최근 소프트웨어 개발은 client/server 시스템이나 웹 프로그래밍, 객체지향 개발, 네트워크 환경에 의한 분산개발 등 새로운 개발 형태로써 다양하게 적용되고 있다. 한편 소프트웨어 분산 개발에 대한 기술도 관심이 되고 있으며, 객체지향 개념이 확대되고 있다. 이러한 기술에 의한 개발 작업량의 대폭 삭감이나 소프트웨어 품질 및 생산 개선의 효과가 점차 증대되어 가는 추세로 향후 광범위한 분야에 분산된 다수의 워크스테이션에 의해 병행되어 개발된 객체(object)를 이용한 분산개발의 발전에 대해 고찰한다. 본 논문에서는 이러한 분산 소프트웨어 개발환경을 대상으로 확률미분방정식 모델에 의한 소프트웨어 최척 배포문제를 논한다. 과거에는 소프트웨어 개발 프로세스에 의한 출하 품질의 파악이나 시험 진도관리에 의한 신뢰성 평가를 행하는 접근방법(approach)에 의해 소프트웨어의 고장 발생 현상을 불확정 사상에 의해 확률, 통계적으로 취급하는 방법을 적용하였으나 본고에서는 fault 발견과정에서 계수에 의해 취급되는 비동차포아송과정(NHIPP: Non-Homogeneous Poisson Process) 에 의한 SRGM과 fault 발견 과정을 연속적으로 변동하는 확률 과정의 모델화된 확률 미분방정식 (SDE: stochastic differential equation)에 의한 SRGM을 제안하여 최적의 배포시기를 결정한다. 여기서 시험단계 및 운용단계에 발생하는 비용 요인으로부터 도출된 총 소프트웨어 비용을 최소로 하는 시험시간인 최적 배포시기를 구한다. 특히, 총 소프트웨어 비용의 확률분포를 고려하여 최적 배포시기의 신뢰 한계도 논한다.
Recently, Software Development was applied to new-approach methods as a various form : client-server system and web-programing, object-orient concept, distributed development with a network environments. On the other hand, it be concerned about the distributed development technology and increasing of object-oriented methodology. These technology is spread out the software quality and improve of software production, reduction of the software develop working. Futures, we considered about the distributed software development technique with a many workstation. In this paper, we discussed optimal release problem based on a stochastic differential equation model for the distributed Software development environments. In the past, the software reliability applied to quality a rough guess with a software development process and approach by the estimation of reliability for a test progress. But, in this paper, we decided to optimal release times two method: first, SRGM with an error counting model in fault detection phase by NHPP. Second, fault detection is change of continuous random variable by SDE(stochastic differential equation). Here, we decide to optimal release time as a minimum cost form the detected failure data and debugging fault data during the system test phase and operational phase. Especially, we discussed to limitation of reliability considering of total software cost probability distribution.
