• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.800-806
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• 2018

소프트웨어 효율성은 운용 환경에서 사용시간에 따라 고장없이 사용할 수 있는 확률이며, 소프트웨어 시스템 안정성에 영향을 미치는 가장 근본적인 요인이다. 정보기술 분야에서 활용되고 있는 컴퓨터 시스템의 오작동은 관련 산업분야에 중요한 손실을 야기할 수도 있다. 따라서, 본 연구에서는 소프트웨어 고장시간 자료를 가지고 유한고장 NHPP 모형에 기반하여 다양한 위험함수에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형의 속성을 분석 하였다. 제안한 모형의 위험함수 패턴은 Goel-Okumoto모형은 상수가 되고, Minimax 모형과 Rayleigh모형은 증가패턴을 따르지만, 위험함수의 증가폭은 Minimax 모형이 Rayleigh모형과 Goel-Okumoto모형 보다 작은 것으로 나타났다. 또한, 평균값 함수m(t)의 참값 오차와 평균제곱오차(MSE)는 Minimax 모형이 모두 Rayleigh 모형과 Goel-Okumoto모형 보다 작아서 상대적으로 효율적이였다. 본 연구의 결과는 소프트웨어 개발자에게 위험함수에 관한 기본정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권1호
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• pp.169-180
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• 1999

A Markov Chain Monte Carlo method with development of computation is used to be the software system reliability probability model. For Bayesian estimator considering computational problem and theoretical justification we studies relation Markov Chain with Gibbs sampling. Special case of GOS with Superposition for Goel-Okumoto and Weibull models using Gibbs sampling and Metropolis algorithm considered. In this paper discuss Bayesian computation and model selection using posterior predictive likelihood criterion. We consider in this paper data using method by Cox-Lewis. A numerical example with a simulated data set is given.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.335-342
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• 2013

본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 관측고장시간에 근거한 로그형 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 신뢰성 비용 모형에 대하여 연구 하였다. 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 Goel-Okumoto모형을 이용한 새로운 로그 형 결함 확률을 반영한 문제를 제시하였다. 수명분포는 유한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하고 모수 추정법은 최우 추정법을 이용 하였다. 따라서 본 논문에서는 로그형 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 비용모형 분석을 위하여 소프트웨어 고장 시간간격 자료를 적용하여 비교 분석하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 방출최적시기를 파악 하는데 어느 정도 도움을 줄 수 있을 것으로 사료 된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.193-200
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• 2022

본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용하는 Weibull 수명 분포((Goel-Okumoto, Rayleigh, Type-2 Gumbe)에 근거하여 유한 고장 NHPP 소프트웨어 신뢰성 모형을 소프트웨어 개발 모형에 적용한 후, 비용의 속성을 비교하여, 분석하였다. 본 연구를 위하여 소프트웨어 시스템의 정상 운용 중 검출된 고장시간 데이터를 수집하여 사용하였고, 제안된 모형의 모수 추정은 최우추정법을 적용하였으며, 비선형 방정식의 계산은 이분법을 사용하여 해결하였다. 그 결과, 첫째, 소프트웨어 개발 모형의 단위 시간당 테스팅 비용과 단일 고장을 제거하는 비용이 증가하면 비용은 증가하였지만 방출시간은 변하지 않았고, 정상적인 시스템 운용 중에 검출된 고장 수리 비용이 증가하면 비용 증가와 함께 방출 시간도 지연됨을 알 수 있었다. 둘째, 제안된 모형들을 종합적으로 비교 분석한 결과, Type-2 Gumble 모형이 Rayleigh 모형과 Goel-Okumoto 기본 모형 보다 개발비용이 적고, 방출 시간 포인트도 상대적으로 빨라서 가장 효율적인 모형임을 알 수 있었다. 셋째, 본 연구를 통하여 Weibull 분포 모형의 개발비용 속성을 새롭게 분석하였으며, 분석된 데이터는 소프트웨어 개발자들이 개발 비용과 방출 시간에 대한 속성을 탐색하는 데 필요한 설계 데이터로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권6호
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• pp.1269-1276
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• 2004

본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 또, 랄리 분포를 이용한 랄리 모형을 적용하여 모수 추정방법을 연구하였다. 본 연구에서는 기존의 최우추정법과 잠재변수를 도입하여 깁스 샘플링(Gibbs sampling)을 이용한 베이지안 모수추정 방법을 비교하고 그 특징을 분석하고자 한다. 또, 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 잔차제곱합(Sum of the squared errors ; SSE)과 Braun 통계량을 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 그리고 수치적인 예로서 실제 자료를 이용한 수치 견과를 나열하였다. 이 접근방법을 기초로 하여 수명분포가 중첩(Superposition) 및 혼합(Mixture)인 경우에 대한 접근방법이 연구되었으면 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.645-650
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• 2018

소프트웨어 안정성은 운영 환경에서 시간의 흐름에 따른 오작동이 없이 운영 될 수있는 가능성이라고 할 수 있다. 소프트웨어의 고장 분석을 위한 유한 고장 NHPP에서, 고장 발생률은 일정하거나 단조롭게 증가하거나 단조 감소하는 추이를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 NHPP 모형에 근거하고 소프트웨어 고장시간 자료를 바탕으로 와이블 분포의 형상모수를 고려한 지수분포 Rayleigh 분포, 역-지수 분포를 수명분포로 하여 소프트웨어 개발 비용모형에 관한 속성을 비교 평가분석을 하였다. 또한 모수 추정은 최우 추정방법을 적용하고 데이터 추세검정은 박스-플롯방법을 이용하였다. 본 연구의 결과는 Rayleigh 모형이 역-지수 모형이나 Goel-Okumoto 모형에 비교해서 방출 시기는 Rayleigh 모형이 가장 빠르고 방출시점의 비용도 가장 경제적임을 알 수 있다. 이 연구의 결과를 이용하면 소프트웨어 개발자 및 운용자들은 최적방출시간과 경제적인 개발비용을 예측 하는데 활용 할 수 있으리라 판단된다.

• 융합보안논문지
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• 제7권1호
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• pp.45-53
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• 2007

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 hyper-exponential 분포를 이용한 모형을 제안하였다. 수치적인 예에서는 Minitab(version 14) 통계 페키지에 있는 와이블분포(형상모수가 0.5이고 척도모수가 1)에서 발생시킨 30개의 난수를 이용한 모의 실험 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용하였고 모수추정 방법은 최우추정법 과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하였다. 그리고 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정이 사용되었다.

• 융합보안논문지
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• 제7권2호
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• pp.1-8
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• 2007

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률 (강도함수)은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형 강도함수를 재조명하고 이 분야에 적용 될수 있는 보다 넓은 왜도와 첨도를 가지는 Burr모형 강도 함수 및 의료정보분야 및 여러 분야에서 널리 사용되는 2모수 카파(Kappa(2)) 분포 모형 강도함수를 제안하여 비교하고자 한다. 수치적인 예에서는 고장 간격시간으로 구성된 NTDS(Naval Tactical Data System)자료를 이용하였고 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하였다. 그리고 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정이 사용되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.755-762
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• 2013

본 논문은 NHPP 소프트웨어 신뢰성모형에서 모수추정과 고장시간에 대한 예측을 다루고자 한다. 소프트웨어 신뢰성모형 Goel-Okumoto모형에서 평균값 함수에 대한 최우추정과 경험적 사전분포를 가정한 공액사전분포에서 베이지안 추정을 다루었다. 실제 자료에서 두 가지 추정법에 의한 모수 추정값을 제공하였으며, 모형의 적합성을 판정하고, 고장수에 대한 예측값을 비교하였다.