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An Abstraction Refinement Technique for Timed Automata Based on Counterexample-Guided Abstraction Refinement Loop 반례 기반 추상화 개선 루프를 기반으로 하는 Timed Automata의 추상화 개선 기법

Takeshi NAGAOKA, Kozo OKANO, Shinji KUSUMOTO

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요약 :

모델 검사 기술은 신뢰성이 높은 정보 시스템을 설계하는 데 유용합니다. 그러나 잘 알려진 상태 폭발 문제는 대규모 시스템의 모델 검사에서 발생할 수 있습니다. 이러한 폭발은 모델 확인의 확장성을 심각하게 제한합니다. 이를 방지하기 위해 몇 가지 추상화 기술이 제안되었습니다. 그 중 일부는 E. Clarke가 제안한 CEGAR(CounterExample-Guided Abstraction Refinement) 루프 기술을 기반으로 합니다. et al.. 본 논문은 실시간 시스템의 모델 확인에 사용되는 Timed Automata의 구체적인 추상화 기법을 제안한다. 우리의 기술은 추상 모델을 개선하기 위한 가이드로 반례를 사용하는 CEGAR를 기반으로 합니다. 일반적으로 정제 작업은 추상 모델에 적용되지만, 우리의 방법은 원래의 시간 제한 자동 장치를 수정합니다. 다음으로, 수정된 자동장치로부터 정제된 추상 모델을 생성합니다. 이 문서에서는 알고리즘에 대한 공식적인 설명과 알고리즘의 정확성 증명에 대해 설명합니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.5 pp.994-1005
발행일
2010/05/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.994
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Formal Approach)
범주
모델 검사

작성자

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