• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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• pp.203-203
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• 1992

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.115-120
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• 2008

소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 변화점를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 모형(Goel-Okumoto 모형)을 적용하여 변화점이 백분위수를 가질 경우를 고려하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 을 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형선택을 시도하였다. 수치적인 예에서는 NTDS 자료를 사용하여 백분위수 변화점을 고려한 결과를 나열하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.1-6
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• 1998

소프트웨어 개발 과정에서 신뢰성 평가는 대단히 중요하다. 테스트 단계를 구분하지 않은 소프트웨어의 신뢰도 평가˙분석의 결과는 신뢰성이 결여될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 테스트 단계를 구분하여 신뢰성 평가에 관한 연구를 하였다. 이를 위해 단위 테스트(Unit Test), 통합 테스트(Integration Test), 확인 테스트(Validation Test), 시스템 테스트(System Test)에서 발견된 결함 데이터를 이용하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델(Software Reliability Growth Model : SRGM)인 지수형, 지연 S자형, 습숙 S자형 SRGM에 적용하였다. 그 결과 단위 테스트에서는 습숙 S자형, 통합 테스트에서는 지연 S자형, 확인테스트에서는 지연 S자형, 시스템 테스트에서는 지수형 SRGM이 가장 적합한 것임을 입증하였으며, 신뢰성 평가 척도인 파라미터 추정, 편차 자승합, 기대잔존 결함수 등에서 본 연구의 결과가 기존의 방법보다 우수함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권11A호
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• pp.987-994
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• 2005

기존에 제안된 소프트웨어 신뢰도 성장모델(SRGM)들은 결함이 발견됨과 동시에 해결되는 것을 전제로 한 완전디버깅(PD: perfect debugging)을 추구한다. 그러나 실제 프로젝트 수행시 검출된 결함(에러)들은 일정한 시간이 지난 후 해결(제거)되거나 새로운 결함이 소프트웨어 내에 삽입되는 불완전디버정(ID: imperfect debugging) 상태에 놓이게 된다. 이러한 문제점들을 보완하기 위한 방안으로 본 논문에서는 소프트웨어의 고장을 발견 해결하는데 투입된 시험능력(test-effort)을 고려하여 이를 정형화된 모델로 발전시켜 실제 상황에 가까운 소프트웨어의 신뢰도를 평가하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제18권1호
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• pp.37-45
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• 1992

Common assumption we frequently encounter in early models of software reliability is that no new faults are introduced during the fault removal process. In real life, however, there are situations in which new faults are introducted as a result of imperfect debugging. This study alleviating this assumption by introducting the probability of perfect error-correction is an extension of Littlewood's work. In this model, the system reliability, failure rates, mean time to failure and average failure frequency are obtained. Here, when the probability of perfect error-correction is one, the results appear identical with those of the previous studies. In the respect that the results of previous studies are special cases of this model, the model developed can be considered as a generalized one.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.9-18
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• 2015

소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 고장 데이터를 사용해서 소프트웨어 출시일 또는 추가 테스트 노력을 결정하는 데 사용된다. 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 사용할 때 특정 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 모든 소프트웨어에 사용할 수 없는 문제가 있다. 또한 신뢰도를 평가하기 위해 이미 많은 수의 소프트웨어 신뢰도 성장 모델이 제안되었다. 따라서 특정 조건에 맞는 최적의 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 선택하는 것은 중요한 이슈가 되었다. 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법에서는 수집된 고장 데이터 전체를 사용하고 있다. 그런데 초기에 수집된 고장 데이터는 미래 고장 예측에 영향을 주지 않을 수도 있고 경우에 따라서는 미래 고장 예측 과정에서 왜곡된 결과를 초래할 수도 있다. 이를 해결하기 위해서 이 논문에서는 부분 고장 데이터를 이용하여 적합도 평가를 수행하는 방법에 기반을 둔 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 제안한다. 이 논문에서는 고장 데이터에서 과도하게 불안정한 데이터를 제외한 부분 데이터를 사용한다. 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택에 사용될 부분 데이터는 전체 고장 데이터와 고장 데이터의 일부를 제외한 부분 고장 데이터의 미래 고장 예측 능력의 비교를 통해서 찾는다. 연구의 타당성을 보이기 위하여 실제 수집된 고장 데이터를 사용해서 전체 데이터를 적용한 경우보다 부분 데이터를 사용한 경우의 미래 고장 예측 능력이 더 정확함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-9
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• 2008

소프트웨어의 테스트노력 곡선으로서 현재까지는 로지스틱 곡선이 가장 이상적인 것으로 연구되고 있다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 여러 곡선 중 하나에 의해서 테스트노력 소요 곡선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 그러므로, 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.69-76
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• 2020

본 논문에서는 오류 수정 난이도를 나타내는 지표인 오류 수정 시간을 사용하여 소프트웨어 최적 출시 시점 결정 문제를 연구하였다. 특히 기존의 오류 수정 시간을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에서 오류 발견 시간과 수정 시간이 독립적이라는 가정을 수정하고, 오류 발견 시간과 수정 시간의 상관관계를 표현할 수 있는 일반적인 프레임워크 모델을 설정하여 소프트웨어 최적 출시 시점을 결정해 보고자 하였다. 그 결과 테스트 초기에 수정 시간이 걸리는 오류를 발견하는 것이 경제적인 관점에서 중요하다는 것을 알 수 있었다. 최적의 소프트웨어 출시 시점을 결정하는 데에 있어서 오류발견시간과 오류수정시간의 상관관계를 분석하는 것이 매우 중요하다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 품질경영학회지
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• 제37권4호
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• pp.16-22
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• 2009

The inflection S-shaped software reliability growth model (SRGM) proposed by Ohba(1984) is one of the most commonly used models and has been discussed by many authors. The main purpose of this paper is to estimate the parameters of Ohba's SRGM within the Bayesian framework by applying the Markov chain Monte Carlo techniques. While the maximum likelihood estimates for these parameters are well known, the Bayesian method for the inflection S-shaped SRGM have not been discussed in the literature. The proposed methods can be quite flexible depending on the choice of prior distributions for the parameters of interests. We also compare the Bayesian methods with the maximum likelihood method numerically based on the real data.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.818-822
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• 2003

We propose a software-reliability growth model incoporating the amount of uniform and Weibull testing efforts during the software testing phase in this paper. The time-dependent behavior of testing effort is described by uniform and Weibull curves. Assuming that the error detection rate to the amount of testing effort spent during the testing phase is proportional to the current error content, the model is formulated by a nonhomogeneous Poisson process. Using this model the method of data analysis for software reliability measurement is developed. The optimum release time is determined by considering how the initial reliability R(x|0) would be. The conditions are $R(x|0)>R_o$, $R_o>R(x|0)>R_o^d$ and $R(x|0)<R_o^d$ for uniform testing efforts. Ideal case is $R_o>R(x|0)>R_o^d$. Likewise, it is $R(x|0){\geq}R_o$, $R_o>R(x|0)>R_o^{\frac{1}{g}$ and $R(x\mid0)<R_o^{\frac{1}{g}}$ for Weibull testing efforts. Ideal case is $R_o>R(x|0)>R_o^{\frac{1}{g}}$.