KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.1
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pp.9-18
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2015
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.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.04a
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pp.344-348
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2005
이 논문에서는 개체에 대한 신뢰도를 계산하기 위해 여러 가지의 평가기준을 이용하고, 또한 다른 개체들로부터의 추천정보를 이용하는 신뢰모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의한다. 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제하는 상황에서 적용되는 신뢰 모델이다. 제안된 모델에서는 신뢰정보가 요구될 때 우선 결과확률 분포(outcome probability distribution)와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가기준에 대한 만족정도를 계산한다. 이렇게 계산된 만족정도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합된다. 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다.
In this paper, we develop queueing network models of communication networks with reliability model considering link failures. The reliability of a communication network with a virtual connection exposed to link failures is analyzed. Stochastic Reward Nets (SRN) is an extension of stochastic Petri nets and provides compact modeling facilities for system analysis. To get the performance index, appropriate reward rates are assigned to its SRN. It is shown that SRN modeling is well suited to specify, automatically generate and solve for reliability under rerouting. Markov models using SRN are developed and solved to depict various rerouting caused by link failures and reliability analysis in communication networks.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.9-11
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1998
본 논문에서는 '그룹화된 패리티를 갖는 소수 라운드 로빈({{{{ { PRP}_{gp } }}}}:Prime Round Robiin with Grouped Parties)' 방식에 대한 기존의 조합 모델을 이용한 신뢰도 분석 시에 문제가 됐던 결함복구율을 고려하지 못한 모델링에 대해서 미르코프 모델을 이용한 신뢰도 모델링을 바탕으로 결함복구율을 고려한 신뢰도를 계산한다. 또한 산출된 신뢰도를 근거로 반최적화된(semi-optimal) 패리트 그룹 나누기 알고리즘을 도출하고 동시에 두 개의 결함에 대한 분석을 수행한다. 마르코프 모델을 이용한 신뢰도 모델링을 통해서 결함발생율만을 고려한 경우에 신뢰도가 기존의 조합 모델의 신뢰도와 거의 일치하고 결함발생율과 결함복구율을 동시에 고려한 경우에 신뢰도가 결함발생율만을 고려했을 경우보다 더높다는 것을 보인다. 반최적화된 패리티 그룹 나누기 알고리즘을 사용할 경우에, 동시에 두 개의 결함에 대한 분석을 통해서 약 30% 이상의 경우에 대해서 저장된 패리티 정보를 이용한 복구가 가능하다.
본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용한 단기 전력 수요 예측시스템에서 예측치별로 신뢰도를 계산하는 체계적인 방법을 제안한다. 예측시스템의 신뢰도를 추정하는 작업은 특히 신경회로망과 같은 경험적 모델을 실제 활용하기 위해서 필수적인 연구로 인식되고 있다. 본 논문에서 제안하는 출력별 신뢰 구간 계산 방법은 지역 표현하는 뉴로-퍼지 모델의 특성을 활용하여 학습된 퍼지 규칙 각각에 대해 신뢰도를 추정하는 Local reliability measure 기법을 사용한다. 제안된 신뢰도 계산이 가능한 단기 전력 수요 예측시스템은 먼저 결정 트리를 이용하여 초기 구조를 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 저장된 초기 구조 뱅크를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 학습하고, 학습된 퍼지 규칙의 신뢰도를 추정한다. 제안된 시스템의 실효성을 검증하기 위해서 한국 전력에서 수집한 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 한 시간 앞의 수요를 예측하는 모의 실험을 수행하고 실험 결과를 비교 분석한다.
본 연구는 소비자 신뢰의 형성과 역할에 대한 모델을 전자상거래에 적용시켜서 온라인 구매의사결정에 관한 연구모델을 제시하고 그 모델의 유효성을 실험적 조사를 통해 평가하는데 주목적이 있다. 모델의 검증을 위하여 신뢰가 성립하기 위한 선행변수(거래 안전성, 웹사이트 실체성, 검색 기능성)와 조절변수(웹사이트 친숙도), 그리고 결과변수(구매의향)로 구성된 연구모델의 변수간의 구조적 관계를 검증하였다. 본 연구의 개념적 모델에서 신뢰도는 만족도와 함께 온라인 구매의향에 유의한 영향을 미친다고 설정되었다. 122 명의 대학생을 연구 참여자로 선정하여 전산실에서의 통제된 시뮬레이션 상황에서 4 개의 사이트(한솔 CS, 롯데, 메타랜드, 지그타운)를 대상으로 실행된 본 연구의 주요분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 웹사이트 신뢰도는 사이트 안전성과 실체성에는 반응하였으나 기능성은 신뢰도에 영향을 미치지 못하였으며, 웹사이트 만족도는 웹사이트의 안전성, 실체성, 기능성에 모두 민감히 반응하였다. 둘째, 4 개 사이트 중에서 3 개가 웹사이트 만족도 보다는 신뢰도가 구매의향에 영향을 더 많이 주는 것으로 나타났다. 셋째, 2 개 사이트에서 웹사이트 신뢰도는 만족도와 서로가 구매의향에 대해 상대적인 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 전자상거래에서 점차 중시되고 있는 신뢰도에 대한 개념을 웹사이트 만족도와 온라인 구매의향과 연관하여 파악함으로써 신뢰도의 원천과 영향력에 대한 실체적이고 현실성 있는 접근방법을 제시하여 줌으로써 웹사이트의 개발에 관련하여 인터넷 마케터들에게 효과적인 마케팅 전략의 수립을 위한 이론적, 실무적 근거를 제공하여 준다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.13
no.1
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pp.96-104
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2009
We want to achieve the reliable information system such as e learning system in the internet environments. The difficulty of the program reliability estimation comes from faults that occurred from program and data files are distributed among several servers. This paper is focus on a modeling approach based on Colored Petri Nets to estimate the program reliability in an internet environment. The procedure of analyzing the reliability is as follows. At first, we propose an internet program model. This model is transformed into a Colored Petri net, and the reliability is estimated. We adapt this model to the analyzing the reliability in the internet environment. This method is very simple, and is very helpful to develope program
Grid computing has been appeared for solving large-scaled data which are not solved by a single computer. Grid computing is a new generation platform which connects geographically distributed heterogeneous resources. However, gathering heterogeneous distributed resources produces many difficult problems. Especially. to assure resource reliability is one of the most critical problems. So, we propose a grid resource scheduling model using grid resource reliability measurement. We evaluate resource reliability based on resource status data and apply it to the grid scheduling model in DEVSJAVA modeling and simulation. This paper evaluates parameters such as resource utilization, job loss and average turn-around time and estimates experiment results of our model in comparison with those of existing scheduling models such as a random scheduling model and a round-robin scheduling model. These experiment results showed that the resource reliability measurement scheduling model provides efficient resource allocation and stable Job processing in comparison with a random scheduling model and a round-robin scheduling model.
Relative importance and complexity of recent software is getting increased because the software is needed to provide considerable amount of functions and high performance. Therefore, developing reliable software is importantly issued. In order to develop reliable software, it is necessary to manage software reliability at the early phases, but most reliability estimation models are used at system or operational test phases. In order to develop highly reliable software, it is necessary to manage software reliability at the early test phases based on characteristic of the phases that is developers and testers are not separated and developers perform test and debug activities together. Therefore, a new reliability estimation model considering test and debug time together is necessarily needed. In this paper, we propose a new reliability estimation model to manage reliability of individual units from the early test phases and in order to show how to fit the model to actual data and usefulness, we collected industrial data and used it for the experiment.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.04b
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pp.973-976
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2001
소프트웨어신뢰도의 일반적인 이론에서 소프트웨어의 고장율은 소프트웨어결함의 평균크기, 겉보기 결함밀도, 작업량의 곱인 것으로 제안한다. 고전적인 소프트웨어신뢰도모델들의 가정에 부합되는 이런 인자를 가진 모델들을 개발하였다. 선형, 기하학적, Rayleigh 모델들이 이에 해당된다. 선형신뢰도모델은 잔여결함의 평균크기와 작업량이 일정하고 겉보기 결함밀도가 실제 결함밀도와 동일하다는 가정 하에 유도된다. 기하학적모델은 결함을 수정함에 따라 평균결함크기가 기하학적으로 감소한다는 가정에 있어서 차이가 있다. 한편, Rayleigh 모델은 잔여 결함의 평균크기가 시간에 따라 선형적으로 감소한다는 가정에 있어서 차이가 있다. 본 논문에서는 소프트웨어의 신뢰도 요인의 거동을 가정하여 이러한 다양성을 수용하기 위한 모델링을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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