An analytic approach to the dependability evaluation of software in the operational phase is suggested in this work with special attention to the physical fault effects on the software dependability : The physical faults considered are memory faults and the dependability measure in question is the reliability. The model is based on the simple reliability theory and the graph theory with the path decomposition micromodel. The model represents an application software with a graph consisting of nodes and arcs that probabilistically determine the flow from node to node. Through proper transformation of nodes and arcs, the graph can be reduced to a simple two-node graph and the software failure probability is derived from this graph. This model can be extended to the software system which consists of several complete modules without modification. The derived model is validated by the computer simulation, where the software is transformed to a probabilistic control flow graph. Simulation also shows a different viewpoint of software failure behavior. Using this model, we predict the reliability of an application software and a software system in a digitized system(ILS system) in the nuclear power plant and show the sensitivity of the software reliability to the major physical parameters which affect the software failure in the normal operation phase. The derived model is validated by the computer simulation, where the software is transformed to a probabilistic control flow graph. Simulation also shows a different viewpoint of software failure behavior. Using this model, we predict the reliablility of an application software and a software system in a digitized system (ILS system) is the nuclear power plant and show the sensitivity of the software reliability to the major physical parameters which affect the software failure in the normal operation phase. This modeling method is particularly attractive for medium size programs such as software used in digitized systems of nuclear power plants. This modeling method is particularly attractive for medium size programs such as software used in digitized systems of nuclear power plants.
발전소 시스템들은 크게 아날로그 시스템과 디지탈 시스템으로 구분할 수 있다. 현재 발전소에서 사용되는 아날로그 시스템들은 부품의 노후화 및 Test시 많은 인력과 시간이 소요되며 인적 실수에 의한 정지 가능성이 항상 존재한다. 이러한 아날로그 시스템들의 유지, 보수 및 Test상의 어려움때문에 발전소의 시스템들은 점차적으로 Auto-Test가 쉽고 상황 파악 및 정보 인지가 정확하며 고성능의 부품 확보 및 교체가 쉬운 디지탈 시스템으로 교체되어 가고 있다.
발전소와 같이 고 신뢰도를 요구하는 시스템들이 디지털화 되면서 이러한 디지탈 시스템에서 사용되는 소프트웨어의 신뢰도를 정량적으로 평가할 수 있는 이론 및 방법들이 제시되어야 한다. 기존의 평가는 소프트웨어 신뢰도 평가를 하드웨어와는 독립적으로 평가하고 있으나, 소프트웨어의 고장은 소프트웨어 자체의 디자인 실수, 코딩 에러 뿐만 아니라, 소프트웨어가 하드웨어에 구현되었을때 하드웨어와의 불일치 및 하드웨어의 fault에 의해 소프트웨어의 고장이 발생할 수 있다. 따라서, 이러한 시스템의 행동을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가 모델이 필요하다.
본 논문에서는 소프트웨어 자체의 디자인 실수 뿐만 아니라 하드웨어의 fault에 의한 소프트웨어의 행동을 고려함으로써 소프트웨어의 신뢰도를 보다 정확히 평가할 수 있는 해석적 모델을 개발하였으며 이 모델을 이용하여 하드웨어가 소프트웨어에 미치는 영향의 정도를 알아 보았다. 또한, 소프트웨어의 고장에 영향을 미치는 하드웨어의 주 인자를 발견하였다.
이 모델은 발전소에 쓰이는 소프트웨어와 같이 중,소 규모의 소프트웨어에 그 적용성이 뛰어나며, 여러 완전한 소프트웨어들로 구성된 하나의 소프트웨어 시스템에서도 이 모델링 방법을 적용할 수 있다.
