• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.12 no.4
• /
• pp.737-743
• /
• 2008

I compare my parameter estimation methodoloay with existing method, considering both of testing effort and fault detecting rate simultaneously in software reliability modeling. Generally speaking, fault detection/removal mechanism depends on how apply previous fault detection/removal and testing effort of S/W. The fault removal efficiency makes large influence to the reliability growth, testing and removal cost in developing stage S/W. This is very useful measure during all the developing stages and much helpful for the developer to estimate debugging efficiency, and furthermore, to anticipate additional working amount.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.585-589
• /
• 2002

본 연구에서는 소프트웨어의 출시 이후 주기적인 보수(periodic maintenance)를 고려한 출시 시기 결정 방법을 제시하였다. 출시시기 결정방법에 관한 연구는 소프트웨어의 신뢰성 확보, 사용자 편의성 등에 관한 연구와 더불어 중요한 연구 분야로 여겨지는 분야이다. 일반 적으로 소프트웨어는 출시 이후에도 패치(patch), 서비스팩(service pack)등을 통해 지속적인 보수가 이루어지기 때문에, 출시 이후의 보수를 고려하여 출시시기를 결정하는 방법론이 필요하다. 이를 위해, 출시 이후의 보수정책을 반영한 소프트웨어 신뢰성 성장 모형(software reliability growth model)을 도출하였다. 위 모형을 기반으로 하여 비용과 신뢰성에 근거한 소프트웨어 출시 시점을 결정해 보았다. 제시된 모형의 타당성을 검증하기 위해 예제를 통해 기존의 논문에서 제시되었던 결과들과 비교분석을 해 보았다. 본 연구의 결과는 기존 연구에서 고려되지 않았던 보수 정책을 고려함으로써, 보다 현실에 가까운 모형을 제시하였다는 점에서 의의를 찾을 수 있고, 출시 후 보수 시점, 보수 정책 등의 결정에도 기여할 수 있을 것이다.

• Convergence Security Journal
• /
• v.7 no.3
• /
• pp.51-60
• /
• 2007

Infinite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, exponential distribution and Rayleigh distribution model was reviewed, proposes the mixture reliability model, which made out efficiency substituted for situation for failure time Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on SSE and Kolmogorov distance, for the sake of efficient model, was employed. Analysis of failure using S27 data set for the sake of proposing shape parameter of the mixture distribution was employed. This analysis of failure data compared with the mixture distribution model and the existing model(using arithmetic and Laplace trend tests, bias tests) is presented.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.7 no.12
• /
• pp.3821-3828
• /
• 2000

Many software projects collect grouped failure data (failures in some failure interval or in variable time interval) rather than individual failure times or failure count data during the testing or operational phase. This paper presents the neural network (NN) modeling that is dble to predict cumulative failures in the variable future time for grouped failure data. ANN's predictive ability can be affected by what it learns and in its ledming sequence. Eleven training regimes that represents the input-output of NN are considered. The best training regimes dre selected rJdsed on the next' step dvemge reldtive prediction error (AE) and normalized AE (NAE). The suggested NN models are compared with other well-known KN models and statistical software reliability growth models (SHGlvls) in order to evaluate performance, Experimental results show that the NN model with variable time interval information is necessary in order to predict cumulative failures in the variable future time interval.

• Convergence Security Journal
• /
• v.12 no.3
• /
• pp.115-121
• /
• 2012

Software failure time presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing. For data analysis of software reliability model, data scale tools of trend analysis are developed. The methods of trend analysis are arithmetic mean test and Laplace trend test. Trend analysis only offers information of outline content. In this paper, we discuss forecasting failure time case of failure time censoring. In this study, we predict the future failure time by using the curve regression analysis where the s-curve, growth, and Logistic model is used. The proposed prediction method analysis used failure time for the prediction of this model. Model selection using the coefficient of determination and the mean square error were presented for effective comparison.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 1996.10b
• /
• pp.783-787
• /
• 1996

The rapid growth of air conditioning load has become a main reason of peak load increase in summer. In connection with this, we surveyed the load management projects of utilities world wide and their detailed activities. This study is to develop a remote load control system using computer and radio communications. We finished the field-test of this system on August 1995 in Seoul area. During the field-test, the remote load control of air conditioners was proved to be well-timed. Two control modes, group control and all control, are available for the user to select. The transmission reliability of the load control signal was very good and the functions of system hardware as well as the software were excellent. So we confirmed the applicability of the load control system including the pager communication network. In this paper, detailed information on the system functions and experimental results are described.

• Journal of Multimedia Information System
• /
• v.4 no.2
• /
• pp.93-98
• /
• 2017

A new cultivation diary system based on environment sensor data and Web 2.0 with Flex is suggested, to improve the previous system using the subjective data of cultivators. The proposed system is designed by applying an object-oriented model called mini-architecture, in order to enhance the reliability of software as well as promote stability to overall system design. The environment sensor data such as temperature and humidity are used to develop the new reliable diary. Also, an active interface based on Web 2.0 and Android as the user GUI are implemented to maximize the convenience while recording the cultivation diary. The result of the performance evaluation shows that the data from sensors has 99.1% of correlation with that of analogue.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2001.04b
• /
• pp.973-976
• /
• 2001

소프트웨어신뢰도의 일반적인 이론에서 소프트웨어의 고장율은 소프트웨어결함의 평균크기, 겉보기 결함밀도, 작업량의 곱인 것으로 제안한다. 고전적인 소프트웨어신뢰도모델들의 가정에 부합되는 이런 인자를 가진 모델들을 개발하였다. 선형, 기하학적, Rayleigh 모델들이 이에 해당된다. 선형신뢰도모델은 잔여결함의 평균크기와 작업량이 일정하고 겉보기 결함밀도가 실제 결함밀도와 동일하다는 가정 하에 유도된다. 기하학적모델은 결함을 수정함에 따라 평균결함크기가 기하학적으로 감소한다는 가정에 있어서 차이가 있다. 한편, Rayleigh 모델은 잔여 결함의 평균크기가 시간에 따라 선형적으로 감소한다는 가정에 있어서 차이가 있다. 본 논문에서는 소프트웨어의 신뢰도 요인의 거동을 가정하여 이러한 다양성을 수용하기 위한 모델링을 하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.7 no.11
• /
• pp.3384-3393
• /
• 2000

소프트웨어를 테스팅하는 동안 얻어지는 고장 데이터를 분석하여 소프트웨어의 신뢰성이 성장하는 과정을 평가하기 위해 여러 가지 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들이 개발되었다. 그러나 이들 신뢰성 성장 모델들은 소프트웨어 개발과 사용환경에 관한 여러 가지 가정에 기반하고 있기 때문에, 이 가정이 적합하지 않은 상황이나 결함이 드물게 발생되는 소프트웨어에 대해서는 적절하지 않다. 입력영역에 기초한 소프트웨어 신뢰성 모델은 일반적으로 이러한 가정을 요구하지 않는데 디버깅 전의 소프트웨어와 디버깅 후의 소프트웨어를 별개의 것으로 다루어 많은 테스트 입력을 요하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 가정이 요구되지 않고 디버깅 전과 후의 소프트웨어를 동시에 테스트하는 방법에 기반을 둔 입력 영역 기반 소프트웨어 성장모델을 제안하고 그 통계적 특성을 조사한다. 이 모델은 모든 데이터를 다 활용하기 때문에 기존 입력영역 소프트웨어 신뢰성 모델에 비해 적은 테스트 입력을 필요로 할 것으로 기대된다. 그리고 소프트웨어의 유지보수 단계에 적용하기 위해 개발된 유사한 방법들과 비교한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2001.07d
• /
• pp.2753-2755
• /
• 2001

소프트웨어 신뢰도에서 지금까지 여러 연구자들이 적용한 가정사항은 프로그램의 고장율이 잔여결함의 미지수에 대한 일정한 배수라고 한 것이다. 이는 모든 결함이 프로그램의 고장율에 동일한 양으로 기여한다는 것을 의미한다. 우리는 이 가정에 대해서 대안을 제시한다. 제안된 모델은 잔여결함을 중시하는 전의 것에 비하여 고장수정을 조기에 수행할 수 있게 함으로써 신뢰성 향상에 커다란 효과가 있다. 이 결함들이 전체적인 고장율에 가장 큰 공헌을 하기 때문에 그들 자신이 일찍이 나타나서 곧 수정될 수 있다는 장점이 있다. 모델은 취급하기가 쉬워서 다양한 신뢰도 척도를 계산할 수 있다. 목표 신뢰도를 얻기 위한 전체 수행시간과 목표 신뢰도를 얻기 위한 총 결함의 수를 예측할 수 있다.