Project/Area Number |
23K21654
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60050:Software-related
|
Research Institution | Nagoya University |
Principal Investigator |
結縁 祥治 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (70230612)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小川 瑞史 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40362024)
関 浩之 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (80196948)
中澤 巧爾 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (80362581)
|
Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
Budget Amount *help |
¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
|
Keywords | アクティブ学習 / 頑健性 / Assume-Gurantee検証 / 拡張有限状態オートマトン / 並行計算モデル |
Outline of Research at the Start |
実データを含むサブシステムの振舞いを拡張有限状態機械(EFSM)としてモデル化し振舞い合成と分解について、通信プロセスの形式化に基づい て振舞いの頑健性として振舞いの安定性を導く設計手法を確立する。この研究においては、システムの分解と合成の検証における抽象モデルと 実現モデルとの関係に着目して研究を行う。それぞれのサブシステム自体が持つサンプリングやクロックドリフトに基づく誤差が全体システム の安定性を損なわないことを保証する。合成、分解においては、全体の設計情報に基づいて相互に可能な振舞いを自動的に学習して、効率的で 現実的な検証およびテストのためのを設計モデルを導く。
|