• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.143-149
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• 2015

본 연구는 소프트웨어 NHPP 신뢰성 모형 (Goel--Okumo 모형, 지연된 S-형태 신뢰성모형 및 레일리분포 모형)의 예측능력을 분석하는 것을 목적으로 한다. 예측 능력분석은 두 가지 요인으로 분석이 될 것이다. 하나는 사용 가능한 고장자료에 대한 적용성의 정도이고 다른 하나는 예측능력 정도이다. 각 모형의 모수 추정은 고장시간자료의 첫 번째 고장시점부터 80%가 되는 고장시간 자료를 사용하고 기법은 최우추정법을 이용 하였다. 모형의 예측 능력의 비교에 있어서는 가능한 고장 데이터의 마지막 20%가 되는 선택된 자료를 이용하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 관리자들에게 소프트웨어 고장분석을 하는데 사전정보로 활용 할 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제11권6호
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• pp.73-80
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• 2011

본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용모형은 지연된 소프트웨어 S-형태 모형을 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균제곱오차와 $R^2$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.