The accurate estimation of software reliability is important to a successful development in software engineering. Until recent days, the models using regression analysis based on statistical algorithm and machine learning method have been used. However, this paper estimates the software reliability using support vector regression, a sort of machine learning technique. Also, it finds the best set of optimized parameters applying immune algorithm, changing the number of generations, memory cells, and allele. The proposed IA-SVR model outperforms some recent results reported in the literature.
Due to the large scale application of software systems, software reliability plays an important role in software developments. In this paper, a software reliability growth model (SRGM) is proposed. The testing time on the right is truncated in this model. The instantaneous failure rate, mean-value function, error detection rate, reliability of the software, estimation of parameters and the simple applications of this model are discussed .
In this paper, we propose a reliability estimation method for DI&C systems. At the system level, a fault tree model is suggested and Boolean algebra is used to obtain the minimal cut sets. At the component level, an exponential distribution is used to model hardware failures, and Bayesian estimation is suggested to estimate the failure rate. Additionally, a binomial distribution is used to model software failures, and a recently developed software reliability estimation method is suggested to estimate the software failure rate. The overall system reliability is then estimated based on minimal cut sets, hardware failure rates and software failure rates.
최근 소프트웨어는 고성능의 많은 기능을 제공해야 하기 때문에 그 중요성이 증가할 뿐만 아니라 복잡도 또한 증가하고 있다. 그러므로 신뢰할 만한 소프트웨어를 개발하는 것이 중요한 이슈가 되고 있다. 신뢰할 만한 소프트웨어를 개발하기 위해서는 신뢰성을 초기단계에서부터 관리해야 할 필요성이 있지만 대부분 신뢰성 추정 모델의 경우 시스템 또는 운영 테스트 단계에서 주로 사용되고 있다. 신뢰성 높은 소프트웨어를 개발하기 위해서는 초기 테스트 단계에서부터 개별 유닛의 신뢰성을 관리할 필요성이 있기에 이 단계에서의 특징을 반영해야 한다. 그러나 초기 테스트 단계에서는 개발자와 테스터가 분리되는 것이 아니라 개발자가 테스트뿐만 아니라 디버그까지 함께 수행을 하게 된다. 그렇기 때문에 테스트 시간과 디버그 시간을 모두 고려하는 신뢰성 추정 모델이 필요하다. 본 논문에서는 초기 테스트 단계에서부터 개별 유닛의 신뢰성 관리를 지원하고자 새로운 신뢰성 모델을 제안하였다. 그리고 실제 산업에서 수집된 데이터를 이용하여 제안한 모델이 실제 데이터와 얼마나 일치하는지 그리고 기존 모델과 어떤 차이를 보이는지를 확인하기 위한 실험을 수행하였다.
국내 무기체계 연구개발과정에서 소프트웨어 신뢰성이 중요한 요소로 여겨지고 있다. 그래서 무기체계 소프트웨어 연구개발 절차에는 소프트웨어 신뢰성 향상을 위한 활동들이 포함되어 있다. 하지만 개발절차에 포함된 활동은 소스 코드 정적 및 동적 분석으로 국제 표준에서 요구하는 활동과 다소 차이가 존재한다. 소프트웨어 신뢰성 관련 국제 표준인 IEEE std 1633-2016에서는 소프트웨어 신뢰성 확보를 위한 프로세스를 정의하고 있으며, 이들 가운데 소프트웨어 신뢰성 추정을 필수 활동이라고 이야기하고 있다. 소프트웨어 신뢰성 추정은 시험단계의 결함을 기반으로 통계 모델을 활용해 현재 시점의 소프트웨어 신뢰성을 추정하는 활동이다. 추정한 모델을 기반으로 소프트웨어 고장률을 추정할 수 있으며, 목표 고장률과의 비교를 통해 시험 종료 여부를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 무기체계 소프트웨어 개발 과정에 소프트웨어 신뢰성 추정 모델을 적용하였다. 그 결과 목표한 소프트웨어 신뢰성을 달성하기 위해 지속적인 시험이 진행되었으며, 정량적인 소프트웨어의 신뢰성을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 기반으로 무기체계 소프트웨어의 개발 과정에서 국제 표준에서 제시한 소프트웨어 신뢰성 공학 프로세스를 반영하는 노력이 지속적으로 이루어지기를 기대한다.
Recently, the quality of software has become a major issue. The statistical models used in making predictions about the quality of software are termed software reliability growth models (SRGM). However, the existing SRGMs have not been satisfactory in predicting software reliability behavior (Keiller and Miller(1991), Keiller and Littlewood(1984), Musa(1987)). In this paper, we present a fuzzy-based interval estimation of software errors (failures).
Reliability of embedded softwares, as one of factors which affect system reliability, is the probability of failure-free software operation for a specified period of time in a specified environment. and Embedded software is different from general package software because hardware and operating system are tightly coupled to each other. Reliability evaluation models for embedded softwares currently used do not separate estimation and prediction models clearly, and even a standard model has not been proposed yet. In this respect, we choose a reliability estimation model suitable for embedded softwares among software evaluation models being used, and modified the model so as to accomodate recent software environments. In addtion, based on the model, the web-based reliability prediction tool RPX is developed. Finally, an embedded software is analyzed using the tool.
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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제23권4호
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pp.117-125
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2016
Software reliability in the software development process is an important issue. In infinite failure non-homogeneous Poisson process software reliability models, the failure occurrence rates per fault. can be presented constant, monotonic increasing or monotonic decreasing pattern. In this paper, the reliability software cost model considering decreasing intensity function was studied in the software product testing process. The decreasing intensity function that can be widely used in the field of reliability using power law process, log-linear processes and Musal-Okumoto process were studied and the parameter estimation method was used for maximum likelihood estimation. In this paper, from the software model analysis, we was compared by applying a software failure interval failure data considering the decreasing intensity function The decreasing intensity function model is also efficient in terms of reliability in the arena of the conservative model can be used as an alternating model can be established. From this paper, the software developers have to consider life distribution by preceding information of the software to classify failure modes which can be gifted to support.
Purpose: Recent weapon systems in defense have increased the complexity and importance of software when developing multifunctional equipment. In this study, we analyze the accuracy of the proposed software reliability model when applied to weapon systems. Methods: Determine the similarity between software reliability analysis results (prediction/estimation) utilizing data from developing weapon systems and system failures data during operation of weapon systems. Results: In case of a software reliability prediction model, the predicted failure rate was higher than the actual failure rate, and the estimation model was consistent with actual failure history data. Conclusion: The software prediction model needs to adjust the variables that are appropriate for the domestic weapon system environment. As the reliability of software is increasingly important in the defense industry, continuous efforts are needed to ensure accurate reliability analysis in the development of weapon systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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