• Title, Summary, Keyword: 비동질적 포아송 과정

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MCMC를 이용한 비동질적 포아송과정에서 일반화 순서통계량 모형의 연구

  • 최기헌;김희철
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.4 no.3
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    • pp.753-763
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    • 1997
  • 컴퓨터의 발전에 따른 MCMC를 비동질적 포아송 과정에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고려하였다. 특히 분포가 이중지수, 곰페르츠, 랄리, 감마, 그리고 검벨인 일반 순서통계량 모형에 대하여 깁스 샘플링과 메트로폴리스 알고리즘을 활용한 베이지안 계산과 모형선택을 제시하였다.

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The Bayesian Analysis for Software Reliability Models Based on NHPP (비동질적 포아송과정을 사용한 소프트웨어 신뢰 성장모형에 대한 베이지안 신뢰성 분석에 관한 연구)

  • Lee, Sang-Sik;Kim, Hee-Cheul;Kim, Yong-Jae
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.10D no.5
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    • pp.805-812
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    • 2003
  • This paper presents a stochastic model for the software failure phenomenon based on a nonhomogeneous Poisson process (NHPP) and performs Bayesian inference using prior information. The failure process is analyzed to develop a suitable mean value function for the NHPP; expressions are given for several performance measure. The parametric inferences of the model using Logarithmic Poisson model, Crow model and Rayleigh model is discussed. Bayesian computation and model selection using the sum of squared errors. The numerical results of this models are applied to real software failure data. Tools of parameter inference was used method of Gibbs sampling and Metropolis algorithm. The numerical example by T1 data (Musa) was illustrated.

The Study of Software Optimal Release Time Based on Log-Logistic Distribution (로그로지스틱 분포특성에 근거한 소프트웨어 최적 방출시기에 관한 연구)

  • Kim, Hee-Cheul;Park, Hyoung-Keun
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • pp.176-178
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    • 2011
  • 본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 인도시기에 관한 모형은 무한 고장수에 의존하는 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 이러한 포아송 과정은 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성을 반영하는 모형이다. 강도함수는 로그-로지스틱 패턴을 이용하였다. 따라서 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 방출시간이 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다.

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The Study of Software Optimal Release Time Based on Superposition Distribution (중첩 분포특성에 근거한 소프트웨어 최적 방출시기에 관한 연구)

  • Kim, Hee-Cheul;Park, Hyoung-Keun
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • pp.179-181
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    • 2011
  • 본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 인도시기에 관한 모형은 무한 고장수에 의존하는 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 이러한 포아송 과정은 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성을 반영하는 모형이다. 강도함수는 중첩 패턴을 이용하였다. 따라서 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 방출시간이 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다.

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A Parameter Estimation of Software Reliability Growth Model with Change-Point (변화점을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장모형의 모수추정)

  • Kim, Do-Hoon;Park, Chun-Gun;Nam, Kyung-H.
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.21 no.5
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    • pp.813-823
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    • 2008
  • The non-homogeneous Poisson process(NHPP) based software reliability growth models are proved quite successful in practical software reliability engineering. The fault detection rate is usually assumed to be the continuous and monotonic function. However, the fault detection rate can be affected by many factors such as the testing strategy, running environment and resource allocation. This paper describes a parameter estimation of software reliability growth model with change-point problem. We obtain the maximum likelihood estimate(MLE) and least square estimate(LSE), and compare goodness-of-fit.

NHPP Software Reliability Model based on Generalized Gamma Distribution (일반화 감마 분포를 이용한 NHPP 소프트웨어 신뢰도 모형에 관한 연구)

  • Kim, Hee-Cheul
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.10 no.6
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    • pp.27-36
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    • 2005
  • Finite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates Per fault. This Paper Proposes reliability model using the generalized gamma distribution, which can capture the monotonic increasing(or monotonic decreasing) nature of the failure occurrence rate per fault. Equations to estimate the parameters of the generalized gamma finite failure NHPP model based on failure data collected in the form of interfailure times are developed. For the sake of proposing shape parameter of the generalized gamma distribution, used to the special pattern. Data set, where the underlying failure process could not be adequately described by the knowing models, which motivated the development of the gamma or Weibull model. Analysis of failure data set for the generalized gamma modell, using arithmetic and Laplace trend tests . goodness-of-fit test, bias tests is presented.

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The Assessing Comparative Study for Statistical Process Control of Software Reliability Model Based on Logarithmic Learning Effects (대수형 학습효과에 근거한 소프트웨어 신뢰모형에 관한 통계적 공정관리 비교 연구)

  • Kim, Kyung-Soo;Kim, Hee-Cheul
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.11 no.12
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    • pp.319-326
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    • 2013
  • There are many software reliability models that are based on the times of occurrences of errors in the debugging of software. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. It is shown that it is possible to do asymptotic likelihood inference for software reliability models based on infinite failure model and non-homogeneous Poisson Processes (NHPP). Statistical process control (SPC) can monitor the forecasting of software failure and thereby contribute significantly to the improvement of software reliability. Control charts are widely used for software process control in the software industry. In this paper, we proposed a control mechanism based on NHPP using mean value function of logarithmic hazard learning effects property.

The Comparative Study of Software Optimal Release Time Based on Log property Distribution (로그형 특성분포에 근거한 소프트웨어 최적 방출시기에 관한 비교 연구)

  • Kim, Hee-Cheul;Park, Hyoung-Keun
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • pp.149-152
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    • 2010
  • 본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 인도시기에 관한 모형은 무한 고장 수에 의존하는 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 이러한 포아송 과정은 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성을 반영하는 모형이다. 적용모형은 여러 수명 분포들을 적합시키는데 효율적인 특성을 가진 콤페르쯔, 파레토, 로그-로지스틱 모형과 같은 로그형 특성분포를 이용하였다. 따라서 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 방출시간이 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하여 최적 방출시기를 추정하였다.

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The Comparative Study of Software Optimal Release Time of Finite NHPP Model Considering Property of Nonlinear Intensity Function (비선형 강도함수 특성을 이용한 유한고장 NHPP모형에 근거한 소프트웨어 최적방출시기 비교 연구)

  • Kim, Kyung-Soo;Kim, Hee-Cheul
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.11 no.9
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    • pp.159-166
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    • 2013
  • In this paper, make a study decision problem called an optimal release policies after testing a software system in development phase and transfer it to the user. When correcting or modifying the software, finite failure non-homogeneous Poisson process model, presented and propose release policies of the life distribution, half-logistic property model which used to an area of reliability because of various shape and scale parameter. In this paper, discuss optimal software release policies which minimize a total average software cost of development and maintenance under the constraint of satisfying a software reliability requirement. In a numerical example, the parameters estimation using maximum likelihood estimation of failure time data, make out estimating software optimal release time. Software release time is used as prior information, potential security damages should be reduced.

The Comparative Software Reliability Cost Model of Considering Shape Parameter (형상모수를 고려한 소프트웨어 신뢰성 비용 모형에 관한 비교 연구)

  • Kim, Kyung-Soo;Kim, Hee-Cheul
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.12 no.3
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    • pp.219-226
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    • 2014
  • In this study, reliability software cost model considering shape parameter based on life distribution from the process of software product testing was studied. The shape parameter using the Erlang and Log-logistic model that is widely used in the field of reliability problems presented. The software failure model was used finite failure non-homogeneous Poisson process model, the parameters estimation using maximum likelihood estimation was conducted. In comparison result of software cost model based on the Erlang distribution and the log-logistic distribution software cost model, because Erlang model is to predict the optimal release time can be software, but the log-logistic model to predict to optimal release time can not be, Erlang distribution than the log-logistic distribution appears to be effective. In this research, software developers to identify software development cost some extent be able to help is considered.