소프트웨어 신뢰도 성장모형에 기초한 베이지안적 접근 방법에 관한 연구

• 영문명: The Bayesian Approach for Software Reliability Models Based on NHPP
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 김희철(Hee-Cheul Kim) 김평구(Pyong-koo Kim)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.4 No.4, 421~438쪽, 전체 18쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2002.12.30

국문 초록

본 논문에서는 비동질 포아송 과정(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보(Prior information)를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 사전분포를 고려한 베이지안 측면에서 신뢰도 분포로 많이 사용되는 와이블 분포의 특수형태인 레일리(Rayleigh) 분포와 라블라스(Laplace) 분포를 적용한 감마족 모형과 비감마족인 로그노말(Lognormal) 모형을 적용하였다. 또, 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 편차자승합을 이용하여 비교하고 NHPP에 대한 베이즈 추정치들을 계산하기 위한 사후분포의 형태를 구하는데 깁스 추출 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘이 사용되었다.

영문 초록

This paper presents a stochastic model for the software failure phenomenon based on a nonhomogeneous Poisson process(NHPP) and performs Bayesian inference using prior imformation. The failure process is analyzed to develop a suitable mean value function for the NHPP; expressions are given for several performance measure. Actual software failure data are compared with several model on the constant reflecting the quality of testing. The performance measures and parametric inferences of the suggested models using Rayleigh distribution, Laplace distribution and Lognormal distribution are discussed. The results of the suggested models are applied to real software failure data. Tools of parameter inference was used method of Gibbs sampling and Metropolis algorithm. In this paper, model selection using the sum of the squared errors was employed. The numerical example by NTDS data was illustrated.

목차

1. 서론

2. NHPP와 소프트웨어 신뢰도 모형에 대한 깁스 샘플링

3. 수치적인 예

4. 결론

참고문헌

키워드

Rayleigh 분포 Laplace 분포 Lognormal 분포 깁스샘플링 메트로폴리스 알고리즘 NHPP