TELKOM NIKA , Vol. 11, No. 8, August 2013, pp. 46 0 9 ~4 615   e-ISSN: 2087 -278X           4609      Re cei v ed Ma rch 7, 2 013;  Re vised  Ma y 18, 2013; Accepted Ma y 29 , 2013   Study on Software Quality Improvement based on  Rayleigh Model and PDCA Model      Ning Jingfen g*, Hu Ming   Coll eg e of Co mputer Scie nc e and En gi neer i ng, Ch an gchu n Univ ersit y   of T e chnolog Cha ngch un 1 3 001 2, Chi n a   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : ning jin gf en g @ mail.ccut.e d u .cn, humin g_c cut@16 3.com       A b st r a ct   As the softw are in dustry gra d ually  bec o m es  matur e , softw are q ual ity is r egar ded  as th e life  of a  softw are  enter prise.  T h is article discuss es how   to impr ov e the  q ual ity of  softw are, ap pl ies  Rayl eig h   mod e l   and PDC A  mo del to the softw are qual ity mana ge me nt,  comb in es w i th th e defect remo val effectiven e s s   ind e x, exerts PDCA mod e to solve the  prob le of qu ality man a g e ment obj ectives  w hen usin g t h e   Rayle i g h   mo de l in  bi directi o n a l  qu al ity i m pr ov ement  strate gi es of softw are  qua lity  ma nag e m e n t, an d p u ts it   into the a ppl ica t ion to achi eve  goo d results   Ke y w ords qu ality man age ment, raylei gh  mode l,  PDCA mode l, defect an alysis      Copy right  ©  2013 Un ive r sita s Ah mad  Dah l an . All rig h t s r ese rved .       1.   Introduc tion   With co ntinuo us adva n ce o f  the economi c  gl ob alizatio n, the era of kno w le dge e c on omy   has come. Software h a been the ra pi d rise a s   an  emerging hig h -tech indu st ry [1]. The rapid   developm ent  of inform atio n technol ogy  ena ble s   soft ware to  be  a pplied  to va ri ous soci al fie l ds,  and  software  quality b e comes the  fo cu s a c co rdin gly [2].   Dr.  Jo sep h  M.  Juran,  a fam ous  American q u a lity manage ment scienti s t, pointed out  "T he 21 st ce ntury is the  century of qu a lity;  quality is the  mo st effe ctive  weapo for  the  pea ce ful occu patio n of the market”. The r e is no   exceptio n for the  softwa r e  indu stry’s g r adual  matu rity, softwa r q uality is  bein g  con s ide r ed  as  the life of the softwa r e ind u stry. Softwa r e qu ality managem ent ha s develo ped  in an all roun d   way in  the  software  o r ga nizatio n , st ro ng q uality co nsciou sn ess  is g r a dually t a kin g   root i n  the  heart s  of the  softwa r e te chni cal a nd  manag eme n t person nel, till the formin g of the wh ole   orga nization  quality cultu r e. The a r ticl e co mbine s   usin g reli abili ty model-Ray leigh mo del  and  quality impro v ement mod e l-PDCA mo del, on the  b a si s of u s ing  the existed  d a ta, analyzes the   defect, monit o rs a nd evalu a tes the soft ware’s  q uality, and gives ju dgment ba si s on whethe r the   prod uct can b e  relea s e d  or  not .       2.   Ra y l eig h  Mo del       Raylei gh  model i s  a  comm on reli ability model  that can p r edi cate the  defect s   distrib u tion of  the whole life cycle of sof t ware  d e velo pment [3]. Rayleigh model  is a membe r  of  the Weib ull di stributio n fam ily. It has bee n severa l de cade s sin c Weibull [4] distribution u s ed in   reliability anal ysis in differe nt engine erin g fields,  whi c h is one of th e three famo us extrem e value   distrib u tion (Tobi as, 1 9 8 6 ). On e of its symb olic  f eature s  i s  th at the tail of its pro babili ty  approa che s   zero gradu ally, but canno t reach  ze ro.  In 1982, Trachte nbe rg [5] obse r ved  the   monthly defe c t data of a set of softwa r e proj ect s , and found th at the comprehen sive def ect  mode  of the  proj ect s  m eet Rayleigh  cu rve.  In  1 982, G a ffney of IBM Fe deral  Syste m Dep a rtme nt reporte d, the  time di strib u tion of th software life  cy cle of d e fect f o unde d in  the  6   publi c  d e fect  dete c ting  ph ase s   used  b y  IBM, along  with  the s e s  pha se s al so  meet  Raylei gh  curve. Its cumula di stribution function (CDF and  probability density fu nction (PDF)  are as  follows   CDF:  m c t e t F ) / ( 1 ) (     PDF:   m c t m e c t t m t f ) / ( ) (   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               e-ISSN: 2 087-278X   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 8, August 2013:  4609 –  4615   4610 Whe r e m i s  the shape  pa rameter,  c is t he scale  pa ra meter, an d t is time. Wh en  applying  to software,  PDF often  indicates th e defe c t de nsity (rate)  cha nge s ove r  time o r  d e fect   occurre n ce  mode  (d efect i ve data),  wh ile CDF  indi cates th e o ccurren ce m o d e  of  cum u lati ve   defect.   In Wei bull family the two  mod e ls alrea d y used i n   so ftware  reli abil i ty are th e m odel s of   sha pe pa ram e ters  m = 1 a nd m=2. Ray l eigh mod e l is the sp eci a l  case of Wei bull distri buti on  m=2, where CDF a nd PDF are a s  follo ws      CDF:  2 ) / ( 1 ) ( c t e t F       PDF:  2 ) / ( 2 2 ) ( c t e c t t t f     PDF of Rayl eigh first increa se s to pe ak value, th en de crea se s at de cre a sing rate.  Parameter  c  is  the func tion of t m , and t i s  the tim e  tha t  the cu rve  re ach e s th e p e a k valu e. Ta ke   derivative of t from f (t), and make it be  ze ro, solve th e simultan eo us eq uation t o  get t m   2 c t m     After  t m  is est i mated ,  the shape  of the  whol e curve s   can  be dete r mined. Th e a r ea of t   portion b e lo w the curve i s  39.35% of the total area.   The above fo rmula in dicates sta nda rd d i stributio n; in particula r, the total area bel ow the  PDF cu rve is  1. In practi cal  application, the formul a is  multiplied by the co nsta nt K (K is the total  number of defects or the total cumu lative defect rate). If we still make  substitution in the formul a,    2 m t C     We’ll get the  followin g  formula. In orde r to determi n e  model fro m  one data p o i n t set,  and t are pa rameters to be  estimated.     ] 1 [ ) t ( 2 2 ) 2 / 1 ( 1 t t m e K F          2 m 2 ) 2 / 1 ( 2 t 1 ) ( t t m te K t f     Rayleig h  mo del involve s   conte n ts  su ch a s   defe c preventio n a nd p r o pha se  defe c t   removal  relat ed to  the  proj ects in  ea rly  pha se. O n  th e ba si s of  thi s  m odel, if   redu cing  the fi lling  rate  of erro r, the a r e a  bl ow th Rayl eigh  cu re   wil l   be come  sm aller,  re sulting in   a sm al ler  predi ction fiel d defect rate, as sho w n in  Figure 1:           Figure 1.   Ray l eigh Mod e l I    Similarly, if more defe c ts a r e remove d in the  early pha se of develo p ment pro c e ss, the defect  rate will be lo wer in the lat e r pha se of te sting an d mai n tenan ce, a s  sho w n in Fig u re 2.   Figure 3 de scrib e s the  strategy to make qua lity improvement fro m  two dire cti ons. From  Figure 3, we  can see ou r current qu al ity improv ement target is  to redu ce th e height of the   curv e s  a s  m u ch a s  p o s s i b le,  mean whi l e mov e  t he  cre s t  of  t he  Ray l eig h  cu r v es t o  t he le ft.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   e-ISSN:  2087 -278X       Study on Software Qualit y Im provem ent based on  Ra yleig h  Model  and PDCA…  (Nin g Jin g fen g 4611 Among them,  I0: high level  desig n review; I1: low lev e l de sign  review; I2: cod e  i n sp ectio n ; UT:  unit tes t; CT: c o mponent tes t; ST: s y s t em tes t.        Figure 2. Ray l eigh Mod e l II        Figure 3.   Dire ctional  Diag ra m of Develop m ent Quality Improveme n     3.   PDCA M ode l Analy s is  PDCA is the  acro nym for Plan, Do, Check  an d Action. PDCA is also called  Demin g   cycle, which is a cla s sic q u a lity manage ment m odel p r omote d  and  pra c tice d in Japan by Dr. W.  Edwa rd s De ming, an American qu ality manage ment  expert  as  shown in Figu re 4.           Figure 4. PDCA Cycle Pro c e s     Demin g  cycl e  is used a s  a model to make cont inu o u s  pro c e ss imp r ovement usi n g CMM by SEI,  whi c h wa s called  I D EAL (Initiating,  Di agno sin g Le veragin g ) [7]. ISO9001:  2 000  stated  in  its  introdu ction  that: PDCA  m e thod i s   avail able fo r al l  p r oce s se s. Whi l e all  pro d u c ts a r e  the  re sults   of process, t he p r o d u c ts  quality is rel a ted to   the  p r ocess of  set t ing up  the  p r odu cts [8].  The   improve d  PDCA theo ry h a been  wi d e ly use d  in   quality man a gement  of the ente r p r ise.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               e-ISSN: 2 087-278X   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 8, August 2013:  4609 –  4615   4612 Mean while,  PDCA also become s  a logical wo rki ng pro c e s s that enable s  any effective     ac tivities  [9]    3.1. Plan   It include s th e deci s io n of prin ciple s  an d aims,  an d the formul atio n of activities pro c e ss.  The  plan  re q u ire s   “5 W1 H”, that is,  wh at, why  who,  when,  whe r e  a nd h o w [8], find p r o b lem s   and   find out the  reason s an d t he mai n  rea s ons,  set u p  q uality prin cipl es, aim s , lett er of i n tention  and  manag eme n t princi ple s , etc. For exa m ple, t he manag ement  prin ciple s  ha ve “pro ce ssi ng  method s”, “m anag ement system metho d s” a nd “co n tinuou s imp r ov ements”, etc.     3.2. Do     The second  p hase “Do  is  not the sim p l e  “do . Do i s  t he implem ent ation and  pra c tice  o f   the plan, an d  it is mainly to do a c cordin g to t he plan,  to implement  the pra c tical  measures, a n d   control the  proce s s, ena bli ng the  activities to  go fo rward  as  expe ctation and  fin a lly rea c h th plan an d the  target set. The imple m e n t of meas ures  shall in cl ude 3 p a rts  of content s: Do,  control and  re gulate.     3.3. Check   Che c k is an  evaluation fo r the effect  afte r impl eme n tation. Ch eck  is a c comp ani ed the   impleme n tation process from begi nning  to end, it is  the process of  contin u o u s ly colle cting d a t a,  and getting i n formatio n, and com p lete  the che c k by data analysi s  and results measu r em e n t.  Che c k shall  unde rgo  sufficient pl anni n g  even  at th e  begin n ing  of the imple m e n tation, so  a s  to  make g ood e v aluation for the re sults. Int e rnal a udit is  a major  che c k.    3.4. Action   The key lie s in that the measu r e s  sh all be take n after che c king th e results, i.e., to sum   up succe s sful  experie nce a nd lea r n from  failure s,  to i m pleme n t sta ndardization  as b a si s fo r the  future. Actio n  is the  su b limation p r o c ess of  the PDCA cycle.   Without  a c ti on, there  is no   improvem ent.  As the  ba sic method  of q uality mana g e ment, PDCA cycle  is no t only suitabl e for the   whol e soft wa re en gine erin g, but also fo r t he  whole software ente r prises and e a ch depa rtm ent  and even in dividual in the softwa r e e n terp rises.  Each d epa rtm ent has its o w n PDCA cycle   according to the policy aim  of the software enterp r is e, cyclin g layer upon laye r, in the form of big  ring li nki ng  with small  ri ng , and  sm all ri ng lin kin g   with smalle r ri n g . Big ri ng i s  the m a trix a nd  basi s  of the  small ri ng, while small  rin g  is t he de co mpositio n an d gua rantee  of big ring. P DCA  cycle is like climbing  stairs, when finishi ng one  cycle,  the quality of t he producti on  will improve   one  step, the n  setting up   the next cy cl e, re runni ng  and  reimp r ov ing, thu s  goi ng forwa r a nd  improvin g co ntinuou sly, a s  sho w n in  Figure 5.  Co ntinuou stu d y is the b a s is  of co ntin uous   improvem ent   [9].       Figure 5. PDCA Cycle A s cendin g  Diag ram  1) Ori g inal level, 2) New level      As the  ba sic method  of q uality mana g e ment, PDCA cycle  is no t only suitabl e for the   whol e soft wa re en gine erin g, but also fo r t he  whole software ente r prises and e a ch depa rtm ent  and even in dividual in the softwa r e e n terp rises.  Each d epa rtm ent has its o w n PDCA cycle   according to the policy aim  of the software enterp r is e, cyclin g layer upon laye r, in the form of big  ring li nki ng  with small  ri ng , and  sm all ri ng lin kin g   with smalle r ri n g . Big ri ng i s  the m a trix a nd  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   e-ISSN:  2087 -278X       Study on Software Qualit y Im provem ent based on  Ra yleig h  Model  and PDCA…  (Nin g Jin g fen g 4613 basi s  of the  small ri ng, while small  rin g  is t he de co mpositio n an d gua rantee  of big ring. P DCA  cycle is like climbing  stairs, when finishi ng one  cycle,  the quality of t he producti on  will improve   one  step, the n  setting up   the next cy cl e, re runni ng  and  reimp r ov ing, thu s  goi ng forwa r a nd  improvin g co ntinuou sly, a s  sho w n in  Figure 5.  Co ntinuou stu d y is the b a s is  of co ntin uous   improvem ent   [9].       4.   Defe cts Re mo v a l Effectiv eness Inde Operation def inition of defe c ts removal e ffectiveness. Definition n e e d s all defe c t data  (incl udin g  field defect )  in the asp e ct s of def ect source  and in whi c pha se to find and re move  defect.   Make  j=1,2,…k record t he ph ases of  the softwa r e  life cycl e. M a ke  i = 1,2, …k , record   review or te st  types of diffe rent  softwa r e  life  cycle  ph ase s  in clu d in g mainte nan ce pha se  (p ha se  k ). Th en the f o llowin g  matri x  Figure i s  d e f ect so ur c e /finding  place  matrix. In this matrix, only Unit   N ij  (w here  i j , i.e., the unit s  in  the  lo wer left trian g le has data.  Th e data  in  the   units  above  t he  diago nal indi cate the n u m ber of defe c t s  inje cted  a n d  detecte d in  the same  ph ase; the d a ta  in   the units u n der the di ag onal indi cate  the numbe of defects i n jecte d  in th e early ph ase of  developm ent but detecte d in the later ph ase. Fo r in  the early pha se , it is impossi ble to detect th e   defect s  inject ed in the later phase, the u n its  above th e diagon al are empty. The boun dary ro w o f   the matrix ( N i . ) indi cate  the defe c ts  removed in t h is p h a s e, a nd the b oun dary  colum n  ( N. j indicate the n u mbe r  of defects u s in g this  pha se a s  th e sou r ce, as  sho w n in Ta b l e 1.      Table 1.   Defe cts Sou r ce/Fi nding Pla c Matrix Table         Phase  defe c t s  removal  effectivene ss (P DREi )   can  b e  ph ase  in sp ection  effecti v eness [IE(i)]  or  phas e  tes t  effec t iveness  [TE(i)]:  PDRE 1 1 1 . . . i m m i m m i N N N   Phase  Defe cts Co ntainme n t Effectiveness  ( PDCE i ):  PDCE i  =  i ii N N .   Overall Te st Effectiveness ( TE ):  TE  =  k I i k I i i N N 1 . i 1 1 .  in the formula  I+ 1,I+ 2,…k -1 - --te s t pha se.   Overall defe c ts removal eff e ctivene ss in the developm ent pro c e ss  ( DRE ):  DRE = N N k i i 1 1 .     5.   Application  of PDCA an d  Ra y l eigh  in  Solv ing Softw a r e Qu alit y  Manageme n t    The ta rget  of software q u a lity manag e m ent i s  to  re duce the  hei ght of the   cu rves a s   muc h  as  poss ible, meanwhile move  the c r es t of the Rayleigh c u rv es  to the left,  whic h trans f orm  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               e-ISSN: 2 087-278X   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 8, August 2013:  4609 –  4615   4614 the p r oble m  i n to two  ind e xes, i.e., redu cing the  in je cti on n u mbe r   of defe c ts at e a ch  ph ase, a n d   increa sing th e defe c ts ph a s e removal ef fectivene ss.   We u s e P D CA model to so lve the pro b le ms  of redu cing th ese two index es.   We u s e the j u st finished P r oje c t A as hi stor y data, th e scale of Project A is 2 0 000 line s   of so urce  co de; mea n whil e in th e ne w starte d Proj ect B  (the  scale i s  21 000  line s  of  sou r ce   cod e ), we use Rayleig h  m odel an d PDCA model to  make  proj ect managem e n t. Becau s e t he  scale s  of Project A and Pro j ect B are ba sically  the sa me, the work load estim a te d by COCO M O   medium  mod e l is  ba sicall y the sam e we first ma ke the follo win g  su mma ry o n  the d e fect s of  Proje c t A, as sho w n in Ta b l e 2:      Table 2. Proj ect A Defe cts Source and  Finding Pla c e  Example Dat a  Sheet        In acco rd an ce with  the  T able,  we fig u r out the  d e fects in spe c tion effective ness  at  different pha ses: IE(I0)=11 6 /(182 +3 52 )=21. 7%;IE(I1)=28 9 /(18 2+3 52-1 1 6 + 46 4)=32.8%;   IE(I2)=598/(1 82+352 +4 64-116- 289 +7 27 )= 45.3% ;TE(UT )=377/ (182 +3 52 +46 4 +7 27- 116-289 -59 8 + 37 )=49.7%;  TE(CT) =256/(1 82 +35 2 +4 64 +72 7 +37-1 1 6 - 289 -5 98-3 7 7 + 31 )=62%;  TE(ST)=14 4 /174 =83% th en o n  the  ba sis of the  dat a, wh en d e velopin g  Proj e c t B, we  u s e  the  origin al d e velopment te am ; before  devel oping P r oje c t  B, we m a ke  relevant  sum m ary o n  Proj ect   A usin g PDCA model, me anwhile a ppl y the sum m a r ize d  exp e rie n ce i n to Proj ect B, and  u s PDCA mod e l  and Raylei gh model at  the beginni ng pha se of  Project to make p r oj ect  manag eme n t to redu ce nu mber of defe c ts.  From the  abo ve Table, we can  see th ere  are  ma ny de fects inj e cte d  in different p hases,  mean while  th e defe c ts in spectio n  effe ctiveness i s  relatively low  in the  pha se s of  high  lev e desi gn, low l e vel desig n, and coding,  etc. Th ro ugh  reason findi ng, we find the rea s o n s f o defect s  in the high level  desig n are  the follo win g  defect s  inj e ction rea s o n s: usi ng wrong  para m eters,  invalid or in corre c t scre en flow, mi ssing o r  in co rre ct of high  level flow of  comp one nts  passe d in the  review p a ckage, no inp u t of the modul e interfa c e s , inco rrect u s of  the publi c  d a ta stru cture ,  unreali z ed  low level desi gn for t he co de, in corre c t varia b le   initialization,  etc. We  can  also  see f r om the  abov e Figu re, m o re d e fect s a r e intro d u c ed  in  pha se s such  as u n it test,  comp one nts t e st an syste m  test, whi c h  sho w s that t he devel ope rs’  quality of modifying defect s  have proble m s.   Aiming at th e  above  facto r s fo r d e fect s i n ject io n,  the proje c t revie w ers  ma ke summary,  and m a ke pl an to p r eve n t the ab ove p r oblem s. As the expe rts  e x perien c e d  in  de sign to  tra i the revie w e r s, be st rict in   re view proce ss;  set u p  d e fects data b a se,  analyze  the rea s on s for   these  defe c ts, summ ari z e   experie nce, set up  ch e ck li st, ch eck the  desi gn  co nte n ts o ne  by o ne  in the form  of che c k list  and cro s s review m e th od to prevent the simila r mista k e s  from  happ ening  a gain; b e fore  modifying  defect s , th e  develo pers first  rea d   defect s  d a ta base,  mean while im prove the d e velope rs’  self test wo rk  after modifying de fects, to prev ent the defe c ts  that have o c curred fro m  ha ppeni ng ag ai n. As pe r th e  plan, after  we ca rry o u t Proje c t B, we  get  data as  sho w n in Table 3.   From th e abo ve Figure, we  can  se e the  overa ll n u mb er of def ect s   redu ce d by n early a   third, in pa rti c ula r , the n u m ber  of def ects i n  hig h  level de sign  and  codi ng  pha se s red u ce   obviou s ly. In Proje c t B, the peak val ue o f  defects findi ng is in th e in spe c tion p h a s e of lo w lev e desi gn, due t o  the obviou s  increa se of d e fects  re m o val rate, the p eak valu e al so cha nge s, when  the pea k valu e red u ces, it cha nge s from  codin g   ph ase to the low l e vel desi gn.  The field d e fe cts  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   e-ISSN:  2087 -278X       Study on Software Qualit y Im provem ent based on  Ra yleig h  Model  and PDCA…  (Nin g Jin g fen g 4615 numbe r is al so le ss tha n  that of Project A. So  it achieve s  o u r targ ets in  software qu ality  manag eme n t.      Table 3.   Proj ect B Defe cts Source and  Finding Pla c e  Example Dat a  Sheet    IE(I0)=28 % ;; IE(I 1)=51.2% IE (I2) =46.6% TE (UT ) =52.8% TE (CT ) =57% TE(S T)= 81%       6.   Conclusion   As a  reli abili ty model, Ra yleigh mo del  applie s to  the d e fect s a nalysi s  in th e whole   softwa r dev elopme n t cy cle, and  its  re mained  def e c ts qu antitative evalu a tion  mainly relies  on   the corre c tne ss of the ea rl y phase d a ta; in qualitat ive analysi s  of cross-ph ase testing a c tivities,  singl e-p h a s testing evalu a tion ca nnot  be mad e . Its significan c lies in e m ph asi z ing the t w o   prin ciple s  of defect s  prevention an d e a rly defect s   removal. Th e y  are the m a in dire ction s  o f   improvem ent  strategy  of d e v elopment  qu ality.  PDCA  cycle-b ased  software  q uality mana geme n pro c e s s control an d imp r o v ement mo d e l u s pro c e s s-o r iente d  p r oje c t pla n  m e thod, tra n sf orm   the stand ard  pro c e ss of software o r ga nizatio n  in to the tasks of relev ant perso nnel of software   proje c t, which  effectively en sure the  execution  of the  q uality manag ement p r o c e s s. The  analy s is   of the measu r eme n t data enabl es the  obje c tive  decision on h o w to control a nd improve t he  quality man a gement  pro c ess. Combin e Raylei gh m odel  with PDCA mod e l in  software  qu ality  manag eme n t, and  use PDCA cy cle in   bi-di r e c tional   quality impro v ement st rat egy of Raylei gh   model, thus a c hievin g our  quality mana gement go al better.       Ackn o w l e dg ements   Than ks for th e supp ort of  the  Provinci al  Natural  Scientific Fu nd  Proje c t: The  study of   the Key Tech nology of the  Web S o ftwa r Develop m ent Platform  Oriente d  to t he Servi c No.  2010 1525 ) a nd The  Proje c t of Ji Li Provinci al  De partme n t of Educatio n: T he Developm ent  Platform based on OSGi (No. 201 085 ).      Referen ces   [1]    Ying lan F a ng,  Bing H an, W e i f u Z hou. Res e arch  a nd An al ysis  of CMMI Process Impro v ement Bas e d   on SQCS S y st em.  TEL K OMNIKA . 2012; 10( 7).  [2]    SJ Sun, J Xia o . A Soft w a re  Reli ab ilit y GE P Mode l Base d on Us ag e P r ofile.  TEL K O M NIKA . 2012;   10(7): 17 56- 17 64.   [3]    Xi e M. Soft w a r e  Reli ab ilit y Mo deli ng. Sin g a p o re : Word Scie ntific Publ ishi n g  Co.Pte.Ltd., 199 1.  [4]    L y u M. H a n d b ook  of Re lia bil i t y  E ngi ne erin g . Singa por e: McGra w - Hil l 1 9 9 6  cov e rin g  h o w  t o  e n sur e               soft w a re reliabilit y .   RCA En gi n eer . 198 2; 27(1 ) : 53-57.   [5]    Paulk, Mark C. et al.  T he Capa bil i t y  M a turit y  Mo de l:  Guidel ines  f o Improvin the  Soft w a r e              Process ( R ea d i ng: A ddis o n  W e sle y   Lo ngm a n , Inc., 19 95).  Addis on-W e sl e y  P u b lish i n g  C o mpa n y ,  Inc.   Repri n ted b y   p e rmissio n  of Addis on-W e sl e y  Longm an. 19 9 5 : 81.  [6]    DERN INGW  E. Out of  the Crisis. Cambrid g e :   M IT  Center for Advanc ed E ngi neer in g Stud y .  1 982.   [7]    W ang Q, Li M S , Liu  X. An ac tive meas urem ent  mod e l for s o ft w a r e  pr oces s control  and  i m provem ent.   Journ a l of Softw a r e. 20 05; 16 (3): 407 41 8.  h ttp:// w w w . jos.o r g.cn/100 0-9 8 2 5 /16/40 7.htm  (i n Chi nese)   [8]    Hua ng F e i x ue,  Li Z h i hao, S u Xia o li. Stu d y   on Qua lit y G uara n tee M o d e l Bas ed  on  PDCA Ind i an   soft w a re. J o u r nal  of H a rbi n  I n stitute of T e c hno logy 20 05;  11:  15 83-1 5 8 5 . Gingr ich, N e w t  R ene w i n g   America n  Civ i lizatio n, Pil l ar  Five: Qualit as  defi n e d  b y  Dem i ng.  In: Qualit y  Progress   (Decemb e r,19 95).  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.