• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.554-560
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• 2019

본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용하는 유한고장 NHPP Rayleigh 분포 모형과 NHPP Inverse Rayleigh 분포 모형을 소프트웨어 개발비용 모형에 적용한 후, 개발비용과 최적의 방출시간에 대한 속성을 비교, 분석하였다. 소프트웨어 개발비용의 속성을 분석하기 위하여 소프트웨어 고장시간 자료를 사용하였고, 모수추정은 최우추정법을 적용하였으며, 비선형 방정식은 이분법을 사용하여 계산하였다. 그 결과, Rayleigh 모형이 Inverse Rayleigh 모형보다 소프트웨어 개발비용이 비교적 적고, 소프트웨어 방출시점도 빨라서 상대적으로 우수한 모형임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 기존 연구사례가 없는 Rayleigh 모형과 Inverse Rayleigh 모형의 개발비용 속성을 새롭게 분석하였으며, 더불어 소프트웨어 개발자들이 소프트웨어 신뢰도 향상 방법 및 개발비용의 속성을 탐색하는 데 필요한 기본지침으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.1-9
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• 2014

The inverse Rayleigh model distribution and Rayleigh distribution model were widely used in the field of reliability station. In this paper applied using the finite failure NHPP models in order to growth model. In other words, a large change in the course of the software is modified, and the occurrence of defects is almost inevitable reality. Finite failure NHPP software reliability models can have, in the literature, exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, proposes the inverse Rayleigh and Rayleigh software reliability growth model, which made out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on mean square error (MSE) and coefficient of determination($R^2$), for the sake of efficient model, were employed. In order to insurance for the reliability of data, Laplace trend test was employed. In many aspects, Rayleigh distribution model is more efficient than the reverse-Rayleigh distribution model was proved. From this paper, software developers have to consider the growth model by prior knowledge of the software to identify failure modes which can helped.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제40권1_2호
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• pp.1-13
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• 2022

This article introduces a new distribution called length-biased powered inverse Rayleigh distribution. Some of its statistical properties are derived. Maximum likelihood procedure is applied to report the point and interval estimations of all model parameters. The proposed distribution is also applied to two real data sets for illustrative purposes.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.875-888
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• 2017

The Rayleigh distribution has been commonly used in life time testing studies of the probability of surviving until mission time. We focus on a reliability function of the Rayleigh distribution and deal with prior distribution on R(t). This paper is an effort to obtain Bayes estimators of rayleigh distribution with three different prior distribution on the reliability function; a noninformative prior, uniform prior and inverse gamma prior. We have found the Bayes estimator and predictive density function of a future observation y with each prior distribution. We compare the performance of the Bayes estimators under different sample size and in simulation study. We also derive the most plausible region, prediction intervals for a future observation.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제6권1호
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• pp.53-61
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• 1995

This paper deals with problems of predicting, based on the random censored sampling, a future observation and the p-th order statistic of n' future observations for the Rayleigh model. We consider the prediction intervals for the Rayleigh model with respect to an inverse gamma prior distribution. In additions, numerical examples are given in order to illustrate the proposed predictive procedure.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.641-648
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• 2022

본 연구에서는 지수 형태의 분포(Exponential Basic, Inverse Exponential, Lindley, Rayleigh) 특성을 갖는 NHPP 소프트웨어 신뢰성 모형의 성능을 비교 분석하였고, 이를 근거로 최적의 신뢰성 모형도 함께 제시하였다. 소프트웨어 고장 현상을 분석하기 위하여 시스템 운영 중 수집된 고장 시간 데이터를 사용하였고, 모수 추정은 최우 추정 법을 적용하여 해결하였다. 다양한 비교 분석(평균제곱오차(MSE) 분석, 평균값 함수의 참값 예측력 분석, 강도 함수의 평가, 임무 시간을 적용한 신뢰도를 평가)을 통하여 Lindley 모형이 가장 우수한 성능을 가진 효율적인 모형임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 기존 연구사례가 없는 지수 형태의 특성을 갖는 분포의 신뢰도 성능을 새롭게 파악하였고, 이를 통하여 소프트웨어 개발자들이 초기 단계에서 활용할 수 있는 기본적인 설계 데이터를 제시할 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권2호
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• pp.465-471
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• 1997

This paper deals with the problems of obtaining some Bayesian and empirical Bayesian Predictive densities and prediction intervals of a future observation $X_{(\tau+\gamma)}$ in the Rayleigh distribution. Using an inverse gamma prior distribution, some prodictive densities and prodiction intervals are proposed and studied. Also the behaviors of the proposed results are examined via numerical examples.

• 충청수학회지
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• 제25권3호
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• pp.501-505
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• 2012

In this paper, general classes of continuous distributions are characterized by considering the conditional expectations of functions of upper record statistics. The specific distribution considered as a particular case of the general class of distribution are Exponential, Exponential Power(EP), Inverse Weibull, Beta Gumbel, Modified Weibull(MW), Weibull, Pareto, Power, Singh-Maddala, Gumbel, Rayleigh, Gompertz, Extream value 1, Beta of the first kind, Beta of the second kind and Lomax.