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A Study on Comparative Evaluation of Application of Software Reliability Model Dependent on Various Hazard Functions

다양한 위험함수에 의존한 소프트웨어 신뢰모형의 적용에 대한 비교 평가에 관한 연구

  • Yang, Tae-Jin (Department of Electronic Engineering, Namseoul University)
  • Received : 2018.11.29
  • Accepted : 2018.12.17
  • Published : 2018.12.29

Abstract

Software efficiency is the probability of failure free use in operating environments, and is the most fundamental factor affecting software system stability. The malfunction of the computer system used in the information technology field may cause a significant loss in the related industry. Therefore, in this study, we analyze the attributes of software reliability models that depend on various hazard functions based on finite fault NHPP model with software failure time data. The hazard function pattern of proposed model is constant for the Goel-Okumoto model, and the Minimax and Rayleigh models follow the incremental pattern, but the hazard function increase value of the Minimax model is smaller than that of the Rayleigh model and the Goel-Okumoto model. Also, the Minimax model was relatively efficient because the true value error of the mean value function m(t) and the mean square error (MSE) of the Minimax model were smaller than those of the Rayleigh and Goel-Okumoto models. The results of this study are expected to be useful for software developers as basic information about the hazard function.

소프트웨어 효율성은 운용 환경에서 사용시간에 따라 고장없이 사용할 수 있는 확률이며, 소프트웨어 시스템 안정성에 영향을 미치는 가장 근본적인 요인이다. 정보기술 분야에서 활용되고 있는 컴퓨터 시스템의 오작동은 관련 산업분야에 중요한 손실을 야기할 수도 있다. 따라서, 본 연구에서는 소프트웨어 고장시간 자료를 가지고 유한고장 NHPP 모형에 기반하여 다양한 위험함수에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형의 속성을 분석 하였다. 제안한 모형의 위험함수 패턴은 Goel-Okumoto모형은 상수가 되고, Minimax 모형과 Rayleigh모형은 증가패턴을 따르지만, 위험함수의 증가폭은 Minimax 모형이 Rayleigh모형과 Goel-Okumoto모형 보다 작은 것으로 나타났다. 또한, 평균값 함수m(t)의 참값 오차와 평균제곱오차(MSE)는 Minimax 모형이 모두 Rayleigh 모형과 Goel-Okumoto모형 보다 작아서 상대적으로 효율적이였다. 본 연구의 결과는 소프트웨어 개발자에게 위험함수에 관한 기본정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

Keywords

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그림 1. 박스플롯의 결과 Fig. 1. Result of Box-plot

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그림 2. 각 시점에 대한에 평균제곱오차 추이 Fig. 2. Transition of mean square error for each failure number

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그림 3 강도함수의 추세 Fig. 3. Transition of Intensity function

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그림 4. 각 모형에 대한 평균값 함수 추이 Fig. 4. Mean value function trend for each model

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그림 4 신뢰도의 추세 Fig. 4. Transition of reliability

표 1. 확률밀도함수와 위험함수 Table 1. Probability density function and hazard function

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표 2. 고장시간자료 Table 2. Failure time data

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표 3. 모수추정 및 MSE , R2 Table 3. Parameter estimation and MSE , R2

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표 4. 강도함수의 추정 Table 4. Eestimation of the intensiry function

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References

  1. S.S. Gokhale & K.S. Trivedi, "A time/structure based software reliability model", Annals of Software Engineering, Vol.8, pp.5-12, 1999.
  2. T. J. Yang, "The Comparative Analysis of Software Failure Time Based on Software Reliability Model and Nonlinear Regression Model", Korea Knowledge Information Technology Society, Vol.9, No.6, pp.723-731, 2014.
  3. Goel A L, Okumoto K, "Time-dependent fault detection rate model for software and other performance measures", IEEE Transactions on Software Engineering, Vol.28, pp.206-211, 1978.
  4. Kuei-Chen, C., Yeu-Shiang, H.,&Tzai-Zang, L.,"A study of software reliability growth from the perspective of learning effects", Reliability Engineering and System Safety, Vol.93, pp.1410-1421, 2008 https://doi.org/10.1016/j.ress.2007.11.004
  5. P. E, Oguntunde, A. O. Adejumo, "ANote on the Minimax Distribution", Covenant Journal of Physical and Life Sciences (CJPL), Vol.3, No.1. pp.1-8, 2015.
  6. H. C. KIM, "A Comparative Study for Statistical Process Control of Software Reliability Model on Finite and Infinite NHPP Using Rayleigh Distribution", International Journal of Soft Computing, Vol.11, No.3, pp.165-171, 2016.
  7. T.H. Yoo, "The Infinite NHPP software reliability model based on Monotonic Intensity Function", Indian Journal of Science and Technology, Vol.8, No.14, pp.1-7, 2015.
  8. Y. Hayakawa, G. Telfar "Mixed poisson-type processes with application in software are reliability", Mathematical and Computer Modelling, Vol.31, pp.151-156, 2000. https://doi.org/10.1016/S0895-7177(00)00082-0
  9. T. J. Yang, "A Comparative Study on Reliability Attributes for Software Re-liability Model Dependent on Lindley and Erlang Life Distribution", The Journal of Korea Institute of Information, Electronics and Commmunication Technology, Vol.10, No.5, pp.469-475, 2017. https://doi.org/10.17661/jkiiect.2017.10.5.469
  10. T. J. Yang, "A Performance Comparative Evaluation for Finite and Infinite Failure Software Reliability Model using the Erlang Distribution", The Journal of Korea Institute of Information, Electronics and Commmunication Technology, Vol.9, No.4, pp.351-358, 2016. https://doi.org/10.17661/jkiiect.2016.9.4.351
  11. T. J. Yang, "The Performance Analysis Comparative Study depend on Software Reliability Model and Curve Regression Model", Medwell Journals, Vol.12, No.5, pp313-317, 2017.
  12. T. J. Yang, J. G. Park, "A Comparative Study of the Software NHPP Based on Weibull Extension Distribution and Flexible Weibull Extension Distribution", International Journal of Software Computing, Vol.11, No.4, pp.276-281, 2016.
  13. Jeong-Joon Kim, Kwang-Jin Kwak, Don-Hee Lee, Yong-Soo Lee, 'Study of Trust Bigdata Platform', The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication VOL. 16 No. 6, 2016