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저널정보
한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management 정보기술과 데이타베이스 저널 제12권 제2호
발행연도
2005.6
수록면
1 - 13 (13page)

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This paper proposes a software-reliability growth model incoporating the amount of testing effort expended during the software testing phase after developing it. The time-dependent behavior of testing effort expenditures is described by a Logistic curve. Assuming that the error detection rate to the amount of testing effort spent during the testing phase is proportional to the current error content, a software-reliability growth model is formulated by a nonhomogeneous Poisson process. Using this model the method of data analysis for software reliability measurement is developed. After defining a software reliability, This paper discusses the relations between testing time and reliability and between duration following failure fixing and reliability are studied. SRGM in several literatures has used the exponential curve, Railleigh curve or Weibull curve as an amount of testing effort during software testing phase. However, it might not be appropriate to represent the consumption curve for testing effort by one of already proposed curves in some software development environments. Therefore, this paper shows that a logistic testing-effort function can be adequately expressed as a software development/testing effort curve and that it gives a good predictive capability based on real failure data.

목차

Abstract

1. 서론

2. 테스트 노력 함수에 대한 이론적 배경

3. 로지스틱 테스트노력 SRGM

4. 비용-신뢰도를 고려한 인도 기법

5. 적용 예

6. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
, aug.1982 , Software reliability-Status and perspectives se-8 : 354 ~ 371 google schola , apr.1986pp.19-23. , Software reliability growth models with testing-efforts r-35 google schola , 1980 , Optimum release time for software systems based on reliability and cost criteria 1 : 315 ~ 318 google schola , dec.1985 , Cost-reliability optimal release policies for software systems r-34 : 422 ~ 424 google schola , 1996 , Optimal release policy for hyper-geometric distribution software-reliability growth model 45 : 646 ~ 651 google schola

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