• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.115-120
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• 2008

소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 변화점를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 모형(Goel-Okumoto 모형)을 적용하여 변화점이 백분위수를 가질 경우를 고려하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 을 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형선택을 시도하였다. 수치적인 예에서는 NTDS 자료를 사용하여 백분위수 변화점을 고려한 결과를 나열하였다.

• 융합보안논문지
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• 제7권3호
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• pp.51-60
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• 2007

무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수분포모형과 어랑 분포 모형을 재조명하고 보다 현실적인 혼합분포모형을 제안 하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자 승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 41개의 고장 수를 가진 S27[12] 자료를 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 지수분포 모형과 어랑분포 모형 및 혼합분포 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.306-311
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• 2016

소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 유한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 관측고장시간에 근거한 로그 및 지수형 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 신뢰성 모형에 대하여 연구 하였다. 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 Goel-Okumoto모형을 이용한 새로운 로그 및 지수형 결함 확률을 반영한 문제를 제시하였다. 수명분포는 유한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하고 모수추정법은 최우 추정법을 이용 하였다. 따라서 본 논문에서는 로그 및 지수형 결함발생률을 고려한 소프트웨어 모형분석을 위하여 소프트웨어 고장 시간간격 자료를 적용하여 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 로그 및 지수형 결함발생률을 고려한모형도 신뢰성 측면에서 효율적이기 때문에 (결정계수가 80% 이상) 이 분야에서 기존 모형의 하나의 대안으로 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 다양한 수명분포를 고려함으로서 소프트웨어 고장형태에 대한 사전지식을 파악하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.445-452
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• 2015

소프트웨어 개발 과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 무한고장 비동질적인 포아송과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰성에 대한 적용 효율을 나타내는 로그 및 지수파우어 강도함수(로그 선형, 로그 파우어와 지수 파우어)로 신뢰성 모형을 제안한다. 효율적인 모형을 위해 평균제곱에러(MSE), 결정계수($R^2$)에 근거한 모델선택, 최우추정법, 이분법에 사용된 파라미터를 평가하기 위한 알고리즘이 적용되였다. 제안하는 로그 및 지수파우어 강도함수를 위해 실제 데이터을 사용한 고장분석이 적용되였다. 고장데이터 분석은 로그 및 지수파우어 강도함수와 비교하였다. 데이터 신뢰성을 보장하기 위하여 라플라스 추세검정(Laplace trend test)을 사용하였다. 본 연구에 제안된 로그선형과 로그파우어 및 지수파우어 신뢰성모형도 신뢰성 측면에서 효율적이기 때문에 (결정계수가 70% 이상) 이 분야에서 기존 모형의 하나의 대안으로 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 다양한 강도함수를 고려함으로서 소프트웨어 고장형태에 대한 사전지식을 파악하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제25권2호
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• pp.109-116
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• 2018

In this study, we was compared the reliability performance of the software reliability model, which applied the Goel-Okumoto model developed using the exponential distribution, to the logarithmic function modifying the intensity function and the Rayleigh form. As a result, the log-type model is relatively smaller in the mean squared error compared to the Rayleigh model and the Goel-Okumoto model. The logarithmic model is more efficient because of the determination coefficient is relatively higher than the Goel-Okumoto model. The estimated determination coefficient of the proposed model was estimated to be more than 80% which is a useful model in the field of software reliability. Reliability has been shown to be relatively higher in the log-type model than the Rayleigh model and the Goel-Okumoto model as the mission time has elapsed. Through this study, software designer and users can identify the software failure characteristics using mean square error, decision coefficient. The confidence interval can be used as a basic guideline when applying the intensity function that reflects the characteristics of the lifetime distribution.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제2권2호
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• pp.200-219
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• 2008

The effective management of uncertainty is one of the most fundamental problems in medical decision making. According to the literatures review, most medical decision models rely on point estimates for input parameters. However, it is natural that they should be interested in the relationship between changes in those values and subsequent changes in model output. Therefore, the purpose of this study is to identify the ranges of numerical values for which each option will be most efficient with respect to the input parameters. The Nonhomogeneous Poisson Process(NHPP) was used for describing the behavior of aging chronic diseases. Three kind of failure models (linear, exponential, and power law) were considered, and each of these failure models was studied under the assumptions of unknown scale factor and known aging rate, known scale factor and unknown aging rate, and unknown scale factor and unknown aging rate, respectively. In addition, this study illustrated developed method with an analysis of data from a trial of immunotherapy in the treatment of chronic Granulomatous disease. Finally, the proposed design of Bayesian value of information analysis facilitates the effective use of the computing capability of computers and provides a systematic way to integrate the expert's opinions and the sampling information which will furnish decision makers with valuable support for quality medical decision making.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.89-96
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• 2007

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 적용하고 이 분야에 적용 될 수 있는 변형 커버리지 모형(중첩모형 및 혼합모형) 비교 문제를 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE)을 이용하였다.

• 융합보안논문지
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• 제7권3호
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• pp.7-13
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• 2007

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될수 있는 중첩모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE)을 이용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-9
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• 2008

소프트웨어의 테스트노력 곡선으로서 현재까지는 로지스틱 곡선이 가장 이상적인 것으로 연구되고 있다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 여러 곡선 중 하나에 의해서 테스트노력 소요 곡선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 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.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제12권2호
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• pp.1-13
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• 2005

This paper proposes a software-reliability growth model incoporating the amount of testing effort expended during the software testing phase after developing it. The time-dependent behavior of testing effort expenditures is described by a Logistic curve. Assuming that the error detection rate to the amount of testing effort spent during the testing phase is proportional to the current error content, a software-reliability growth model is formulated by a nonhomogeneous Poisson process. Using this model the method of data analysis for software reliability measurement is developed. After defining a software reliability, This paper discusses the relations between testing time and reliability and between duration following failure fixing and reliability are studied. SRGM in several literatures has used the exponential curve, Railleigh curve or Weibull curve as an amount of testing effort during software testing phase. However, it might not be appropriate to represent the consumption curve for testing effort by one of already proposed curves in some software development environments. Therefore, this paper shows that a logistic testing-effort function can be adequately expressed as a software development/testing effort curve and that it gives a good predictive capability based on real failure data.