오늘날 선박, 항공, 자동차산업 등의 복합화로 인하여 내장형 소프트웨어의 중요성이 크게 대두되고 있다. 중요도가 높아질수록 고장 현상 발생률이 증가하고 이에 따른 오류나 고장에 대한 영향도 급증하기 때문에, 신뢰성이 그만큼 중요하게 되었다. 신뢰성의 부특성에는 성숙성, 오류허용성, 회복성, 준수성이 있고, 이에 따라 품질평가 항목 메트릭이 제시되어 있다. 신뢰성 평가 기준은 수리적 난해함과 데이터 수집에 관한 문제에 부딪혀 적용하는 데에 어려움이 따르는 실정이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 품질평가 메트릭의 새로운 방안을 제시하였다. 기존에 제시되어 있는 대표적인 신뢰성 모델 두 가지 NHPP(Non-Homogeneous Poisson process) Model과 Jelinski-Moranda Model의 결과 값과 제시한 방법을 토대로 나온 결과 값을 비교하여 타당성을 입증한다. 기존의 난해한 방법을 이용하지 않고도 정확한 평가 결과를 얻을 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다.
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. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될수 있는 중첩모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE)을 이용하였다.
Purpose: Military maintenance involves corrective and preventive actions carried out to keep a system in or restore it to a predetermined condition. This research develops an optimal maintenance cycle for aviation oil testing equipment with acceptable reliability level and minimum maintenance cost. Methods: The optimal maintenance policy in this research aims to satisfy the desired reliability level at the lowest cost. We assume that the failure process of equipment follows the power law non-homogeneous Poisson process model and the maintenance system is a minimal repair policy. Estimation and other statistical procedures (trend test and goodness of fit test) are given for this model. Results: With time varying failure rate, we developed reliability-based maintenance cost optimization model. This model will reduce the ownership cost through adopting a proactive reliability focused maintenance system. Conclusion: Based on the analysis, it is recommended to increase the current maintenance cycle by three times which is 0.5 year to 1.5 years. Because of the system's built-in self-checking features, it is not expected to have any problems of preventative maintenance cycle.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권2호
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pp.71-80
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2017
Software reliability is one of the most elementary and important problems in software development In order to find the software failure occurrence, the instantaneous failure rate function in the Poisson process can have a constant, incremental or decreasing tendency independently of the failure time. In this study, we compared the reliability performance of the software reliability model using the parameters of Pareto life distribution with the intensity decreasing pattern and the shape parameter of Erlang life distribution with the intensity increasing and decreasing pattern in the software product testing. In order to identify the software failure environment, the parametric estimation was applied to the maximum likelihood estimation method. Therefore, in this paper, we compare and evaluate software reliability by applying software failure time data. The reliability of the Erlang and Pareto life models is shown to be higher than that of the Pareto lifetime distribution model when the shape parameter is higher and the Erlang model is more reliable when the shape parameter is higher. Through this study, the software design department will be able to help the software design by applying various life distribution and shape parameters, and providing basic knowledge using software failure analysis.
International Journal of Reliability and Applications
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제4권1호
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pp.1-12
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2003
Many software reliability growth models (SRGM's) based on a nonhomogeneous Poisson process (NHPP) have been proposed by many researchers. Most of the SRGM's which have been proposed up to the present treat the event of software fault-detection in the testing and operational phases as a counting process. However, if the size of the software system is large, the number of software faults detected during the testing phase becomes large, and the change of the number of faults which are detected and removed through debugging activities becomes sufficiently small compared with the initial fault content at the beginning of the testing phase. Therefore, in such a situation, we can model the software fault-detection process as a stochastic process with a continuous state space. In this paper, we propose a new software reliability growth model describing the fault-detection process by applying a mathematical technique of stochastic differential equations of an Ito type. We also compare our model with the existing SRGM's in terms of goodness-of-fit for actual data sets.
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.
지금까지 많은 소프트웨어 신뢰도 성장 모델들의 제안되어 왔으나 현상을 완전히 고려한 소프트웨어 신뢰도 모델은 아직 개발되어 있지 못한 실정이다. 따라서 다양한 소프트웨어 신뢰도 모델이 계속 개발되어 모든 현상을 고려할 수 있는 모델의 개발이 필요하다고 볼 수 있다. 이와 같은 목적하에 본 논문에서는 발견되는 오류를 오류의 특성에 따라 3종류로 분류하였고, 또한 각 오류의 분류된 오류의 발견 시점 등을 고려 하여 소프트웨어의 신뢰도를 측정할 수 있는 신뢰도 모델을 제안하였다. 그리고모델의 파라메타의 추정 및 신뢰성 평가를 위해실측 데이타를 이용하여 고찰하였으며, 본 논문의 적합성을 검증하기 위해 기존의 모델과 비교 분석 하였다.
소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 일은 아주 실제적이고 흥미 있는 일이 된다. 이러한 문제를 소프트웨어 최적 방출시기라고 한다. 본 연구에서는 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성이 있는 무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하고 고장간격 수명 시간의 형태에 따른 방출시간의 비교에 대하여 연구되었다. 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발및 유지 총비용을 최소화시키는 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다. 본 논문의 수치적인 예에서는 모의실험 자료 즉, 강도함수가 일정한 경우, 증가하는 경우, 감소하는 경우를 적용하여 최적 방출시기를 추정하고 그 결과를 나열 하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권2호
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pp.1-13
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2005
This paper proposes a software-reliability growth model incoporating the amount of testing effort expended during the software testing phase after developing it. The time-dependent behavior of testing effort expenditures is described by a Logistic curve. Assuming that the error detection rate to the amount of testing effort spent during the testing phase is proportional to the current error content, a software-reliability growth model is formulated by a nonhomogeneous Poisson process. Using this model the method of data analysis for software reliability measurement is developed. After defining a software reliability, This paper discusses the relations between testing time and reliability and between duration following failure fixing and reliability are studied. SRGM in several literatures has used the exponential curve, Railleigh curve or Weibull curve as an amount of testing effort during software testing phase. However, it might not be appropriate to represent the consumption curve for testing effort by one of already proposed curves in some software development environments. Therefore, this paper shows that a logistic testing-effort function can be adequately expressed as a software development/testing effort curve and that it gives a good predictive capability based on real failure data.
A replacement policy under two types of failures, repairable or irrepairable, is considered, In the policy, the system is replaced at the n-th failure if all the previous (n-1) failures are repairable; Otherwise it is replaced at the first irrepairable failure. Assuming that the j-th failure is repairable with probability ${\alpha}_j$ and minimal repairs are performed for repairable failures between replacements, we derive the expected cost rate through the application of NHPP in order to determine the optimal number $n^*$. The policy includes some previous studies as special cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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