Software reliability is especially important to customers these days. The need to quantify software reliability of safety-critical systems has been received very special attention and the reliability is rated as one of software's most important attributes. Since the software is an intellectual product of human activity and since it is logically complex, the failures are inevitable. No standard models have been established to prove the correctness and to estimate the reliability of software systems by analysis and/or testing. For many years, many researches have focused on the quantification of software reliability and there are many models developed to quantify software reliability.
Most software reliability models estimate the reliability with the failure data collected during the test assuming that the test environments well represent the operation profile. User's interest is on the operational reliability rather than on the test reliability, however. The experiences show that the operational reliability is higher than the test reliability. With the assumption that the difference in reliability results from the change of environment, testing environment factor comprising the aging factor and the coverage factor are defined in this work to predict the ultimate operational reliability with the failure data. It is by incorporating test environments applied beyond the operational profile into testing environment factor Test reliability can also be estimated with this approach without any model change. The application results are close to the actual data.
The approach used in this thesis is expected to be applicable to ultra high reliable software systems that are used in nuclear power plants, airplanes, and other safety-critical applications.
오늘날 컴퓨터 사용자들에게 소프트웨어의 신뢰도가 중요한 것으로 대두되었다. 그동안 안전성과 관련된 분야에서는 소프트웨어의 신뢰도가 많은 관심의 대상이 되어 왔으나 최근에는 일반 사용자들도 이를 컴퓨터 시스템의 가장 중요한 특성 중의 하나로 인식하고 있다. 소프트웨어는 인간의 두뇌활동으로 창조된 무형의 상품으로 복잡한 논리 구조로 구성되므로 고장은 피할 수가 없다. 장기간에 걸쳐 소프트웨어의 신뢰도를 정량화 하려는 많은 연구가 수행되었으며 많은 모델들이 개발되어 왔으나 현재까지 어떤 분석이나 시험 방법으로서 소프트웨어의 완벽성이나 신뢰도를 입증하는 확립된 표준은 없다.
대부분의 소프트웨어 신뢰도 모델은 시험 환경이 운전 환경을 충실히 반영하는 것을 전제로 시험기간 중 수집된 고장자료를 이용하여 신뢰도를 평가하고 이것을 소프트웨어의 고유한 신뢰도로 간주한다. 그러나 실제 운전 자료를 보면 운전시에 측정한 신뢰도가 시험시에 예측한 값과 차이가 나고 사용자들은 시험 시의 신뢰도보다는 운전 시의 신뢰도에 더 관심을 가지고 있다.
본 논문에서는 이러한 차이가 운전 환경의 변화에 기인하는 것으로 가정하여 숙성인자와 적용인자로 구성된 시험환경인자를 정의하여 운전 시의 신뢰도를 예측하는 방법을 제시하였다.
시험 시의 신뢰도는 특별한 모델 변경 없이 평가된다. 이 논문에서 제시한 방법을 적용한 결과 운전 시의 신뢰도를 비교적 정확히 예측할 수 있었다.
본 논문에서 제시한 방법은, 운전 범위 밖의 영역에서도 많은 시험을 하는 원자력발전소나 항공기와 같은 안전과 관련된 고 신뢰도 소프트웨어의 시험 환경을 시험환경인자로 적절히 정량화 함으로서 이들의 운전신뢰도를 예측하는데 이용할 수 있을 것이다.
