A software reliability model for operating environments considering exponential distribution

송광윤,장인홍 한국데이터정보과학회 2024 한국데이터정보과학회지 Vol.35 No.2

The software systems used in the field environments are the same as or close to those used in the development-testing environment; base on this, existing software reliability models are applied to software testing data and then used to make predictions on the software failures and reliability in the field. However, the systems may be used in many different locations. The Weibull distribution is often used to estimate the lifespan of a product because it has the flexibility to estimate cases where the probability of failure increases, decreases, or remains constant over time. In this paper, we present a new model with consideration for the Weibull fault detection rate in operating environments considering exponential distribution, and examine the goodness-of-fit of the proposed new model and other models based on two datasets. The results show that the proposed new model fits significantly better than other models.

머신러닝을 활용한 정보격차 실태조사 자료의 중요도 변수 분류에 관한 연구

송광윤,김윤수,장인홍 한국데이터정보과학회 2022 한국데이터정보과학회지 Vol.33 No.2

컴퓨터, 인터넷 발전으로 정보화 시대를 지나면서 과거 활자를 통해 얻은 정보보다 쉽고 빠르게 얻을 수 있게 되었다. 하지만, 모두가 동일한 정보들을 얻으며 자신에 맞는 정보들을 취합하는 것은 어렵다. 스마트 기기를 활용하는 수준에 따라 매우 많은 차이를 보이며 이 중 PC 또는 스마트 기기를 활용하지 못하는 데 어려움을 느끼는 계층을 정보소외계층이라고 한다. 본 연구에서는 한국정보화진흥원에서 2018년도부터 2020년도까지 3년 동안 조사한 설문 데이터를 기반으로 머신러닝 기법인 랜덤포레스트와 서포트벡터머신을 활용하여 일반국민과 정보소외계층에 속한 국민을 분류하는 모형을 제안하였다. 또한, 각 계층 간의 분류에 중요한 영향을 미치는 변수를 계산하였다. 중요변수로는 주변 환경적인 요인인 연령대와 직업, 차원 축소된 변수는 PC 및 스마트폰 사용능력과 PC 사용능력으로 나타났으며, 이를 통해 일반국민과 정보소외계층 간의 간극을 줄일 방안을 제안하였다.

The Optimal Release Time in Cost Model Using PCLS Model

송광윤,장인홍,최민수,이다혜 조선대학교 기초과학연구원 2016 조선자연과학논문집 Vol.9 No.3

The basic goal of software development is to produce high quality software at low cost. Therefore, when to stop software testing and release the software product is a significant point in the software development. The software cost model is an effective tool used to help software developers control costs and determine the release time. In this paper, we discuss the cost model to apply all 6 models with consideration of time to remove errors, cost of removing each error and risk cost due to software failure. We show the impact of cost coefficients and parameter values on the expected total cost by changing the values and comparing the optimal release times.

머신러닝을 이용한 스마트폰 의존도 영향력 분석 - 불균형 데이터 중심으로

송광윤,김윤수,장인홍 한국데이터정보과학회 2023 한국데이터정보과학회지 Vol.34 No.5

스마트폰은 우리에게 편리함을 제공하지만 제공받은 만큼 우리는 스마트폰에 매우 종속된 삶을 살아간다. 스마트 과의존이란 의존하는 만큼 과도한 스마트폰 사용으로 인간에게 신체적·심리적 문제를 일으킬 수 있음을 의미하며, 이와 관련된 많은 연구는 영유아·청소년·장노년층 등 계층을 구분하여 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 한국지능정보사회진흥원에서 실시한 스마트폰 과의존 실태조사에서 활용한 설문조사 데이터를 기반으로 설문 전체 대상에 대한 머신러닝 기법인 랜덤포레스트를 활용한 스마트폰 과의존 분류 모형을 제안하고, 스마트폰 과의존에 관한 데이터는 불균형 데이터로 스마트폰 과의존 대상자가 일반사용자군에 비해 매우 적은 비율을 가지고 있어서 이를 극복하고자 오버샘플링 기법을 활용하였으며, 스마트폰 과의존 대상자의 비율을 2배, 3배, 4배씩 늘려가며 정분류율, 민감도, 특이도, 정밀도, F1 score에 대한 우수함을 보여준다. 이를 통해 스마트폰 과의존 분류에 영향을 많이 미치는 변수는 스마트폰 여가 추구로 게임, 영화, 동영상 시청 등 여가 활동에 활용하는 스마트폰 사용이 과의존에 가장 영향을 많이 미치는 변수로 나타났다. 우리는 모두 자연스레 스며든 스마트폰에 대한 과의존으로 향하고 있을 수 있다. 과거의 엄격한 스마트폰 과의존 기준을 좀 더 완화하여 현재 상황을 받아들이고 개선해야 할 필요가 있을 것으로 판단된다. Smartphones provide us with convenience, but they also make us very dependent on them. As much as we rely on them, excessive smartphone use can cause physical and psychological problems in humans. This is called smartphone overdependence, and there is a lot of research on it. In this study, we proposed a smartphone dependency classification model using random forest, a machine learning technique, for the entire survey population based on survey data from the smartphone dependency survey conducted by the National Information Society Agency. Since the data on smartphone overdependence is imbalanced and the percentage of smartphone overdependence is very small compared to the general users, we utilized the oversampling technique to overcome this, and showed excellent classification rate, sensitivity, and specificity by increasing the percentage of smartphone overdependence by 2, 3, and 4 times. We found that the most influential variable in the classification of smartphone dependence was the use of smartphones for leisure pursuits such as playing games, watching movies, and watching videos. We may all be heading towards a naturalized smartphone dependency. We may need to relax the strict criteria for smartphone dependence in the past to accept and improve the current situation.

Predictions of MLE and LSE in NHPP Software Reliability Model

송광윤,장인홍,이승우 조선대학교 기초과학연구원 2013 조선자연과학논문집 Vol.6 No.2

We propose a mean value function for software failures in NHPP software reliability model. And we deal with the maximum likelihood estimation and the least squares estimation in the proposed mean value function. The explicit mean value function solution for the proposed model is presented by MLE and LSE in two data sets. The values of SSE and MSE is presented in two data sets by MLE and LSE. We compare the predicted number of faults with the actual two data sets using the proposed mean value function.

Parameter Estimation and Prediction for NHPP Software Reliability Model and Time Series Regression in Software Failure Data

송광윤,장인홍 조선대학교 기초과학연구원 2014 조선자연과학논문집 Vol.7 No.1

We consider the mean value function for NHPP software reliability model and time series regression model in software failure data. We estimate parameters for the proposed models from two data sets. The values of SSE and MSE is presented from two data sets. We compare the predicted number of faults with the actual two data sets using the mean value function and regression curve.

Parameter Estimation and Comparison for SRGMs and ARIMA Model in Software Failure Data

송광윤,장인홍,이동수 조선대학교 기초과학연구원 2014 조선자연과학논문집 Vol.7 No.3

As the requirement on the quality of the system has increased, the reliability is very important part in terms of enhancestability and to provide high quality services to customers. Many statistical models have been developed in the past yearsfor the estimation of software reliability. We consider the functions for NHPP software reliability model and time seriesmodel in software failure data. We estimate parameters for the proposed models from three data sets. The values of SSEand MSE is presented from three data sets. We compare the predicted number of faults with the actual three data setsusing the NHPP software reliability model and time series model.

기계학습을 이용한 디지털 정보수준에 따른 계층 분류*

송광윤,장인홍,김윤수,이승우 한국자료분석학회 2021 한국자료분석학회 학술대회자료집 Vol.2021 No.1

Improved Exponential Software Reliability Model Based on NHPP with the Uncertainty of Operating Environments

송광윤,장인홍 조선대학교 기초과학연구원 2017 조선자연과학논문집 Vol.10 No.4

The main focus when developing software is to improve the reliability and stability of a software system. We are enjoying a very comfortable life thanks to modern civilization, however, comfort is not guaranteed to us. Once software systems are introduced, the software systems used in the field environments are the same as or close to those used in the development-testing environment; however, the systems may be used in many different locations. Development of software system is a difficult and complex process. Generally, existing software reliability models are applied to software testing data and then used to make predictions on the software failures and reliability in the field. In this paper, we present an improved exponential NHPP software reliability model in different development environments, and examine the goodness-of-fit of improved exponential model and other model based on two datasets. The results show that the proposed model fits significantly better than other NHPP software reliability model.

소프트웨어 결함 자료에서 소프트웨어 신뢰성 모형과 비선형 회귀곡선의 비교

송광윤,장인홍,최민수 한국자료분석학회 2015 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.17 No.6

The software systems are introduced, the software product used in field environments are the same as, or close to, those used in the development-testing environment. However, such systems might be used in many different locations. These days, a few researchers have discussed a generalized model that captures environment uncertainty and its effects on software failure rates. In this paper, we consider the mean value function in NHPP software reliability models and nonlinear regression curves. We introduce the two type models and compare a measure for assessing the predictive power of models. We estimate parameters for the models from data set. The values of criteria are presented from data set. We compare the predicted number of faults with the actual failure data set using the NHPP software reliability models and nonlinear regression curves. 소프트웨어가 가지고 있는 일반적인 측면과 특별히 요구되는 측면들이 서로 연관되어 새로운 컴퓨터 기술을 적용한 기법 CASE(computer-aided software engineering) 등과 같은 여러 가지의 복잡한 특성을 요구하게 된다. 일반적으로 기존의 NHPP 소프트웨어 신뢰성 모형들은 운용환경과 개발환경이 거의 동일하다는 가정을 기본적으로 한다. 그러나 실제로 소프트웨어 운용환경은 상당히 다르다. 임의의 운용환경에서의 소프트웨어 고장 및 신뢰성에 미치는 영향을 예측하기란 매우 어렵다. 현재 우리 사회는 수많은 정보와 자료들이 주어진 가운데 이러한 정보와 자료들을 활용하여 정리, 요약, 분석 등을 통하여 필요한 의사결정을 하고, 주어진 대부분의 자료들은 비선형 형태를 띠는 경우가 많고, 일반적으로 소프트웨어 고장도 시간에 따라 변화(비선형)되어 나타나는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 NHPP 소프트웨어 신뢰성 모형과 비선형 회귀곡선에 대해 설명하고, 각 모형을 비교하기 위한 척도를 제시한다. 수치적 예제를 통해 소프트웨어 신뢰성 모형과 비선형 회귀곡선에 대한 각각의 모수들을 추정하고, 추정된 모수를 적용하여 예측 비교한다.