• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1551-1560
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• 2015

소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 소프트웨어 신뢰도를 정량적으로 평가하기 위해서 사용되며 고장 데이터를 사용해서 소프트웨어 출시일 또는 추가 테스트 노력을 결정하기 위해서도 사용된다. 특정 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 모든 소프트웨어에 사용할 수 없기 때문에 평가 대상 소프트웨어에 가장 잘 맞는 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 선택하는 것이 중요한 이슈가 되었다. 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법은 수집된 고장 데이터에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 적합도만을 평가하며 앞으로 발생할 고장 예측의 정확도는 고려하지 않는다. 이 논문에서는 고장 데이터의 트렌드와 고장 예측능력을 반영한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 제안한다. 연구의 타당성을 보이기 위하여 실험을 통해서 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법의 문제점을 확인하고 이 논문에서 제안하는 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 사용하면 기존 방법에 비해 더 정확한 고장 예측을 하는 신뢰도 모델을 선택할 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.3384-3393
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• 2000

소프트웨어를 테스팅하는 동안 얻어지는 고장 데이터를 분석하여 소프트웨어의 신뢰성이 성장하는 과정을 평가하기 위해 여러 가지 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들이 개발되었다. 그러나 이들 신뢰성 성장 모델들은 소프트웨어 개발과 사용환경에 관한 여러 가지 가정에 기반하고 있기 때문에, 이 가정이 적합하지 않은 상황이나 결함이 드물게 발생되는 소프트웨어에 대해서는 적절하지 않다. 입력영역에 기초한 소프트웨어 신뢰성 모델은 일반적으로 이러한 가정을 요구하지 않는데 디버깅 전의 소프트웨어와 디버깅 후의 소프트웨어를 별개의 것으로 다루어 많은 테스트 입력을 요하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 가정이 요구되지 않고 디버깅 전과 후의 소프트웨어를 동시에 테스트하는 방법에 기반을 둔 입력 영역 기반 소프트웨어 성장모델을 제안하고 그 통계적 특성을 조사한다. 이 모델은 모든 데이터를 다 활용하기 때문에 기존 입력영역 소프트웨어 신뢰성 모델에 비해 적은 테스트 입력을 필요로 할 것으로 기대된다. 그리고 소프트웨어의 유지보수 단계에 적용하기 위해 개발된 유사한 방법들과 비교한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.9-18
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• 2015

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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권5호
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• pp.829-836
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• 2003

소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 다양하게 연구되어져 있다. 그러나 이러한 모델에서 정확한 모수를 측정하는 것은 그리 쉽지 않다. 특히 고장 데이터에 대하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 추정이 정확히 이루어져야만 모델을 설명하는 모수의 추정도 정확하게 이루어질 수 있다. 이러한 측면에서 테스팅을 통해서 얻어진 소프트웨어의 고장 데이터의 정규확률점수를 구해서 두 개의 값에 대한 플롯을 그려보고 그려진 결과를 이용해서 분포를 예측하여 예측된 분포에 적합한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 적용한다면 상당히 정확한 테스팅 결과론 얻을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 고장 테이터의 플롯을 통한 결과를 통해서 분포를 예측하고 모델을 성능평가 척도에 따라서 모의실험을 하여 그 결과를 통해서 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 적합성을 검정하는 연구이다. 연구결과 고장데이터의 정규점수를 이용한 플롯을 보고 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 예측할 수 있었고 이러한 예측을 통해서 모델 선정한다면 모델의 성능평가에서도 우수함을 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1451-1458
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• 2004

Gompertz 성장곡선에 기반한 기존의 소프트웨어 신뢰성 성장모델들은 모두 대수형이다. 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들은 모수 추정에 어려움을 갖고 있다. 그러므로 본 논문은 로지스틱형 Gompertz 성장곡선에 기반한 신뢰성 성장 모델을 제안한다. 13개의 다른 소프트웨어 프로젝트로부터 얻은 고장 데이터를 분석하여 그 유용성을 검토하였다. 모델의 모수들은 변수변환을 통한 선형희귀분석과 Virence의 방법으로 추정되었다. 제안된 모델은 평균 상대 예측 오차에 기반하여 성능을 비교하였다. 실험 결과 제안된 모델은 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 모델보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1741-1744
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• 2003

본 논문에서는 NHPP 에 근거한 N 버전 프로그래밍 시스템의 SRGM 을 제안한다. 비록 많은 연구 논문에서 NVP, 시스템 신뢰도에 대해서 연구노력을 기울여 왔지만 그들 대부분이 안정된 신뢰도에 대해서만 고려해 왔다. 테스트 및 디버깅 동안 결함이 발견되면 디버깅 노력은 결함을 제거하는데 집중된다. 소프트웨어가 너무 복잡하므로 이러한 결함을 성공적으로 제거한다는 것이 쉽지 않으며, 또 다른 새로운 결함이 소프트웨어에 도입될 수도 있다. 일반화된 NHPP 모델을 NVP 시스템에 적용하여 새로운 NVP-SRGM이 수립된다. 제어시스템에 대한 단순화된 소프트웨어 제어에서 이러한 새로운 소프트웨어 신뢰도 모델을 어떻게 적용하는지를 보여주고 있다. 소프트웨어 신뢰도평가에 s 신뢰도 구간을 준비하였다. 이 소프트웨어 신뢰도 모텔은 신뢰도를 평가하는데 쓰일 수가 있어서 NVP 시스템의 성능을 예측하는데 쓰일 수 있다. 일반적인 산업사회에 적용하여 상용화하기 위해서는 내결함 소프트웨어의 신뢰도를 정량화하기 위해 제안된 NVP-SRGM을 충분히 인증하는데 좀더 적용이 필요하다. NVP 신뢰도 성장 모델링을 하는 이러한 종류의 첫 모델로서 제안된 NVP-SRGM은 독립 신뢰도 모델의 단점을 극복하는데 쓰일 수 있다. 이는 독립적인 모델보다 더욱 더 정확하게 시스템 신뢰도를 예측할 수 있으며, 언제 테스트를 중단해야 하는가를 결정하는 데에도 쓰일 수 있으며, 이는 NVP 시스템 개발 수명주기 단계를 테스트 및 디버깅함에 있어서 핵심 질문사항이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1597-1600
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• 2003

컴퓨터시스템은 여러 가지 복잡하고 민감한 시스템을 제어하는데 광범위하게 쓰이고 있다. 최근에 와서는 운영시스템, 제어프로그램, 적용프로그램과 같은 여러 가지 소프트웨어 시스템이 더욱더 복잡화 및 대형화되고 있기 때문에 신뢰성이 높은 소프트웨어 시스템을 개발하는 일이 매우 중요하며, 소프트웨어 제품개발에 있어서 소프트웨어의 신뢰도가 핵심사항이다. 1970년대 이후 소프트웨어의 신뢰성을 향상시키기 위한 여러 가지 소프트웨어의 신뢰도 모델이 제시되고 검토되었으며, 특히, 소프트웨어 개발 후 테스트단계에 적용하는 신뢰도를 추정하고 예측하는 모델이 많이 개발되었다. 소프트웨어가 주어진 시간간격동안 고장이 발생하지 않을 확률 즉, 신뢰도는 소프트웨어의 테스트과정을 계속해서 반복 및 수정하면 더욱 더 증가된다. 그러한 결함검출현상을 설명해주는 소프트웨어 신뢰도 모델을 소프트웨어 신뢰도 성장 모델(SRGM)이라 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권4호
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• pp.659-666
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• 2002

Park, Seo and Kim은 소프트웨어의 시험단계와 유지보수단계에 모두 적용할 수 있는 입력 영역 기반 소프트웨어 신뢰성 성장 모델을 개발하였다. 이들의 모형은 완전디버깅의 가정 하에서 개발되어졌다. 입력 영역 기반 소프트웨어 신뢰성 성장 모델이 현실적이기 위해서는 이러한 가정은 개선되어야 한다. 본 논문에서는 불완전 디버깅 하에서 사용할 수 있는 입력 영역 기반 소프트웨어 신뢰성 성장 모델을 제안하고 그 통계적 특성을 조사한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6A호
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• pp.589-599
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• 2004

소프트웨어의 신뢰성을 정량적으로 평가하는 데 있어서 대다수의 모델이 발생된 소프트웨어 고장의 발생원인에 대한 완전한 수정을 요구하는 완전 디버깅 환경을 가정하고 있다. 그러나 실제 개발자가 디버깅 작업을 수행할 때 완전한 수정이 불가능하기 때문에. 새로운 결함이 삽입되는 경우가 많다. 즉, 결함 수정은 불완전 환경에 처한다. 본 논문에서는 결함 수정시 신규 결함의 삽입 가능성을 고려하고 불완전 디버깅 환경에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 제안하고 소프트웨어 동작 환경 하에서 발생된 소프트웨어 고장과 시험 전 소프트웨어 내의 고유 결함에 의한 고장과 동작 중에 랜덤하게 삽입된 결함에 의해 발생되는 고장 등 2종류의 결함을 고려하여 비동차포아송과정(NHPP)에 의한 소프트웨어 고장발생 현상을 기술한다. 또 소프트웨어 신뢰성 평가에 유용한 정량적인 척도를 도출하고 실측 데이터를 이용하여 적용한 결과를 제시하고 기존 모델과의 적합성을 비교, 분석한다.

• 전자통신동향분석
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• 제18권5호통권83호
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• pp.63-72
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• 2003

소프트웨어의 신뢰성을 정량적으로 평가하는 데 있어서 소프트웨어 개발 프로세스의 시험단계나 사용자의 운용단계에 처한 동적 환경상태에서 소프트웨어 고장발생기능 현상을 기술한 소프트웨어 신뢰도성장모델을 많이 제안하고 있다. 대다수의 모델이 발생된 소프트웨어 고장의 발생원인에 대한 완전한 수정을 요구하는 완전 디버깅 환경을 가정하고 있다. 그러나 실제 개발자가 디버깅 작업을 수행할 때 완전한 수정이 불가능하기 때문이다. 다시 말해서 여러 소프트웨어 개발자가 경험한 이러한 디버깅 작업을 행하는 경우에는 결함을 제거하는 데 한계가 있기 때문에 수정 작업시 새로운 결함이 삽입되는 경우가 많다. 즉, 결함 수정은 불완전 환경에 처한다. 본 논문에서는 결함 수정시 신규 결함의 삽입 가능성을 고려하고 불완전 디버깅 환경에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 제안한다. 소프트웨어 동작 환경 하에서 발생된 소프트웨어 고장과 시험 전 소프트웨어 내의 고유 결함에 의한 고장과 동작중에 랜덤하게 삽입된 결함에 의해 발생되는 고장 등 2종류의 결함을 고려하여 비동차 포아송과정(NHPP)에 의한 소프트웨어 고장발생 현상을 기술한다. 또한 소프트웨어 신뢰성 평가에 유용한 정량적인 척도를 도출하고 실측 데이터를 이용하여 적용한 결과를 제시하고 기존의 모델과의 적합성을 비교, 분석한다.