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.
Studies present a guide to parameter estimation of software reliability models using SAS JMP. In this paper, we consider only software reliability growth model(SRGM), where mean value function has a S-shaped growth curve, such as Yamada et al. model, and ohba inflection model. Besides these stochastic SRGM, deterministic SRGM's, by fitting Logistic and Gompertz growth curve, have been widely used to estimate the error content of software systems. Introductions or guide lines of JMP are concerned. Estimation of parameters of Yamada et al. model and Logistic model is accomplished by using JMP. The differences between Yamada et al. model and Logistic model is accomplished by using JMP. The differences between Yamada et al. model and Logistic model is discussed, along with the variability in the estimates or error sum of squares. This paper have shown that JMP can be an effective tool I these research.
We analyze the software reliability growth models for the specified period from the viewpoint of theory of differential equations. we defien a genralized form of reliability growth models as follws: dN(t)/dt = b(t)f(N(t)), Where N(t) is the number of remaining faults and b(t) is the failure rate per software fault at time t. We show that the well-known three software reliability growth models - Goel - Okumoto, s-shaped, and Musa-Okumoto model- are special cases of the generalized form. We, also, extend the generalized form into an extended form being dN(t)/dt = b(t, .gamma.)f(N(t)), The genneralized form can be obtained if the distribution of failures is given. The extended form can be used to describe a software reliabilit growth model having weibull density function as a fault exposure rate. As an application of the generalized form, we classify three mentioned models according to the forms of b(t) and f(N(t)). Also, we present a case study applying the generalized form.
고품질의 소프트웨어를 개발하는 사업의 중요성이 나날이 증대되고 있는 시점에서 소프트웨어를 종합군수지원 관점에서 해석하려고 하는 연구가 최근에 진행되고 있다. 즉, 소프트웨어 설계자의 입장은 소프트웨어 개발도 중요한 문제이지만 소프트웨어를 얼마나 가용성 있게 유지하는가에 더 많은 관심을 갖게 된다. 하드웨어는 개발 시부터 종합군수지원이라는 기법을 적용하여 체계 배치 시 체계 장비가 최상의 가용도를 가질 수 있도록 하는 노력이 이루어지고 있으며, 그 결과도 현실화되고 있다. 본 논문에서는 하드웨어에서만 적용하고 있는 종합군수지원 개발 기법을 소프트웨어에 적용하여 소프트웨어에 대한 종합군수지원 적용방안을 제시하고, 향후 소프트웨어 개발/배치 시에 경제적이고 가용도가 높은 소프트웨어의 개발/활용이 가능하도록 군수지원 분석을 통한 종합군수지원 활용 방안을 제안한다.
ISO/IEC 9126에 의하면 스프트웨어 품질 특성은 기능성, 신뢰성, 사용성, 효율성, 유지보수성, 이식성의 6가지 품질 특성으로 나누어 평가를 실시하고 있다. 각 특성은 부특성으로 나누어지고 이러한 부특성에 따른 평가 항목을 메트릭으로 정의하고 있다. 그러나 품질 특성 중 신뢰성의 경우는 ISO/IEC 9126에서 제시한 부특성인 성숙성, 오류허용성, 복구성, 준수성에 따라 품질 평가 항목이 메트릭으로 제시되어져있다. 그러나 제시되어져 있는 신뢰성 평가 항목은 소프트웨어 신뢰성 성장 모델을 이용하여 신뢰도를 평가하고 메트릭 값을 얻도록 구성되어져 있으나 수리적인 어려움과 데이터 수집에 따르는 문제점으로 인하여 적용하고 있지 못한 실정이다. 이러한 문제점을 고려하여 고장 데이터를 이용하여 소프트웨어 신뢰성을 평가할 수 있는 방안을 검토하고 현재 연구가 진행되어지고 있는 국제 표준 문건 ISO/IEC 25000 시리즈를 국내 표준으로 적용할 수 있는 방안에 대해서 연구한다.
이 논문은 데이터 기반의 정량적 기준 즉, 성장단계, 투자시기, 투자유치금액 등에 의해 개별 스타트업을 성장단계별로 구분하고, 단계별 기업군의 특성을 파악하였다. 이는 정확한 통계를 기반으로 스타트업의 성장과정에 대한 정부의 체계적 지원의 근거를 제공하기 위함이다. 분석대상은 TIPS(Tech Incubator Program for Startup) 지원 창업기업으로, 상대적으로 신뢰도가 높은 스타트업을 한정적으로 활용하였다. 분석 결과, 스타트업은 창업 후 1.5년 내에 최소기능제품(Minimum Viable Product) 완성을 위한 종자돈(Seed money)을 확보하고, 1년 내에 제품-시장 적합도(Product-Market Fit)를 검증하여 Series A 투자를 유치하였다(창업 후 2.5년 내에 Series A 투자 유치). 이후 상용화에 성공하면 1.5년 내에 안정적인 성장을 위한 Series B 투자를 유치하였다(창업 후 4년 내에 Series B 투자 유치). 2019년 부터 정부는 흩어진 창업사업화 지원을 통합하여 예비, 초기, 도약으로 구분하여 지원하고 있다. 예비단계는 예비창업자, 초기는 창업 후 3년 이내 기업, 도약은 3년~7년 이내 기업이다. 연구 결과, 단계별 창업사업화를 지원하는 정부 프로그램의 예비·초기·도약 단계의 구분 즉, 창업 3년 이내 구분은 현재까지 유의미하다고 할 수 있다. 향후 연구방향으로 3가지를 제시한다. 첫째, 스타트업 성장단계 판별 및 모니터링을 위한 지표를 개발한다. 둘째, 연차별 변화를 지속적으로 업데이트하여 개별 기업의 성장단계 변화를 추적한다. 셋째, 성공 스타트업에 대한 심층 사례분석을 모델에 적용해 봄으로써, 기술기반 스타트업의 성공적인 성장법칙을 발견한다.
본 연구는 노인의 신체이미지가 성공적 노화에 미치는 영향에서 성장 마인드셋과 희망의 이중 매개효과를 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 충청남도 D시, S시 및 D광역시의 노인 422명을 대상으로 설문조사하였고 수집한 자료는 SPSS 25.0과 PROCESS macro 3.4 프로그램을 활용하여, 빈도 분석, 신뢰도 분석, 상관 분석 및 부트스트랩을 통한 이중 매개 분석을 수행하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 상관분석 결과 각 변인들 간에는 통계적으로 유의미한 정적 상관관계가 있었다. 둘째, 경로분석 결과 신체이미지는 성장 마인드셋과 희망에 정적 영향을 미쳤고, 성장 마인드셋은 희망과 성공적 노화에 정적인 영향을 주었으며, 희망 또한 성공적 노화에 유의미한 영향을 미쳤다. 셋째, 이중 매개효과 분석 결과 신체이미지와 성공적 노화의 관계에서 성장 마인드셋과 희망은 이중 매개하였다. 본 연구는 노인들의 성공적인 노화를 위한 신체이미지, 성장 마인드셋 및 희망을 활용한 새로운 모델과 기초자료를 제공하였다.
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.
A one-shot device is defined as a product, system, weapon, or equipment that can be used only once. After use, the device is destroyed or must undergo extensive rebuild. Determining the reliability of a one-shot device poses a unique challenge to the manufacturers and users due to the destructive nature and costs of the testing. This paper presents a reliability growth prediction for a one-shot system. It is assumed that 1) test duration is discrete(i.e. trials or rounds); 2) trials are statistically independent; 3) the number of failures for a given system configuration is distributed according to a binomial distribution; and 4) the cumulative expected number of failures through any sequence of configurations is given by AMSAA model. When the system development is represented by three configurations and the number of trials and failures during configurations are given, the AMSAA model parameters and reliability at configuration 3 are estimated by using a reliability growth analysis software. Further, if the reliability growth predictions do not meet the target reliability, the sample size of an additional test is determined for achieving the target reliability.
본 연구는 변형률 기반 설계를 위해 개발된 X80 라인파이프의 인장 변형성능을 검증하기 위해 금속의 비선형 거동을 해석할 수 있는 대표적 경험적인 모델인 GTN (Gurson-Tvergaard-Needleman) 모델을 이용한 비선형 유한요소 해석기법을 제시한다. GTN 모델은 재하과정중 금속 내부에서 발생하는 공극의 생성, 성장, 합체에 대한 모델링을 통해 재료의 손상거동을 묘사하는데, 본 연구에서는 GTN 모델에 대한 사용자 정의 재료모델을 작성하고 상용 유한요소해석 프로그램인 ABAQUS에 연동시켜 강재의 비선형 손상거동을 해석하였다. 비선형 손상해석을 위한 모재와 용접용 재료의 재료상수는 원형봉과 전두께 시편에 대한 인장시험 결과를 수치모사하여 결정하였으며, 결정된 재료상수를 이용하여 SENT (Single Edge Notch Tension) 시험과 CWPT (Curved Wide Plate Test)를 수치모사하였다. 수치해석 결과로부터 인장 변형성능을 산정하고 이를 시험결과 및 기존의 경험공식과 비교한 결과 본 연구에서 개발한 수치기법이 X80 라인파이프 부재의 인장 변형성능을 신뢰도 높게 평가하는 것을 확인하였으며, 결과적으로 변형률 기반 설계에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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