본 논문에서는 운전 단계중의 상용소프트웨어 성장활용을 설명한 수 있고 또 현장 고장 데이타로부터 활용성장을 예측하는데 관계되는 인자를 결합할 수 있는 새로운 모델을 개발한다. 이 모델은 상용 소프트웨어의 실제 황용이 시간의 멱수 함수로 나타난다는 가정으로부터 생기는 웨이블 분포에 근거한다. 선형신뢰도모델은 잔여결함의 평균크기와 작업량이 일정하고 겉보기 결함밀도가 실제 결함밀도와 동일하다는 가정 하에 유도된다. 기하학적모델은 결함을 수정함에 따라 평균결합크기가 기하학적으로 감소한다는 가정에 있어서 파이가 있다. 한편, Rayleigh모델은 잔여 결함의 평균크기가 시간에 따라 선형적으로 감소한다는 가정에 있어서 차이가 있다. 본 논문에서는 소프트웨어의 신뢰도 요인의 거동을 가정하여 이러한 다양성을 수용하기 위한 모델링을 하였다.
본 연구는 소프트웨어 신뢰성을 측정하기 위해 소프트웨어 신뢰도 측정 모형에 따라 소프트웨어 신뢰도를 측정하는 방법을 제시하려 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 형태는 비동질적 포아송 과장의 분포를 이용하였으며, 제시된 모형의 소프트웨어 신뢰도를 측정하는 방안을 제시하였다. 제시된 모형에 따라서 적합한 소프트웨어 신뢰도 성장 모형을 선택하는 방법으로는 소프트웨어 고장 데이터에 따라서 신뢰도 함수의 추정 값에 따른 평균제곱오차를 계산하여 적합한 소프트웨어 신뢰도 함수를 제안하는 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 품질을 측정하기 위한 신뢰도 함수를 제안하기 위하여 모델을 제시하고 고장데이터를 적용하여 추정 값의 오차를 최소화하는 관점에서 소프트웨어 신뢰도 함수를 선택할 수 있는 방안을 제시한 연구로 판단된다.
그동안 소프트웨어의 신뢰도가 테스트중은 물론 운영중에도 고장을 검출 및 수벙함으로써 성장될 수 있다는 가정 하에 SRGM이 연구되어왔다. 한편, 어떤 논문에서는 운영중에 소프트웨어를 수정한다는 것이 특히 범용 소프트웨어인 경우 불가능에 가깝기 때문에 테스트노력이 일정한 것으로 가정하기도 하였다.. 저자는 소프트웨어의 신뢰도 현상에 접근할 수 있는 단순한 기법을 제안하여 기존신뢰도 모델을 수정하지 않고 고장률을 줄일 수 있도록 하는 방안을 제시한다.
소프트웨어 신뢰도에서 지금까지 여러 연구자들이 적용한 가정사항은 프로그램의 고장율이 잔여결함의 미지수에 대한 일정한 배수라고 한 것이다. 이는 모든 결함이 프로그램의 고장율에 동일한 양으로 기여한다는 것을 의미한다. 우리는 이 가정에 대해서 대안을 제시한다. 제안된 모델은 잔여결함을 중시하는 전의 것에 비하여 고장수정을 조기에 수행할 수 있게 함으로써 신뢰성 향상에 커다란 효과가 있다. 이 결함들이 전체적인 고장율에 가장 큰 공헌을 하기 때문에 그들 자신이 일찍이 나타나서 곧 수정될 수 있다는 장점이 있다. 모델은 취급하기가 쉬워서 다양한 신뢰도 척도를 계산할 수 있다. 목표 신뢰도를 얻기 위한 전체 수행시간과 목표 신뢰도를 얻기 위한 총 결함의 수를 예측할 수 있다.
기존에 제안된 소프트웨어 신뢰도 성장모델(SRGM)들은 결함이 발견됨과 동시에 해결되는 것을 전제로 한 완전디버깅(PD: perfect debugging)을 추구한다. 그러나 실제 프로젝트 수행시 검출된 결함(에러)들은 일정한 시간이 지난 후 해결(제거)되거나 새로운 결함이 소프트웨어 내에 삽입되는 불완전디버정(ID: imperfect debugging) 상태에 놓이게 된다. 이러한 문제점들을 보완하기 위한 방안으로 본 논문에서는 소프트웨어의 고장을 발견 해결하는데 투입된 시험능력(test-effort)을 고려하여 이를 정형화된 모델로 발전시켜 실제 상황에 가까운 소프트웨어의 신뢰도를 평가하였다.
소프트웨어 개발 과정에서 시스템 내에 잔존하는 결함을 발견하거나 수정하기 위해 테스트를 실시한다. 테스트 단계에서 결함을 발견하고 소프트웨어 신뢰성을 평가할 수 있다. 수리적으로 신뢰성을 평가할 수 있는 모델이 소프트웨어 신뢰도 성장 모델이다. 이 모델의 대부분은 결함의 형태가 하나이고 결함율은 일정하다라는 가정에서 진행되고 있다. 본 연구에서는 테스트 단계에서 발견되는 결함이 일정하지 않다라는 관점에서 새로운 모델을 제안하고 결함 데이터를 적용해보았다. 또한 기존의 모델과 비교 및 분석하여 타당성을 증명하였다.
소프트웨어 개발과정에서는 설계 및 코딩에 의해서 프로그램 내에 많은 결함이 삽입되고 시험을 거치는 동안 결함은 발견되고 수정되어 진다. 이와 같은 반복 작업을 통해서 소프트웨어 내에 잠재하고 있는 에러들을 발견, 조치함으로써 소프트웨어 품질은 향상되고 품질에 대한 신뢰성이 높아진다. 본 논문에서는 위와 같은 소프트웨어 개발 과정을 거치는 동안에 많은 시험이 동반되고 이에 따른 시험의 여러 자원이 투입되는데 착안하여 소프트웨어 신뢰도가 성장되어 가는 과정에 수반된 시험능력을 기반으로 한 시험능력의존형 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 살펴보고 이를 적용하여 개발중인 소프트웨어에 대한 시험능력 투입에 따른 신뢰도를 평가하였다. 또 S-Shaped Model에 의한 평가치와 비교하여 시험이 진행됨에 따라 소프트웨어 고장 발견율이 상승되는 것을 보였다.
운영 중에는 결함 수정이 쉽지 않아서 고장률이 일정하다고 하는 연구도 있다. 그러나, 운영단계 중에는 결함을 수정하건 안하건 시간이 지남에 따라서 고장율이 줄어들어서 신뢰도가 향상된다는 사실이 관찰되고 있다. 이러한 신뢰도 성장에 대한 이유는 제품을 사용하게 됨에 따라 그에 대한 경험이 쌓이게 되며, 제품을 정확하게 사용하는 법을 배우게 되고, 또한 결함을 일으키는 환경을 발견하여 조치를 취할 수 있기 때문이다. 이러한 성장모델에 영향을 미치는 또 다른 요인을 살펴보면 제품을 설치한 후에 사용자가 새로운 드라이버를 설치한다든지, 소프트웨어를 더 나은 새로운 버전으로 업그레이드 시킨다든지 하는 행위를 하는 것이 필요하다는 것을 알게 된다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 현상을 표현하는 간단한 모델을 제시한다.
본 논문에서는 소프트웨어 테스트 단계중에 발생되는 테스트노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 시간종속적인 테스트 노력소요량 동태를 일정 테스트 노력일 때와 웨이불 테스트 노력일 때를 비교하여 연구한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트 노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 모델을 비동차 포아송 과정으로 공식화하며, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발하도록 한다. 테스트 시간의 경과와 신뢰도와의 관계도 심도 있게 연구한다. 목표신뢰도를 만족시키는 최적발행시각을 정한다. 개발 후 테스트를 시작하기 전의 신뢰도가 어떠한 조건에 있는가를 검토하여 각 조건에 따른 최저 발행시각을 결정한다. 일정 테스트 노력 곡선과 웨이불 테스트 노력 곡선 모두에 대해서 그 조건은 목표 신뢰도를 초과하는 경우, 목표신뢰도를 초과하지는 못하지만 어느 조건 이상인 경우, 어느 조건 이하인 경우로 대별되며, 이 중에서 이상적인 경우는 두 번째 조건인 경우이다.
본 논문에서는 소프트웨어 테스트 단계중에 발생되는 테스트노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 시간종속적인 테스트 노력소요량 동태를 일정 테스트 노력일 때와 웨이블 테스트 노력일 때를 비교하여 연구한다. 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발하도록 한다. 테스트 시간의 경과와 신뢰도와의 관계도 심도 있게 연구한다. 목표신뢰도를 만족시키는 최적발행시각을 정한다. 개발 후 테스트를 시작하기 전의 신뢰도가 어떠한 조건에 있는가를 검토하여 각 조건에 따른 최적 발행시각을 결정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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