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학습 효과 기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 신뢰도 모형에 관한 연구
The Study of NHPP Software Reliability Model from the Perspective of Learning Effects 원문보기

정보·보안논문지 = Journal of information and security, v.11 no.1, 2011년, pp.25 - 32  

김희철 (남서울대학교 산업경영공학과) ,  신현철 (백석문학대학 인터넷정보학부)

초록
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본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용분포는 와이블 분포를 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R_{sq}$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The Weibull distribution applied to distribution was based on finite fail...

주제어

#Learning Effects   #Non-Homogeneous Poission Process   #Time Truncated Model  

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

문제 정의

  • 따라서 본 연구는 NHPP 소프트웨어 모형에 대한 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인(influential factor)과 사전에 설정되는 학습요인(learning factor)으로 구성된 학습효과의 특성에 대한문제를 비교 제시 하였다.
  • 따라서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습 과정을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다.

가설 설정

  • 흔히 가정 한다[3]. 이 범주에서 지금까지 알려진 모형들은 GoeFOkumoto 모형, Weibull 모형 그리고 Cox-Lewis 모형 등이 있는데 이모형들에 대한 강도함수는 각각 시간에 의존한 함수, 멱(power) 함수, 대수 선형(log-linear) 함수를 가정하였다[9].
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참고문헌 (14)

  1. Gokhale, S. S. and Trivedi, K. S. "A time/structure based software reliability model", Annals of Software Engineering. 8, pp. 85-121. 1999. 

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  2. Gael AL, Okumoto K, " Time-dependent fault detection rate model for software and other performance measures", IEEE Trans Reliab 28, pp.206-11, 1978. 

  3. Yamada S, Ohba H. " S-shaped software reliability modeling for software error detection", IEEE Trans Reliab, 32, pp.475-484, 1983. 

  4. Zhao M. "Change-point problems in software and hardware reliability", Commun. Stat Theory Methods, 22(3), pp.757-768, 1993. 

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  5. Shyur H-J. "A stochastic software reliability model with imperfect debugging and change-point", J Syst. Software 66, pp.135-141, 2003. 

  6. Pham H, Zhang X. "NHPP software reliability and cost models with testing coverage", Eur J Oper Res, 145, pp.445-454, 2003. 

  7. Huang C-Y. "Performance analysis of software reliability growth models with testing-effort and change-point". J Syst Software 76, pp. 181-194 2005. 

  8. Kuei-Chen, C., Yeu-Shiang, H., and Tzai-Zang L. "A study of software reliability growth from the perspective of learning effects". Reliability Engineering and System Safety 93, pp. 1410-1421, 2008. 

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  9. J. F. Lawless. Statistical Models and Methods for Lifetime Data. John Wiley & Sons, New York, 1981. 

  10. L. Kuo and T. Y. Yang. "Bayesian Computation of Software Reliability". Journal of the American Statistical Association, Vol.91, pp. 763-773, 1996. 

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  11. 김희철, "일반화감마분포를 이용한 NHPP 소프트웨어 신뢰도 모형에 관한 연구", 한국컴퓨터정보학회 논문지, 10권 6호, pp. 27-35, 2005년 12월. 

  12. 김희철, "지수화 지수 분포에 의존한 NHPP 소프트웨어 신뢰성장 모형에 관한 연구", 한국컴퓨터정보학회논문지, 제11권 5호, pp.9-18, 2006년 11월. 

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  13. K. Kanoun and J. C. Laprie, "Handbook of Software Reliability Engineering", M.R.Lyu, Editor, chapter Trend Analysis. McGraw-Hill New York, NY: 1996; p.401-437. 

  14. 김희철, "극값 분포 특성을 가진 소프트웨어 신뢰성 보증 모형에 관한 연구 ", 한국 통신학회논문지, 34권 6호, pp.623-629, 2009년 6월. 

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