• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1991년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 전북대학교, 전주; 26-27 Apr. 1991
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• pp.405-421
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• 1991

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.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.566-572
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• 2016

소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 문제 중에 하나이다. 소프트웨어 고장현상을 분석하기 위하여 비동질적인 포아송과정에서 고장 발생 추이를 의미하는 위험함수가 고장시간에 독립적으로 일정하거나, 종속적인 경우, 즉 비-증가 또는, 비-감소하는 속성을 가질 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 고장 수명분포로서 어랑분포의 다양한 형상모수를 고려한 소프트웨어 개발 비용 분석에 대하여 연구되었다. 소프트웨어 고장현상을 분석하기 위하여 모수추정은 최우추정법이 사용되었다. 따라서 본 논문에서는 어랑분포의 형상모수를 고려한 소프트웨어 개발비용모형 분석을 위하여 소프트웨어 고장간격 시간자료를 이용하여 비교 및 평가하였다. 그 결과 형상모수에 따른 비용곡선을 비교 하였을 때 형상모형이 작을수록 비용이 많고 소프트웨어 최적 방출시간이 지연 됨을 알 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들에게 소프트웨어 형상모수에 따른 개발 비용을 탐색하는데, 기본적으로 도움을 줄 수 있는 사전정보의 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권6호
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• pp.835-842
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• 2001

본 논문에서는 소프트웨어 시험 단계중에 발생되는 시험노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 시간종속적인 시험 노력소요량 동태를 웨이블 곡선으로 설명한다. 시험 단계중에 소요되는 시험노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 시험 시간의 경과와 신뢰도와의 관계, 시험비용과 신뢰도와의 관계를 연구한다. 소프트웨어의 비용을 고찰함에 있어서 조건별로 검토하여 비용이 최소로 되는 발행시각을 결정하되, 목표신뢰도를 만족시키는 최적발행시각을 정한다. 비용의 입장에서 발행 시각을 결정하는 문제와 신뢰도의 입장에서 발행 시각을 결정하는 문제를 동시에 고려하여 최적 발행시각을 결정하도록 한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제23권4호
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• pp.117-125
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• 2016

Software reliability in the software development process is an important issue. In infinite failure non-homogeneous Poisson process software reliability models, the failure occurrence rates per fault. can be presented constant, monotonic increasing or monotonic decreasing pattern. In this paper, the reliability software cost model considering decreasing intensity function was studied in the software product testing process. The decreasing intensity function that can be widely used in the field of reliability using power law process, log-linear processes and Musal-Okumoto process were studied and the parameter estimation method was used for maximum likelihood estimation. In this paper, from the software model analysis, we was compared by applying a software failure interval failure data considering the decreasing intensity function The decreasing intensity function model is also efficient in terms of reliability in the arena of the conservative model can be used as an alternating model can be established. From this paper, the software developers have to consider life distribution by preceding information of the software to classify failure modes which can be gifted to support.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.553-560
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• 2003

현재까지 연구된 SRGM을 이용하여 정해진 시각에 수집된 테스트 데이터를 가지고 예상되는 소프트웨어 고장이나 잔존 에러수를 추정할 수 있다. 그러므로 소프트웨어 신뢰성 달성 정도 및 운용 단계에서 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있다. 그러나 어느 모델을 선택하는가에 따라 신뢰도 평가는 달라질 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 에러제거 비용을 고려한 SRGM으로서 테스트 비용을 에러 검출 및 에러제거 비용까지도 고려한 SRGM을 제시하고자 한다. 또한 이를 이용하여 소프트웨어에 있는 잔존 에러수와 릴리즈 이후 신뢰도 값과 최적 릴리즈 시기를 추정하여 보다 더 정확한 신뢰성 평가를 할 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제9권13호
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• pp.29-32
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• 1986

A decision procedure to determine when computer software should be released after testing is described. This paper extends optimum release policies minimizing the total expected software cost with a scheduled software delivery time under reliability requirement constraint. Such cost considerations enable us to make a release decision as to when transfer a software system from testing phase to operational phase. The underlying model is software reliability growth model described by a nonhomogeneous poisson process. It is assumed that the penalty cost function due to delay for a scheduled software delivery time is linearly proportional to time. Numerical examples are shown to illustrate the results.

• 품질경영학회지
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• 제26권3호
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• pp.141-149
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• 1998

It is of great practical interest to decide when to stop testing a software system in the development phase and transfer it to the user. This decision problemcalled an optimal software release one is discussed to specify the a, pp.opriate release time. In almost all studies, the software reliability models used are nonphomogenous Poisson process(NHPP) model with bounded mean value function. HNPP models with unbounded mean value function are more suitable in practice because of the possibility of introducing new faults when correcting or modifying the software. We discuss optimal software release policies which minimize a total average software cost under the constraint of satisfying a software reliability requirement. A numerical example illustrates the results.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권6B호
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• pp.623-629
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• 2009

본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하는 과정에서 보증기간을 고려하여 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출시기에 관한 모형의 비교 연구이다. 실증 비교 결과 지수화 소프트웨어 신뢰성장모형에서는 보증기간이 증가함에 따라 초기에는 최적방출시기가 증가했으나 점차 거의 유사한 방출시기를 나타내고 있으며 이와 반대로 불완전한 디버깅 소프트웨어 신뢰성장 모형에서는 초기에는 최적방출시기가 감소하였으나 보증기간이 길수록 소폭 증가하는 패턴을 보이고 있으며 제안된 극값모형은 점차적으로 증가하는 형태를 가진다는 결론을 도출 할 수 있다. 이러한 연구결과를 통하여 소프트웨어 개발자들은 보증기간과 방출최적시기의 관계를 파악함으로서 소프트웨어 개발 시 사전정보로 활용 할 수 있으리라 사료된다.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제2권3호
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• pp.147-160
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• 2001

The reliability of computer software is of prime importance for all developers of software. The complicated nature of detecting and removing faults from software has led to a plethora of models for reliability growth. One of the most basic of these is the Jelinski Moranda model, where it is assumed that there are N faults in the software, and that in testing, bugs (or faults) are encountered (and removed when defected) according to a stochastic process at a rate which at a given point in time is proportional to the number of bugs remaining in the system. In this research, we consider the possibility that imperfect repair may occur in any attempt to remove a detected bug in the Jelinski Moranda model. We let p represent the probability that a fault which is discovered or detected is actually perfectly repaired. The possibility that the probability p may differ before and after release of the software is also considered. The distribution of both the number of bugs detected and perfectly repaired in a given time period is studied. Cost models for the development and release of software are investigated, and the impact of the parameter p on the optimal release time minimizing expected costs is assessed.

• 품질경영학회지
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• 제17권2호
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• pp.17-26
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• 1989

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.