분야
hwp1. Introduction
1.Schneidewind model의 목적 [8]
2.정의
3.기본 철학 모델
4. Schneidewind 모델 신뢰도 순위 적용
5. 우주선 소프트웨어의 전체적인 신뢰성 평가
6. 소프트웨어 신뢰성 추세 분석
7. 산술평균시험
8. Laplace test
9. 소프트웨어 안전 기준의 분석
9-1 남은 고장 위험 평가
9.2 남은 고장 기준 적용
9.3 다음 고장 기준 시간의 적용
9.4 다음 고장 위험 시간의 평가
10. 요약
소프트웨어 신뢰성 측정이 논의되어 오고 분석되는 것이 확실히 중요함에도 불구하고 다음과 같이 정의된 하부라인 측정으로 대체되어 왔다. (1) 소프트웨어가 특정한 조건하에서 특정한 시간에 시스템의 실패를 일으키는 원인이 되지 않을 확률. (2) 요구되는 기능이 특정한 조건에서 특정한 기간 동안 수행할 수 있는 프로그램의 능력 [4]. 이 측정 규정을 제하기위해 우리는 아래의 방정식을 통하여 예측한 신뢰도가 1.0의 값에 도달하거나 접근한다는 것을 보기의 목적으로 여러 가지 OI들을 위해 그것을 측정범위 모수로 사용한다.
(1.8)
뿐만 아니라 신뢰성 안정성의 표시는 시험과 작동시간 에 대한 방정식(1.8)의 변화의 비율을 나타낸다. 그것은 변화율이 작을수록 우리는 가 급작스런 변화의 조건이 아니라는 것을 더 신뢰할 수 있다.(즉, 안정이다.) 이 안전성 측정은 이 식으로 주어진다.(1.9):
(1.9)
그러나 우리는 이 식(1.9)을 별개로 사용하려고 할 때 주의해야 한다. 그 이유는 OI가 실제로는 낮은 신뢰성 상태의 수치를 보임에도 불구하고 아주 안정한 신뢰성이라고 보일 수 있다는 것이다. 우리는 안정성에 관하여 평가를 할 때 신뢰도 그리고 그것의 비율을 둘 다 고려해야 한다. 이런 맥락에서 우리는 가장 의미가 있는 분석은 (1.8)의 식을 사용하여 일 동안을 가정했을 때의 신뢰성 예측 값을 구할 수 있으며 이 식(1.7)으로 순위 요인 에 대응하여 구성할 수 있다. 은 순위 요인이 증가함에 따라 신뢰성은 감소하는 관계를 보여주고 있다. 은 OI의 진전된 수행을 위한 신뢰성 순위를 매기는데 사용될 수 있음을 추론할 수 있다.
6. 소프트웨어 신뢰성 추세 분석
다른 방법으로 역사적인 실패 자료 분석에 근거를 둔 예측의 본질을 측정하는 또 다른 방법은 아래에 기술한 바와 같은 산술평균시험과 라플라스 시험이 있다.
7. 산술평균시험
이 시험은 관측된 고장시간의 산술평균 값
