SSR 論文調査 Safety and Cyber-Physical Systems 清 雄一 1 調査対象 Szvetits, M., & Zdun, U. (2013). Enhancing Root Cause Analysis with Runtime Models and Interactive Visualizations. In Proc.Workshop on Models at run.time (pp. 4:1–4:12). Jacquet, C., & Mohamed, A. (2013). Building heterogeneous models at runtime to detect faults in ambient-intelligent environments. In Proc.Workshop on Models at run.time (pp. 5:1–5:11). Junior, A. R. S., Costa, F. M., & Clarke, P. (2013). A Modeldriven Approach to Develop and Manage Cyber-Physical Systems. In Proc.Workshop on Models at run.time (pp. 6:1– 6:11). 2 Szvetits, M., & Zdun, U. (2013). Enhancing Root Cause Analysis with Runtime Models and Interactive Visualizations. In Proc. Workshop on Models at run.time (pp. 4:1–4:12). 3 目的 可視化とmodels@runtimeを組み合わせることで，根本 原因解析の支援を行う 4 実行中のシステムにおけるログファイルの変更を検出し，必 要な情報を抽出し，対応するモデル成果物と関連付けて可視 化する 主張点 一貫したモデル駆動開発において，ログファイルを基に バグの原因となっているモデルを，インタラクティブな方 法で特定するための支援を行うといのが新しい 5 関連研究 似たようなアプローチを取るものはたくさんある Maoz, S.: Using model-based traces as runtime models. Computer 42(10) (October 2009) 28-36 実行システムの構造と振舞いを理解するために，メトリクスと操作に 重点を置いている 一方，当システムでは，実行システムとモデルとの関係の可視化に 重点を置いている Graf, P., M•uller-Glaser, K.D.: Dynamic mapping of runtime information models for debugging embedded software. In: Proceedings of the Seventeenth IEEE International Workshop on Rapid System Prototyping. RSP (2006) 3-9 6 モデルのテストとデバッグに重点を置いている 一方，当システムでは，実行システムにおける根本原因解析に重 点を置いている 提案する開発ステップ 7 原因解析のための可視化 8 実験評価結果 9 調査者の私見 長所 一貫したモデル駆動開発に無理なく対応した根本原因検知ア プローチが提案されている 短所 10 モデルが複雑になってくると，提案可視化手法では，根本原 因の特定まで時間がかかりそう Jacquet, C., & Mohamed, A. (2013). Building heterogeneous models at runtime to detect faults in ambientintelligent environments. In Proc. Workshop on Models at run.time (pp. 5:1–5:11). 11 目的 アンビエント環境におけるハードウェア故障を検知する 実行時に発見されたセンサのみを使って検知する 以下は対象外 12 ハードウェア中のどのコンポーネントが故障したかまでの特定 ソフトウェアに関連した故障 主張点 その場で見つけたセンサを使って，アクチュエータの故 障を検知できる 学習などの事前準備が不要 13 関連研究 故障である状態を学習 故障の振舞いをあらかじめ定義 14 想定 各オブジェクト（ライト等）は，自身のクラスを知っている ＝機能や取り得る振舞いを知っている 各オブジェクトはシステムと通信可能 各オブジェクトは移動するたびに位置をシステムに通知 15 提案概要 効果のモデル化とセンシング可能な物理量のモデル化 効果 センシング可能な物理量 例：光束（明るさ×範囲） 各オブジェクトは自分の想定される効果を認識している 例：照度（明るさ） 効果の定義と距離から計算可能 効果のモデル化の詳細 16 ステートマシン モデル例 センシングまでのモデル アクチュエータの内部モデル 17 調査者の私見 長所 「効果」と「センシング可能な影響」を明確に分けて，それぞれ 物理量としてモデル化しているのが面白い 短所 18 「こういうものがセンシングできるはず」でそれができなければ 故障だ，というアプローチは既存研究にもありそうで，それを 単に物理量として明確化しただけのような気もする Junior, A. R. S., Costa, F. M., & Clarke, P. (2013). A Model-driven Approach to Develop and Manage Cyber-Physical Systems. In Proc. Workshop on Models at run.time (pp. 6:1–6:11). 19 目的 CPSの主要アプリであるマイクログリッド電力管理の分野 において，定義から物理コンポーネントの制御まで， 様々なレベルを考慮してモデルを作る 20 主張点 models at runtimeの技術を使ってCPS管理のモデルを作 る 21 提案モデル 各レイヤがruntimeモデル 22 コントロールスクリプト例 23 関連研究 ほぼ同じだが，一番下のレイヤが全てのイベントを上に 投げる研究がある 24 Enrich, R., Skovron, P., Tolos, M., Torrent-Moreno, M.: Microgrid management based on economic and technical criteria. In: 2012 IEEE International Energy Conference and Exhibition (ENERGYCON), IEEE (September 2012) 551–556 これだと，複雑なシステムでは上のレイヤに負荷がかかりす ぎる 実験評価結果 （無し） 25 調査者の私見 長所 位置やデバイス等，CPSにおいて一般的であると考えられる 要素は提案モデルで共通に取り扱える 短所 26 マイクログリッド以外のCPSにも有効だと主張されているが，ど こまで有効かは未知数
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