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초록

한국어

소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시 간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 곡선회귀모형에 이용되는 S곡선 모형과 성장모형, 로지스틱을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교 하였다. 제안된 예측방법에서는 고장시간 자료 를 이용하여 모형들에 대한 예측 값을 결정계수 와 평균제곱오차를 이용하여 비교 하고 효율적 모형을 선택 하였다.

영어

Software failure time presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing. For data analysis of software reliability model, data scale tools of trend analysis are developed. The methods of trend analysis are arithmetic mean test and Laplace trend test. Trend analysis only offers information of outline content. In this paper, we discuss forecasting failure time case of failure time censorin g. In this study, we predict the future failure time by using the curve regression analysis where the s-curv e, growth, and Logistic model is used. The proposed prediction method analysis used failure time for the pr ediction of this model. Model selection using the coefficient of determination and the mean square error were presented for effective comparison.

목차

요약
 ABSTRACT
 1. 서론
 2. 관련 연구
  2.1 곡선 선형 회귀 모형
  2.2 곡선 선형 회귀 모형의 종류[9]
  2.3 최적모형의 결정기준
 3. 제안하는 예측방법
 4. 결론
 참고문헌

저자

• 김희철 [ Kim Hee Cheul | 남서울대학교 산업경영공학과 ]
• 신현철 [ Shin Hyun Cheul | 백석문화대학교 인터넷정보학부 ]

참고문헌