소프트웨어 신뢰성 성장 모델은 테스트 단계에서 발견되는 결함 현상을 기반으로 소프트웨어 신뢰성을 추정하는 대표적인 모델 중 하나이다. 소프트웨어 신뢰성 성장 모델은 각 모델의 특성을 나타내는 매개변수들을 포함하고 있으며 이에 대한 추정은 모델의 정확성을 결정짓는 중요한 요소이다. 일반적으로 최대 우도 추정 혹은 최소 제곱 추정과 같은 수치적 기법들이 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 매개변수를 추정하는 데 이용되고 있지만, 이러한 기법들은 소프트웨어 신뢰성 성장 곡선과 같은 비선형 함수의 매개변수 추정에는 적합하지 않다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 수치적 기법들의 문제를 해결하기 위해 하모니 탐색 알고리즘을 이용한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 매개변수 추정 기법을 제안하도록 한다. 또한, 해당 기법의 정확성과 안정성을 평가하기 위해 8개의 데이터에 대해 기존의 수치적 기법 및 유전자 알고리즘을 이용한 매개변수 추정 기법과의 비교를 수행하였다.
Software Reliability Growth Model (SRGM) is one of the famous models to estimate software reliability based on a failure detection phenomenon during a testing phase. SRGM has some parameters which represent characteristics of each model and the estimation of these parameters is an important factor determining the accuracy of SRGM. In general, numerical methods, such as Maximum Likelihood Estimation (MLE) or Least Square Estimation (LSE), are used to estimate the parameters of SRGM. However, such methods are not suitable for SRGM of which the cumulative density function is a non-linear function. In this paper, we propose a parameter estimation method of SRGM using Harmony Search algorithm (HS). We conducted experiments on eight datasets to compare the accuracy and stability of the proposed method with the existing numerical method and Genetic Algorithm (GA).
