Modeling of Test Effort Allocation and Software Reliability in Fault-prone Module Detection

ソフトウェアの信頼性確保を目的として，faultの有無を推定するモデル（faultproneモジュール判別モデル）が数多く提案されている．しかし，どのようにテスト工数を割り当てるのかといったfault-proneモジュール判別モデルの判別結果の利用方法についての議論はほとんどされておらず，信頼性確保の効果は不明確であった．そこで，本論文では，faultの有無の判別，テスト工数の割当て，ソフトウェア信頼性の関係のモデル化を行い，TEAR（Test Effort Allocation and software Reliability）モデルを提案する．TEARモデルにより，与えられた総テスト工数の枠内で，ソフトウェア信頼性が最大となるような（モジュールごとの）テスト工数割当ての計画立案が可能となる．TEARモデルを用いてシミュレーションを行った結果，推定される判別精度が高い，もしくは，fault含有モジュールが少ない場合には，fault-proneモジュールに多くのテスト工数を割り当てた方がよく，推定される判別精度が低い，もしくは，fault含有モジュールを多く含む場合には，判別結果に基づいてテスト工数を割り当てるべきではないことが分かった．; Various fault-prone detection models have been proposed to improve software reliability. However, while improvement of prediction accuracy was discussed, there was few discussion about how the models shuld be used in the field, i.e. how test effort should be allocated. Thus, improvement of software reliability by fault-prone module detection was not clear. In this paper, we proposed TEAR (Test Effort Allocation and software Reliability) model that represents the relationship among fault-prone detection, test effort allocation and software reliability. The result of simulations based on TEAR model showed that greater test effort should be allocated for fault-prone modules when prediction accuracy was high and/or when the number of faulty modules were small. On the other hand, fault-prone module detection should not be use when prediction accuracy was small or the number of faulty modules were large