2021 Fiscal Year Annual Research Report
想定に漏れた環境変化にしなやかに耐える実行時モデルフレームワーク
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18H03225
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
鄭 顕志 早稲田大学, 理工学術院, 准教授(任期付) (40434295)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
本位田 真一 早稲田大学, 理工学術院, 教授(任期付) (70332153)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 自己適応システム / 実行時モデル / Graceful degradation / 離散制御器合成 / 環境モデル学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
「開発時の想定に漏れた環境変化」に対してもしなやかに耐え，最大限の安全性を保証する"Graceful Degradation’"を可能とするソフトウェアシステムを実現するため，本研究では，想定外の変化をモデルに反映し，実行時に保証を伴った自己適応を実現する実行時モデルフレームワークを提案する．これまで開発時にのみ用いられていた環境・要求・動作仕様モデルをシステムが実行時にも保持し，想定から漏れた変化を環境モデルに反映し，最大限の安全性を保証する動作仕様をシステム自身によって実用的な速度で導出する技術の確立を目標とする．
本年度は，本研究では想定漏れの変化に耐えるGraceful Degradationを実現する2つの実行時モデル更新技術(実施項目1,2)を構築し，その技術を反映したフレームワーク開発および開発したフレームワークを用いた実証実験を行なった．
実施項目1: 環境モデルの実行時更新技術の確立(担当：鄭) 実施項目3の結果に基づき，LTSベースの環境モデル実行時更新技術を洗練化した．
実施項目2: 保証を伴う動作仕様の実行時導出技術の確立(担当：鄭) 実施項目3の結果に基づき，保証を伴う動作仕様の実行時導出技術を洗練化した．
実施項目3: 実証実験(担当: 鄭，本位田) 実施項目1,2で洗練化した技術を， 以前に開発した実行時モデルフレームワーク上に反映，実装した．また，開発したフレームワークの有効性を確認するための実証実験を行い，提案手法の有効性と限界を明らかにした．
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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