In this paper, we propose a method for estimation software quality in terms of software test data, and it is necessary to predict the period of time required for software test evaluation. We need a model to understand of estimation of software quality. In this paper, we propose a model to estimate the number of days for software test using the data obtained through the tester's sex, and present a model for analysing the number of errors according to six quality characteristics by software type.
As software development and maintenance cost increase quickly, information systems managers are more concerned about how to effectively manage software cost. To estimate the software development cost, most public institutes of Korea use the software cost estimation standard established by the government. Unfortunately, the accuracy of the estimation derived from the standard has not been satisfactory in spite of repetitive modifications made to improve it. One of the major reasons for the inaccuracy is that the standard has too small a number of cost adjustment factors to reflect the various characteristics of a software development project. To remedy this problem, we propose new cost adjustment factors which can be incorporated into the standard and are important to enhance the estimation accuracy, based on the analysis of several well-known software estimation models. Furthermore, by applying the proposed model to real world software projects, we show that the proposed model can produce more accurate estimates than the current standard.
Recently, the quality of software has become a major issue. The statistical models used in making predictions about the quality of software are termed software reliability growth models (SRGM). However, the existing SRGMs have not been satisfactory in predicting software reliability behavior (Keiller and Miller(1991), Keiller and Littlewood(1984), Musa(1987)). In this paper, we present a fuzzy-based interval estimation of software errors (failures).
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1999.05a
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pp.97-105
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1999
An important task for any software project manager is to be able to predict and control project size. Unfortunately, there is comparatively little work that deals with the problem of building estimation methods for software size in fourth-generation languages systems. In this paper, we propose a new estimation method for estimating for software size based on minimum relative error(MRE) criterion. The characteristic of the proposed method is insensitive to the extreme values of the observed measures which can be obtained early in the development life cycle. In order to verify the performance of the proposed estimation method for software size in terms of both quality of fit and predictive quality, the experiments has been conducted for the dataset I and II, respectively. For the data set I and II, our proposed estimation method was shown to be superior to the traditional method LS and RLS in terms of both the quality of fit and predictive quality when applied to data obtained from actual software development projects.
Accurate software effort estimation has always been a challenge for the software industrial and academic software engineering communities. Many studies have focused on effort estimation methods to improve the estimation accuracy of software effort. Although data quality is one of important factors for accurate effort estimation, most of the work has not considered it. In this paper, we investigate the influence of outlier elimination on the accuracy of software effort estimation through empirical studies applying two outlier elimination methods(Least trimmed square regression and K-means clustering) and three effort estimation methods(Least squares regression, Neural network and Bayesian network) associatively. The empirical studies are performed using two industry data sets(the ISBSG Release 9 and the Bank data set which consists of the project data collected from a bank in Korea) with or without outlier elimination.
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.
Service oriented architecture software quality estimation is using Service oriented architecture techniques by method can improve objectivity and practical use degree through strategy technology development that accommodate international standard as technology that can motive quality sophistication and many software corporations embody business requirement and solution to associate. Also, setting an example business of government dimension is propeled and common use anger of Service oriented architecture base software according to technical development of related business circles is spreading. Therefore, proposed examination Metrik and measure quality and achieve research about method to decide the result according to suitable standard and present estimation example and present definitely estimation method to estimate Maintainability quality of Service oriented architecture base software in this research. Motive Maintainability quality sophistication of Service oriented architecture base software through this research and about Service oriented architecture base software quantitative / that can fulfill qualitative demand see.
As the requirement on the quality of the system has increased, the reliability is very important part in terms of enhance stability and to provide high quality services to customers. Many statistical models have been developed in the past years for the estimation of software reliability. We consider the functions for NHPP software reliability model and time series model in software failure data. We estimate parameters for the proposed models from three data sets. The values of SSE and MSE is presented from three data sets. We compare the predicted number of faults with the actual three data sets using the NHPP software reliability model and time series model.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.10
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pp.383-386
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2018
As the importance of software has been recognized, the impact of embedded software quality on product quality has become increasingly important. Therefore, in this study, reliability is extracted according to the embedded characteristics and it is described that the reliability evaluation of the embedded software is made easier.
Software quality evaluation system and software evaluation criterion have to be defined to evaluate software reliability. In this study, we develop software reliability quality metrics for evaluating of software reliability and research for testing of suitable criteria of software reliability. To accomplish a study successfully, we have to estimate the failure time of software using the number of software bugs. Software reliability is very important in software quality. We propose the estimation of software reliability. We propose the software reliability metrics and the software testing method that the basis of international standard ISO/IEC 9126 in software testing metrics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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