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.
The hyper-geometric distribution software reliability growth model (HGDM) usually assumes that all the software faults detected are perfectly removed without introducing new faults. However, since new faults can be introduced during the test-and-debug phase, the perfect debugging assumption should be relaxed. In this context, Hou, Kuo and Chang [7] developed a modified HGDM for imperfect debugging environment, assuming tat the learning factor is constant. In this paper we extend the existing imperfect debugging HGDM for tow respects: introduction of random sensitivity factor and allowance of variable learning factor. Then the statistical characteristics of he suggested model are studied and its applications to two real data sets are demonstrated.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권6호
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pp.741-750
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2011
본 논문에서는 소프트웨어의 고장수리 과정 중 완전 수리와 불완전 수리를 모두 고려하는 혼합수리 모형을 제안하려고 한다. 이를 위해 소프트웨어가 가지고 있는 전체 결함의 유형을 고치기 쉬운 결함 유형과 고치기 어려운 결함 유형으로 나누고, 고치기 쉬운 결함의 경우에서는 수리 과정 중 결함을 완전하게 고친다고 가정한다. 또한 고치기 어려운 결함 유형은 완전 또는 불완전 수리가 가능하도록 가정하며, 이러한 가정과 마코프 과정(Markov process)하에서 소프트웨어 성능 평가를 위한 측도 중에 하나인 소프트웨어 가용성(software availability)을 제시하고자 한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제11권4호
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pp.87-94
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2004
The software reliability growth model(SRGM) has been developed in order to estimate such reliability measures as remaining fault number, failure rate and reliability for the developing stage software. Almost of them assumed that the faults detected during testing were evetually removed. Namely, they have studied SRGM based on the assumption that the faults detected during testing were perfectly removed. The fault removing efficiency. however. IS imperfect and it is widely known as so in general. It is very difficult to remove detected fault perfectly because the fault detecting is not easy and new error may be introduced during debugging and correcting. Therefore, the fault detecting efficiency may influence the SRGM or cost of developing software. It is a very useful measure for the developing software. much helpful for the developer to evaluate the debugging efficiency, and, moreover, help to additional workloads necessary. Therefore. it is very important to evaluate the effect of imperfect dubugging in point of SRGM and cost. and may influence the optimal release time and operational budget. I extent and study the generally used reliability and cost models to the imperfect debugging range in this paper.
The software reliability growth model(SRGM) has been developed in order to evaluate such measures as remaining fault number, fault rate, and reliability for the developing stage software. Most of the study literatures assumed that this detecting efficiency was perfect. However the actual fault detecting is generally imperfect, and widely known to many persons. It is not easy to develop and remove the fault existing in the software because the fault finding is difficult, and the exact solving method also not easy, and new fault may be introduced depending on the tester's capability. There, the fault removing efficiency influences the software reliability growth or developing cost of software. It is a very useful measure throughout the developing stage, much helpful for the developer to evaluate the debugging efficiency, and evaluate additional workload. Hence, the study for the imperfect debugging is important in point of software reliability and cost. This paper proposes that the fault debugging is imperfect and new fault may be introduced for the developing software during the developing stage.
In this paper, we propose a software reliability growth model (SRGM) based on the testing domain, which is isolated by the executed test cases. This model assumes an imperfect debugging environment in which new faults are introduced in the fault-correction process. We consider that the fault detection rate of NHPP model is changed in the proposed SRGM. We obtain the maximum likelihood estimate, and compare goodness-of-fit with another existing software reliability growth model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권6호
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pp.891-898
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2010
소프트웨어는 독립적으로 개발된 모듈들을 통합하는 개발과정을 거치며, 통합된 소프트웨어는 가용도, 소프트웨어에 내재된 결함의 제거 수 및 주어진 업무(task)들의 처리능력에 의하여 성능이 평가된다. 본 연구에서는 Lee와 Park (2003)의 마코프 불완전 수리모형을 기반으로 모듈들로 구성된 소프트웨어의 업무처리 능력을 평가할 수 있는 업무의 완전처리확률(completion probability)을 유도하며, 이와함께 개발된 소프트웨어가 출하되는 최적의 시점을 결정하는 방안을 제시하고자 한다.
소프트웨어 시스템을 언제까지 테스팅해서 사용자에게 양도할 것인가를 결정하는 소프트웨어 양도 정책은 개발자가 해결해야 하는 중요한 문제의 하나이다. 이 양도 정책 문제에 대한 일반적인 접근법은 주어진 신뢰성 요구사항을 만족하기 위해 필요한 고장 발견수나 테스팅 시간을 결정하는 것이다. 소프트웨어 신뢰성은 잔존 고장수 또는 수정된 고장수에 의존하며, 불완전 디버깅 환경에서는 발견된 고장이 모두 수정되는 것이 아니므로 불완전 디버깅 환경에서의 양도 정책을 구하는 새로운 방법이 필요하다. 본 논문에서는 불완전 디버깅 환경에서의 신뢰성 요구사항을 만족하였음을 원하는 신뢰수준으로 보증하는 양도 정책을 제안하고, 이를 구현하였다.
In this paper, we propose a software reliability growth model based on the testing domain in the software system, which is isolated by the executed test cases in software testing. In particular, our model assumes an imperfect debugging environment in which new faults are introduced in the fault-correction process, and is formulated as a nonhomogeneous Poisson process(NHPP). Further, it is applied to fault-detection data, the results of software reliability assessment are shown, and comparison of goodness-of-fit with the existing software reliability growth model is performed.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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