매개변수를 이용하여 보정 3년(2002년~2004년), 검증 2년(2005년~2006년), 적용 3년(2007년~2009년)을 모델링하여 SWAT-HMS모형의 유출분석 신뢰성을 판단하였다. 보정 3년 결과로 선행 5일강우량 기준으로 150mm 이하이면 모의가능하고, 150mm 이상이면 과소 모의되는 SWAT모형의 단점을 알 수 있었다. 검증을 실시한 2년은 SWAT-HMS모형의 중요 매개변수인 CN값을 HEC-HMS모형의 CN값과 SWAT모형의 CN값을 적용한 결과를 비교하여 상관계수 0.90과 0.95를 얻었으며, SWAT-HMS모형에 적용되는 매개변수 CN값은 SWAT모형의 CN값을 사용할 경우 더욱 신뢰할 수 있음을 알았다. 적용 3년(2007년~2009년)은 SWAT모형의 CN값을 SWAT-HMS모형에 적용하여 유출분석을 하였으며, 관측치와 모의치의 상관계수 0.95라는 신뢰할 수 있는 결과를 얻었다. 그리고 관측치와 모의치의 첨두유량은 평균적으로 5% 이내의 차이로 정확한 모의결과를 얻을 수 있었다. 따라서 본 연구는 격자분포형 유출모형인 SWAT모형과 집중형 유출모형인 HEC-HMS모형을 두 모형에 공통으로 적용되는 매개변수 CN값을 이용하여 두 모형이 가지는 단점을 해소하여 보다 정확한 유출분석 결과를 얻을 수 있는 방법을 제시 하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.17 no.1
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• pp.79-92
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• 2014

This study is aimed at minimizing the errors in using a sensitivity evaluation model that could occur when sensitivity analysis method is actively used for design evaluation. To extract words of a contrantion-type model by product, interior space, and streetscape design, primary word refinement was conducted with the words extracted from preceding studies. The analysis revealed that 19 words were used in all three fields. A reliability analysis revealed that different words had a bad impact on the reliability in each field. The applicability was reviewed through reliability analysis of EPA model as contraction-type and PAD model as inference-type. The results are as follows. Although the reliability of the contrantion-type model was higher than that of inference-type model in all three fields, the differences in Cronbach's Alpha were small. Also, When the reliability was analyzed after deleting the words that had a bad impact on reliability, the differences in the reliability's coefficients were clearly significant. Therefore, it is necessary to select words suitable for sensitivity evaluation target and objectivity of the evaluation can be boosted by using a proper model. Analysis of the sensitivity evaluation model suitable for future environmental evaluation should be analyzed with various statistical methods, beyond verification of reliability.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.961-965
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• 2004

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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.10 no.1
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• pp.119-133
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• 1999

A Markov Chain Monte Carlo method is developed to compute the software reliability model. We consider computation problem for determining of posterior distibution in Bayseian inference. Metropolis algorithms along with Gibbs sampling are proposed to preform the Bayesian inference of the Mixed model with record value statistics. For model determiniation, we explored the prequential conditional predictive ordinate criterion that selects the best model with the largest posterior likelihood among models using all possible subsets of the component intensity functions. To relax the monotonic intensity function assumptions. A numerical example with simulated data set is given.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.6
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• pp.1287-1294
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• 2004

Recently relationships between reliability measures and the coverage have been developed for evaluation of software reliability. Particularly the mean value function of the coverage-based software reliability growth model is important because of its key role in rep-resenting the software reliability growth. In this paper, we first review the problems of the existing mean value functions with respect to the assumptions on which they are based. Then a new mean value function is proposed. The new mean value function is developed for a general testing environment in which imperfect fault detection and repeated construct execution are allowed. Finally performance of the proposed model is empirically evaluated by applying it to a real data set.