• 한국항행학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.681-690
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• 2008

소프트웨어를 개발하여 발행하기 전에 품질을 향상시키는 중요한 방법으로서 신뢰도를 향상 시켜야 하며, 이의 직접적인 방법으로서는 테스트를 통하여 결함을 검출하고 수정해가는 것이다. 신뢰도가 목표치에 도달하면 이를 발행(release)하게 되며, 그 후로는 운영중의 신뢰도 문제가 발생하게 된다. 개발 발행된 소프트웨어가 패키지 소프트웨어라 불리는 범용 소프트웨어냐, 아니면 특수목적을 가진 전용 소프트웨어냐에 따라 운영 소프트웨어의 신뢰도 추이가 달라진다. 또한, 개발 테스트 단계의 테스트 노력이 일정하냐, 아니면 웨이불 곡선을 따르냐에 따라서도 신뢰도 평가가 다르다. 본 논문에서는 주문형 소프트웨어에 대해서 일정 테스트 노력을 적용하는 경우와 웨이불 테스트 노력을 적용하는 경우의 운영단계 신뢰도 추이에 대해서 고찰 하였으며 웨이불 테스트 노력을 적용한 경우의 운영 기간 중의 신뢰도 저하가 되는 결과를 얻었다.

• 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 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.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제7권1호
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• pp.13-22
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• 2007

A preventive maintenance model, caller FNBM (${\alpha},{\delta},{\gamma}$) model, is proposed to decide an optimal repair number under achieved availability requirements (r) along with taking two types of failures (repairable or irrepairable) into account. In this model, the current system is replaced by a new one in case when it doesn't meet the achieved availability requirement, even though it is repairable failure; Othewise it is replaced in time of the first irrepairable failure. Assumed that the j-th failure is repairable with probability ${\alpha}_j$ minimal repairs are allowed for repairable failure between replacements. Expected cost rate for preventive maintenance model is developed using NHPP (Non - Homogeneous Poisson Process) in order to de term in the optimal number $n^*$, also numerical examples are shown in order to explain the proposed model. Since the proposed FNBM (${\alpha},{\delta},{\gamma}$) model includes Park FNBM model (1979) and Nakagawa FNBM (p) model (1983) m this proposed model is thought to be better than previous model, especially for weapon system which requires availability as primary parameter.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.231-241
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• 1996

지금까지 많은 소프트웨어 신뢰도 성장 모델들의 제안되어 왔으나 현상을 완전히 고려한 소프트웨어 신뢰도 모델은 아직 개발되어 있지 못한 실정이다. 따라서 다양한 소프트웨어 신뢰도 모델이 계속 개발되어 모든 현상을 고려할 수 있는 모델의 개발이 필요하다고 볼 수 있다. 이와 같은 목적하에 본 논문에서는 발견되는 오류를 오류의 특성에 따라 3종류로 분류하였고, 또한 각 오류의 분류된 오류의 발견 시점 등을 고려 하여 소프트웨어의 신뢰도를 측정할 수 있는 신뢰도 모델을 제안하였다. 그리고모델의 파라메타의 추정 및 신뢰성 평가를 위해실측 데이타를 이용하여 고찰하였으며, 본 논문의 적합성을 검증하기 위해 기존의 모델과 비교 분석 하였다.

• 융합보안논문지
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• 제10권1호
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• pp.55-61
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• 2010

소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 일은 아주 실제적이고 흥미 있는 일이 된다. 이러한 문제를 소프트웨어 최적 방출시기라고 한다. 본 연구에서는 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성이 있는 무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하고 고장간격 수명 시간의 형태에 따른 방출시간의 비교에 대하여 연구되었다. 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발및 유지 총비용을 최소화시키는 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다. 본 논문의 수치적인 예에서는 모의실험 자료 즉, 강도함수가 일정한 경우, 증가하는 경우, 감소하는 경우를 적용하여 최적 방출시기를 추정하고 그 결과를 나열 하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제24권2호
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• pp.71-80
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• 2017

Software reliability is one of the most elementary and important problems in software development In order to find the software failure occurrence, the instantaneous failure rate function in the Poisson process can have a constant, incremental or decreasing tendency independently of the failure time. In this study, we compared the reliability performance of the software reliability model using the parameters of Pareto life distribution with the intensity decreasing pattern and the shape parameter of Erlang life distribution with the intensity increasing and decreasing pattern in the software product testing. In order to identify the software failure environment, the parametric estimation was applied to the maximum likelihood estimation method. Therefore, in this paper, we compare and evaluate software reliability by applying software failure time data. The reliability of the Erlang and Pareto life models is shown to be higher than that of the Pareto lifetime distribution model when the shape parameter is higher and the Erlang model is more reliable when the shape parameter is higher. Through this study, the software design department will be able to help the software design by applying various life distribution and shape parameters, and providing basic knowledge using software failure analysis.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제12권2호
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• pp.1-13
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• 2005

This paper proposes a software-reliability growth model incoporating the amount of testing effort expended during the software testing phase after developing it. The time-dependent behavior of testing effort expenditures is described by a Logistic curve. Assuming that the error detection rate to the amount of testing effort spent during the testing phase is proportional to the current error content, a software-reliability growth model is formulated by a nonhomogeneous Poisson process. Using this model the method of data analysis for software reliability measurement is developed. After defining a software reliability, This paper discusses the relations between testing time and reliability and between duration following failure fixing and reliability are studied. SRGM in several literatures has used the exponential curve, Railleigh curve or Weibull curve as an amount of testing effort during software testing phase. However, it might not be appropriate to represent the consumption curve for testing effort by one of already proposed curves in some software development environments. Therefore, this paper shows that a logistic testing-effort function can be adequately expressed as a software development/testing effort curve and that it gives a good predictive capability based on real failure data.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.737-743
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• 2008

소프트웨어의 신뢰도 모델링에서 테스트노력과 결함검출비를 동시에 고려하여 효과적인 파라미터 분석 기법을 이용하여 기존의 방법과 비교하고자 한다. 일반적으로, 소프트웨어 결함검출/제거 메카니즘은 이전의 검출/제거 결함과 테스트노력을 어떻게 활용하느냐에 달려 있다. 결함 제거 효율은 개발중인 소프트웨어의 신뢰도 성장이나 테스트 및 수정비용에 영향을 크게 미친다. 이는 소프트웨어 개발의 모든 과정에서 매우 유용한 척도로서 개발자가 디버깅 효율을 평가하는데 크게 도움이 될 뿐더러, 추가로 소요되는 작업량을 예측할 수 있게 해준다. 그러므로 개발 소프트웨어의 신뢰도와 비용면에서 불완전 디버깅의 영향을 연구하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있으며, 이는 최적 인도 시각이나 운영 예산에도 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 개발중인 소프트웨어를 대상으로 하여 디버깅이 완전하지 않으며, 따라서 결함검출비가 완벽하지 않다는 가정 하에 보편적으로 사용되는 신뢰도 모델을 대상으로 불완전 디버깅 범위로까지 소프트웨어의 신뢰도와 비용 문제를 확장하여 연구한다.