ソフトウェア信頼性評価技術の理論的統合化に関する研究

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本研究では、従来から提案されているソフトウェア信頼度成長モデルを理論的に統合し、かつソフトウェアのデバッグ過程から物理的にフォールト発見事象を表現するための確率モデルを提案した。具体的は、無限サーバ待ち行列の理論を適用することによりソフトウェアに残存するフォールト数を記述するための確率モデルを提案し、ソフトウェア信頼性評価に有用ないくつかの評価尺度を導出した。上述のモデルは、テストケースの到着過程とソフトウェア内の論理パスを通過するデバッグ過程によって表現されており、従来のソフトウェア信頼度成長モデルの全てがこの枠組みにおいて説明され得る。このような一般化されたモデルに対して、ベイズ法やギブスサンプリング法に基づいたシミュレーションを行うことにより、あらゆるタイプのソフトウェアフォールト発見データに適合するような統合的方法論を確立することが可能となった。最終的に、実際の工程で採集されたデータを用いて信頼性評価を行い、提案モデルの有効性を検証した。また、ニューラルネットワーク技術を応用することにより、新しいソフトウェア信頼性評価技法も新たに開発した。