본 논문은 주어진 고장 데이타로부터 소프트웨어의 신뢰성 예측력 향상을 위해 뉴로-퍼지 시스템 연구를 수행하였다. 다른 소프트웨어로부터 수집된 10개의 고장 수 데이타와 4개의 고장시간 데이타에 대해 규칙의 수를 변경시키면서 다음 단계 예측을 실험하였다. 뉴로-퍼지 시스템의 예측력을 보이기 위해 다음 단계 예측에 대해 비교하였다. 실험 결과 뉴로-퍼지 시스템은 다양한 소프트웨어에 잘 적용되었다. 또한 널리 사용되고 있는 신경망과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 예측력과 견줄 정도의 좋은 결과를 얻었다.
초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델(HGDM)은 최근에 개발되어 테스트와 디버그의 시작 단계에서 소프트웨어에 남아 있는 초기 결함 수를 추정할 수 있는 문제에 성공적으로 적용되고 있다. 그러나 HGDM은 시간 도메인 소프트웨어 신뢰성 성장 모델(SRGM)에 속하지만 시험자 수 등과 같은 시험에 투입하는 자원을 고려하는 과정에서 다른 시간 도메인 SRGM과 비교하기 곤란한 점을 내포하게 되었다. 특히, 시간 도메인 SRGM에서 일반적으로 사용하는 소프트웨어 신뢰성을 계산할 수 없다. 본 논문은 HGDM이 시간에 의해 기술되지 않음으로 인해 생기는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이항 반응 계수를 가진 연속 시간형 HGDM을 개발하고 그 특성을 연구한다. 그리고 제안된 모델을 실제 자료에 적용해서 기존 HGDM을 대신하여 사용할 수 있음을 보인다.
지난 수십년간 많은 SRGM이 제안되었다. 이러한 모델들 중 많은 부분에서 암암리에 소프트웨어 테스트 전 단계를 거쳐서 테스트노력이 상수인 것으로 가정하거나 또는 아예 고려하지도 않았다. 그 후 몇몇 논문을 통하여 테스트노력을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가가 중요한 인자인 것으로 발표되었다. 이들에 의해 지금까지 제안된 형태를 보면 지수함수형, 레일레이형, 웨이블형, 로지스틱형, 테스트노력함수로서 경우에 따라 이 중 하나의 적합한 형태를 사용해왔다. 본 논문에서는 이 네 가지 형태에 대해서 최소자승평가자(LSE)와 최대가능성평가자(MLE)를 써서 신뢰도 성장 파라미터를 구하는 방법에 대해서 고찰하고, 실제의 데이터를 적용하여 각각의 경우에 대한 파라미터를 구하고 이를 이용하여 목표신뢰도에 맞는 발행시기를 결정하는 문제를 연구하였다.
지난 30여년간 개발소프트웨어의 잔여결함, 결함률 및 신뢰도와 같은 신뢰도 척도를 분석하기 위해 소프트웨어의 신뢰도 성장 모델이 개발되어 왔다. 이들 대부분은 개발중 검출되는 소프트웨어의 오류가 완벽하게 수정되는 것으로 가정하였다. 즉, 이들은 테스트중에 검출되는 오류가 완벽하게 제거되는 것을 가정하여 그들의 연구를 진행해왔던 것이다. 그러나 오류를 검출하는 것이 어려울 뿐만 아니라 그 과정에서 새로운 오류가 도입되기도 하기 때문에 오류를 완벽하게 제거하기는 대단히 어렵다. 따라서 본 논문에서는 그동안 가장 보편 타당한 것으로 평가되어 왔던 웨이불형과 비교하여 로지스틱 테스트 노력함수를 적용한 불왼전한 소프트웨어의 테스트 노력을 제안하여 연구 검토한다.
소프트웨어 품질 평가와 관련하여 국제 표준에 대한 연구가 활발히 진행되어지고 있다. 소프트웨어 품질은 사용자와 개발자에 있어서 더욱더 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 첫째, 소프트웨어 품질을 객관적이고 정량적으로 평가하기 위해서 소프트웨어 품질 평가에 대한 국내외 표준 동향을 조사 연구 한다. 둘째, 소프트웨어 품질 평가를 위한 국내외 표준의 새로운 연구 방향에 대해서 제시하고 셋째, 소프트웨어 품질 평가 중 신뢰성 분야에 대한 평가 방안을 소프트웨어 신뢰성 성장 모델에 적용하여 평가할 수 있도록 제시한다. 넷째, 소프트웨어 품질 평가 국제 표준의 보급 방안에 대해서 연구하고 다섯째, 소프트웨어 품질 평가와 관련해서 ISO/IEC 9126과 ISO/IEC 25000 시리즈의 소프트웨어 품질 평가 국제 표준 내용을 통한 적용방안에 대해서 연구한다.
최근에 개발되어 성공적으로 적용되고 있는 초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 모수는 최우추정법으로 추정하기가 쉽지 않으므로주로 최소자승법으로 추정하고 있다. 본 논문에서는 먼저 기존의 최소자승법에서 사용된 최소화 기준을 비교한 다음, 새로 발견되는 결함수의 분산이 일정하지 않음을 고려한 가중최소자승법을 제안한다. 그리고 두 개의 실제 자료를 분석하여 가중최소자승법이 적합함을 보인다. 마지막으로 임의의 테스팅 시점에서 추가 시험에 의해 발견된 새로운 결함수를 예측하는 방법을 제안한다. 이 예측 방법은 테스팅을 중단하는 시점을 결정할 때 이용될 수 있을 것이다.
소프트웨어의 테스트노력 곡선으로서 현재까지는 로지스틱 곡선이 가장 이상적인 것으로 연구되고 있다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 여러 곡선 중 하나에 의해서 테스트노력 소요 곡선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 그러므로, 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.
소프트웨어 개발 과정에서 신뢰성 평가는 대단히 중요하다. 테스트 단계를 구분하지 않은 소프트웨어의 신뢰도 평가˙분석의 결과는 신뢰성이 결여될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 테스트 단계를 구분하여 신뢰성 평가에 관한 연구를 하였다. 이를 위해 단위 테스트(Unit Test), 통합 테스트(Integration Test), 확인 테스트(Validation Test), 시스템 테스트(System Test)에서 발견된 결함 데이터를 이용하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델(Software Reliability Growth Model : SRGM)인 지수형, 지연 S자형, 습숙 S자형 SRGM에 적용하였다. 그 결과 단위 테스트에서는 습숙 S자형, 통합 테스트에서는 지연 S자형, 확인테스트에서는 지연 S자형, 시스템 테스트에서는 지수형 SRGM이 가장 적합한 것임을 입증하였으며, 신뢰성 평가 척도인 파라미터 추정, 편차 자승합, 기대잔존 결함수 등에서 본 연구의 결과가 기존의 방법보다 우수함을 보였다.
많은 소프트웨어 프로젝트는 시험이나 운영단계에서 고장 시간이나 고장 수 데이타 보다는 그룹 고장 데이타 (여러 고장 간격에서 또는 가변적인 시간 간격에서의 고장 들)가 수집된다. 본 논문은 그룹 고장 데이타에 대해 가변적인 미래의 시간에서 누적 고장 수를 예측할 수 있는 신경망 모델을 제시한다. 신경망의 입-출력으로 무엇을 선택하고 어떤 순서로 훈련을 수행하느냐에 따라 신경망의 예측력에 영향을 미친다. 따라서, 신경망의 입-출력에 대한 11개의 훈련제도가 고려되었으며, 모델의 성능을 평가하기 위해 다음 단계 평균 상대 예측 오차 (AE)와 정규화된 AE (NAE) 측도에 의해 최적의 훈련제도가 선택되고, 다른 잘 알려진 신경망 모델과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델과 비교되었다. 실험 결과, 가변적인 미래의 시간 간격에서 누적 고장 수를 예측하기 위해서는 신경망 모델에 가변 시간간격 정보가 필요함을 보였다.
지난 수년간 인터넷의 대중화와 급속한 성장으로 분산 애플리케이션에 대한 관심이 증대되었다. 오늘날 분산 애플리케이션을 보다 쉽게 개발하기 위한 미들웨어로 CORBA와 Java RMI가 널리 사용되고 있다. 기존의 이러한 객체지향 미들웨어 정은 분산 환경은 분산 소프트웨어 컴포넌트와 분산 애플리케이션의 향상된 이식성, 상호운용성 그리고 재사용성 등을 제공하지만, 신뢰성과 고가용성의 지원은 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 견고한 자바 서버 객체 그름을 지원하는 그룹통신 모델을 설계하여 분할 가능한 분산환경에서 신뢰성자 고가용성이 요구되는 분산 애플리케이션의 개발을 지원하고자 한다. 제안된 시스템은 중복된 서버 객체로 구성된 그름을 다루는 분할가능 그룹통신 서비스와 서버 객체 그름을 단일 서버 객체처럼 그룹의 메소드를 호출하는 투명한 클라이언트 호출 기법으로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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