• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.345-353
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• 2015

소프트웨어 디버깅과정에서 오류의 발생 시간에 기초한 많은 소프트웨어 신뢰성 모형이 이미 연구되었다. 유한고장모형과 비동질적인 포아송과정을 이용하면 소프트웨어의 신뢰성 모형에 대한 모수 추정을 가능하게 한다. 소프트웨어를 사용자에게 인도하는 경우 인도시기를 결정할 때 조건부 고장률은 중요한 변수가 된다. 이러한 유한 고장 모형은 실제 다양한 상황에서 사용될 수 있다. 특성화 문제, 이상치의 검출, 선형 추정, 시스템 신뢰성 연구, 수명 시험, 생존 분석, 데이터 압축 및 많은 다른 분야의 연구에서 이들의 사용은 많은 연구에서 볼 수 있다. 통계 공정 관리(SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성의 향상에 크게 기여할 수 있다. 관리도는 널리 소프트웨어 업계에서 소프트웨어 품질관리에 사용된다. 본 논문에서는 NHPP와 다항 위험 함수의 평균값을 기초한 관리 메카니즘을 제시하였다.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제3권2호
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• pp.81-90
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• 2002

The importance of the reliability of software is growing more and more as more complicated digital computer systems are used for real-time control applications. To provide more reliable software, the testing period should be long enough, but not unnecessarily too long. In this study, we suggest a simple but effective stopping rule which can provide just proper amount of testing time. We take unique features of software into consideration and adopt non-homogeneous Poisson process model and Bayesian approach. A numerical example is given to demonstrate the validity of our stopping rule.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제14권3호
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• pp.497-506
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• 2007

Coverage-based NHPP SRGMs have been introduced in order to incorporate the coverage growth behavior into the NHPP SRGMs. The coverage growth function representing the coverage growth behavior during testing is thus an essential factor of the coverage-based NHPP SRGMs. This paper proposes a class of discrete time coverage growth functions and illustrates its application to real data sets.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2004년도 정기학술대회
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• pp.207-210
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• 2004

컴퓨터 소프트웨어는 이제 우리의 일상적인 삶에서 필수불가결한 요소이며 시스템의 운용에 중요한 요인이 되었다. 최근에 들어서는 소프트웨어 비용이 하드웨어 비용을 초과하게 되면서 소프트웨어를 개발하는데 필요한 비용과 더불어 소프트웨어 고장에 의한 비용의 중요성이 더 커지게 되었다. 본 논문에서는 Non-Homogeneous Poisson Process(NHPP)에 기초한 소프트웨어 비용 모형을 제안하려고 한다. 개발초기단계에서 출시 전까지의 소프트웨어 개발비용과 테스트비용, 출시이후의 보증기간동안의 제반비용, 소프트웨어 고장에 의한 위험비용 등을 포함하는 소프트웨어 비용 모형을 제안하고 소프트웨어의 최적 출시시기를 결정하는 효과적인 정책을 제시하려고 한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.25-34
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• 2012

In this study, in the process of testing before the release of the software products designed, software testing manager in advance should be aware of the testing-information. Therefore, the effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The finite failure nonhomogeneous Poisson process models presented and applied property of learning effect based on truncated time and delayed S-shaped software reliability. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than autonomous errors-detected factor that is generally efficient model can be confirmed. This paper, a failure data analysis was performed, using time between failures, according to the small sample and large sample sizes. The parameter estimation was carried out using maximum likelihood estimation method. Model selection was performed using the mean square error and coefficient of determination, after the data efficiency from the data through trend analysis was performed.

• 대한수학회지
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• 제52권3호
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• pp.447-467
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• 2015

In this paper, we consider a multi-risk model based on the policy entrance process with n independent policies. For each policy, the entrance process of the customer is a non-homogeneous Poisson process, and the claim process is a renewal process. The loss process of the single-risk model is a random sum of stochastic processes, and the actual individual claim sizes are described as extended upper negatively dependent (EUND) structure with heavy tails. We derive precise large deviations for the loss process of the multi-risk model after giving the precise large deviations of the single-risk model. Our results extend and improve the existing results in significant ways.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제10권2호
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• pp.41-47
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• 2006

The Renewal process and the Non-homogeneous Poisson process (NHPP) process are probably the most popular models for describing the failure pattern of repairable systems. But both these models are based on too restrictive assumptions on the effect of the repair action. For these reasons, several authors have recently proposed point process models which incorporate both renewal type behavior and time trend. One of these models is the Modulated Power Law Process (MPLP). The Modulated Power Law Process is a suitable model for describing the failure pattern of repairable systems when both renewal-type behavior and time trend are present. In this paper we propose Bayes estimation of the next failure time after the system has experienced some failures, that is, Mean Time Between Failure for the MPLP model. Numerical examples illustrate the estimation procedure.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제19권1호
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• pp.23-45
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• 2015

We consider counterparty risk in CDS rates. To do so, we use a multivariate jump diffusion process for obligors' default intensity, where jumps (i.e. magnitude of contribution of primary events to default intensities) occur simultaneously and their sizes are dependent. For these simultaneous jumps and their sizes, a homogeneous Poisson process. We apply copula-dependent default intensities of multivariate Cox process to derive the joint Laplace transform that provides us with joint survival/default probability and other relevant joint probabilities. For that purpose, the piecewise deterministic Markov process (PDMP) theory developed in [7] and the martingale methodology in [6] are used. We compute survival/default probability using three copulas, which are Farlie-Gumbel-Morgenstern (FGM), Gaussian and Student-t copulas, with exponential marginal distributions. We then apply the results to calculate CDS rates assuming deterministic rate of interest and recovery rate. We also conduct sensitivity analysis for the CDS rates by changing the relevant parameters and provide their figures.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.125-132
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• 2010

본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구 하였다. 방출문제의 분포는 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성이 있는 무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하였다. 수명분포는 지수 족 분포와 비지수족 분포를 이용한 최적 방출시기에 관한 문제를 비교 제시하였다. 이러한 지수 및 비지수분포에 근거하여 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 최적 방출시기를 추정하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1903-1910
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• 2009

본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구하였다. 인도시기에 관한 모형은 무한 고장수에 의존하는 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 이러한 포아송 과정은 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성을 반영하는 모형이다. 고장발생 수명분포는 여러 분포들을 적합시키는데 효율적인 특성을 가진 와이블분포를 이용하였다. 따라서 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화시키는 방출시간이 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법과 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 최적 방출시기를 추정하였다.