• 융합보안논문지
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• 제8권3호
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• pp.33-39
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• 2008

소트프웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하는 도중에 지수가중 이동 평균 관리도를 이용하여 관리 상태에 있는 자료만 가지고 정보분석을 해야 효율성이 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 추세 검정과 지수가중이동평균 관리도를 사용하여 실제 소프트웨어 자료를 비교 분석하는 것을 목표로 하고 있다.

• 융합보안논문지
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• 제12권3호
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• pp.115-121
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• 2012

소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 곡선회귀모형에 이용되는 S곡선모형과 성장모형, 로지스틱을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교 하였다. 제안된 예측방법에서는 고장시간 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측 값을 결정계수 와 평균제곱오차를 이용하여 비교 하고 효율적 모형을 선택 하였다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제1권1호
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• pp.87-92
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• 2002

A stochastic process {$A_n$, n = 1, 2, ...} is an arithmetic process (AP) if there exists some real number, d, so that {$A_n$ + (n-1)d, n =1, 2, ...} is a renewal process (RP). AP is a stochastically monotonic process and can be used for modeling a point process, i.e. point events occurring in a haphazard way in time (or space), especially with a trend. For example, the vents may be failures arising from a deteriorating machine; and such a series of failures id distributed haphazardly along a time continuum. In this paper, we discuss estimation procedures for an AP, similar to those for a geometric process (GP) proposed by Lam (1992). Two statistics are suggested for testing whether a given process is an AP. If this is so, we can estimate the parameters d, ${\mu}_{A1}$ and ${\sigma}^{2}_{A1}$ of the AP based on the techniques of simple linear regression, where ${\mu}_{A1}$ and ${\sigma}^2_{A1}$ are the mean and variance of the first random variable $A_1$ respectively. In this paper, the procedures are, for the most part, discussed in reliability terminology. Of course, the methods are valid in any area of application, in which case they should be interpreted accordingly.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.33-42
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• 2007

소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 이런 모형을 ENHPP모형이라고 한다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Burr 분포에 기초한 Burr 커버리지 모형을 제안하였다. 고장 간격 시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법 과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형선택도 시도하였다. NTDS 자료를 사용한 임무시간 비교 분석한 결과 Burr 커버리지 모형 시행이 지수나 S-형 모형보다 우수함을 보이고 있다. 이 자료들에서 기존의 모형과 Burr 커버리지 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정등을 이용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2311-2318
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• 2007

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 이런 모형을 ENHPP모형이라고 한다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Kappa 분포를 이용한 모형인 Kappa 커버리지 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형 선택도 시도 하였다. 수치적인 예에서는 실제 고장자료를 통하여 분석하였다 이 자료들에서 기존의 모형과 Kappa 커버리지 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.