• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제12권2호
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• pp.1-13
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• 2005

This paper proposes a software-reliability growth model incoporating the amount of testing effort expended during the software testing phase after developing it. The time-dependent behavior of testing effort expenditures is described by a Logistic curve. Assuming that the error detection rate to the amount of testing effort spent during the testing phase is proportional to the current error content, a software-reliability growth model is formulated by a nonhomogeneous Poisson process. Using this model the method of data analysis for software reliability measurement is developed. After defining a software reliability, This paper discusses the relations between testing time and reliability and between duration following failure fixing and reliability are studied. SRGM in several literatures has used the exponential curve, Railleigh curve or Weibull curve as an amount of testing effort during software testing phase. However, it might not be appropriate to represent the consumption curve for testing effort by one of already proposed curves in some software development environments. Therefore, this paper shows that a logistic testing-effort function can be adequately expressed as a software development/testing effort curve and that it gives a good predictive capability based on real failure data.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제13권4호
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• pp.1-12
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• 2006

Many software reliability growth models(SRGM) have been proposed since the software reliability issue was raised in 1972. The technology to estimate and grow the reliability of developing S/W to target value during testing phase were developed using them. Most of these propositions assumed the S/W debugging testing efforts be constant or even did not consider them. A few papers were presented as the software reliability evaluation considering the testing effort was important afterwards. The testing effort forms which have been presented by this kind of papers were exponential, Rayleigh, Weibull, or logistic functions, and one of these 4 types was used as a testing effort function depending on the S/W developing circumstances. I propose the methology to evaluate the SRGM using least square estimator and maximum likelihood estimator for those 4 functions, and then examine parameters applying actual data adopted from real field test of developing S/W.

• 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.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제11권2호
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• pp.191-204
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• 2004

Many software reliability growth model(SRGM) have been proposed for past several decades. Most of these propositions assumed the S/W debugging testing efforts be constant or even did not consider them. A few papers were presented as the software reliability evaluation considering the testing effort was important afterwards. The testing effort forms which have been presented by this kind of papers were exponential, Rayleigh, Weibull, or Logistic functions, and one of these 4 types was used as a testing effort function depending on the S/W developing circumstances. We consider the methology to evaluate the SRGN using least square estimator(LSE) and maximum likelihood estimator(MLE) for those 4 functions, and then examine parameters applying actual data adopted from real field test of developing S/W.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.119-126
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• 2010

지난 30여년간 개발소프트웨어의 잔여결함, 결함률 및 신뢰도와 같은 신뢰도 척도를 분석하기 위해 소프트웨어의 신뢰도 성장 모델이 개발되어 왔다. 이들 대부분은 개발중 검출되는 소프트웨어의 오류가 완벽하게 수정되는 것으로 가정하였다. 즉, 이들은 테스트중에 검출되는 오류가 완벽하게 제거되는 것을 가정하여 그들의 연구를 진행해왔던 것이다. 그러나 오류를 검출하는 것이 어려울 뿐만 아니라 그 과정에서 새로운 오류가 도입되기도 하기 때문에 오류를 완벽하게 제거하기는 대단히 어렵다. 따라서 본 논문에서는 그동안 가장 보편 타당한 것으로 평가되어 왔던 웨이불형과 비교하여 로지스틱 테스트 노력함수를 적용한 불왼전한 소프트웨어의 테스트 노력을 제안하여 연구 검토한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.61-73
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• 2009

1972년에 소프트웨어의 신뢰도 문제가 제기되면서부터 개발 중인 소프트웨어의 신뢰도를 평가하고 목표치까지 신뢰도를 성장시키는 방법이 연구되었으며, 테스트 기간 동안에 소요되는 비용 문제까지를 포함하여 적정 인도시기를 결정하는 여러 방법이 제안되었다. 이러한 모델들 중 많은 연구에서 소프트웨어 테스트 전 단계를 거쳐서 테스트 노력이 상수인 것으로 가정하거나 또는 아예 고려하지도 않았으나, 그 후 몇몇 논문을 통하여 테스트 노력을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가가 중요한 인자인 것으로 발포되었다. 여러 산업 현장의 경험 데이터에 의하면 그 형태가 지수함수형, 레일레이형, 웨이불형, 로지스틱형 테스트 노력 함수 중 하나인 것으로 보고되었다. 따라서 본 논문에서는 이 네 가지 형태의 테스트 노력을 가진 소프트웨어의 신뢰도 성장에 필요한 각종 파라미터를 구하는 방법에 대하여 제안한다. 개발 현장에서 관찰된 테스트 노력 데이터와 결함검출을 비교하여 어느 형태의 테스트 노력 곡선이 그 경우에 적합한가를 연구하는 한편, 목표 신뢰도에 맞는 발행 시기를 결정하는 문제를 연구한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.173-182
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• 2004

소프트웨어의 개발 노력을 추정하기 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나 이러한 개발 노력 추정을 위한 가장 이상적인 모델을 제시하기 위해서 실험자료를 얻어야 하나 이러한 실험자료를 얻는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 또한 이러한 실험자료가 얻어지면 실험자료에 대한 분석 또한 상당히 중요한 연구과제라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 1990년대에 개발된 789개의 소프트웨어 개발 프로젝트들에 관련된 데이터를 이용하여 개발 노력에 영향을 미치는 요인별 데이터 분석을 실시하여 그 특징을 추출하고자 한다. 개발 소프트웨어의 규모가 다양하고 소프트웨어의 개발에 참여한 개발 팀의 규모도 차이가 있기 때문이다. 이와 같은 특징을 고려하여 주어진 자료에 대한 분석을 통해서 요인별 특징을 파악하고 파악된 자료를 중심으로 개발 노력을 단계별로 추정하려고 한다. 따라서, 본 연구에 사용된 789개 프로젝트 데이터를 개발형태(Development Type), 개발환경(Development Environment), 개발언어(Development Language) 등으로 분류하여 개발 노력(Development Effort)에 차이가 있음을 증명하고 팀 규모(Team Sire)와 기능점수(Function Point)에 따른 교차분석(Crosstabs Analysis)을 실시하여 보았다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.885-892
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• 2004

소프트웨어 시험단계에 투입되는 노력의 분포를 추정하는 대표적인 모델로 Weibull 분포(Rayleigh와 지수분포 포함)가 있다. 이 모델은 시험 시작시점에서 실제로 많은 노력이 투입되는 점을 표현하지 못한다. 또한 다양한 형태를 갖고 있는 실제 시험 노력의 분포를 적절히 표현하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 시그모이드 모델을 제안하였다. 신경망 분야에서 적용되고 있는 시그모이드 함수로부터 소프트웨어 시험 노력을 적절히 표현할 수 있도록 함수 형태를 변형시켰다 제안된 모델은 다양한 분포 형태를 보이고 있는 실제 수행된 소프트웨어 프로젝트로부터 얻어진 6개의 시험 노력 데이터에 적용하여 적합성을 검증하였다. 제안된 시그모이드 모델은 기존의 Weibull 모델보다 성능이 우수하여 소프트웨어 시험노력을 추정하는데 있어 와이블 모델의 대안으로 채택될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.737-743
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• 2008

소프트웨어의 신뢰도 모델링에서 테스트노력과 결함검출비를 동시에 고려하여 효과적인 파라미터 분석 기법을 이용하여 기존의 방법과 비교하고자 한다. 일반적으로, 소프트웨어 결함검출/제거 메카니즘은 이전의 검출/제거 결함과 테스트노력을 어떻게 활용하느냐에 달려 있다. 결함 제거 효율은 개발중인 소프트웨어의 신뢰도 성장이나 테스트 및 수정비용에 영향을 크게 미친다. 이는 소프트웨어 개발의 모든 과정에서 매우 유용한 척도로서 개발자가 디버깅 효율을 평가하는데 크게 도움이 될 뿐더러, 추가로 소요되는 작업량을 예측할 수 있게 해준다. 그러므로 개발 소프트웨어의 신뢰도와 비용면에서 불완전 디버깅의 영향을 연구하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있으며, 이는 최적 인도 시각이나 운영 예산에도 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 개발중인 소프트웨어를 대상으로 하여 디버깅이 완전하지 않으며, 따라서 결함검출비가 완벽하지 않다는 가정 하에 보편적으로 사용되는 신뢰도 모델을 대상으로 불완전 디버깅 범위로까지 소프트웨어의 신뢰도와 비용 문제를 확장하여 연구한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권6호
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• pp.835-842
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• 2001

본 논문에서는 소프트웨어 시험 단계중에 발생되는 시험노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 시간종속적인 시험 노력소요량 동태를 웨이블 곡선으로 설명한다. 시험 단계중에 소요되는 시험노력의 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. 시험 시간의 경과와 신뢰도와의 관계, 시험비용과 신뢰도와의 관계를 연구한다. 소프트웨어의 비용을 고찰함에 있어서 조건별로 검토하여 비용이 최소로 되는 발행시각을 결정하되, 목표신뢰도를 만족시키는 최적발행시각을 정한다. 비용의 입장에서 발행 시각을 결정하는 문제와 신뢰도의 입장에서 발행 시각을 결정하는 문제를 동시에 고려하여 최적 발행시각을 결정하도록 한다.