In this paper we proposed the test design method of reliability growth management. First, we presented the process for establishing the reliability growth management test design considering the number of failures and the termination test time. Reliability growth analysis of continuous system was performed in accordance with the test design process presented. In case the reliability test result is not met with the reliability target value after more than three failures occurred, the required test times were analyzed that 1,725 hrs for one corrective action, 1,950 hrs for two corrective actions. If the number of failures is less than three, design a reliability demonstration test according to confidence level 80% and 90% was performed using RGA 11 Software. As a result, it is possible to establish the reliability growth management test design with sufficient use of available resources. The results of this study can be used when establishing a test design for assessment of reliability growth management of all continuous systems.
International Journal of Reliability and Applications
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제8권1호
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pp.53-66
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2007
This paper proposes a new non-homogeneous Poisson process software reliability growth model based on the coverage information. The new model incorporates the coverage information in the fault detection process by assuming that only the faults in the covered constructs are detectable. Since the coverage growth behavior depends on the testing strategy, the fault detection process is first modeled for the general testing strategy and then realized for the uniform testing. Finally the model for the uniform testing is empirically evaluated by applying it to real data sets.
Software reliability growth model is one of the evaluation methods, software quality which quantitatively calculates the software reliability based on the number of errors detected. For correct and precise evaluation of reliability of certain software, the reliability model, which is considered to fit dose to real data should be selected as well. In this paper, the optimal model for specific test data was selected one of among five software reliability growth models based on NHPP(Non Homogeneous Poission Process), and in result reliability estimating scales(total expected number of errors, error detection rate, expected number of errors remaining in the software, reliability etc) could obtained. According to reliability estimating scales obtained, Software development and predicting optimal release point and finally in conducting systematic project management.
본 연구에서는 차세대 고속열차의 신뢰성 성장률 분석에 대한 연구를 수행하였다. 차세대 고속열차의 신뢰성 평가를 효과적으로 수행하기 위해서 6개의 서브시스템으로 분류를 하였으며, 이에 대한 기능블록선도와 신뢰성블록선도를 도출하였다. 또한 안정화 시험 중에 수행된 시험결과를 바탕으로 고장정보분석을 수행하였다. 그리고 Duane 모델에 기반한 신뢰성 성장률 분석을 차세대 고속열차의 실험 결과에 적용하였다. 본 연구를 통해서 지속적인 차량의 유지 보수 활동이 신뢰성 성장에 영향을 미치고 있음을 확인하였다.
소프트웨어 개발 과정에서 시스템 내에 잔존하는 결함을 발견하거나 수정하기 위해 테스트를 실시한다. 테스트 단계에서 결함을 발견하고 소프트웨어 신뢰성을 평가할 수 있다. 수리적으로 신뢰성을 평가할 수 있는 모델이 소프트웨어 신뢰도 성장 모델이다. 이 모델의 대부분은 결함의 형태가 하나이고 결함율은 일정하다라는 가정에서 진행되고 있다. 본 연구에서는 테스트 단계에서 발견되는 결함이 일정하지 않다라는 관점에서 새로운 모델을 제안하고 결함 데이터를 적용해보았다. 또한 기존의 모델과 비교 및 분석하여 타당성을 증명하였다.
We analyze the software reliability growth models for the specified period from the viewpoint of theory of differential equations. we defien a genralized form of reliability growth models as follws: dN(t)/dt = b(t)f(N(t)), Where N(t) is the number of remaining faults and b(t) is the failure rate per software fault at time t. We show that the well-known three software reliability growth models - Goel - Okumoto, s-shaped, and Musa-Okumoto model- are special cases of the generalized form. We, also, extend the generalized form into an extended form being dN(t)/dt = b(t, .gamma.)f(N(t)), The genneralized form can be obtained if the distribution of failures is given. The extended form can be used to describe a software reliabilit growth model having weibull density function as a fault exposure rate. As an application of the generalized form, we classify three mentioned models according to the forms of b(t) and f(N(t)). Also, we present a case study applying the generalized form.
In this paper, we generalize the software reliability growth model by assuming that the testing cost and maintenance cost are random and adopts the Bayesian approach to determine the optimal software release time. Numerical examples are provided to illustrate the Bayesian method for certain parametric models.
In this paper, we consider possibility that the multiple errors occur in each testing stage. At present, software reliability modeling is considered as a part of software reliability quality assurance in software engineering. However they dealt with the software growth model for the single error debugging at each testing stage until now. Hence it is necessary to study software reliability with multiple errors debugging. Therefore we propose software reliability growth modeling and estimate the parameters in the proposed software reliability growth model for the multiple errors debugging at each testing stage.
The Special Needs Education Assessment Tool (SNEAT) were verified of reliability and validity. However, the reliability and validity has been verified is only Okinawa Prefecture, the national data has not been analyzed. Therefore, this study aimed to verify the reliability and construct validity of SNEAT in Miyagi Prefecture as part of the national survey. SNEAT using 55 children collected from the classes on independent activities of daily living for children with disabilities in Miyagi Prefecture between November and December 2015. Survey data were collected in a longitudinal prospective cohort study. The reliability of SNEAT was verified via the internal consistency method; the coefficient of Cronbach's ${\alpha}$ were over 0.7. The validity of SNEAT was also verified via the latent growth curve model. SNEAT is valid based on its goodness-of-fit values obtained using the latent growth curve model, where the values of comparative fit index (0.997), tucker-lewis index (0.996) and root mean square error of approximation (0.025) were within the goodness-of-fit range. These results indicate that SNEAT has high reliability and construct validity.
소프트웨어 시스템의 대규모 응용 프로그램으로 인해, 소프트웨어 신뢰성은 소프트웨어 개발에서 중요한 역할올 담당하고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성장 모형 중에서 고장 시간 절단 모형인 로그 로지스틱 분포에 근거한 모형이 제안되었다 고정시간에 따른 강도함수, 평균값함수, 신뢰도를 추정하였고 모수 추정은 최우 추정 법을 사용하였다. 실중분석에서는 이 분야에서 기본 모형인 포아송 실행 시간 모형과 비교 분석하였다. 그 결과 로그-로지스틱 모형이 기존의 로그 포아송 실행 시간 모형보다 신뢰성 측면에서 더 효율적이기 때문에 이 분야에서 기존 모형의 대안으로 로그-로지스틱모형을 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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