본 연구는 소프트웨어 신뢰성을 측정하기 위해 소프트웨어 신뢰도 측정 모형에 따라 소프트웨어 신뢰도를 측정하는 방법을 제시하려 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 형태는 비동질적 포아송 과장의 분포를 이용하였으며, 제시된 모형의 소프트웨어 신뢰도를 측정하는 방안을 제시하였다. 제시된 모형에 따라서 적합한 소프트웨어 신뢰도 성장 모형을 선택하는 방법으로는 소프트웨어 고장 데이터에 따라서 신뢰도 함수의 추정 값에 따른 평균제곱오차를 계산하여 적합한 소프트웨어 신뢰도 함수를 제안하는 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 품질을 측정하기 위한 신뢰도 함수를 제안하기 위하여 모델을 제시하고 고장데이터를 적용하여 추정 값의 오차를 최소화하는 관점에서 소프트웨어 신뢰도 함수를 선택할 수 있는 방안을 제시한 연구로 판단된다.
소프트웨어 품질 평가 시스템과 소프트웨어 품질 평가 범위는 소프트웨어 신뢰도 측정을 위해서 정의되어져야 한다. 본 연구에서 소프트웨어 신뢰도 품질 평가 메트릭을 개발하고 소프트웨어 신뢰도를 측정하기 위한 적당한 범주의 테스팅에 대해서 조사한다. 연구를 성공적으로 수행하기 위해서 소프트웨어의 버그수를 이용해서 소프트웨어의 실패시간을 예측했다. 소프트웨어의 신뢰도는 소프트웨어의 품질 평가에 있어서 중요하다. 국제 표준 ISO/IEC 9126의 소프트웨어 신뢰성 평가 메트릭을 기초로 하여 소프트웨어 신뢰도를 평가할 수 있는 메트릭을 제안하고 이것을 중심으로 하여 평가방안을 제안한다.
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.
We consider the mean value function for NHPP software reliability model and time series regression model in software failure data. We estimate parameters for the proposed models from two data sets. The values of SSE and MSE is presented from two data sets. We compare the predicted number of faults with the actual two data sets using the mean value function and regression curve.
게임 서비스를 위한 소프트웨어의 경우 그 신뢰도에 대한 중요성은 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 소프트웨어 신뢰도에 대한 평가 또한 매우 중요하다. 본 연구에서는 개발 공정에 대한 대표 활동인 확인 및 검증이 소프트웨어 신뢰도에 어떠한 영향을 미치는가를 정량적으로 분석하기 위하여 실험을 수행하였다. 이러한 실험 결과는, BBN (Bayesian Belief Network) 기반 신뢰도 평가와 같이, 개발 공정에 근거하여 신뢰도를 평가할 때 매우 유용한 근거 자료로 활용될 것이다.
과학기술이 급속하게 발전함에 따라 더 강력한 소프트웨어 기능의 급속한 발전과 함께 소프트웨어의 복잡성이 크게 증가함으로써 소프트웨어 테스트 및 신뢰성 평가의 어려움이 증가하고 있다. 소프트웨어 고장분석을 위한 비동질적인 포아송 과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는, 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 결함의 기대값을 가정하는 유한고장 소프트웨어 NHPP 모형과 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP 모형들을 상호 비교 제시하였다. 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 어랑분포에 근거한 유한고장과 무한고장 소프트웨어 신뢰성 모형에 대한 신뢰도 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 유한고장 모형이 무한고장 모형보다 효율적으로 좋게 나타났으며, 이 과정에서 모수추정법은 최우추정법을 이용하였다. 본 연구결과를 통하여 소프트웨어 개발자들에게 소프트웨어 고장현상을 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
교환 시스템이 고장과 장애를 일으키면 서비스에 치명적인 영향을 미치게 된다. 다시 말해서 시스템을 제어하는 교환 소프트웨어의 역할은 매우 중요하다. 그렇기 때문에 정량적인 소프트웨어의 품질 평가 방법은 더욱 중요하다. 본 논문에서는 기능 블록으로 구성된 교환 소프트웨어를 시험하여 얻어진 각종 고장 데이터를 수집, 분석하고 이를 이용하여 각 버전별, 개발 전과정에 대한 소프트웨어 신뢰도를 평가해보고, 기타 고려할 사항에 대해 논한다. 대표적인 2개의 신뢰도 모형(G-O model, S-Shaped model)을 선택하여 소프트웨어 신뢰도를 비교해 보고 품질 향상을 위한 제반 활동과 소프트웨어 개발 프로젝트에 맞는 소프트웨어 신뢰도 모형을 제시하였다.
In this paper, make a study decision problem called an optimal release policies after testing a software system in development phase and transfer it to the user. In the course of correcting or modifying the software, finite failure non-homogeneous Poisson process model, presented and was proposed release policies of the life distribution, half-logistic and log-logistic distributions model which used to an area of reliability because of various shape and scale parameter. In this paper, discuss optimal software release policies which minimize a total average software cost of development and maintenance under the constraint of satisfying a software reliability requirement. In a numerical example, the parameter estimation using maximum likelihood estimation of failure time data make out, and software optimal release time was estimated.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰도 평가는 매우 중요한 문제이다. 특히, 소프트웨어 개발자에게 높은 신뢰도을 만족시키는 최적의 개발모형을 찾아내는 일은 더욱 중요한 과제이다. 이를 위해, 본 연구에서는 파레토 및 어랑 수명분포을 유한고장 NHPP 모형에 적용하여, 신뢰도 속성을 평가하였다. 이를 위하여 모수추정은 최우추정법을 적용하였고, 비선형 방정식의 풀이는 이분법을 사용하였다. 그 결과, 강도함수와 평균값함수에서 Erlang 모형이 Pareto 모형보다 우수한 성능을 보였고, 평균제곱오차도 작아서 효율적인 모형임을 확인하였다. 또한, 미래의 임무시간을 투입하고 신뢰도를 평가한 결과, Erlang 모형이 Pareto모형과 함께 효율적으로 높게 나타났으나, 반면에 Goel-Okumoto 기본모형은 감소하는 추세를 보였다. 결론적으로, Erlang 모형이 제안된 모형중 가장 우수한 성능을 가진 모형임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들이 최적의 소프트웨어 신뢰성 모형을 탐색하고, 평가하는데 필요한 기본지침으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권5호
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pp.667-674
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2011
A recent trend in software reliability engineering accounts for the coverage growth behavior during testing. The coverage growth function (representing the coverage growth behavior) has become an essential component of software reliability models. Application of a coverage growth function requires the estimation of the coverage growth function. This paper considers the problem of estimating the coverage growth function. The existing maximum likelihood method is reviewed and corrected. A method of minimizing the sum of squares of the standardized prediction error is proposed for situations where the maximum likelihood method is not applicable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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