This paper classifies faults into three types : simple, degenerated, and regenerated faults. This paper also deals with the characteristics of each type of fault to determine the software reliability based on the assumption; i. e., a system consisting of several subsystems (modules) which may be debugged simultaneously. For each type of fault, several formulas are developed to obtain the failure rate and the expected number of failures found during debugging. A model is developed based on the formulas of the failure rate and the expected number of failures to decide the optimal release time of a new software: minimizing the total cost with constraints restricting to the failure rate of each module in the software. By using this model, optimal release times are found for some cases; the eliminated faults are assumed simple faults only, regenerated faults only, simple and degenerated faults, and so on.
소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 고장 데이터를 사용해서 소프트웨어 출시일 또는 추가 테스트 노력을 결정하는 데 사용된다. 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 사용할 때 특정 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 모든 소프트웨어에 사용할 수 없는 문제가 있다. 또한 신뢰도를 평가하기 위해 이미 많은 수의 소프트웨어 신뢰도 성장 모델이 제안되었다. 따라서 특정 조건에 맞는 최적의 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 선택하는 것은 중요한 이슈가 되었다. 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법에서는 수집된 고장 데이터 전체를 사용하고 있다. 그런데 초기에 수집된 고장 데이터는 미래 고장 예측에 영향을 주지 않을 수도 있고 경우에 따라서는 미래 고장 예측 과정에서 왜곡된 결과를 초래할 수도 있다. 이를 해결하기 위해서 이 논문에서는 부분 고장 데이터를 이용하여 적합도 평가를 수행하는 방법에 기반을 둔 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 제안한다. 이 논문에서는 고장 데이터에서 과도하게 불안정한 데이터를 제외한 부분 데이터를 사용한다. 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택에 사용될 부분 데이터는 전체 고장 데이터와 고장 데이터의 일부를 제외한 부분 고장 데이터의 미래 고장 예측 능력의 비교를 통해서 찾는다. 연구의 타당성을 보이기 위하여 실제 수집된 고장 데이터를 사용해서 전체 데이터를 적용한 경우보다 부분 데이터를 사용한 경우의 미래 고장 예측 능력이 더 정확함을 보인다.
In this paper, faults existing in a software system is classified into three types; simple, degenerative and regenerative faults. The reliability functions and failure rates of both a software module and system which have a mixture of such faults are obtained and the expected number of failures in the system after time T is also derived. Using the formulas obtained, a cost-reliability model and an efficient algorithm for optimal software release time are proposed via nonlinear programming formulation ; minimizing the total test cost with constraints on the failure rates of each module. Application of this model to several cases are presented and it appears to be more realistic.
유한고장 속성을 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 흑은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 잔존 결함 1개당 고장 발생률이 단조증가(혹은, 단조감소) 속성을 가진 일반화 감마분포를 이용한 신뢰성 모형을 제안하였다. 일반화 감마분포를 이용한 유한 속성 비동질적 모형에 대한 모수추정은 고장 간격시간으로 구성된 실측자료를 이용하여 모수 추정을 수행하였다. 일반적 감마분포 형상모수의 제안을 위하여 특수한 형태를 적용하였다. 본 논문에서는 기존 모형의 분포를 적용하고 추가적인 소프트웨어 고장 해석을 위하여 감마 및 와이블 분포를 이용하였다. 일반화 감마 분포모형의 고장자료분석을 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 적합도 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
Most software reliability models and other methods attempt to estimate some measures based on its fault history. There are several phases of the software life cycle including testing phase. We can propose it's stopping rule to decide when to stop the testing and pass it on to the next phase by considering the detailed structure of software and calculating the failure rate when each fault was detected. Downs (1985) proposed a method which was developed for estimating the failure rate applicable only to two-level profiles. In this paper, I extended to profiles involving more levels.
본 연구는 소프트웨어 NHPP 신뢰성 모형 (Goel--Okumo 모형, 지연된 S-형태 신뢰성모형 및 레일리분포 모형)의 예측능력을 분석하는 것을 목적으로 한다. 예측 능력분석은 두 가지 요인으로 분석이 될 것이다. 하나는 사용 가능한 고장자료에 대한 적용성의 정도이고 다른 하나는 예측능력 정도이다. 각 모형의 모수 추정은 고장시간자료의 첫 번째 고장시점부터 80%가 되는 고장시간 자료를 사용하고 기법은 최우추정법을 이용 하였다. 모형의 예측 능력의 비교에 있어서는 가능한 고장 데이터의 마지막 20%가 되는 선택된 자료를 이용하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 관리자들에게 소프트웨어 고장분석을 하는데 사전정보로 활용 할 수 있다.
Common assumption we frequently encounter in early models of software reliability is that no new faults are introduced during the fault removal process. In real life, however, there are situations in which new faults are introducted as a result of imperfect debugging. This study alleviating this assumption by introducting the probability of perfect error-correction is an extension of Littlewood's work. In this model, the system reliability, failure rates, mean time to failure and average failure frequency are obtained. Here, when the probability of perfect error-correction is one, the results appear identical with those of the previous studies. In the respect that the results of previous studies are special cases of this model, the model developed can be considered as a generalized one.
This paper is concerned with forecasting the existing number of errors in the computer software and optimizing the stopping time of the software test based upon the forecasted number of errors. The most commonly used models have assessed software reliability under the assumption that the software failure late is proportional to the current fault content of the software but invariant to time since software faults are independents of others and equally likely to cause a failure during testing. In practice, it has been observed that in many situations, the failure rate decrease. Hence, this paper proposes a mathematical model to describe testing situations where the failure rate of software limearly decreases proportional to testing time. The least square method is used to estimate parameters of the mathematical model. A cost model to optimize the software testing time is also proposed. In this cost mode two cost factors are considered. The first cost is to test execution cost directly proportional to test time and the second cost is the failure cost incurred after delivery of the software to user. The failure cost is assumed to be proportional to the number of errors remained in the software at the test stopping time. The optimal stopping time is determined to minimize the total cost, which is the sum of test execution cast and the failure cost. A numerical example is solved to illustrate the proposed procedure.
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 적용하고 이 분야에 적용 될 수 있는 변형 커버리지 모형(중첩모형 및 혼합모형) 비교 문제를 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE)을 이용하였다.
유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 잔존 결함 1개당 고장 발생률이 단조 감소 추세를 가진 2모수 Kappa 분포를 이용한 Kappa모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합과 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 고장수가 비교적 큰 실측 자료(고장수가 86)인 Allen P.Nikora 와 Michael R.Lyu가 인용한 SYS2 자료을 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 카파 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정등을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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