Convergence Security Journal (융합보안논문지)

Korea convergence Security Association (한국융합보안학회)
권호 표지

Assessing Infinite Failure Software Reliability Model Using SPC (Statistical Process Control)

통계적 공정관리(SPC)를 이용한 무한고장 소프트웨어 신뢰성 모형에 대한 접근방법 연구

  • 김희철 (남서울대학교 산업경영공학과) ;
  • 신현철 (백석문화대학교 인터넷정보학부)
  • Received : 2012.11.15
  • Accepted : 2012.12.24
  • Published : 2012.12.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

There are many software reliability models that are based on the times of occurrences of errors in the debugging of software. 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). For someone making a decision about when to market software, the conditional failure rate is an important variables. The finite failure model are used in a wide variety of practical situations. Their use in characterization problems, detection of outliers, linear estimation, study of system reliability, life-testing, survival analysis, data compression and many other fields can be seen from the many study. Statistical Process Control (SPC) can monitor the forecasting of software failure and there by 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 log Poission, log-linear and Parto distribution.

소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.

Keywords

References

  1. Gokhale, S. S. and Trivedi, K. S. "A time/structure based software reliability model", Annals of Software Engineering. 8, pp. 85-121. 1999. https://doi.org/10.1023/A:1018923329647
  2. Goel AL, Okumoto K, "Time-dependent fault detection rate model for software and other performance measures", IEEE Trans Reliab 28, pp.206-11, 1978.
  3. Musa, J. D and Okumoto, K.(1984.) "A Logarithmic Poisson Execution Time Model for Software Reliability Measurement", Proceeding the 7th International Conference on Software Engineering. pp. 230-238,
  4. Almering, V. and Genuchten, M, V and Cloudt, G. and Sonnemans, P. J. M.(2007) " Using Software Reliability Growth Models in Practice". IEEE SOFTWARE. pp. 82-88.
  5. Yang, B. and Xie. M.(2000) "A study of operational and testing reliability in software reliability analysis". RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY, Vol,70, pp, 323-329. https://doi.org/10.1016/S0951-8320(00)00069-7
  6. Huang, C. Y.(2005) "Cost-Reliability-optimal release policy for software reliability models incorporating improvements in testing efficiency, The journal of Systems and software, Vol,77, pp,139-155. https://doi.org/10.1016/j.jss.2004.10.014
  7. K,H Rao, R. S, Prasad and. R.L.Kantham "Assessing Software Reliability Using SPC - An Order Statistics Approach", International Journal of Computer Science, Engineering and Applications (IJCSEA) Vol.1, No.4, pp. 121-131, August 2011. https://doi.org/10.5121/ijcsea.2011.1411
  8. J. F. Lawless. Statistical Models and Methods for Lifetime Data. John Wiley & Sons, New York, 1981.
  9. L. Kuo and T. Y. Yang."Bayesian Computation of Software Reliability". Journal of the American Statistical Association, Vol.91, pp. 763-773, 1996. https://doi.org/10.1080/01621459.1996.10476944
  10. Musa, J. D, Iannino, A. and Okumoto, K. (1987) "Software Reliabi lity: Measurement, Prediction, Application". McGraw Hill, New York.
  11. Hee-Cheul KIM and Hyoung-Keun Park, " The Comparative Study of Software Optimal Release Time Based on Burr Distribution", International Journal of Advancements in Computing Technology, Volume 2, Number 3, pp. 119-128, 2010. https://doi.org/10.4156/ijact.vol2.issue3.13
  12. 김희철, 박형근, "강도함수 특성에 근거한 소프트웨어 최적방출시기에 관한 비교 연구", 한국산학기술학회, 제 11권 4호, pp. 1239-1247, 2010.
  13. Y. HAYAKAWA and G. TELFAR "Mixed Poisson-Type Processes with Application in Software Reliability", Mathematical and Computer Modelling, 31, pp. 151-156, 2000. https://doi.org/10.1016/S0895-7177(00)00082-0
  14. Y. HAYAKAWA and G. TELFAR "Mixed Poisson-Type Processes with Application in Software Reliability", Mathematical and Computer Modelling, 31, pp. 151-156, 2000. https://doi.org/10.1016/S0895-7177(00)00082-0
  15. 김희철, "공업 통계학", 한올출판사, pp. 369-377, 2010.