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지수 가중 이동 평균 관리도를 이용한 소프트웨어 고장 시간 비교분석에 관한 연구
The Study for Comparative Analysis of Software Failure Time Using EWMA Control Chart 원문보기

정보·보안논문지 = Journal of information and security, v.8 no.3, 2008년, pp.33 - 39  

김희철 (남서울대학교 산업경영공학과) ,  신현철 (백석문화대학 컴퓨터정보학부)

초록
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소트프웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하는 도중에 지수가중 이동 평균 관리도를 이용하여 관리 상태에 있는 자료만 가지고 정보분석을 해야 효율성이 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 추세 검정과 지수가중이동평균 관리도를 사용하여 실제 소프트웨어 자료를 비교 분석하는 것을 목표로 하고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Software failure time presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing. For data analysis of software reliability model, data scale tools of trend analysis are developed. The methods of trend analysis are arithmetic mean test and Laplace trend test. T...

주제어

#EWMA Control Chart   #Trend Analysis   #Laplace Trend Test  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 고장시간을 측정하는 도중에 지수가중이동 평균 관리도를 이용하여 관리 상태에 있는 자료만 가지고 정보분석을 해야 효율성이 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 추세 검정과 지수가중이동평균 관리도를 사용하여 실제 소프트웨어 자료를 비교 분석하는 것을 목표로 하고 있다.
  • 본 논문에서는 고장시간을 측정하는 도중에 지수가중이동 평균 관리도를 이용하여 관리 상태에 있는 자료만 가지고 정보분석을 해야 효율성이 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 추세 검정과 지수가중이동평균 관리도를 사용하여 실제 소프트웨어 자료를 비교 분석하는 것을 목표로 하고 있다.
  • 본 절에서는 1197.95 시간단위에 41번의 고장이 발생된 S27[8] 고장자료를 이용하여 EWMA 관리도 분석과 기존의 추세분석인 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정[3]에 대하여 비교 분석을 시행하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
EWMACHART는 무엇인가? EWMACHART(Exponentially Weighted Moving Average Chart)는 기존에 잘 알려진 누적합 관리도와 유사하게 공정평균의 작은 변화를 잘 파악 할 수 있도록 만들어진 관리도이다.
추세 분석으로 어떠한 검정이 있는가? 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정등이 있다[5]. 산술평균 검정결과 고장시간이 증가함에 따라 산술 평균이 거의 증가 추세를 보이고 있으면 신뢰성장(Reliability growth) 속성을 가지고 있고 라플라스 추세 검정의 결과도 라플라스 요인(Factor)이 -2와 2사이에 존재함으로서 증가하다가 고장시간이 증가함에 따라 음수로서 감소하면 신뢰성장(Reliability growth) 속성을 나타내고 있다고 해석한다.
어떠한 과정을 소프트웨어 성장 과정이라 하는가? 테스트 시간이나 혹은 실행 시간, 발생된 고장 수와 고장 발생시간 과의 관계를 효율적으로 관리함으로서 소프트웨어 신뢰도를 성장 시 킬 수 있다. 이러한 과정을 소프트웨어 성장 과정이라고 볼 수 있다.
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