• 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.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권5호
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• pp.11-16
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• 1998

We analyze the software reliability growth models for the specified period from the viewpoint of theory of differential equations. we defien a genralized form of reliability growth models as follws: dN(t)/dt = b(t)f(N(t)), Where N(t) is the number of remaining faults and b(t) is the failure rate per software fault at time t. We show that the well-known three software reliability growth models - Goel - Okumoto, s-shaped, and Musa-Okumoto model- are special cases of the generalized form. We, also, extend the generalized form into an extended form being dN(t)/dt = b(t, .gamma.)f(N(t)), The genneralized form can be obtained if the distribution of failures is given. The extended form can be used to describe a software reliabilit growth model having weibull density function as a fault exposure rate. As an application of the generalized form, we classify three mentioned models according to the forms of b(t) and f(N(t)). Also, we present a case study applying the generalized form.

• 대한산업공학회지
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• 제15권2호
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• pp.65-75
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• 1989

A general software reliability model is developed, which includes the Jelinski-Moranda model, the Goel-Okumoto model, the Shanthikumar model and the Ross model as special cases. In each of above models estimators of the software failure rate and the number of remaining errors are presented and compared in terms of the expected absolute error loss and the expected squared error loss by a Monte Carlo simulation.

• 산업융합연구
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• 제18권3호
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• pp.19-25
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• 2020

소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰도 평가는 매우 중요한 문제이다. 특히, 소프트웨어 개발자에게 높은 신뢰도을 만족시키는 최적의 개발모형을 찾아내는 일은 더욱 중요한 과제이다. 이를 위해, 본 연구에서는 파레토 및 어랑 수명분포을 유한고장 NHPP 모형에 적용하여, 신뢰도 속성을 평가하였다. 이를 위하여 모수추정은 최우추정법을 적용하였고, 비선형 방정식의 풀이는 이분법을 사용하였다. 그 결과, 강도함수와 평균값함수에서 Erlang 모형이 Pareto 모형보다 우수한 성능을 보였고, 평균제곱오차도 작아서 효율적인 모형임을 확인하였다. 또한, 미래의 임무시간을 투입하고 신뢰도를 평가한 결과, Erlang 모형이 Pareto모형과 함께 효율적으로 높게 나타났으나, 반면에 Goel-Okumoto 기본모형은 감소하는 추세를 보였다. 결론적으로, Erlang 모형이 제안된 모형중 가장 우수한 성능을 가진 모형임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들이 최적의 소프트웨어 신뢰성 모형을 탐색하고, 평가하는데 필요한 기본지침으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.689-696
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• 2005

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 잔존 결함 1개당 고장 발생률이 단조 감소 추세를 가진 2모수 Kappa 분포를 이용한 Kappa모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합과 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 고장수가 비교적 큰 실측 자료(고장수가 86)인 Allen P.Nikora 와 Michael R.Lyu가 인용한 SYS2 자료을 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 카파 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정등을 이용하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2060-2071
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• 1999

소프트웨어 시스템이 복잡해지면 고장의 원인이 하나의 강도함수에 의해서만 일어나지 않고 여러 원인이 중첩되어 발생할 수 있다. 이러한 복잡한 시스템에 의한 우도함수의 계산상의 어려움 때문에 반복표본을 이용하는 깁스 샘플링 기법이 고려되었다. 관찰된 고장시점은 중첩모형으로 표현이 가능한 잠재(latent)변수들을 이용하여 깁스 알고리즘을 적용하였다. 단순모형과 중첩모형의 비교를 위해 사후베이즈 요인과 상대오차의 합을 이용하여 모형선택을 시도하였다. 수치적인 예에서 GOS 속성을 가진 Goel-Okumoto 모형과 Weibull 모형을 선택하고 NHPP의 자료는 Lewis와 Shedler[25]에 의해 제시된 Thining 알고리즘을 이용하여 발생된 자료를 이용하고 사전분포는 상대적으로 확산분포(diffuse priors)를 이용한 모수추정과 사후베이즈요인과 상대오차를 이용한 모형선택을 한 결과 단순모형들 보다 중첩모형이 좋은 형으로 간주할 수 있음을 보여 주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.9-18
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• 2006

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 최근에 Gupta 와 Kundu(2001)에 의해서 2 모수 감마분포나 와이블 분포의 대체모형으로서 여러 가지 수명자료를 분석함에 있어서 효율적 분포가 됨이 밝혀진 지수화된 지수 분포를 이용한 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE), AIC 통계량 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 NTDS 자료를 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 기존의 모형과 지수화된 지수 분포 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.45-53
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• 2006

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 잔존 결함 1개당 고장 발생률이 증가추세를 가진 카이제곱 분포를 이용한 카이제곱 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합, AIC 통계량 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 카이제곱 모형에 대한 자유도를 형상모수의 척도로 간주하여 고장수가 비교적 큰 실측 자료(고장수가 86)인 Allen P.Nikora 와 Michael R.Lyu가 인용한 SYS2 자료을 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 카이제곱 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, Kolmogorov검정 등을 이용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.514-522
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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 Burr 분포를 이용한 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE), AIC 통계량 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형 선택도 시도 하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 실제 고장자료를 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 기존의 모형과 Burr 분포 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.935-944
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• 2023

본 연구에서는 신뢰성 연구에 적합하다고 알려진 Inverse-type(: Inverse-Exponential, Inverse-Rayleigh) 수명분포를 유한고장 NHPP(: Nonhomogeneous Poisson Process) 기반의 소프트웨어 개발비용 모형에 적용한 후, 성능을 결정하는 속성을 분석하였다. 또한, 모형의 효율성을 평가하기 위해 Goel-Okumoto 기본 모형과 함께 비교하였다. 고장 시간 데이터를 이용하여 모형의 성능을 분석하였고, 모수의 계산은 MLE(: Maximum Likelihood Estimation)를 적용하였다. 결론적으로, 첫째, 개발비용을 결정하는 m(t)를 분석한 결과, Inverse-Exponential 모형이 참값에 대한 오차가 적어 효율적이었다. 둘째, 개발비용과 함께 방출시간을 분석한 결과 Inverse-Rayleigh 모형이 가장 좋은 것으로 확인되었다. 셋째, 제안된 모형의 속성(m(t), 비용, 방출시간)을 종합적으로 평가한 결과, Inverse-Rayleigh 모형의 성능이 가장 우수하였다. 따라서 소프트웨어 개발자가 초기 프로세스에서 본 연구 데이터를 효율적으로 활용할 수 있다면, 비용에 영향을 미치는 속성들을 사전에 탐색하고 분석할 수 있을 것이다.