Abstract
Science and technology is developing rapidly as more powerful software with the rapid development of software testing and reliability assessment by the difficulty increases with the complexity of the software features of the larger increases NHPP software reliability models for failure analysis can have, in the literature, exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, finite failure NHPP models that assuming the expected value of the defect and infinite failures NHPP models that repairing software failure point in time reflects the situation, were presented for comparing property. Commonly used in the field of software reliability based on Erlang distribution software reliability model finite failures and infinite failures were presented for performance comparative evaluation problem. As a result, finite failure model is better than infinite failure model effectively. The parameters estimation using maximum likelihood estimation in the course of this study was conducted. As the results of this research, software developers to identify software failure property be able to help is concluded.
과학기술이 급속하게 발전함에 따라 더 강력한 소프트웨어 기능의 급속한 발전과 함께 소프트웨어의 복잡성이 크게 증가함으로써 소프트웨어 테스트 및 신뢰성 평가의 어려움이 증가하고 있다. 소프트웨어 고장분석을 위한 비동질적인 포아송 과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는, 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 결함의 기대값을 가정하는 유한고장 소프트웨어 NHPP 모형과 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP 모형들을 상호 비교 제시하였다. 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 어랑분포에 근거한 유한고장과 무한고장 소프트웨어 신뢰성 모형에 대한 신뢰도 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 유한고장 모형이 무한고장 모형보다 효율적으로 좋게 나타났으며, 이 과정에서 모수추정법은 최우추정법을 이용하였다. 본 연구결과를 통하여 소프트웨어 개발자들에게 소프트웨어 고장현상을 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.