[논문]소프트웨어 신뢰도 품질 평가 메트릭에 대한 연구

정혜정

문제 정의

ISO/IEC 9126에 적용하여 신뢰성에 관련된 품질평가 메트릭을 측정하기 위해서는 소프트웨어 개발업체에서 개발 과정이 완료되고 시험단계에 들어갔을 경우 시험기간동안 발생되어진 소프트웨어 오류시간에 대한 관찰 자료가 있어야 한다. 그러나 이러한 자료를 쉽게 구할 수 없으므로 본 연구에서는 인증을 신청한 업체에 대하여 시험기관에서 시험을 담당할 경우 시험기간 동안 발생한 오류의 수를 중심으로 신뢰도를 측정하는 방안에 대하여 제시하였다. 두 개의 예제를 통해서 확인된 것으로는 소프트웨어 신뢰도라는 것은 오류 발생 시간의 형태에 따라서 많은 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에 적용하는 방법론에 대한 연구를 중심으로 하였으며 가장 보편적으로 알려진 모델에 적용하여 적용 결과를 확인하였다.
그러 므로 신뢰성에 대한 평가가 상당히 힘들다고 하 겠다. 본 연구에서는 ISO/IEC 9126에서 제시하는 평가메트릭을 기준으로 하여 신뢰성을 평가할 수 있는 평가 방안을 개발 한다. 소프트웨어에 대한 신뢰도 평가를 위해서 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에 적용하는 방안을 마련하여 좀더 안 정화된 평가방법을 개발하고 소프트웨어 시험 평 가에 있어서도 안정성을 기하려고 한다.
국내외적으로 소 프트웨어의 질적 향상을 기대하는 현 시점에서 평가 방안에 대한 개발 방법의 노력과 연구는 계 속적으로 진행되어져야 할 것이다. 본 연구에서는 ISO/IEC 9126의 국제 표준에 의한 품질평가 메트릭의 6가지 품질 특성중에서 특히 신뢰성을 평가할 수 있는 방법을 연구하려한다. 현재의 시 험은 6가지 품질 특성을 모두 똑같은 평가 배점 으로 평가하고 있다.
여러 가 지 자료에 대한 환경적인 요인을 고려하여 소프 트웨어 신뢰도 성장 모델에 적용하고 적용된 결 과를 이용하여 신뢰도를 평가하여야 한다. 본 연구에서는 소프트웨어 신뢰도를 평가하기 위한 실패시간의 자료를 예측하고 예측된 실패시간 자 료를 이용하여 신뢰도를 평가하는 방안에 대하여 제안하려 한다 본 연구를 위해서 조사한 산업용 소프트웨어의 제작 업체를 대상으로 실시한 설문 조사를 통해서 얻어진 자료를 이용해서 소프트웨 어 신뢰성 성장 모델에 이용할 수 있는 방안을 연구한다. 국내 소프트웨어의 질적 향상을 기할 수 있는 인증 사업은 계속적으로 진행 되어져야 하며 계속적인 연구를 통해서 시험의 안정화와 정착화를 이루어야 할 것이다.
본 연구에서는 ISO/IEC 9126에서 제시하는 평가메트릭을 기준으로 하여 신뢰성을 평가할 수 있는 평가 방안을 개발 한다. 소프트웨어에 대한 신뢰도 평가를 위해서 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에 적용하는 방안을 마련하여 좀더 안 정화된 평가방법을 개발하고 소프트웨어 시험 평 가에 있어서도 안정성을 기하려고 한다. 여러 가 지 자료에 대한 환경적인 요인을 고려하여 소프 트웨어 신뢰도 성장 모델에 적용하고 적용된 결 과를 이용하여 신뢰도를 평가하여야 한다.

가설 설정

(1) 초기 소프트웨어 실패의 개수는 알려지지 않는 상수이다
(2) 발견된 오류는 즉시 제거되어지며 다시 새로운 오류를 만들어내지 않고 오류 발생 사이의 시간은 독립임을 가정한다.
(2) 발견된 오류는 즉시 제거되어지며 다시 새로운 오류를 만들어내지 않는다
위의 4가지 가정을 살펴보면 JM 모델은 고장의 크기가 고장 발생 순서와 관계없이 모두 같다고 하였으며 고장 발생 사이의 시간이 독립이라는 가정 하에 모델을 제안하고 연구하였다. 위의 모델에 대하여 실패율을 구하면 아래와 같다.

제안 방법

본 연구를 위해서 3개 업체의 58명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 2004년 8월 1일부터 일주일간 실시를 하였으며 조사 방법은 우편조사와 전자메일을 이용하였다. 참석자는 총 58명으로 남자 56명과 여자 2명이 참석을 하였으며 응답 대상자는 인증을 신청한 업체의 개발자와 인증제품의 사용자를 중심으로 조사를 실시하였다.
6일간 고장시간에 대한 자료를 이용하여 각 단계별 고장 시간에 대한 분포를 이용하여 그래프를 그려보았다.
산업자원부 기술표준원에서 산업용 소프트웨어의 품질 향상을 위하여 제품에 대한 평가를 실시하고 실시 결과 우수한 제품에 대하여 인증을 부여하는 제도를 도입하였다.[1, 2, 3]인증사업을 제도화 하기 위해서 먼저 2차례에 걸친 시범사업 을 실시하여 일정 기간 산업용 소프트웨어의 시험인증을 희망하는 업체를 대상으로 신청서를 받고 개발제품에 대해서 시험을 실시하였다. 시험을 통해서 우수제품에 대해서는 ES (Excellent Software)라는 인증을 부여하였다.
다음은 제품의 일반적인 사항을 알아보기 위하여 몇 개의 항목을 설문문항으로 구성하여 7점 척도의 순위 자료로 평가를 실시하였다. 각 문항별로 매우 만족하지 않는다를 1점으로 하고 매우 만족한 다를 7점으로 하여 전체적인 반응을 분석하였다.
다음은 제품의 일반적인 사항을 알아보기 위하여 몇 개의 항목을 설문문항으로 구성하여 7점 척도의 순위 자료로 평가를 실시하였다. 각 문항별로 매우 만족하지 않는다를 1점으로 하고 매우 만족한 다를 7점으로 하여 전체적인 반응을 분석하였다.
이 시험자료는 6일 모두 하루에 8시간씩 시험하여 얻어진 자료이다. 단위 시간당 발견된 오류의 수를 중심으로 포아송 과정으로 난수를 발생시켜서 발생시간에 대한 자료를 구하였다. 6일간 얻어진 고장 데이터의 시간에 대한 자료는 난수를 통해서 발생된 예즉 고장시간에 대한 자료를 신뢰도를 측정하기 위한 제품에 대한 고장시간의 자료로 활용한다.
산업자원부 기술표준원에서 산업용 소프트웨어의 품질 향상을 위하여 제품에 대한 평가를 실시하고 실시 결과 우수한 제품에 대하여 인증을 부여하는 제도를 도입하였다.[1, 2, 3]인증사업을 제도화 하기 위해서 먼저 2차례에 걸친 시범사업 을 실시하여 일정 기간 산업용 소프트웨어의 시험인증을 희망하는 업체를 대상으로 신청서를 받고 개발제품에 대해서 시험을 실시하였다.
일반적으로 시험을 하면서 오류 발생 시간에 대한 자료를 오류 발생 시간마다 기록하기 힘들다 이와 같은 이유 때문에 각 회사에서 자체 시험을 실시하고 있거나 시험을 담당한 기관에서 시험을 하고 있는 동안에 발생한 오류수를 조사하였다. 이와 같이 조사된 오류수는 단위 시간당 발생한 오류수를 중심으로 포아송 분포를 이용하여 시험의 오류시간에 대한 자료를 모의실험하여 구해내었다. 구해진 결과의 시간을 소프트웨어 신뢰성 성장 모델에 적용하여 신뢰도를 평가하였다.
일반적으로 시험을 하면서 오류 발생 시간에 대한 자료를 오류 발생 시간마다 기록하기 힘들다 이와 같은 이유 때문에 각 회사에서 자체 시험을 실시하고 있거나 시험을 담당한 기관에서 시험을 하고 있는 동안에 발생한 오류수를 조사하였다. 이와 같이 조사된 오류수는 단위 시간당 발생한 오류수를 중심으로 포아송 분포를 이용하여 시험의 오류시간에 대한 자료를 모의실험하여 구해내었다.
또한 이러한 모델에서 사전의 경험을 이용하여 모델과 모수를 추정하는 베이지안적 입장의 모델에 대한 연구가 발표되었으며 이러한 모델들은 모두 확률적인 접근 방법에 따라서 다양하게 연구 되어졌다. 제시한 6일간의 시험자료를 각 스텝별로 변화를 보기 위해서 산점도를 그려보았다. 가로축은 고장이 발생되어진 단계를 나타내었고 세로측은 고장 발생 시간(단위: 분)을 나타내었으며 그래프의 제시된 형태를 살펴보면 고장 발생에 있어서 고장 발생 시간은 서서히 감소하다가 증가 추세를 나타내고 있다.
구해진 결과의 시간을 소프트웨어 신뢰성 성장 모델에 적용하여 신뢰도를 평가하였다. 총 57개의 고장 시간에 대한 자료를 이용하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에 적용하여 모수를 추정하고 추정된 모수를 이용하여 신뢰도를 예측하였다. 확률적 성질을 기반으로 제안된 모델로는 크게 고장발생시간을중심으로 하는 경우와 발생된 고장수를 중심으로 연구되어진 모델로 나누어 볼 수 있다.
이러한 과정을 통해서 소프트웨어의 제품 평가에 대한 것을 확인하고 현재는 본 인증을 통해서 제품에 대한 평가를 실시하고 있다. 평가기준은 ISO/ IEC 9126[1]의 평가 메트릭을 이용하고 있으며 이 평가 메트릭에서는 소프트웨어 제품의 6개 품질 특성인 기능성, 신뢰성, 사용성, 효율성, 유지보수성, 이식성을 평가하고 있으며 시험을 통해서 정량적으로 평가 결과를 제시하고 있다. 특히 6개의 푸질특성 중에서 신뢰성에 대한 평가는 상당히 어려움이 많아 계속적인 연구가 진행되어지고 있다.
확률적 모델을 기초로 하여 여러 환경에서 소프트웨어 신뢰도를 평가하는 방법에 대한 연구가 진행되었다. 하드웨어 신뢰성에 대한 기본적인 가정과 상당히 다른 형태에서 출발되어진 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에 대한 연구는 모델을 추정하고 추정 모델에 대하여 모수를 추정하고 추정된 모수를 이용하여 소프트웨어의 신뢰도를 평가하였다. 본 장에 서는 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에 대하여 소개하면 아래와 같다.
총 57개의 고장 시간에 대한 자료를 이용하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에 적용하여 모수를 추정하고 추정된 모수를 이용하여 신뢰도를 예측하였다. 확률적 성질을 기반으로 제안된 모델로는 크게 고장발생시간을중심으로 하는 경우와 발생된 고장수를 중심으로 연구되어진 모델로 나누어 볼 수 있다. 고장이 발생된 시간을 중심으로 하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 연구한 대표적인 확률 모델로는 Markov 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 을 들 수 있으며 고장수를 중심으로 하여 모델을 연구한 대표적인 것으로는 포아송 분포의 성질을 이용한 비동질적 포아송과정 (Non-Homogeneous Poisson Process :NHPP)의 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 들 수 있다.

대상 데이터

첫 번째 예제의 시험데이터는 6일간 제품을 시험하면서 발견한 오류수에 대한 자료를 이용하여 시험시간을 예측한 자료이다. 본 데이터는 시험기관에서 실제 시험을 의뢰한 소프트웨어 제품의 시험기간 동안 시험을 통해서 발견된 오류에 대한 자료이다.
소프트웨어의 특징은 고장이 발견되었을 경우 그 고장을 분석하고 고장을 제거하고 나면 같은 이유로 고장이 다시 발생되어지지 않 <표 1>개발자와 사용자의 일반 사항에 대한 평균 비교표 는다는 것과 소프트웨어를 복사하게 되어지면 동일 소프트웨어를 가지고 사용자가 작업을 처리하게 되어지면 작업 결과는 항상 같은 결과를 가지고 온다는 것이 하드웨어와 다른 특징이다. 본 연구를 위해서 3개 업체의 58명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 2004년 8월 1일부터 일주일간 실시를 하였으며 조사 방법은 우편조사와 전자메일을 이용하였다.
2004년 8월 1일부터 일주일간 실시를 하였으며 조사 방법은 우편조사와 전자메일을 이용하였다. 참석자는 총 58명으로 남자 56명과 여자 2명이 참석을 하였으며 응답 대상자는 인증을 신청한 업체의 개발자와 인증제품의 사용자를 중심으로 조사를 실시하였다. 응답자의 연령대는 26세에서 30세가 48.
첫 번째 예제의 시험데이터는 6일간 제품을 시험하면서 발견한 오류수에 대한 자료를 이용하여 시험시간을 예측한 자료이다. 본 데이터는 시험기관에서 실제 시험을 의뢰한 소프트웨어 제품의 시험기간 동안 시험을 통해서 발견된 오류에 대한 자료이다.

데이터처리

이와 같이 조사된 오류수는 단위 시간당 발생한 오류수를 중심으로 포아송 분포를 이용하여 시험의 오류시간에 대한 자료를 모의실험하여 구해내었다. 구해진 결과의 시간을 소프트웨어 신뢰성 성장 모델에 적용하여 신뢰도를 평가하였다. 총 57개의 고장 시간에 대한 자료를 이용하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에 적용하여 모수를 추정하고 추정된 모수를 이용하여 신뢰도를 예측하였다.

이론/모형

JM 모델의 모수 추정은 최우추 정법을 이용하였으며 추정 결과는 아래의 식 (4)와 같다.
Jelinski-Moranda에 의해서 연구되어진 소프트웨어 신뢰성 성장 모델은 지수함수를 기초로 하여 이루어졌으며 이러한 지수함수 모델에서 최우추 정법을 이용하여 모수를 추정하였다. 아래의 식(1)에서는 소프트웨어가 개발 당시 보유하고 있는 소프트웨어 총 오류수이고는 소프트웨어 실패 강도이다.
본 연구는 위의 Jelinski-Moranda 모델에 적용하여 신뢰도를 평가하여 보았으며 먼저 위의 모델에서 적용 방법은 다음에 의해서 실시하여 보았다.U5]
제시된 모델에 대한 모수추정 결과는 최우추정법을 사용하였으며 결과는 아래의 식과 같다. 일반적으로 위의 b 값은 a 값의 결과를 대입하여 얻어진 수치 해석 절차에 의해서 구해진다.

성능/효과

(3) 실패 사이의 시간은 독립이며 지수함수 분포를 따른다
조사 결과는 7점 만점으로 순위 척도 형태로 조사한 것이며 조사 결과에 대한 테이블의 값은 100점 만점으로 환산한 값이다. A사인 경우는 신뢰성에 가장 만족도가 높으며 유지보수성에 상당히 만족도가 낮은 것으로 조사되었으며 B사의 경우는 신뢰성과 기능성에는 만족도가 높으나 이식성에 만족도가 낮은 것으로 조사되었고 C사의 경우는 기능성에 만족도가 높으나 유지보수성에 만족도가 낮은 것으로 조사되었다. 이것으로 보아 각 회사의 제품별 품질 특성에 느끼는 만족도에는 차이가 있는 것으로 분석되어지며 특히 C사의경 우 유지보수성에 상대적으로 낮은 만족도를 보이고 있어 개선이 요구되어진다.
본 연구에서 예제로 제시된 두 개의 시험자료에서도 상당히 다른 현상을 보이고 있음을 알 수 있다. 기존에 보유하고 있는 소프트웨어 시험 자료에 대하여 그래프를 그려본 결과 본 연구에서 제시한 첫 번째 예제와 같이 S자 성장곡선 형태로 시험자료가 주어짐을 확인하였다. 이러한 점을 고려하여 각각의 시험기관에서 얻어진 자료를 이용하여 그래프를 그려보면 S자 성장곡선의 형태를 보이고 있는 것들이 많으므로 본 연구는 앞으로 계속적인 모델 개발을 위해서 연구되어져야 할 것이다.
그러나 이러한 자료를 쉽게 구할 수 없으므로 본 연구에서는 인증을 신청한 업체에 대하여 시험기관에서 시험을 담당할 경우 시험기간 동안 발생한 오류의 수를 중심으로 신뢰도를 측정하는 방안에 대하여 제시하였다. 두 개의 예제를 통해서 확인된 것으로는 소프트웨어 신뢰도라는 것은 오류 발생 시간의 형태에 따라서 많은 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 여러 가지 여건으로 인하여 동일 조건에서 소프트웨어 개발업체가 시험을 실시할 수 없을 경우에는 현재 제안된 방법에 의한 신뢰도의 평가가 더욱더 신뢰성이 있을 것이다.
6%를 차지하였다. 본 설문조사에 참여한 응답자의 74.2%가 인증의 필요성에 대한 조사에서 인증이 필요하다는 반응을 보였으며 인증 후 제품에 대한 신뢰도는 어떻게 되리라고 생각하는가 하는 질문에서는 81%의 응답자가 신뢰도가 높아질 것이라는 반응을 보여서 인증을 받고 나면 제품의 신뢰도가 향상되어 지리라는 의견을 보이고 있다. 현재 인증을 신청한 업체의 경우 하나의 제품에 대하여 인증을 받고 나면 계속적으로 주가적인 인증을 신청하는 것으로 조사되었다.
위의 시험자료는 첫 번째 예제와 같이 총 발견된 오류수는 57개로 동일하고 자료의 형태 변화만 차이가 있는 경우이다. 본예제의 자료를 이용하여 모수를 추정하면 소프트웨어에 남아있는 총 고장수는 67개로 예측되어지며 예측된 고장률은 0.000661로 예측되어지고 이 경우에 신뢰도는 0.65로 추정되어진다. 위의 첫 번째 예제와 같이 총 오류의 수가 57개로 같은 상황이지만 시험 날짜의 변화에 따른 오류수에 따라서 예측되어지는 고장률과 신뢰도에는 차이가 있음을 알 수 있다 두 개의 시험자료를 통해서 신뢰도를 측정하여 본 결과 같은 고장시간의 자료라 하더라도 고장시간의 분포에 따라서 신뢰도에 많은 영향을 준다는 것을 쉽게 파악할 수 있으며 신뢰도의 측정에 있어서는 고장시간의 분포와 고장시간의 간격에 상당히 많은 영향을 받음을 예측할 수 있었다.
표 1의 내용을 정리하여 보면 소프트웨어의 품질 특성의 전반적인 사항에 대한 조사 결과 업무의 효과면에서 개발자의 만족도가 높은 것으로 조사되었으며 인증에 대한 내용 면에서는 개발자보다는 오히려 사용자에게 많은 관심이 있는 것으로 조사되었다. 사용자 관점에서 인증 혜택이 점차적으로 확대해 나가야 한다는 의견과 산업용 소프트웨어는 정부기관의 인증이 중요한 척도라는 것에 강한 반응을 보이고 있는 것으로 조사되었다.
현재 인증을 신청한 업체의 경우 하나의 제품에 대하여 인증을 받고 나면 계속적으로 주가적인 인증을 신청하는 것으로 조사되었다. 소프트웨어 제품을 구입하는 데 있어서 가장 고려하고 있는 사항이 무엇이냐는 질문에는 제품의 품질 기능이라고 응답한 응답자가 전체의 87.9%를 차지하여 대부분이 제품의 품질에 상당히 많은 관심을 가지고 있는 것으로 조사되었으며 6개의 품질 특성 중에서 어떤 품질 특성이 산업용 소프트웨어의 평가에서 중요하다고 생각하는가 하는 질문에는 신뢰성이란 응답자가 전체의 55.2%를 차지하여 6개의 품질 특성 중에서 신뢰성이 가장 중요한 품질 특성이라는 것을 알 수 있었다.
65로 추정되어진다. 위의 첫 번째 예제와 같이 총 오류의 수가 57개로 같은 상황이지만 시험 날짜의 변화에 따른 오류수에 따라서 예측되어지는 고장률과 신뢰도에는 차이가 있음을 알 수 있다 두 개의 시험자료를 통해서 신뢰도를 측정하여 본 결과 같은 고장시간의 자료라 하더라도 고장시간의 분포에 따라서 신뢰도에 많은 영향을 준다는 것을 쉽게 파악할 수 있으며 신뢰도의 측정에 있어서는 고장시간의 분포와 고장시간의 간격에 상당히 많은 영향을 받음을 예측할 수 있었다.
499로 낮은 신뢰도를 보이고 있다. 이와 같은 결과는 총 57개의 데이터에서 초기 단계에서부터 계속적으로 고장이 빈번히 발생하다가 마지막 단계에서만 고장이 적게 발생되어지는 시간 분포이므로 이러한 현상이 발생되어지는 것으로 분석된다.
각 회사별로 품질특성에 대한 중요도 평가에는 평균차이가 있음을 알 수 있다. 즉 A사 제품 의 경우 신뢰성이 가장 중요하다는 평가를 하였 으며 이식성이 중요도가 가장 낮은 것으로 평가 되었다. B사의 경우는 신뢰성이 가장 중요하고 유지보수성과 이식성이 중요도가 낮은 것으로 조사되었고 C사의 경우는 신뢰성이 가장 중요하 고 유지보수성이 가장 중요도가 낮은 것으로 평 가하였다.
표 1의 내용을 정리하여 보면 소프트웨어의 품질 특성의 전반적인 사항에 대한 조사 결과 업무의 효과면에서 개발자의 만족도가 높은 것으로 조사되었으며 인증에 대한 내용 면에서는 개발자보다는 오히려 사용자에게 많은 관심이 있는 것으로 조사되었다. 사용자 관점에서 인증 혜택이 점차적으로 확대해 나가야 한다는 의견과 산업용 소프트웨어는 정부기관의 인증이 중요한 척도라는 것에 강한 반응을 보이고 있는 것으로 조사되었다.

후속연구

현재 산업자 원부 기술표준원에서 실시하고 있는 산업용 소 프트웨어 의 품질평가에서는 내장형 소프트웨어, 패키지 소프트웨어, 시스템 소프트웨어로 나누어 분류하고 있으나 각 품질 특성에 대한 시험을 통해서 얻어진 결과를 품질 특성 별로 다르게 가중치를 적용하는 방법을 고려해야 함을 연구 중에 있다. 각 분류별 특징을 고려하여 품질특성 에 맞는 평가방법을 고려하기 위하여 가중치에 대한 연구는 계속적으로 진행되어질 것이다. [14]
대체적으로 고장 발생 시간의 형태는 모델을 결정 짓는 중요한 역할을 하게 되므로 고장발생시간에 대한 플롯을 하여 보고 그 형태에 맞는 소프트 웨어 신뢰성 성장 모델에 적용하는 것이 신뢰 도를 정확히 예측하는 방법이 될 것이다. 그러 기 위해서는 소프트웨어 신뢰도를 측정할 수 있는 고장시간에 대한 자료를 이용하여 소프트웨어 신뢰도 성장 곡선의 다양한 형태를 고려하여 고장시간을 가장 잘 설명할 수 있는 모델을 개발하기 위한 연구가 필요하다.
가로축은 고장이 발생되어진 단계를 나타내었고 세로측은 고장 발생 시간(단위: 분)을 나타내었으며 그래프의 제시된 형태를 살펴보면 고장 발생에 있어서 고장 발생 시간은 서서히 감소하다가 증가 추세를 나타내고 있다. 대체적으로 고장 발생 시간의 형태는 모델을 결정 짓는 중요한 역할을 하게 되므로 고장발생시간에 대한 플롯을 하여 보고 그 형태에 맞는 소프트 웨어 신뢰성 성장 모델에 적용하는 것이 신뢰 도를 정확히 예측하는 방법이 될 것이다. 그러 기 위해서는 소프트웨어 신뢰도를 측정할 수 있는 고장시간에 대한 자료를 이용하여 소프트웨어 신뢰도 성장 곡선의 다양한 형태를 고려하여 고장시간을 가장 잘 설명할 수 있는 모델을 개발하기 위한 연구가 필요하다.
여러 가지 여건으로 인하여 동일 조건에서 소프트웨어 개발업체가 시험을 실시할 수 없을 경우에는 현재 제안된 방법에 의한 신뢰도의 평가가 더욱더 신뢰성이 있을 것이다. 본 연구는 앞으로 시험기관에서 제시하는 오류 발생 데이터 자료를 더욱 확보하여 확보된 자료를 정확히 모델에 적용하는 방안에 대한 연구가 진행되어져야 한다. 시험 데이터에 따라서 그 특성을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 적용 방안에 대한 연구는 지속적으로 이루어져야 한다.
특히 6개의 푸질특성 중에서 신뢰성에 대한 평가는 상당히 어려움이 많아 계속적인 연구가 진행되어지고 있다. 본 연구도 6개의 품질 특성 중에서 신뢰성에 대한 평가를 위해서 설문조사를 실시한 것이며 앞으로도 신뢰성에 대한 평가연구는 계속적으로 진행되어질 것이다. ISO/IEC 9126에서 제시하는 신뢰성은 성숙성(Maturity), 오류 허용성 (Fault Tolerance), 회복성(Recoverability), 준수성(Compliance)로 구성되어져 있다.
현재의 시 험은 6가지 품질 특성을 모두 똑같은 평가 배점 으로 평가하고 있다. 산업용 소프트웨어의 경우 신뢰성이 가장 중요하다는 설문조사 결과를 참고 하여 앞으로는 소프트웨어의 평가에 있어서 평가 방법의 이원화에 대한 연구를 통해서 시험 방법 을 다양하게 적용할 수 있도록 하여야 할 것이 다. 본 연구는 2장에서 설문조사 내용을 간단히 소개하고[14] 3장에서 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에 대하여 소개하고[7, 11, 12] 4장에서는 소 프트웨어 신뢰도 성장 모델에 적용하여 신뢰도를 평가하는 방법을 설명하고 직접적인 예제를 통해 서 검증하였다.
이러한 점을 고려하여 각각의 시험기관에서 얻어진 자료를 이용하여 그래프를 그려보면 S자 성장곡선의 형태를 보이고 있는 것들이 많으므로 본 연구는 앞으로 계속적인 모델 개발을 위해서 연구되어져야 할 것이다. 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에 대한 연구와 모수 추정에 대한 연구, 신뢰도를 평가하기 위한 연구가 진행되어져야 하며 업체에서 개발한 제품에 대하여 간단히 소프트웨어 신뢰도를 평가할 수 있는 방안에 대한 연구도 진행되어져야 할 것이다.
본 연구는 앞으로 시험기관에서 제시하는 오류 발생 데이터 자료를 더욱 확보하여 확보된 자료를 정확히 모델에 적용하는 방안에 대한 연구가 진행되어져야 한다. 시험 데이터에 따라서 그 특성을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 적용 방안에 대한 연구는 지속적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서 예제로 제시된 두 개의 시험자료에서도 상당히 다른 현상을 보이고 있음을 알 수 있다.
두 개의 예제를 통해서 확인된 것으로는 소프트웨어 신뢰도라는 것은 오류 발생 시간의 형태에 따라서 많은 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 여러 가지 여건으로 인하여 동일 조건에서 소프트웨어 개발업체가 시험을 실시할 수 없을 경우에는 현재 제안된 방법에 의한 신뢰도의 평가가 더욱더 신뢰성이 있을 것이다. 본 연구는 앞으로 시험기관에서 제시하는 오류 발생 데이터 자료를 더욱 확보하여 확보된 자료를 정확히 모델에 적용하는 방안에 대한 연구가 진행되어져야 한다.
기존에 보유하고 있는 소프트웨어 시험 자료에 대하여 그래프를 그려본 결과 본 연구에서 제시한 첫 번째 예제와 같이 S자 성장곡선 형태로 시험자료가 주어짐을 확인하였다. 이러한 점을 고려하여 각각의 시험기관에서 얻어진 자료를 이용하여 그래프를 그려보면 S자 성장곡선의 형태를 보이고 있는 것들이 많으므로 본 연구는 앞으로 계속적인 모델 개발을 위해서 연구되어져야 할 것이다. 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에 대한 연구와 모수 추정에 대한 연구, 신뢰도를 평가하기 위한 연구가 진행되어져야 하며 업체에서 개발한 제품에 대하여 간단히 소프트웨어 신뢰도를 평가할 수 있는 방안에 대한 연구도 진행되어져야 할 것이다.
B사의 경우는 신뢰성이 가장 중요하고 유지보수성과 이식성이 중요도가 낮은 것으로 조사되었고 C사의 경우는 신뢰성이 가장 중요하 고 유지보수성이 가장 중요도가 낮은 것으로 평 가하였다. 이러한 중요도에 대한 평가 조사는 앞 으로 계속적으로 진행할 계획이다. 현재 산업자 원부 기술표준원에서 실시하고 있는 산업용 소 프트웨어 의 품질평가에서는 내장형 소프트웨어, 패키지 소프트웨어, 시스템 소프트웨어로 나누어 분류하고 있으나 각 품질 특성에 대한 시험을 통해서 얻어진 결과를 품질 특성 별로 다르게 가중치를 적용하는 방법을 고려해야 함을 연구 중에 있다.

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