Software testing during development and operation should exercise to obtain the desired software quality and leave failure data set. So far, many software reliability models are classified and can be used to measure a software reliability only based on its failure history But, in practice, developers or testers of software systems must decide which existing software reliability model can be fitted. In this paper, we will show that an appropriate reliability model can be selected by considering relations between characteristics of each testing environment and models' assumptions. Several methods of software testing are presented and discussed. Also, unit test, integrated test, function test and system test that are sequentially exercised during development will be introduced.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.25
no.4
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pp.115-122
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2018
Software reliability has the greatest impact on computer system reliability and software quality. For this software reliability analysis, In this study, we compare and analyze the trends of the properties affecting the reliability according to the shape parameters of Erlang distribution based on the finite fault NHPP. Software failure time data were used to analyze software failure phenomena, the maximum likelihood estimation method was used for parameter estimation. As a result, it can be seen that the intensity function is effective because it shows a tendency to decrease with time when the shape parameters a = 1 and a = 3. However, the pattern of the mean value function showed an underestimation pattern for the true values when the shape parameters a = 1 and a = 2, but it was found to be more efficient when a = 3 because the error width from the true value was small. Also, in the reliability evaluation of the future mission time, the stable and high trend was shown when the shape parameters a = 1 and a = 3, but on the contrary, when a = 2, the reliability decreased with the failure time. Through this study, the property of finite fault NHPP Erlang model according to the change of shape parameter without existing research case was newly analyzed, and new research information that software developers can use as basic guideline was presented.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.4A
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pp.399-414
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2004
In this paper, an evolution of software reliability engineering in a large-scale software project is summarized. The considered software consists of many components, called functional blocks in software of switching system. These functional blocks are served as the unit of coding and test, and the software is continuously updated by adding new functional blocks. We are mainly concerned with the analysis of the effects of these software components in software reliability and reliability evolution. We analyze the static characteristics of the software related to software reliability using collected failure data during system test. We also discussed a pattern which represents a local and global growth of the software reliability as version evolves. To find the pattern of system software, we apply the S-shaped model to a collection of failure data sets of each evolutionary version and the Goel-Okumoto(G-O) model to a grouped overall failure data set. We expect this pattern analysis will be helpful to plan and manage necessary human/resources fur a new similar software project which is developed under the same developing circumstances by estimating the total software failures with respect to its size and time.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.2
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pp.29-36
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2014
Finite failure NHPP software reliability models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, proposes the Gompertz distribution reliability model, which made out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on mean square error (MSE) and coefficient of determination$(R^2)$, for the sake of efficient model, was employed. Analysis of failure using real data set for the sake of proposing fixed shape parameter of the Gompertz distribution was employed. This analysis of failure data compared with the Gompertz distribution model of shape parameter. In order to insurance for the reliability of data, Laplace trend test was employed. In this study, the proposed Gompertz model is more efficient in terms of reliability in this area. Thus, Gompertz model can also be used as an alternative model. From this paper, software developers have to consider the growth model by prior knowledge of the software to identify failure modes which can was helped.
This study proposes a method to measure software reliability according to software reliability measurement model to measure software reliability. The model presented in this study uses the distribution of Non - Homogeneous Poisson Process and presents a measure of the software reliability of the presented model. As a method to select a suitable software reliability growth model according to the presented model, we have studied a method of proposing an appropriate software reliability function by calculating the mean square error according to the estimated value of the reliability function according to the software failure data. In this study, we propose a reliability function to measure the software quality and suggest a method to select the software reliability function from the viewpoint of minimizing the error of the estimation value by applying the failure data.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.3
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pp.1-9
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2014
The inverse Rayleigh model distribution and Rayleigh distribution model were widely used in the field of reliability station. In this paper applied using the finite failure NHPP models in order to growth model. In other words, a large change in the course of the software is modified, and the occurrence of defects is almost inevitable reality. Finite failure NHPP software reliability models can have, in the literature, exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, proposes the inverse Rayleigh and Rayleigh software reliability growth model, which made out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on mean square error (MSE) and coefficient of determination($R^2$), for the sake of efficient model, were employed. In order to insurance for the reliability of data, Laplace trend test was employed. In many aspects, Rayleigh distribution model is more efficient than the reverse-Rayleigh distribution model was proved. From this paper, software developers have to consider the growth model by prior knowledge of the software to identify failure modes which can helped.
A method for estimating software reliability for nuclear safety software is proposed in this paper. This method is based on the software reliability growth model (SRGM), where the behavior of software failure is assumed to follow a non-homogeneous Poisson process. Two types of modeling schemes based on a particular underlying method are proposed in order to more precisely estimate and predict the number of software defects based on very rare software failure data. The Bayesian statistical inference is employed to estimate the model parameters by incorporating software test cases as a covariate into the model. It was identified that these models are capable of reasonably estimating the remaining number of software defects which directly affects the reactor trip functions. The software reliability might be estimated from these modeling equations, and one approach of obtaining software reliability value is proposed in this paper.
In this paper, we propose a reliability estimation method for DI&C systems. At the system level, a fault tree model is suggested and Boolean algebra is used to obtain the minimal cut sets. At the component level, an exponential distribution is used to model hardware failures, and Bayesian estimation is suggested to estimate the failure rate. Additionally, a binomial distribution is used to model software failures, and a recently developed software reliability estimation method is suggested to estimate the software failure rate. The overall system reliability is then estimated based on minimal cut sets, hardware failure rates and software failure rates.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.8
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pp.1915-1925
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1998
The switching system software is large scale, real-time multi-task system which requires high reliability. The reliability assessment of large-scale software is very important for the success of software development project. For this raeson, the software quality measurement is much more important. In this paper, we have learned about the software reliability, metho of the analysis of failure data and estimation of software quality. To estimate the software reliability, using the failure data found during of the system test. We apply the two software reliability growth models, named Goel-Okumoto(G-O) and S-shaped model, to estimate the software reliability. Also, we compared with the results and we reviewed fully not only development cycle but validation and verification of the test data, for each software versions. This paper presents a software reliability model that suitale the software development project and the activeity of quality control for the switching system.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.10
no.5
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pp.469-475
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2017
Software reliability is one of the most basic and essential problems in software development. In order to detect the software failure phenomenon, the intensity function, which is the instantaneous failure rate in the non-homogeneous Poisson process, can have the property that it is constant, non-increasing or non-decreasing independently at the failure time. In this study, was compared the reliability performance of the software reliability model using the Landely lifetime distribution with the intensity function decreasing pattern and Erlang lifetime distribution from increasing to decreasing pattern in the software product testing process. In order to identify the software failure phenomenon, the parametric estimation was applied to the maximum likelihood estimation method. Therefore, in this paper, was compared and evaluated software reliability using software failure interval time data. As a result, the reliability of the Landely model is higher than that of the Erlang distribution model. But, in the Erlang distribution model, the higher the shape parameter, the higher the reliability. 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 software reliability attributes data and basic knowledge to software reliability model using software failure analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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