Software system which is essential in operating the computer has gradually become an indispensable element in many aspects of our daily lives and an important factor in numerous systems. In recent years, software cost sometimes exceeds the cost of maintaining the hardware system. In addition to the cost necessary to develop the new software system and to maintain the system, the penalty costs incurred due to software failures are even more significant. In this paper, a cost model incorporating the warranty cost, debugging costto remove each fault detected in the software system, and delivery delay cost is developed. A software reliability model based on non-homogeneous Poisson process(NHPP) is established and the optimal software release policies to minimize the expected total software cost are discussed. Numerical examples are provided to illustrate the results.
본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용하는 유한고장 NHPP Rayleigh 분포 모형과 NHPP Inverse Rayleigh 분포 모형을 소프트웨어 개발비용 모형에 적용한 후, 개발비용과 최적의 방출시간에 대한 속성을 비교, 분석하였다. 소프트웨어 개발비용의 속성을 분석하기 위하여 소프트웨어 고장시간 자료를 사용하였고, 모수추정은 최우추정법을 적용하였으며, 비선형 방정식은 이분법을 사용하여 계산하였다. 그 결과, Rayleigh 모형이 Inverse Rayleigh 모형보다 소프트웨어 개발비용이 비교적 적고, 소프트웨어 방출시점도 빨라서 상대적으로 우수한 모형임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 기존 연구사례가 없는 Rayleigh 모형과 Inverse Rayleigh 모형의 개발비용 속성을 새롭게 분석하였으며, 더불어 소프트웨어 개발자들이 소프트웨어 신뢰도 향상 방법 및 개발비용의 속성을 탐색하는 데 필요한 기본지침으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
This paper considers the differences in the software execution environments in the testing phase and the operational phase to determine the optimal release time and warranty period of software systems. We formulate equations for the total expected software cost until the end of the software life cycle based on the NHPP. In addition, we derive the optimal release time that minimizes the total expected software cost for an imperfect debugging software reliability model. Finally, we analyze the sensitivity of the optimal testing and maintenance design related to variation of the cost model parameters based on the fault data observed in the actual testing process, and discuss the quantitative properties of the proposed model.
In this paper, we generalize the software reliability growth model by assuming that the testing cost and maintenance cost are random and adopts the Bayesian approach to determine the optimal software release time. Numerical examples are provided to illustrate the Bayesian method for certain parametric models.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 무한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 고장 수명분포의 형상모수를 고려한 소프트웨어 신뢰성 비용 모형에 대하여 연구 하였다. 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 Lomax-NHPP 신뢰 성장 모형에 대한 비용 비교 문제를 제시하였다. 소프트웨어 고장모형은 무한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하고 모수추정법은 최우추정법을 이용 하였다. 따라서 본 논문에서는 형상모수를 고려한 소프트웨어 비용모형 분석을 위하여 소프트웨어 고장시간 자료를 적용하여 비교 분석하였다. 대용량 소프트웨어가 수정과 변경하는 과정에서 결함의 발생을 거의 피할 수 없는 상황이 현실이다. 신뢰성 요구를 만족하고 총비용을 최소화하는 상황이 최적방출시간이다. 경우에 따라서는 왜도와 첨도 측면에서 효율적인 카파분포, 지수화지수분포 등 업데이트된 분포에 대한 방출 시기 문제를 비교 분석하는 연구도 가치 있는 일이라 판단된다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 최적방출시간과 경제적 개발 비용을 파악 하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권3호
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pp.673-682
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2005
In this paper, we generalize the software reliability growth model by assuming that the testing cost and maintenance cost are random and adopt the Bayesian approach to determine the optimal software release time. Numerical examples are provided to illustrate the Bayesian method for certain parametric models.
본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 고장 수명분포의 형상모수를 고려한 소프트웨어 신뢰성 비용 모형에 대하여 연구 하였다. 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 어랑 분포와 로그-로지스틱 모형을 이용한 형상모수를 반영한 문제를 제시하였다. 소프트웨어 고장모형은 유한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하고 모수추정법은 최우추정법을 이용 하였다. 따라서 본 논문에서는 형상모수를 고려한 소프트웨어 비용모형 분석을 위하여 소프트웨어 고장 시간 자료를 적용하여 비교 분석하였다. 본 연구에서 사용된 어랑 분포와 로그-로지스틱분포에 근거한 소프트웨어 비용 모델을 비교한 결과 어랑 모형은 최적의 소프트웨어 방출 시간을 예측 할 수 있지만 로그-로지스틱 모형은 방출시간을 예측 할 수 없기 때문에 로그-로지스틱 보다 어랑 모형이 보다 효율적으로 나타나고 있다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 소프트웨어 개발 비용을 파악 하는데 어느 정도 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권3호
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pp.697-704
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2005
Computer software has gradually become an indispensable elements in many aspects of our daily lives and an important factor in numerous systems. In recent years, it is not unusual that the software cost is more than the hardware cost in many situations. In addition to the costs of developing software, the repair cost resulting from the software failures are even more significant. In this paper, a cost model with warranty cost, time to remove each fault detected in the software system, and delivery delay cost is developed. We use a software reliability model based on non-homogeneous Poisson process (NHPP). We discuss the optimal release policies to minimize the expected total software cost. Numerical examples are provided to illustrate the results.
Song, Kwang Yoon;Chang, In Hong;Choi, Min Su;Lee, Da Hye
통합자연과학논문집
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제9권3호
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pp.206-214
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2016
The basic goal of software development is to produce high quality software at low cost. Therefore, when to stop software testing and release the software product is a significant point in the software development. The software cost model is an effective tool used to help software developers control costs and determine the release time. In this paper, we discuss the cost model to apply all 6 models with consideration of time to remove errors, cost of removing each error and risk cost due to software failure. We show the impact of cost coefficients and parameter values on the expected total cost by changing the values and comparing the optimal release times.
In general, a software fault detection phenonenon is described by a software reliability model based on a nonhomogeneous Poisson process(NHPP). In this paper, we propose a software reliability growth model considering the differences of the software environments in both the testing phase and the operational phase. Also, we consider the problem of determining the optimal release time and the optimal warranty period that minimize the total expected software cost which takes account of periodic software maintenance(e.g. patch, update, etc). Finally, we analyze the sensitivity of the optimal release time and warranty period based on the fault data observed in the actual testing process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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