• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권6호
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• pp.741-750
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• 2011

본 논문에서는 소프트웨어의 고장수리 과정 중 완전 수리와 불완전 수리를 모두 고려하는 혼합수리 모형을 제안하려고 한다. 이를 위해 소프트웨어가 가지고 있는 전체 결함의 유형을 고치기 쉬운 결함 유형과 고치기 어려운 결함 유형으로 나누고, 고치기 쉬운 결함의 경우에서는 수리 과정 중 결함을 완전하게 고친다고 가정한다. 또한 고치기 어려운 결함 유형은 완전 또는 불완전 수리가 가능하도록 가정하며, 이러한 가정과 마코프 과정(Markov process)하에서 소프트웨어 성능 평가를 위한 측도 중에 하나인 소프트웨어 가용성(software availability)을 제시하고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권4호
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• pp.571-577
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• 2012

Modules that consist of software are respectively coded in the early development phase and the modules are unified as a software. After unification, the software is repeatedly tested with a given taskset (the set of module tasks that are tested simultaneously) until a required performance level is satisfied. In this paper, we expand the one-module software debugging model of Jang and Lee (2011) to a multi-module debugging model and derive the taskset completion probability and the mean of the completed tasksets under the assumption that the processing times of module tasks given in a taskset are mutually dependent.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.219-226
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• 2016

In this paper, we propose an efficient repository model for online software education. The software education of app development consists of 7 stages: coding & debugging, submit, collaboration, review, validate, deployment, certification. Proposed repository model supports all 7 stages efficiently. In the coding & debugging stage, the students repeat coding and debugging of source. In the submit stage, the output of previous process such as source codes, project, and videos, are uploaded to repository server. In the collaboration stage, other students or experts can optimize or upgrade version of source code, project, and videos stored in the repository. In the review stage, mentors can review and send feedbacks to students. In the validate stage, the specialists validate the source code, project, and the videos. In the deployment stage, the verified source code, project, and videos are deployed. In the certification stage, the source code, project, and the videos are evaluated to issue the certificate.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.576-580
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• 2010

임베디드 소프트웨어는 하드웨어 소프트웨어의 결합력이 매우 높기 때문에 전체 시스템에 대한 사용 시나리오 기반의 블랙박스 테스트가 주로 수행된다. 본 논문은 블랙박스 테스트로 발견된 결함에 대한 디버깅이 쉽지 않음에 착안하여 테스트와 디버깅 활동 연계를 지원하는 자동화 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 테스트 결과로부터 결함 원인과 위치 추적이 가능한 디버깅 전략을 수립하는 방안과 이를 기반으로 이뮬레이터 환경에서 자동 수행되는 테스트 스크립트 자동 생성하는 방안으로 구현된다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.57-64
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• 2000

In this paper we consider a Markovian perfect debugging model for which the software failure is caused by two types of faults, one which is easily detected and the other which is difficult to detect. When a failure occurs, a perfect debugging is immediately performed and consequently one fault is reduced from fault contents. We also treat the debugging time as a variable to develop a new debugging model. Several measures, including the distribution of first passage time to the specified number of removed faults, are also obtained using the proposed debugging model, Numerical examples are provided for illustrative purposes.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권4호
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• pp.659-666
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• 2002

Park, Seo and Kim은 소프트웨어의 시험단계와 유지보수단계에 모두 적용할 수 있는 입력 영역 기반 소프트웨어 신뢰성 성장 모델을 개발하였다. 이들의 모형은 완전디버깅의 가정 하에서 개발되어졌다. 입력 영역 기반 소프트웨어 신뢰성 성장 모델이 현실적이기 위해서는 이러한 가정은 개선되어야 한다. 본 논문에서는 불완전 디버깅 하에서 사용할 수 있는 입력 영역 기반 소프트웨어 신뢰성 성장 모델을 제안하고 그 통계적 특성을 조사한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6A호
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• pp.589-599
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• 2004

소프트웨어의 신뢰성을 정량적으로 평가하는 데 있어서 대다수의 모델이 발생된 소프트웨어 고장의 발생원인에 대한 완전한 수정을 요구하는 완전 디버깅 환경을 가정하고 있다. 그러나 실제 개발자가 디버깅 작업을 수행할 때 완전한 수정이 불가능하기 때문에. 새로운 결함이 삽입되는 경우가 많다. 즉, 결함 수정은 불완전 환경에 처한다. 본 논문에서는 결함 수정시 신규 결함의 삽입 가능성을 고려하고 불완전 디버깅 환경에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 제안하고 소프트웨어 동작 환경 하에서 발생된 소프트웨어 고장과 시험 전 소프트웨어 내의 고유 결함에 의한 고장과 동작 중에 랜덤하게 삽입된 결함에 의해 발생되는 고장 등 2종류의 결함을 고려하여 비동차포아송과정(NHPP)에 의한 소프트웨어 고장발생 현상을 기술한다. 또 소프트웨어 신뢰성 평가에 유용한 정량적인 척도를 도출하고 실측 데이터를 이용하여 적용한 결과를 제시하고 기존 모델과의 적합성을 비교, 분석한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권6호
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• pp.891-898
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• 2010

소프트웨어는 독립적으로 개발된 모듈들을 통합하는 개발과정을 거치며, 통합된 소프트웨어는 가용도, 소프트웨어에 내재된 결함의 제거 수 및 주어진 업무(task)들의 처리능력에 의하여 성능이 평가된다. 본 연구에서는 Lee와 Park (2003)의 마코프 불완전 수리모형을 기반으로 모듈들로 구성된 소프트웨어의 업무처리 능력을 평가할 수 있는 업무의 완전처리확률(completion probability)을 유도하며, 이와함께 개발된 소프트웨어가 출하되는 최적의 시점을 결정하는 방안을 제시하고자 한다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권6호
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• pp.396-402
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• 2005

The software reliability growth model(SRGM) has been developed in order to evaluate such measures as remaining fault number, fault rate, and reliability for the developing stage software. Most of the study literatures assumed that this detecting efficiency was perfect. However the actual fault detecting is generally imperfect, and widely known to many persons. It is not easy to develop and remove the fault existing in the software because the fault finding is difficult, and the exact solving method also not easy, and new fault may be introduced depending on the tester's capability. There, the fault removing efficiency influences the software reliability growth or developing cost of software. It is a very useful measure throughout the developing stage, much helpful for the developer to evaluate the debugging efficiency, and evaluate additional workload. Hence, the study for the imperfect debugging is important in point of software reliability and cost. This paper proposes that the fault debugging is imperfect and new fault may be introduced for the developing software during the developing stage.

• 품질경영학회지
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• 제23권3호
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• pp.57-68
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• 1995

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.