(paper) Software 기반의 시스템에 대한 dependability 평가


흥미로운 논문이다. 2005년에 나온 논문으로 소프트웨어에 대한 안전성 평가의 허구성(?)과 불가능성(?)에 대해 다룬 논문이다.

A-SMGCS의 Validation방법을 조사하다가 찾은 논문인데, CNS/ATM분야 뿐만 아니라, 일반 산업분야에서도 적용이 가능할 것으로 생각한다.

내용을 간단하게 정리한다.

20년 전에: Flight control software에 대해 1.0E-09의 고장 확률에 대한 목표

  • 달성할 수 있겠는가? 측정할 수 있겠는가?

 

어떤 Reliability 수준이 요구되는가?

  • civil aircraft flight control: 1.0E-09/h의 고장확률
  • railway signaling control: 1.0E-12/h의 고장확률
  • UK의 원전 primary protection system: 1.0E-3/h의 고장확률

 

왜 불확실한가?

  • 소프트웨어의 고장(failure)은 systematic하다 – 만약 소프트웨어가 어떤 환경에서 고장나면 그 소프트웨어는 항상 그 환경에서 고장난다. (별표 10개, 밑줄 쫙쫙, 하이라이트 반짝반짝)
  • 그런데 문제는 H/W고장, Human factor, emergent property등과 같이 불확실한 환경이 발생해서 고장이 난다는 점
  • ‘Systematic’이 ‘deterministic’을 함축하는 것이 아님

 

Software의 unreliability를 이끄는 요인

소프트웨어가 완벽하게 동작하지 않는 이유가 무엇인가? 그것은 결국 로직이다.

왜 올바르게 돌아가지 않는거지?

  • 참신성: 급진적이로 새로운 기능을 구현하기 위해 소프트웨어가 사용된다.
  • 어려움: 소프트웨어 설계자가 풀어야 하는 문제들은 본질적으로 어렵다.
  • 복잡함: 이런 추세는 불필요하게 설계 솔루션의 복잡함을 유발함.

 

그래서 얼마나 심각한가?

만약 우리가 실제 프로그램을 결함이 없도록 만들 수 없다면, 얼마나 많은 결함을 예상할 수 있을까?

  • 달성할 수 있는 결함 밀도는 얼마일까?
    • C130J 소프트웨어의 연구사례에서 kLoC당 1.4 safety critical fault가 나왔다.
  • 여기에서는 좋은 소식은 없다.

 

얼마나 많은 결함이 매우 믿을 수 없는 것을 의미하는 것이지?

반드시 그런 것 만은 아님!

  • windows의 신뢰성은 windows 95/98의 300 hours MTBF에서부터 3000 hours로  증가해 왔음
  • 항공기 및 자동차의 소프트웨어에 대한 운영 경험(operational experience)는 높매우 높은 신뢰성이 달성 가능함을 제안함

 

어떻게 소프트웨어가 그렇게 신뢰성이 있을 수가 있지?

왜냐면 많은 결함들이 사소한 것이라서

 

그러면 뭐가 문제인데?

문제가 있어?

  • 크고 복잡한 프로그램이 매우 신뢰성이 있을 수 있기 때문에 특정한 한개가 그럴 수 있을거라는 것을 의미하는 게 아니야
    • 과거에 성공적으로 신뢰성 있는 소프트웨어를 만들었다고 해도 신규 프로그램이 신뢰성이 있다고 할 수는 없겠지
    • 과거에 소프트웨어 엔지니어링 프로세스가 성공적이라고 하더라도 다음에도 그렇게 될 거라고 할 수는 없겠지
  • 그래서 소프트웨어가 얼마나 믿을만한지를 측정하다는 것이 필요하다는 것
  • 그리고 이러한 평가는 광범위한 real-life operational use전에 수행되어야 할 필요가 있다
    • 그 외에 위험 평가를 할 수 있겠나?

그래서 어떻게 dependability를 평가할 수 있지?

응 ?

 

직접적 평가: 운영 시험

  • 운영 시험을 기반한 통계적 방법만이 신뢰도의 직접적 평가 수단이다.
    • MTBF, reliability function, failure rate의 estimation, prediction을 허용한다.
  • 이를 위해서는
    • 운영적 사용을 통계적으로 대표할 수 있는 테스트 데이터를 생성해야 함을 의미하지
    • 오류를 탐지할 수 있는 테스트 오라클이 필요하지
  • 수용 가능한/수용 불가능한 결과를 내는 절차가 reliability의 estimate 및 predict에 사용된다.

 

신뢰도 성장 모델링

25년간 많은 연구가 있었지

 

그래서 어떤 주장을 하고 싶은건데?

시험을 통한 reliability growth 은 매우 설득력이 약하다는 것이 밝혀졌다.

  • 예를 들어 MTBF로 x시간을 주장하고 싶다면 테스트에서 10~100 * x 정도의 시험 횟수가 필요하다
  • 더 나쁜 소식은, 여기에는 강력한 law of diminishing returns operating이 있다.
    • 매우 작은 결함을 찾으려고 한다면, 그것을 찾기가 굉장히 어렵겠지?

 

그래서 우리가 무엇을 할 수 있지?

가용한 다른 정보들이 많이 있기는 해

  • ex. software engineering process의 quality
  • ex. static analysis로부터의 정보
  • ex. expert judgement

Dependability ‘case’

비공식적으로, dependability case는 가정과 증거를 기반으로 한 argument이다.

그리고 이것은 어느정도 수준의 confidence에서의 dependability claim를 지원한다.

 

그런데, SE의 증거는 약해

소프트웨어 엔지니어링 프로세스는 product dependability claim을 지원하는 용도로 많이 사용되지

그런데, 그것은 매우 약해

process와 product간의 인과 관계를 보일 수 있는 몇몇 증거들이 있어(fault count)

그런데, process->product-> product reliability의 인과관계를 보일 수 있는 증거들은 없어(failure rate)

‘case’를 위한 뜨는 표기방식: BBNs

  • 장점
    • 추론에 강력한 도움
  • 단점
    • 과도한 낙관적 추정
    • 불확실성에 대한 확률을 표현하는데 인간은 어리숙하

 

결론

아직 해결되지 않았다. 연구가 필요하다.

 

 

 

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