[논문]내장형 소프트웨어의 신뢰성 품질 측정 및 향상 방안 연구

장윤정; 윤청

문제 정의

신뢰성을 향상시키기 위해서는, 여러 측정 기준을 세워 신뢰도를 측정하여 상황을 파악하고 관리해야 한다. 본 논문에서는 기존의 복잡한 신뢰성 성장모델에서 벗어나 신뢰도 측정의 간단한 방안을 제안한다.
수식의 타당성을 검증하기 위하여 총 5번의 실험을 거쳐, 도출된 실험데이터 값을 수식에 대입하여 결과 값과 비교한 후 본 논문에서 제안한 수식의 타당성을 입증한다. 정확한 평가 결과를 얻을 수 있도록 하는 것이 본 논문의 목적이다.
품질평가 메트릭을 적용하여 소프트웨어 신뢰성을 측정하기 위해, 본 논문에서는 ISO/IEC 9126에 제시되어 있는 품질평가 메트릭과 각 품질평가 메트릭의 부특성 성질을 토대로 수식을 제안하였다. ISO/IEC 9126 품질측정 메트릭을 수식화하여 신뢰도를 측정하기 위해, 각 품질측정 메트릭에서 수식화 가능한 메트릭을 추출한다.

가설 설정

각각의 품질평가 메트릭인 4가지 성숙성, 오류허용성, 회복성, 준수성을 _{Mat, Fa, Re,} &如라고 가정한다. 그리고 그 안에 포함되는 각각의 부특성을 _{Tf, Tc,} 為, _Ba,Fa,_{Mdt, Mrt, Res, Rest,} Rec와 같이 칭한다.
고려하였다. 하위 단계에서 고정된 값의 수식을 계산하기 위하여 각 부특성의 개수만큼 나누는 것을 가중치로 가정한다. 예를 들어, 본 논문에서 성숙성 메트릭 수식에 사용되는 부특성의 개수가 3개이기 때문에, 가중치는 1/3이라고 가정한다.

제안 방법

수식을 제안하였다. ISO/IEC 9126 품질측정 메트릭을 수식화하여 신뢰도를 측정하기 위해, 각 품질측정 메트릭에서 수식화 가능한 메트릭을 추출한다. 예를 들어, 해당 소프트웨어의 예상 결함 수나 실제 총 결함 수를 알기 위해 신뢰성 성장 모델을 통해 값을 도출해 내어야 하는 경우는 수식화 가능 메트릭에서 미추출하였다.
측정할 수 있다. 각 메트릭의 체크리스트를 토대로 한 특성들로 수치 값을 내고, 신뢰도를 결정할 수 있게 하였다. 필요한 수치 값은 신뢰성 성장 모델 수식을 통하지 않고 신뢰성 평가 메트릭에서 수식을 유도하여 계산 값을 도출하였다.
각 모델의 가설에 근거한 신뢰도 평가는 5일에 걸쳐 4 시간 마다 결함 수를 측정하며, 미지의 모수에 대한 값을 신뢰도 함수에 대입하여 신뢰도를 측정한다. CASRE' 도구를 이용하여 각 모델의 신뢰도를 측정하기 위해서는, 고장 발생 수와 고장 발생 시간 간격 등의 수치가 필요하다.
결과 값으로 신뢰도 측정이 가능하게 된다. 각 부특성에서 도출된 값은 아래의 [표 5]와 같이 총 5번의 실험을 거쳐 나온 값들로, 통계적인 수치를 적용하였다.
연구하였다. 각각의 데이터 적용 결과를 통해 수식의 타당성에 대하여 정확한 근거를 제시하였다. 결과적으로 기존의 복잡한 수식 대신 제시한 수식만으로도 신뢰도 측정이 가능함을 보였다.
여기서, 부특성의 값은 첫 번째, 두 번째, 세 번째 실험까지 도출된 결과를 토대로 계산한다. 계산된 신뢰도 측정값과 신뢰성 성장 모델을 통해 도출된 신뢰도를 비교한다.
기존의 대표적인 신뢰성 성장 모델의 측정값과 제안한 수식의 신뢰성 평가를 진행하기 위해 실제 시스템을 실험하고 분석하여 나은 더욱 정확한 실험 데이터로 심도 있게 연구하였다. 각각의 데이터 적용 결과를 통해 수식의 타당성에 대하여 정확한 근거를 제시하였다.
필요한 수치 값은 신뢰성 성장 모델 수식을 통하지 않고 신뢰성 평가 메트릭에서 수식을 유도하여 계산 값을 도출하였다. 기존의 신뢰성 성장 모델에서 주장하고 있는 각 단계 별 과정과 비교하면 쓰이는 변수의 의미 둥 내용 자체는 비슷하지만, 결국 목표하는 즉정값에 대해서는 보다 간편하게 접근할 수 있는 방안을 모색하였다.
성능적인 요구사항, 테스트케이스를 작성한다. 본 연구는 통화, 문자, 애플리케이션, 전원, 화면 데이터에 대한기준을 명시하여 실험하였다. 해당 기준을 벗어나면 정상적인 않은 상황으로 간주한다.
본 연구에서 상위 단계인 신뢰성 품질평가 메트릭은 나름대로의 논리로 가변적인 성질을 지니는 가중치를 계산 후 수식에 대입하여 결과 값을 도출해 내었지만, 하위단계인 신뢰성 품질평가 메트릭의 부특성들에는 가중치를 고정 값으로 지정하였다. 이 부분에서는 각각 어떻게 가중치를 가변적으로 계산하고 수식에 대입하여 결과 값을 도출해 낼지에 대해서 깊게 고민하고 보완하여야 할 것이다.
본 연구에서는 우리가 일상생활에서 흔히 사용하는 모바일의 내장형 소프트웨어에 관하여 각각의 모델과 메트릭을 적용하고, 신뢰도를 측정하였다. 아래의 [표 2] 는모바일 소프트웨어 사용 도중 나타나는 결함을 체크리스트로 작성한 것이다.
부특성의 가중치를 결정하기 위해, 본 논문에서 제안하는 수식을 다른 시스템에 적용했을 때 값이 변동하는 상황을 고려하였다. 하위 단계에서 고정된 값의 수식을 계산하기 위하여 각 부특성의 개수만큼 나누는 것을 가중치로 가정한다.
도출해낸다. 수식의 타당성을 검증하기 위하여 총 5번의 실험을 거쳐, 도출된 실험데이터 값을 수식에 대입하여 결과 값과 비교한 후 본 논문에서 제안한 수식의 타당성을 입증한다. 정확한 평가 결과를 얻을 수 있도록 하는 것이 본 논문의 목적이다.
실험한 결과를 토대로 품질평가 메트릭에 대한 부특성의 데이터를 추출하고, 추출한 데이터로 품질평가 메트릭을 계산하였다. 계산한 결과, 본 논문에서 다룬 모바일 내장형 소프트웨어 시스템 신뢰도 측정 결과 값이 각각 실험 네 번째에서는 0.
일정한 간격의 시간차를 둔다는 전제 하에 1일 간격으로 4시간 마다 총 5일에 걸쳐 모바일의 단위시간당 고장 발생을 측정해 고장 자료를 검출한 후 실험하였다. 아래의 [표 3]은 시간 당 발생된 고장 수이다.
품질평가 메트릭의 부특성 요소에서 요구사항 값과 테스트 케이스를 알아내기 위해 모바일 소프트웨어의 기능적, 성능적인 요구사항, 테스트케이스를 작성한다. 본 연구는 통화, 문자, 애플리케이션, 전원, 화면 데이터에 대한기준을 명시하여 실험하였다.
각 메트릭의 체크리스트를 토대로 한 특성들로 수치 값을 내고, 신뢰도를 결정할 수 있게 하였다. 필요한 수치 값은 신뢰성 성장 모델 수식을 통하지 않고 신뢰성 평가 메트릭에서 수식을 유도하여 계산 값을 도출하였다. 기존의 신뢰성 성장 모델에서 주장하고 있는 각 단계 별 과정과 비교하면 쓰이는 변수의 의미 둥 내용 자체는 비슷하지만, 결국 목표하는 즉정값에 대해서는 보다 간편하게 접근할 수 있는 방안을 모색하였다.

데이터처리

신뢰성 성장 모델과 본 논문에서 제안한 수식을 비교하기 위해 기존에 많이 알려져 있는 'CASRE'라는 도구를 이용하여 신뢰성 성장 모델 중에서도 잘 알려진 NHPP Model과 Jelinsk-Moranda Model의 신뢰도 측정 결과 값을 도출해낸다. 수식의 타당성을 검증하기 위하여 총 5번의 실험을 거쳐, 도출된 실험데이터 값을 수식에 대입하여 결과 값과 비교한 후 본 논문에서 제안한 수식의 타당성을 입증한다.

이론/모형

본 논문에서는 미지수인 값을 알아내기 위하여, 선형대수학의 가우스 소거법 을 이용하였다. 3차방정 식을 해결하면, 각각 아래와 같이 峪” 临, 呢의 값이 도출된다
많이 알려져 있는 모델이다. 파라메타 값 계산에 대한 더욱 정확한 수치 값 계산을 위해 기존에 많이 알려진 'CASRE'라는 도구를 사용하여 계산 값을 도출하였다.

성능/효과

각각의 데이터 적용 결과를 통해 수식의 타당성에 대하여 정확한 근거를 제시하였다. 결과적으로 기존의 복잡한 수식 대신 제시한 수식만으로도 신뢰도 측정이 가능함을 보였다. 이는 실제 시스템에서 신뢰성을 향상시키는 작업에 적극 활용되도록 도모될 것이다.
[그림 1] 각 Mode 신뢰도 측정 결과

결과적으로, 위의 [그림 1]과 같이 신뢰도가 측정되고 그 값을 계산해보면 좌측 NHPP의 신뢰도는 0.8884217, 우측 Jelinski-Modranda의 신뢰도는 0.810294로 나온다.
계산하였다. 계산한 결과, 본 논문에서 다룬 모바일 내장형 소프트웨어 시스템 신뢰도 측정 결과 값이 각각 실험 네 번째에서는 0.83899378576(약 84%), 실험 다섯 번째에서는 0.85819803011(약 86%)로 나왔다.

후속연구

값으로 지정하였다. 이 부분에서는 각각 어떻게 가중치를 가변적으로 계산하고 수식에 대입하여 결과 값을 도출해 낼지에 대해서 깊게 고민하고 보완하여야 할 것이다.

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