Pareto-Type 수명 분포에 근거한 유한고장 NHPP 소프트웨어 신뢰성 모형의 성능 분석

Performance Analysis of Finite Failure NHPP Software Reliability Models Based on Pareto-Type Lifetime Distribution

본 연구에서는 Pareto-type 수명 분포를 이용하여 NHPP 기반 소프트웨어 신뢰성 모형의 성능을 분석하고, 이를 바탕으로 최적의 모형을 제시하였다. 소프트웨어 고장 현상을 분석하기 위해 고장 시간 데이터를 활용하였으며, 제안된 모형의 모수는 최우추정법을 통해 계산하였다. 다양한 성능 분석법(MSE를 이용한 모형의 효율성, 평균값 함수를 이용한 참값에 대한 예측 능력, 강도 함수를 이용한 고장 발생 강도, 임무 시간을 이용한 신뢰도 평가)을 적용한 결과, Lomax 모형이 가장 우수한 성능을 보인 것을 확인하였다. 따라서 본 연구는 기존 연구에서 부족했던 Pareto 분포 계열의 신뢰도 성능을 새롭게 규명하고, 이를 통해 소프트웨어 개발자들이 초기 단계에서 필요로 하는 기본적인 속성 데이터와 분석 방법을 함께 제시할 수 있다.

This study compares and analyzes the performance of NHPP-based software reliability models using the Pareto-type lifetime distribution and proposes an optimal model. Failure time data were utilized to analyze software failure phenomena, and the parameters of the proposed model were estimated using the maximum likelihood estimation (MLE) approach. Various performance analysis methods were employed, including model efficiency evaluation using MSE, predictive ability assessment based on the mean value function, failure strength analysis using the intensity function, and reliability evaluation using mission time. The results confirmed that the Lomax model demonstrates the best performance. Consequently, this study newly elucidates the reliability performance of the Pareto-type lifetime distribution, which has been insufficiently explored in previous research, and provides fundamental attribute data and analysis methods necessary for software developers in the early development stages.