White box reliability analysis techniques provide useful information to make more precise decisions related to software quality through the identification of critical parts and quantitative estimation of the probability that the given software will not cause any system failure. Although it is cost effective to conduct a reliability analysis in earlier development phases, there are difficulties in predicting the software reliability and tracing potential unreliable parts in early phases due to the unavailability of executable and testable implementation. This paper suggests a white box reliability prediction technique that supports traceability in the design phase. The proposed technique divides the reliability analysis process into six parts and utilizes design artifacts such as UML models. In particular, the technique predicts the system reliability by estimating the method level failure intensity through the busy periods and complexity weight values, and by calculating the probability of an activity being transferred to a complete state using a Markov Chain. This technique supports traceability according to the level of analysis, and hence it is possible to quantitatively identify unreliable parts of the software not only at the component level but also at the user’s system usage level or the system’s activity level. Furthermore, it is possible to simulate how the system reliability will change when a system operational profile is changed, because this technique includes the operational profiles explicitly in the UML models. An experimental study was conducted on safety critical embedded software to evaluate the proposed technique’s applicability, accuracy of prediction, and analysis capability. The results of the study show that the technique can predict software reliability more accurately than the existing model and it effectively identifies sources of unreliability and simulates operational profile changes.
화이트박스 신뢰성 분석은 소프트웨어의 내부 정보를 토대로 시스템이 고장 없이 동작할 확률을 정량적으로 추정하고, 시스템의 Critical Part를 식별함으로써 소프트웨어의 품질 관리에 유용한 정보를 제공한다. 이러한 신뢰성 분석을 개발 주기의 이른 시점에서 수행할 경우 품질비용을 절감할 수 있으나 구현 이전 단계에서는 실행 가능한 코드와 테스트 가능한 제품이 없기 때문에 신뢰성 분석에 많은 어려움이 있다.
본 논문에서는 설계 단계에서 산출되는UML모델을 통해 개발 주기의 이른 시점에서 시스템 신뢰성을 예측하는 기법을 제안한다. 특히 분석 수준에 따른 추적성(Traceability)을 지원하여 시스템 신뢰성에 가장 많은 영향을 주는 Critical part를 컴포넌트 레벨에서뿐만 아니라 사용자의 시스템 활용 레벨과 시스템 내부의 활동(Activity) 레벨에서도 정량적으로 추적할 수 있는 방법을 제안하였다.
제안된 기법의 적용 가능성과 예측력, 그리고 분석력을 평가하기 위해 실제 Safety critical embedded software에 적용하였으며 제안된 기법의 신뢰성을 블랙박스 모델의 신뢰성, 그리고 가산적(Additive) 모델의 신뢰성과 비교하여 신뢰성 예측의 정확도를 검증하였다. 또한 이 기법을 통해 신뢰성에 가장 큰 영향을 주는 영역을 분석 수준별로 추적할 수 있으며 운영 프로파일(Operational Profile) 변화에 따른 신뢰성 변화도 효과적으로 분석할 수 있음을 실험 결과를 통해 제시하였다.
