모델 체킹에서 고려해야 할 상태의 수는 모델의 크기에 따라 지수적으로 증가한다. 이것을 상태 폭발 문제라고 부르며 이를 해결하기 위한 방법으로 추상화, 반순서, 대칭성 등이 폭 넓게 사용되고 있다. 이들 방법들은 모델의 구조 정보를 이용하여 모델의 크기를 축소하는 데 목표를 두고 있다. 이와는 달리, 본 논문에서는 논리식을 순서적으로 분할하여 차례대로 모델 체킹을 수행하는 릴레이 모델 체킹을 제안한다. 그리고 기존 모델 체킹 기법으로 해결하지 못했던 상태 폭발 문제를 릴레이 모델 체킹으로 해결한 경험을 기술한다.
STATEMATE는 Statecharts로 시스템의 행위를 설계하는 도구이다. 근래 들어. STATEMATE MAGNUM은 설계 뿐 아니라 모델체킹을 이용한 정형검증의 기능을 가지고 있다. 모델체킹은 상태 기반의 설계명세 된 시스템을 시제 논리로 그 요구 명세를 기술하여 설계명세가 요구명세를 만족시키는지를 검증하게 된다. 하지만 설계명세가 큰 경우, 모델체킹 시 상태폭발을 일으켜 시스템을 검증하지 못하게 한다. 모델체킹의 상태 폭발을 줄이기 위해서는 기본적으로 모델체커의 알고리즘을 개선시키거나, 모델을 추상화시킨다. 본 연구에서는 모델을 추상화시키더라도 검증 결과에는 별 영향을 주지 않는 부분을 추상화하고, 검증 결과에 직접 적인 영향을 주는 부분을 상세 명세하는 기법을 적용하여 실시간 운영체제의 코드를 어떻게 검증을 하는지를 보여준다.
모델 체킹은 주어진 모델과 속성간의 만족성 관계를 검사한다. 만일 모델이 속성을 만족하지 않는 경우, 모델 체킹은 그 이유를 담은 반례를 생성한다. 반례는 모델의 디버깅에 사용되며 모델을 이해하는데 도움을 주기 때문에, 반례 생성은 모델 체킹의 필수 구성 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 모델 체킹에서 안전성 속성이 위반되었을 때 그에 대한 반례를 효율적으로 생성하는 방법을 제시하였고, 푸쉬 푸쉬 게임 풀이에 제안한 방법을 적용했다. 그 결과, 기존 NuSMV로는 전체 50게임 중에서 42게임밖에 풀지 못했으나 본 논문의 방법으로는 50게임을 모두 풀었다. 뿐만 아니라, 반례 생성에 소요된 시간과 메모리 사용량이 기존 NuSMV에 비해서 각각 $86{\%}$와 $62{\%}$ 개선되었다.
본 연구에서는 추상 도달가능성 그래프(ARG) 기반의 소프트웨어 모델체킹에서 그래프 탐색전략을 설정할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. ARG의 여러 실행 경로를 하나로 묶어 모델체킹 성능을 향상시키는 기법인 블록 인코딩(Block Encoding) 기법을 활용하는 경우 기존의 기법들은 인코딩 전의 ARG에서 인코딩을 효과적으로 수행할 수 있는 탐색전략만을 고려하였을 뿐 실제 모델체킹의 성능을 좌우할 수 있는 인코딩 후의 ARG에 대한 탐색전략을 고려하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제시된 탐색 기법을 사용하여 블록 인코딩을 효과적으로 수행하는 동시에 인코딩된 후의 ARG에 대한 탐색 순서를 고려할 수 있는 이중 탐색전략 기법을 제시한다. 또한 탐색 순서의 변화가 모델체킹의 성능에 미치는 영향을 확인하기 위하여 제시하는 기법을 오픈소스 모델체킹 도구에 구현하고 벤치마크 실험을 수행하였으며 탐색전략이 달라지면 모델체킹의 성능이 달라지는 현상을 확인하였다.
테스팅이 오류의 존재를 증명할 수 있는데 반해서, 정형 검증 기술은 시스템에 오류가 존재하지 않음을 증명할 수 있다. 모델 체킹은 이런 정형 검증 기술 중의 하나이다. 최근에 모델 체킹을 이용하여 코드를 자동으로 검증하려는 연구들이 많다. 하지만 이런 연구는 일반적인 환경에서의 검사만을 할 수 있다. 반면에 임베디드 소프트웨어는 실시간성, 외부 환경, 다중 스레드 등의 다양한 특성이 존재한다. 따라서 임베디드 소프트웨어와 같이 안전한 소프트웨어 시스템을 필요로 하는 환경을 위한 모델 체킹을 수행하기는 힘들다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어에 대한 모델체킹 도구가 검증할 수 있어야 하는 실시간 시스템의 검증, 외부 환경에 대한 고려, 다중 스레드 시스템의 검증 등을 설명하고, 기존 도구들이 얼마나 만족하고 있는지 조사해본다.
모델체킹에 사용되는 논리는 CTL 과 LTL 이 있다. 이 두 논리식은 그 표현력과 효과적인 면에서 크게 차이가 있다. 현재 SPIN에서는 LTL 을 이용하여 모델체킹을 수행하고 있다. 본 논문에서는 LTL 모델체커인 SPIN 에 CTL 을 적용시킬 수 있는 가능성을 제시하고, LTL 모델 체커에 CTL 을 적용시킬 수 있는 방법에 대해 논한다.
모델 체킹은 시스템이 올바르게 동작하는 지를 자동으로 검증해주는 기법이다. 지금까지 모델 체킹은 방법의 특성상 상태폭발문제 때문에 작은 규모의 상태공간을 갖는 하드웨어나 프로토콜 검증에 주로 사용되어져 왔다. 그러나 최근에는 상태폭발문제를 다루기 위한 연구와 술어추상화 등과 같은 추상화기술의 발달로, 다를 수 있는 상태공간의 크기가 증가하고 정리증명기의 성능이 향상됨에 따라 소프트웨어 자체의 논리적 오류를 검증하려는 움직임이 활발하다. 일반적으로 소프트웨어 검증을 위해 추상화-모델 체킹-추상화 개선의 3단계 프로세스를 사용하는데 주로 C프로그램에 대해서만 이루어져 왔다. 우리는 이 프로세스를 자바프로그램에 적용하고 자동으로 자바프로그램을 이진프로그램으로 변환하는 술어추상화 모듈을 개발하였다. 이 모듈은 우리가 개발한 자바 모델 체커의 front-end부분이다. 본 논문에서는 자바프로그램에 대한 주요 추상화 알고리즘을 보이고 특정 자바프로그램의 안전성과 궁극성을 검증한다.
본 논문에서는 모델 체킹을 시스템의 성능상의 효율성 분석에 적용하는 방법에 대해 논한다. 시뮬레이션이나 실험적인 측정을 통해 시스템의 성능저하를 찾는 건은 쉽지만, 성능을 저하시키는 요인을 분석해 내는 젓은 사실상 매우 어렵다. 특히, 시스템 지체가 매우 복잡해지고, 주위 다른 시스템과의 상호 동작을 하게 되면 소스코드의 분을 통한 오류 발견은 거의 불가능해진다. 이에 본 논문에서는 모델 체킹에 사용되는 시제논리를 통해 시스템의 자원 활용도를 명세하고, 이를 이용해서 모델 체킹을 수행함으로써 성능 저하를 발생시키는 요인을 찾아내는 방법에 대해 논한다
임베디드 소프트웨어는 크기나 기능면에서 복잡하기 때문에 에러가 숨어있을 확률이 높다. 그래서 에러를 효과적으로 찾아낼 수 있는 방법이 절실히 요구된다. 임베디드 소프트웨어에서 잠재적인 오류를 찾아내는 기술중의 하나가 모델 체킹이며, 대표적인 연구로서 SLAM 이 있다. SLAM은 임베디드 C 프로그램의 안전성 속성을 검증하는 소프트웨어 모델 체킹 도구이다. 본 논문에서는 임베디드 자바 프로그램을 검증하는 모델 체킹 도구를 개발했다. SLAM과는 달리 자바 프로그램의 안전성뿐만 아니라 궁극성 속성을 모두 검증할 수 있다. 개발된 모델 체킹 도구를 이용하여 레고 로봇을 제어하는 임베디드 자바 프로그램의 속성을 검증하였다.
많은 컴파일러는 속도를 높이기 위해서 최적화를 수행한다. 최적화의 결과로 프로그램의 구문이 변경된다. 단일 스레드 소프트웨어에서는 변경된 구문이 영향을 받지 않지만 멀티스레드 소프트웨어에서는 변경된 구문 때문에 예상하지 못한 실행 결과가 발생할 수 있다. 멀티 스레드자바 소프트웨어는 스레드들 간에 메모리를 통한 상호작용을 자바 메모리 모델을 통해서 명세 한다. 자바 메모리 모델은 자바언어의 표준 메모리 모델이다. 하지만 현재까지 나와 있는 어떠한 자바 모델 체킹 도구도 자바 메모리 모델을 지원하지 않는다. 본 논문에서는 자바 메모리 모델을 지원하는 모델 체킹 도구를 개발하기 위해서 자바 메모리 모델을 지원하는 시물레이터를 많은 모델 체킹 도구에서 사용되는 SMT 기반으로 구현했다. SMT 기반 메모리 모델 시뮬레이터는 기존의 메모리 모델 시뮬레이터에서 몇분이 걸리는 계산 결과를 1초 이내에 계산하였다. 또한 이를 통해 기존 소프트웨어 모델 체킹에서 표현할 수 없는 실행 결과를 빠르게 표현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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