• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권6호
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• pp.1287-1294
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• 2004

최근 소프트웨어 신뢰성을 평가하기 위해 신뢰성 측도와 커버리지 간의 관계가 연구되고 있다. 특히 커버리지에 기반한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델에서 평균치 함수는 소프트웨어의 신뢰성 성장을 나타내는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 커버리지에 기반한 기존 모형들의 문제점을 평균치 함수와 그 모형이 근거하는 가정을 바탕으로 파악하고, 그 문제점을 해결하기 위한 새로운 평균치 함수를 제안한다. 제안된 새로운 평균치 함수는 불완전 결함 발견과 구문의 반복 실행이 허용되는 일반적인 테스팅 환경에서 도출된 결과이다. 마지막으로 실제 데이터에 제안된 모형을 적용하여 그 성능을 평가한다.

• 품질경영학회지
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• 제34권3호
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• pp.73-78
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• 2006

In this paper, we propose a software reliability growth model based on the testing domain in the software system, which is isolated by the executed test cases in software testing. In particular, our model assumes an imperfect debugging environment in which new faults are introduced in the fault-correction process, and is formulated as a nonhomogeneous Poisson process(NHPP). Further, it is applied to fault-detection data, the results of software reliability assessment are shown, and comparison of goodness-of-fit with the existing software reliability growth model is performed.

• 품질경영학회지
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• 제34권4호
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• pp.133-138
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• 2006

In this paper, we propose a software reliability growth model (SRGM) based on the testing domain, which is isolated by the executed test cases. This model assumes an imperfect debugging environment in which new faults are introduced in the fault-correction process. We consider that the fault detection rate of NHPP model is changed in the proposed SRGM. We obtain the maximum likelihood estimate, and compare goodness-of-fit with another existing software reliability growth model.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권11A호
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• pp.987-994
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• 2005

기존에 제안된 소프트웨어 신뢰도 성장모델(SRGM)들은 결함이 발견됨과 동시에 해결되는 것을 전제로 한 완전디버깅(PD: perfect debugging)을 추구한다. 그러나 실제 프로젝트 수행시 검출된 결함(에러)들은 일정한 시간이 지난 후 해결(제거)되거나 새로운 결함이 소프트웨어 내에 삽입되는 불완전디버정(ID: imperfect debugging) 상태에 놓이게 된다. 이러한 문제점들을 보완하기 위한 방안으로 본 논문에서는 소프트웨어의 고장을 발견 해결하는데 투입된 시험능력(test-effort)을 고려하여 이를 정형화된 모델로 발전시켜 실제 상황에 가까운 소프트웨어의 신뢰도를 평가하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권6호
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• pp.822-829
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• 2022

According to existing study into the remote fault diagnosis procedure, the current diagnostic approach has an imperfect decision model, which only supports communication in a close distance. An Internet of Things (IoT)-based remote fault diagnostic approach for wind power equipment is created to address this issue and expand the communication distance of fault diagnosis. Specifically, a decision model for active power coordination is built with the mechanical energy storage of power generation equipment with a remote diagnosis mode set by decision tree algorithms. These models help calculate the failure frequency of bearings in power generation equipment, summarize the characteristics of failure types and detect the operation status of wind power equipment through IoT. In addition, they can also generate the point inspection data and evaluate the equipment status. The findings demonstrate that the average communication distances of the designed remote diagnosis method and the other two remote diagnosis methods are 587.46 m, 435.61 m, and 454.32 m, respectively, indicating its application value.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권5호
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• pp.502-510
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• 2009

레이저 관성항법장치는 링 레이저 자이로와 가속도계로 구성되어 있다. 링 레이저 자이로는 링 레이저 자이로 내부의 레이저 공진기에 장착된 반사경의 후방산란으로 인하여 0.1deg/sec 이하의 각속도가 측정되지 않는 lock-in 영역이 존재하기 때문에 이를 제거하기 위해서 Dither 운동이라는 정현파 각속도 운동을 몸체에 가한다. 이러한 Dither 운동은 레이저 관성항법장치가 정상동작하는 경우 항상 RLG/가속도계 측정치에 포함되어 나타난다. 이러한 레이저 관성항법장치의 특징을 이용하여 본 논문에서는 RLG/가속도계 측정치를 실시간으로 FFT를 수행하여 Dither 운동이 측정치에 포함되어 있는 가를 실시간으로 감시하여 레이저 관성항법장치의 고장을 검출하는 방법을 제안하였으며 정지상태 시험 및 차량탑재 시험을 통해 유용성을 검증하였다.

• 품질경영학회지
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• 제36권1호
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• pp.89-95
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• 2008

In this paper, we propose a software reliability growth model based on the superposition cause in the software system, which is isolated by the executed test cases in software testing. In particular, our model assumes an imperfect debugging environment in which new faults are introduced in the fault-correction process, and is formulated as a nonhomogeneous Poisson process(NHPP). Further, it is applied to fault-detection data, the results of software reliability assessment are shown, and comparison of goodness-of-fit with the existing software reliability growth model is performed.