This paper is on the development of computer software which can be utilized as a power system analysis tool for reliability assessment education. The input data of the developed software are so simple that even a non-expert easily understand how to use it. The software provides not only reliability indices but also their distributions, moreover, it provides the factors those effect the indices, which made the software even more useful for educational purpose. The developed software utilized Monte-carlo simulation based on the state duration sampling, therefore it can manage various probability distributions such as exponential, Weibull, gamma and lognormal distribution. Within the software, the parameters of the distribution can be decided automatically from its mean and variance, that is another advantage as an educational software.
소프트웨어를 개발하여 출시하기 전에 품질을 향상시키는 중요한 방법으로서 신뢰도를 향상시켜야 하며, 이의 직접적인 방법으로서는 테스트를 통하여 결함을 검출하고 수정해가는 것이다. 신뢰도가 목표치에 도달하면 이를 출시(release)하게 되며, 그 후로는 운영중의 신뢰도 문제가 발생하게 된다. 개발 출시된 소프트웨어가 패키지 소프트웨어라 불리는 범용 소프트웨어냐, 아니면 특수목적을 가진 전용 소프트웨어냐에 따라 운영 소프트웨어의 신뢰도 추이가 달라진다. 또한, 개발 테스트 단계의 테스트 노력이 일정하냐, 아니면 웨이불 곡선을 따르냐에 따라서도 신뢰 도 평가가 다르다. 본 논문에서는 주문형 소프트웨어에 대해서 일정 테스트 노력을 적용하는 경우와 웨이불 테스트 노력을 적용하는 경우의 운영단계 신뢰도 추이에 대해서 연구한다.
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.
International Journal of Reliability and Applications
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제4권1호
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pp.1-12
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2003
Many software reliability growth models (SRGM's) based on a nonhomogeneous Poisson process (NHPP) have been proposed by many researchers. Most of the SRGM's which have been proposed up to the present treat the event of software fault-detection in the testing and operational phases as a counting process. However, if the size of the software system is large, the number of software faults detected during the testing phase becomes large, and the change of the number of faults which are detected and removed through debugging activities becomes sufficiently small compared with the initial fault content at the beginning of the testing phase. Therefore, in such a situation, we can model the software fault-detection process as a stochastic process with a continuous state space. In this paper, we propose a new software reliability growth model describing the fault-detection process by applying a mathematical technique of stochastic differential equations of an Ito type. We also compare our model with the existing SRGM's in terms of goodness-of-fit for actual data sets.
최근 무기체계에서 소프트웨어가 차지하는 비중이 증가됨에 따라 소프트웨어의 품질이 매우 중요한 요소가 되고 있다. 무기체계 소프트웨어의 품질 향상을 위해 방위사업청은 무기체계 소프트웨어 개발 및 관리 매뉴얼에 소프트웨어 신뢰성을 제도화 하였고, 구체적인 방법 및 절차를 제시하고 있다. 매뉴얼에서 요구하는 소프트웨어 신뢰성 시험의 기준을 충족하기 위해서는 개발 전(全) 순기에 걸쳐 지속적인 시험을 통해 결함의 검출 및 수정이 필요하지만, 보안을 위한 망분리 환경, 시험 도구 확보를 위한 비용 문제로 인해 적정 수준의 시험 환경을 구축하는데 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 방위산업 분야에서 제한된 개발 환경과 한정된 자원을 활용해 효율적으로 소프트웨어 신뢰성 시험을 수행 할 수 있는 환경 구축 방안을 제시하고자 한다.
The purpose of this paper is to draw a conclusion on the impact of intermediate software on enterprise results. In this paper, product innovation and product reliability are especially used as analytical factors. An exploratory analytical study is conducted on the competitiveness of intermediate software, in the hope of gaining a new understanding of the competitiveness of intermediate software. Data are analyzed using such quantitative analytical tools as SPSS and AMOS. Using reliability analysis, validity analysis and structural equation model analysis, the final results are achieved. According to the analysis results, we can draw the following conclusions: the competitiveness of intermediate software has a positive impact on the innovation of software products. The competitiveness of intermediate software doesn't have a positive impact on the reliability of software products. Product innovation has a positive impact on enterprise results. Product reliability also has a positive impact on enterprise results. By analyzing the conclusions, we can make certain suggestions and draw implications on the competitiveness of China's software industry.
In general, accelerated life testing is performed to reduce testing time. But it is difficult to apply accelerated life testing to a system besides components. This paper developed a software which estimates reliability measures of the system from results of accelerated life testing of components building the system. This software can handle the system with a large number of components and complex topology. Multiple failure modes of a component were also considered in this software. Based on the software, reliability measures of a gearbox example at several conditions were estimated from the accelerated life testing results of three components of the gearbox.
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.
As the requirement on the quality of the system has increased, the reliability is very important part in terms of enhance stability and to provide high quality services to customers. Many statistical models have been developed in the past years for the estimation of software reliability. We consider the functions for NHPP software reliability model and time series model in software failure data. We estimate parameters for the proposed models from three data sets. The values of SSE and MSE is presented from three data sets. We compare the predicted number of faults with the actual three data sets using the NHPP software reliability model and time series model.
내장형 시스템의요구사항이 복잡해짐에 따라 내장형 소프트웨어의 신뢰도를분석하기 위한 도구가 요구되고있다. 소프트웨어의 신뢰도를 분석하는 방법으로는 확률적 모델링을 이용하는데, 다수의 디바이스를 제어하는 내장형 소프트웨어에 적용하기 위해서는 내장형 소프트웨어에 특성화 시킬 필요가 있다. 또한, 기존의 신뢰도 분석 도구는 각 상태간의 전이 확률을 다른 방법으로 측정해야 하고, 한 번 작성한 모델에 대해 재사용을 고려하고 있지 않는다. 본 논문은 내장형 소프트웨어의 신뢰도를 분석하기 위해 내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델과 단위 테스팅 도구를 이용한 신뢰도 분석 도구를 제안한다. 내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델은 신뢰도 분석 방법으로 많이 사용되고 있는 마르코프 체인 모델을 내장형 소프트웨어에 특성화 시킨 모델이다. 그리고 단위 테스팅 도구는 내장형 소프트웨어의 개발환경에 적합한 호스트/타겟 구조를 가지고 있다. 제안하는 도구는 신뢰도 분석을 위해 단위간 전이 확률을 단위 테스트 결과로부터 자동으로 측정하여 기존의 도구보다 용이하게 신뢰도를 분석할 수 있다. 그리고 소프트웨어 모델을 XML 기반의 문서로 표현하여 단위 테스팅 도구가 업데이트 시킨 테스트 결과를 바로 적용할수 있고, 웹 기반의 인터페이스와 SVN 저장소를 이용하여 다수의 개발자가 쉽게 접근할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 예제를 이용하여 신뢰도의 분석을 보이고 신뢰도 측정에 유용함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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