- 뉴로-퍼지 소프트웨어 신뢰성 예측
- ㆍ 저자명
- 이상운,Lee. Sang-Un
- ㆍ 간행물명
- 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용
- ㆍ 권/호정보
- 2000년|27권 4호|pp.393-401 (9 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국정보과학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
본 논문은 주어진 고장 데이타로부터 소프트웨어의 신뢰성 예측력 향상을 위해 뉴로-퍼지 시스템 연구를 수행하였다. 다른 소프트웨어로부터 수집된 10개의 고장 수 데이타와 4개의 고장시간 데이타에 대해 규칙의 수를 변경시키면서 다음 단계 예측을 실험하였다. 뉴로-퍼지 시스템의 예측력을 보이기 위해 다음 단계 예측에 대해 비교하였다. 실험 결과 뉴로-퍼지 시스템은 다양한 소프트웨어에 잘 적용되었다. 또한 널리 사용되고 있는 신경망과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 예측력과 견줄 정도의 좋은 결과를 얻었다.
This paper explores neuro-fuzzy system in order to improve the software reliability predictability from failure data. We perform numerical simulations for actual 10 failure count and 4 failure time data sets from different software projects with the various number of rules. Comparative results for next-step prediction problem is presented to show the prediction ability of the neuro-fuzzy system. Experimental results show that neuro-fuzzy system is adapt well across different software projects. Also, performance of neuro-fuzzy system is favorably with the other well-known neural networks and statistical SRGMs.