• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.496-502
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• 2016

본 논문에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 시행에서 소프트웨어 운용자들이 소프트웨어 검사 도구에 적용할 수 있는 학습기법에 근거한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 비교 연구 하였다. 수명분포는 Makeham 분포를 이용하고 유한고장 NHPP모형을 적용하였다. 소프트웨어 오류 탐색 방법은 미리 인지하지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러에 영향을 주는 영향요인과 사전경험에 기초하여 에러를 관찰하기 위하여 테스팅 운용자가 미리 설정해놓은 요인인 학습효과의 영향에 대한 문제를 비교 분석하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 일반적으로 효율적인 모형으로 나타났다. 본 논문의 신뢰특성분석에서는 소프트웨어고장시간을 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 적용하고 추세분석을 통하여 자료의 신뢰성을 확보한 이후에 평균제곱오차와 $R^2$ (결정계수)를 적용하여 효율적인 모형을 선택 비교 분석하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 운영자들은 다양한 학습효과를 고려함으로서 소프트웨어 고장추세에 대한 기본지식을 파악하는데 하나의 지침으로 사용가능함을 보여주고 있다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제24권1호
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• pp.25-32
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• 2017

For repairable software systems, the Mean Time Between Failure (MTBF) is used as a measure of software system stability. Therefore, the evaluation of software reliability requirements or reliability characteristics can be applied MTBF. In this paper, we want to compare MTBF in terms of parameter estimation using Makeham life distribution. The parameter estimates used the least square method which is regression analyzer method and the maximum likelihood method. As a result, the MTBF using the least square method shows a non-decreased pattern and case of the maximum likelihood method shows a non-increased form as the failure time increases. In comparison with the observed MTBF, MTBF using the maximum likelihood estimation is smallerd about difference of interval than the least square estimation which is regression analyzer method. Thus, In terms of MTBF, the maximum likelihood estimation has efficient than the regression analyzer method. In terms of coefficient of determination, the mean square error and mean error of prediction, the maximum likelihood method can be judged as an efficient method.