Control flow graph is used for Performing many Program-analysis techniques, such as data-flow and control-dependence analysis, and software-engineering techniques, such as program slicing and testings. For these analyses to be safe and useful, the CFG should incorporate the exception flows that are induced by exceptions. In previous research to construct control flow graph, normal flows and exception flows are computed at the same time, since these two flows are known to be mutually dependent. By investigating realistic Java programs, we found that the cases when these two flows are mutually dependent rarely happen. So, we can decouple exception flow analysis from normal flow analysis. In this paper we propose an analysis that estimates exception flows. We also propose exception flow graph to represent exception flows. And we show that the control flow graph that accounts for exception flows can be constructed by merging exception flow graph onto normal control flow graph.
This paper presents a static analysis based on set-based framework which estimates exception propagation paths of Java programs, and a visualization tool which visualizes propagation paths of exceptions using the static analysis information. We have implemented the exception propagation analysis and a visualization tool, which can guide programmers to handle exceptions more effectively.
ML's exception handling makes it possible to describe exceptional execution flows conveniently. Sometimes, current implementation of exception handling introduces unnecessary overhead. Our goal is to reduce this overhead by source-level transformation. To this end, we transform source programs into variant of continuation-passing style(CPS), replacing handle and raise expressions by continuation-catching and throwing expressions, respectively. CPS-transforming every expression, however, introduces a new cost. We therefore use an exception analysis to transform expressions selectively: if an expression is statically determined to involve exceptions then it is CPS-transformed; otherwise, it is left in direct style. In this article, we formalize this selective CPS transformation, prove its correctness, and present possible improvement for our transformation.
This paper proposes a transformation-based approach to design constraint-based analyses for Java at a coarser granularity. In this approach, we design a less or equally precise but more efficient version of an original analysis by transforming the original construction rules into new ones. As applications of this rule transformation, we provide two instances of analysis design by rule-transformation. The first one designs a sparse version of class analysis for Java and the second one deals with a sparse exception analysis for Java. Both are designed based on method-level, and the sparse exception analysis is shown to give the same information for every method as the original analysis.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.27
no.9
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pp.1351-1363
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1990
In this paper, a reliable control system structured with dual CPU modules and dual I/O modules is implemented as a means of achieving a highly reliable fault tolerant control system. For this, faults in the system modules are first examined, and a fault detection technique consisting of self diagnostic, comparison process, and exception processing is applied. Self diagnostic is used to locate which components in the modules have been failed, while comparison process is to cmpare control outputs computed by both CPU modules and protect the plant from malfunction by blocking failed control outputsin advance. Finally exception processing is used to determine the faults that are not detected immediately by the self diagnostic and comparison process, e.g. bus error processing when acknowledge signal for data transfer is not activeted in the I/O modules. Also reliability analysis is conducted for the discrete time Markov model with dual structure. It is shown quantitatively that the reliability is improved in the control system with dual structure in comparison with a system with single module structure.
Objectives : The aim of this study was to examined the mediating role of empowerment in relations to job and organizational factors, and job satisfaction and organizational commitment in hospital organizations. Methods : Job variety, clarity, significance, and fitness were examined as the job factors, and security, reward justice, and organizational support as the organizational factors. Data were collected from 8 national university hospitals with 1,289 data points used for the final analysis. Results : All the job factors were found to positively influence empowerment, as were all the organizational factors, with the exception of reward justice . As hypothesized, empowerment had significant effects on both job satisfaction and organizational commitment, and was the most influential variable of all those examined. Conclusions : In the relations to job satisfaction, empowerment completely mediated job significance, security and organizational support, and partially mediated all other variables, with the exception of reward justice. In the relations to organizational commitment, empowerment completely mediated job variety and job fitness, and partially mediated all other variables, with the exception of reward justice. The theoretical and practical implications of these results have been discussed.
We report on the seasonal fluctuation of a Poecilostomatoida copepod, Pseudomyicola spinosus associated with the blue mussel, Mytilus galloprovincialis in the Yongsan River estuary (34$^{\circ}$47N, 126$^{\circ}$27'E). P. spinosus has four generations a year, seasonally succeeding each other. The generation that occurs during summer has the highest number of individuals. From June to October with the exception f September, males dominated while female outnumbered from November to May with the exception of January. It is possible to find ovigerous females all year with the exception of February. The largest number of ovigerous females occurs a month earlier than copepodids do. The percentage of C1 to C3 is approximately 4% of the total number of copepodids, indicating that in situ infestation by copepodids mainly occurs in C4 stage.
We present a static analysis method to automatically generate test data that raise exceptions in input programs. Using the test data from our analysis, a programmer can check whether the raised exceptions are correctly handled with respect to the program's specification. For a given program, starting from the initial constraint that a particular raise expression should be executed, our analysis derives necessary constraints for its input variable. Correctness of our analysis assures that any value that satisfies the derived constraints for the input variable will activate the designated raise expression. In this paper, we formally present such an analysis for a first-order language with the ML-style exception handling constructs and algebraic data values, prove its correctness, and show a set of examples.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.4
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pp.72-80
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2016
The market size of plant projects in overseas is so large that domestic EPC project contractors are actively seeking the overseas projects and then trying to meet completion plans since successful fulfillment of these projects can provide great opportunities for them to expand into new foreign markets. International EPC projects involve all of the uncertainties common to domestic projects as well as uncertainties specific to foreign projects including marine transportation, customs, regulations, nationality, culture and so on. When overseas project gets off-schedule, the resulting uncertainty may trigger unexpected exceptions and then critical effects to the project performance. It usually require much more time and costs to encounter these exceptions in foreign sites compared to domestic project sites. Therefore, an exception handling approach is required to manage exceptions effectively for successful project progress in foreign project sites. In this research, we proposed a methodology for prediction and evaluation of exceptions caused by risks in international EPC projects based on sensitivity analysis and Bayesian Networks. First, we identified project schedule risks and related exceptions, which may meet during the fulfillment of foreign EPC projects that is performed in a sequence of engineering, procurement, preparatory manufacture, foreign shipping, construction, inspection and modification activities, and affect project performance, using literature review and expert interviews. The impact of exceptions to the schedule delay were also identified. Second, we proposed a methodology to predict the occurrence of exceptions caused by project risks and evaluate them. Using sensitivity analysis, we can identify activities that critically affect schedule delay and need to focus by priority. Then, we use Bayesian Networks to predict and evaluate exceptions. Third, we applied the proposed methodology to an international EPC project example to validate the proposed approach. Finally, we concluded the research with the further research topics. We expect that the proposed approach can be extended to apply in exception management in project management.
When an unexpected software exception arises, we programmers are to analyze what causes it. Precisely speaking, we need to analyze the cause and property of the unexpected exception. But if exceptions arise irregularly from unknown causes, it is even more difficult for us to handle them, especially in embedded system like mobile phone software development. In this paper, we propose a debugger-friendly analyzing method for exceptions using aspect oriented programming technique. What we need to know upon arising exceptions is the function call history in order to identify the reason for the exceptions. Since programmers used to spend their debugging time on unidentified exceptions, which arise irregularly our method would greatly improve the embedded software development productivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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