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신뢰성 성장모형에 대한 소프트웨어 신뢰성 메트릭 추정량의 민감도 분석
Sensitivity analysis of software reliability metric estimator for Software Reliability Growth Models 원문보기

品質經營學會誌 = Journal of Korean society for quality management, v.37 no.3, 2009년, pp.33 - 38  

김대경 (전북대학교 통계학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

When we estimate the parameters of software reliability models, we usually use maximum liklihood estimator(MLE). But this method is required a large data set. In particular, when we want to estimate it with small observed data such as early stages of testing, we give rise to the non-existence of MLE...

주제어

#software reliability metric   #MLE   #SRGM   #NHPP   #Taylor approximation  

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

제안 방법

  • In this paper, we first look into variances of parameter estimates for nonhomogenous Poisson process(NHPP) class of SRGMs. Then we investigate the effects of variances in the failure intensity function estimate of these models using ones of parameter estimates.
  • All the projects concerned developing software for high-end TV-sets containing several million lines of code. Their analysis focused on the expected remaining number of faults in the software during stability tests in maturity phase.
  • They selected the two finite NHPP SRGMsCGoel and Okumoto model, Delayed S~Shaped model) and two infinite NHPP SRGMs(log power model, log Poisson execution time model). They concluded that the log-like infinite NI-IPP SRGMs outperformed both the finite models.

이론/모형

  • Then we investigate the effects of variances in the failure intensity function estimate of these models using ones of parameter estimates. In this paper, we selected the following finite and infinite failure models from the NHPP model class: Log power mod이 [15] and Delayed S-Shaped model [14]. Some field research demonstrates the superiority for these models [1], And we will use the real data TV data sets.
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참고문헌 (16)

  1. Almering, V., Genuchten, M.V., Cloudt, G. and Sonnemans, P.J.M., "Using Software Reliability Growth Models in Practice," Software, IEEE, Vol. 24, Issue 6, pp. 82-88, 2007 

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  2. Charette, Robert N., "Why Software Fails?", Spectrum, IEEE, Vol.42, Issue9, pp. 42-49, 2005 

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  3. Cotte, D. W., "System-reliability confidenceintervals for complex-systems with estimated component-reliability.", IEEE Transactions on Reliability, Vol.46, No.4, pp. 487-493. 1997 

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  11. Knafl, G.J. and Morgan, J., "Solving ML equations for 2-paremater Piosson-process models for ungrouped software-failure data," IEEE Transactions on Reliability, R-45, No.1, pp. 42-53, 1996 

  12. Musa, J.D., Software Reliability Engineering: More Reliable Software, Faster Development and Testing. McGraw-Hill, 1998 

  13. Pham, H., "Software reliability assessment: Imperfect debugging and multiple failure types in software development," EG&G-RAAM-10737, Idaho National Engineering Laboratory 

  14. Pham, H, Software reliability, Singapore: Springer-Verlag, 2000 

  15. Yamada, S. Ohba, M. and Osaki, S., "S-Shaped Reliability Growth Modeling for Software Error Detection," IEEE Transaction on Reliability, Vol. 32, No.5, pp. 475-478, 1983 

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  16. Zhao, M. and Xie, M. "On the log-power software reliability model," Proceeding of the 3rd International Symposium on Software Reliability Engineering, pp. 14-22, 1992 

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