소프트웨어를 개발하여 발행하기 전에 품질을 향상시키는 중요한 방법으로서 신뢰도를 향상 시켜야 하며, 이의 직접적인 방법으로서는 테스트를 통하여 결함을 검출하고 수정해가는 것이다. 신뢰도가 목표치에 도달하면 이를 발행(release)하게 되며, 그 후로는 운영중의 신뢰도 문제가 발생하게 된다. 개발 발행된 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 신뢰도 평가가 다르다. 본 논문에서는 주문형 소프트웨어에 대해서 일정 테스트 노력을 적용하는 경우와 웨이불 테스트 노력을 적용하는 경우의 운영단계 신뢰도 추이에 대해서 고찰 하였으며 웨이불 테스트 노력을 적용한 경우의 운영 기간 중의 신뢰도 저하가 되는 결과를 얻었다.
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.
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.
본 연구는 소프트웨어 품질 특성인 기능적합성, 신뢰성, 사용성, 이식성, 유지보수성, 성능효율성, 보안성, 호환성 중에서 신뢰성에 대한 평가 방안을 연구하였다. 소프트웨어 품질 측정에 있어 신뢰성의 정량적 평가 방안을 제시한다. 본 연구는 소프트웨어 품질 특성 중 하나인 신뢰성 평가 중 성숙성에 포함되는 고장률을 측정하는 방법에 대해서 소개하고 고장 데이터의 형태에 따라 고장률이 어떻게 변화하는지에 대해 실험데이터를 가지고 연구한 내용이다. 소프트웨어 테스팅을 중심으로 매일의 고장 수를 중심으로 소프트웨어 신뢰성 성장 모델에 적용하여 고장률을 측정하여 고장 데이터의 형태에 따라 비교 분석하였다. 6일간의 테스트를 통해서 발견된 고장 시간을 중심으로 고장률을 측정하고 측정결과를 이용해서 국제표준 ISO/IEC 25023에서 제시하고 있는 고장률과 비교 하였으며 데이터 형태에 따라 적용방안을 검토하였다.
본 연구에서는 기존에 소프트웨어 품질 평가를 위해서 사용되었던 ISO/IEC 9126-2와의 차이점을 비교하기 위해서 소프트웨어 품질 평가를 위해서 새롭게 제시된 ISO/IEC 25023의 소프트웨어 품질 측정 메트릭을 제시하고 제시된 메트릭에 대해서 품질을 측정하는 방안을 제시한다. ISO/IEC 25023에 제시된 8가지 품질 특성 중에서 신뢰성에 대한 품질 측정 방안을 소프트웨어 신뢰성 성장 모델을 기반으로 평가하는 방안을 제시한다. ISO/IEC 25023을 기반으로 소프트웨어 품질을 평가하게 되어지면 신뢰성에 대한 평가에 있어 다소 리스크가 있을 수 있음을 데이터를 기반으로 하여 입증한다.
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.
When we estimate the parameters of software reliability models, we usually use maximum liklihood estimator(MLE). But this method is required a large data set. In particular, when we want to estimate it with small observed data such as early stages of testing, we give rise to the non-existence of MLE. Therefore, it is interesting to look into the influence of parameter estimators obtained using MLE. In this paper, we use two non-homogenous poisson process software reliability growth model: delayed S-shaped model and log power model. In this paper, we calculate the sensitivity of estimators about failure intensity function for two SRGMs respectively.
현재까지 연구된 SRGM을 이용하여 정해진 시각에 수집된 테스트 데이터를 가지고 예상되는 소프트웨어 고장이나 잔존 에러수를 추정할 수 있다. 그러므로 소프트웨어 신뢰성 달성 정도 및 운용 단계에서 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있다. 그러나 어느 모델을 선택하는가에 따라 신뢰도 평가는 달라질 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 에러제거 비용을 고려한 SRGM으로서 테스트 비용을 에러 검출 및 에러제거 비용까지도 고려한 SRGM을 제시하고자 한다. 또한 이를 이용하여 소프트웨어에 있는 잔존 에러수와 릴리즈 이후 신뢰도 값과 최적 릴리즈 시기를 추정하여 보다 더 정확한 신뢰성 평가를 할 수 있다.
We summarize, in this paper, that we have learned from the slftwar reliability analysis of a large switching software composed of functional blocks which form slotware units. To determine the time of management activity related to sopftware reliability growth, we review the process of detection and correction of software failures. Also we apply the two softwre reliability frowth model, Goel-Okumoto and S-shaped model, to estimate the global software reliability growth to a set of failure found during period of the system test. The analysis methods and results can be applied to other large software development projects.
This paper considers the differences in the software execution environments in the testing phase and the operational phase to determine the optimal release time and warranty period of software systems. We formulate equations for the total expected software cost until the end of the software life cycle based on the NHPP. In addition, we derive the optimal release time that minimizes the total expected software cost for an imperfect debugging software reliability model. Finally, we analyze the sensitivity of the optimal testing and maintenance design related to variation of the cost model parameters based on the fault data observed in the actual testing process, and discuss the quantitative properties of the proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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