초록
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.
Software Reliability Growth Models (SRGMs) are useful for determining the software release date or additional testing efforts by using software failure data. It is not appropriate for a SRGM to apply to all software. And besides a large number of SRGMs have already been proposed to estimate software reliability measures. Therefore selection of an optimal SRGM for use in a particular case has been an important issue. The existing methods for selecting a SRGM use the entire collected failure data. However, initial failure data may not affect the future failure occurrence and, in some cases, it results in the distorted result when evaluating the future failure. In this paper, we suggest a method for selecting a SRGM based on the evaluation goodness-of-fit using partial data. Our approach uses partial data except for inordinately unstable failure data in the entire failure data. We will find a portion of data used to select a SRGM through the comparison between the entire failure data and the partial failure data excluded the initial failure data with respect to the predictive ability of future failures. To justify our approach this paper shows that the predictive ability of future failures using partial data is more accurate than using the entire failure data with the real collected failure data.