As software based digital I&C (Instrumentation and Control) systems are used more prevalently in nuclear plants, enhancement of software dependability has become an important issue in the area of nuclear I&C systems. Critical attributes of software dependability are safety and reliability. These attributes are tightly related to software failures caused by faults. Software testing and V&V (Verification and Validation) activities are hence important for enhancing software dependability. If the risky modules of safety-critical software can be predicted, it will be possible to focus on testing and V&V activities more efficiently and effectively. It should also make it possible to better allocate resources for regulation activities. We propose a prediction technique to estimate risky software modules by adopting machine learning models based on software complexity metrics. An empirical study with various machine learning algorithms was executed for comparing the prediction performance. Experimental results show SVMs (Support Vector Machines) perform as well or better than the other methods.
In this work, an analytic approach to the dependability of software in the operational phase is suggested with special attention to the hardware fault effects on the software behavior : The hardware faults considered are memory faults and the dependability measure in question is the reliability. The model is based on the simple reliability theory and the graph theory which represents the software with graph composed of nodes and arcs. Through proper transformation, the graph can be reduced to a simple two-node graph and the software reliability is derived from this graph. Using this model, we predict the reliability of an application software in the digital system (ILS) in the nuclear power plant and show the sensitivity of the software reliability to the major physical parameters which affect the software failure in the normal operation phase. We also found that the effects of the hardware faults on the software failure should be considered for predicting the software dependability accurately in operation phase, especially for the software which is executed frequently. This modeling method is particularly attractive for the medium size programs such as the microprocessor-based nuclear safety logic program.
We consider Part 2 of IEC300(IEC300-2), which describes the elements of a dependability programme and gives guidance on the selection of tasks necessary to achieve specified dependability of products. This standard cross-references and complements ISO 9004-1. It is applicable to hardware and systems containing software product.
본 논문에서는 신뢰성을 명가하는 데 있어서 소프트웨어 및 하드웨어 측면을 고려한 통합된 마코브 모델링(Markov modeling)으로 AVTMR(AlI Voting Triple Modular Redundancy) 시스템의 신뢰성을 분석한다. 본 시스템의 모델링은 하드웨어의 경우에 고장율이 시불변 특성을 가지며, 소프트웨어 경우에는 시 가변 특성으로 모델링되어 AVTMR 시스템과 단일 시스템에 대한 신뢰성 비교를 한다. 특히, 소프트웨어적인 특성은 G-O/NHPP 기법을 이용하여 분석이 되며, AVTMR 시스템의 전체적인 특성을 소프트웨어 및 하드웨어적인 관점에서 고장율 따른 특성을 이해할 수 있게 된다. 평가된 AVTMR 은 엄베디드 통신 시스템, 항공기 등의 결함 허용 시스댐에 요구되는 스팩에 맞도록 설계를 하기 위한 기반을 제시한다.
In this work, the software behavior under memory faults in operation phase is modeled and simulated using the stochastic activity network, generalized stochastic Petri nets. This networks permit the representation of concurrency, timeliness, fault tolerance, and degradable performance of system and provide a means for determining the stochastic behavior of a complex system. We estimate the reliability of an application software in the digitized system in nuclear power plants and show the sensitivity of the software reliability to the major physical parameters which affect the software failure in normal operation phase. We found that the effects of the hardware faults on the software failure should be considered for predicting the software dependability accurately in operation phase.
안전-필수 분야에 사용되는 소프트웨어의 신뢰도(dependability)를 보장하기 위해 소프트웨어의 테스팅과 확인 및 검증활동이 매우 중요하다. 본 연구에서는 위험수준이 높은 소프트웨어 모듈을 소프트웨어 수명수기 초기에 예측하여, 테스팅과 확인 및 검증 활동에 대한 자원할당을 도울 수 있게 해준다. 다중 클래스 분류를 지원하는 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 소프트웨어 모듈의 잠재위험수준 을 예측한다 잠재위험수준이 상대적으로 높게 나온 모듈들에 대해 테스팅과 확인 및 검증을 집중적으로 실시함으로써 보다 효과적으로 소프트웨어의 품질을 향상시킬 수 있다. 또한, 원전의 계측제어계통에 사용되는 안전-필수 소프트웨어의 안전성 심사를 위한 대상 모듈을 샘플링할 때 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
임베디드 시스템의 신인도(Dependability)를 높이기 위해 기존 컴퓨터시스템에서 주로 사용되는 결함허용(Fault-tolerant) 기법을 그대로 적용시키는 것은 임베디드 시스템의 엄격한 비용 제약과 설치공간 부족 등을 고려할 때 적합하지 않다. 본 논문에서는 각 시스템 구성요소(Component)들의 여분(Redundancy)을 최소한도로 사용하는 임베디드 시스템에 적합한 소프트웨어 결함허용 기법을 제안한다. 이를 위하여 임베디드 시스템의 신인도를 반영하기 위한 기준인 유용도(Utility) 척도를 정의하고, 실제 시스템의 결함허용을 위해 각각의 시스템 구성요소들의 재구성(Reconfiguration) 조합에 대한 유용도 평가를 수행하였다. 이러한 유용도 평가는 일반적으로는 지수복잡성(Exponential Complexity)을 가지게 되나, 본 논문에서는 각각의 구성요소에 대한 소프트웨어 수준의 계층적 그룹화 개념을 이용하여 복잡도를 크게 감소시켰다. 이를 통해 임베디드 시스템의 일부 부품에 결함이 발생했을 시, 시스템의 고장(Failure)을 방지 할 수 있도록 전체 시스템 단계에서 가능한 최대 유용도를 제공하는 구성조합으로의 재구성 작업을 가능하게 하였다.
최근 디지털 컴퓨터와 정보처리기술의 발전과 더불어 원자력 발전소의 계측제어시스템과 같은 안전-필수 시스템에서도 디지털 기술을 채택하기 시작했다. 안전-필수 시스템에 사용되는 소프트웨어는 높은 신뢰도(dependability)가 요구된다. 소프트웨어의 신뢰도는 신뢰성(reliability), 안전성, 보안 등 다양한 속성들로 설명될 수 있다. 소프트웨어의 신뢰도 향상을 위한 프로세스는 결함예방프로세스, 결함허용프로세스, 결함제거프로세스 그리고 결함예측프로세스가 있으며 이들 프로세스는 소프트웨어 수명주기 초반부터 수행되어야 한다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰도향상을 위한 신뢰도 프로세스 모델과 개발 단계별로 수행되어야 할 신뢰도 태스크를 제시한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권2호
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pp.117-127
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2019
In software engineering, to ensure reliability between systems, describing both system architecture and assurance arguments between system elements is considered necessary. There are proposals for system architecture assurance, but use of these traditional methods often requires development of different diagrams using different editors. Because the visual sense of the traditional methods is inadequate, errors readily occur when manipulating different diagrams. Therefore, it is essential that the assurance of dependability between components and systems is visualized and easy to understand. In this paper, an integrated approach to describe the relationship between system actors and system architecture is proposed, and this approach is clarified using an enterprise architecture modeling language. A case study is carried out and comparison to the traditional approach $d^*$ framework is explained. The comparison results show that the proposed approach is more suitable for ensuring dependability in system architecture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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