본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구 하였다. 방출문제의 분포는 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성이 있는 무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하였다. 수명분포는 지수 족 분포와 비지수족 분포를 이용한 최적 방출시기에 관한 문제를 비교 제시하였다. 이러한 지수 및 비지수분포에 근거하여 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 최적 방출시기를 추정하였다.
소프트웨어의 디버깅 오류의 발생 시간에 의존하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 연구되었다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 본 연구에서는 학습효과 비동질적인 유한고장모형 분석을 위한 모수 추정은 우도함수를 이용하였다. 소프트웨어 시장에 인도하기 위한 결정에 대하여 조건부 고장률은 중요한 변수가 되고 이러한 고장 모델은 실제 상황에서 많이 사용되고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성 향상에 크게 기여할 수 있다. 이러한 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 프로세스 제어를 위해 사용된다. 본 연구에서는 로그 위험 학습 효과 속성의 비동질적인 포아송 과정의 평균값 기능을 사용한 컨트롤 메커니즘을 제안하였다.
소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권5호
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pp.803-812
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2009
금융자료에 극단값이론을 적용하는 것은 위험관리에서 중요한 최신 통계기법 중의 하나라고 할 수 있다. 극단값분석에서 전통적으로 사용해 오던 연간 최대값방법은 시계열자료의 연간 최대값들에 대하여 일반화 극단값분포를 적합시키는 것이고, 최근 대안으로 널리 사용되고 있는 분계점 방법은 시계열자료 중 충분히 큰 하나의 분계점을 넘어서는 초과값들에 대하여 일반화파레토분포를 적합시키는 것이다. 그러나, 보다 실질적인 방법은 분계점을 넘어서는 초과값들을 하나의 점과정으로 해석하는 것인데, 즉 초과값들의 초과시점과 초과여분을 점근적으로 비동질 포아송과정을 갖는 하나의 2차원 점과정으로 간주하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 2차원 비동질 포아송과정 모형을 1982.1.4부터 2008.12.31까지 수집된 원/달러 환율 시계열자료로부터 계산된 일별 환율투자손실률, 즉 일별 로그 손실률에 적용한다. 여기서 주된 관심은 10년 혹은 50년에 한번 정도 발생하는 대형 손실률 수준과 같은 극단분위수를 어떻게 추정하느냐 하는 것이다.
소프트웨어 디버깅과정에서 오류의 발생 시간에 기초한 많은 소프트웨어 신뢰성 모형이 이미 연구되었다. 유한고장모형과 비동질적인 포아송과정을 이용하면 소프트웨어의 신뢰성 모형에 대한 모수 추정을 가능하게 한다. 소프트웨어를 사용자에게 인도하는 경우 인도시기를 결정할 때 조건부 고장률은 중요한 변수가 된다. 이러한 유한 고장 모형은 실제 다양한 상황에서 사용될 수 있다. 특성화 문제, 이상치의 검출, 선형 추정, 시스템 신뢰성 연구, 수명 시험, 생존 분석, 데이터 압축 및 많은 다른 분야의 연구에서 이들의 사용은 많은 연구에서 볼 수 있다. 통계 공정 관리(SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성의 향상에 크게 기여할 수 있다. 관리도는 널리 소프트웨어 업계에서 소프트웨어 품질관리에 사용된다. 본 논문에서는 NHPP와 다항 위험 함수의 평균값을 기초한 관리 메카니즘을 제시하였다.
International Journal of Reliability and Applications
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제3권2호
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pp.81-90
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2002
The importance of the reliability of software is growing more and more as more complicated digital computer systems are used for real-time control applications. To provide more reliable software, the testing period should be long enough, but not unnecessarily too long. In this study, we suggest a simple but effective stopping rule which can provide just proper amount of testing time. We take unique features of software into consideration and adopt non-homogeneous Poisson process model and Bayesian approach. A numerical example is given to demonstrate the validity of our stopping rule.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제14권3호
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pp.497-506
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2007
Coverage-based NHPP SRGMs have been introduced in order to incorporate the coverage growth behavior into the NHPP SRGMs. The coverage growth function representing the coverage growth behavior during testing is thus an essential factor of the coverage-based NHPP SRGMs. This paper proposes a class of discrete time coverage growth functions and illustrates its application to real data sets.
컴퓨터 소프트웨어는 이제 우리의 일상적인 삶에서 필수불가결한 요소이며 시스템의 운용에 중요한 요인이 되었다. 최근에 들어서는 소프트웨어 비용이 하드웨어 비용을 초과하게 되면서 소프트웨어를 개발하는데 필요한 비용과 더불어 소프트웨어 고장에 의한 비용의 중요성이 더 커지게 되었다. 본 논문에서는 Non-Homogeneous Poisson Process(NHPP)에 기초한 소프트웨어 비용 모형을 제안하려고 한다. 개발초기단계에서 출시 전까지의 소프트웨어 개발비용과 테스트비용, 출시이후의 보증기간동안의 제반비용, 소프트웨어 고장에 의한 위험비용 등을 포함하는 소프트웨어 비용 모형을 제안하고 소프트웨어의 최적 출시시기를 결정하는 효과적인 정책을 제시하려고 한다.
최근 무선 에너지 하비스팅 기술이 센서와 같은 소형 IoT 디바이스들의 크기 제한으로 인한 배터리 부족 문제의 해결방법으로 각광을 받고 있다. 이 기술이 기존의 인지무선 네트워크에 적용된다면 인지 유저들의 운용시간 증가로 인한 네트워크 처리량의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 인지 유저(Cognitive User)가 근처에서 동작 중인 우선 유저(Primary User)의 특정 거리 안에 존재할 때 우선 유저가 전송한 통신 신호로부터 무선 에너지 하비스팅을 하고 특정 거리 밖에 존재할 때 비어있는 채널을 골라 통신을 하도록 한다. 이 때 우선 유저와 인지 유저는 Homogeneous Poisson Pont Process 형태로 분포되어 있고 통신을 하고 있는 수신자들과 일정한 거리로 떨어져있다. 위와 같은 네트워크 모델에서 주어진 여러 가지 조건하에 인지 유저 네트워크 처리량을 최대화할 수 있는 전송파워, 인지 유저 밀도 제안하고 앞으로의 연구방향을 제시한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권4호
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pp.13-20
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2021
In this paper, I was applied the life distribution following linear failure rate distribution, Lindley distribution and Burr-Hatke exponential distribution extensively used in the arena of software reliability and were associated the reliability possessions of the software using the nonhomogeneous Poisson process with finite failure. Furthermore, the average value functions of the life distribution are non-increasing form. Case of the linear failure rate distribution (exponential distribution) than other models, the smaller the estimated value estimation error in comparison with the true value. In terms of accuracy, since Burr-Hatke exponential distribution and exponential distribution model in the linear failure rate distribution have small mean square error values, Burr-Hatke exponential distribution and exponential distribution models were stared as the well-organized model. Also, the linear failure rate distribution (exponential distribution) and Burr-Hatke exponential distribution model, which can be viewed as an effectual model in terms of goodness-of-fit because the larger assessed value of the coefficient of determination than other models. Through this study, software workers can use the design of mean square error, mean value function as a elementary recommendation for discovering software failures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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