초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델(HGDM)은 최근에 개발되어 테스트와 디버그의 시작 단계에서 소프트웨어에 남아 있는 초기 결함 수를 추정할 수 있는 문제에 성공적으로 적용되고 있다. 그러나 HGDM은 시간 도메인 소프트웨어 신뢰성 성장 모델(SRGM)에 속하지만 시험자 수 등과 같은 시험에 투입하는 자원을 고려하는 과정에서 다른 시간 도메인 SRGM과 비교하기 곤란한 점을 내포하게 되었다. 특히, 시간 도메인 SRGM에서 일반적으로 사용하는 소프트웨어 신뢰성을 계산할 수 없다. 본 논문은 HGDM이 시간에 의해 기술되지 않음으로 인해 생기는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이항 반응 계수를 가진 연속 시간형 HGDM을 개발하고 그 특성을 연구한다. 그리고 제안된 모델을 실제 자료에 적용해서 기존 HGDM을 대신하여 사용할 수 있음을 보인다.
The hyper-geometric distribution software reliability growth model (HGDM) was recently developed and successfully applied to the problem of estimating the number of initial faults residual in a software at the beginning of the test-and-debug phase. Though the HGDM is a time-domain software reliability growth model(SRGM), it is not possible to compare the HGDM with other time-domain SRGMs. Furthermore the usual software reliability can not be computed. These drawbacks are derived from fact that the HGDM is not described in terms of the execution time. Thus we develop a continuous-time HGDM with binomial sensitivity factor in order to remove these drawbacks. Statistical characteristics of the suggested model are studied and its applicability is then examined by analyzing real test data sets. It is empirically shown that the continuous-time HGDM with binomial sensitivity factor can be used as an alternative to the current HGDM.
