Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

JP2009003686A - Apparatus, method and program for analyzing software operation - Google Patents

Apparatus, method and program for analyzing software operation Download PDF

Info

Publication number
JP2009003686A
JP2009003686A JP2007163708A JP2007163708A JP2009003686A JP 2009003686 A JP2009003686 A JP 2009003686A JP 2007163708 A JP2007163708 A JP 2007163708A JP 2007163708 A JP2007163708 A JP 2007163708A JP 2009003686 A JP2009003686 A JP 2009003686A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
operation state
task
characteristic value
state characteristic
software
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2007163708A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Kenji Iwasaki
顕司 岩崎
Daisuke Kondo
大介 近藤
Takeshi Yamamoto
剛 山本
Takashi Matsuura
隆 松浦
Yoshihito Kagawa
義仁 加川
Seijin Okamoto
星仁 岡本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Honda Motor Co Ltd
Keihin Corp
Original Assignee
Honda Motor Co Ltd
Keihin Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Honda Motor Co Ltd, Keihin Corp filed Critical Honda Motor Co Ltd
Priority to JP2007163708A priority Critical patent/JP2009003686A/en
Publication of JP2009003686A publication Critical patent/JP2009003686A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide software operation analysis apparatus, method and program which can improve detection accuracy in the occurrence of software events in analyzing the operation of software having at least one and more tasks. <P>SOLUTION: Each of software operation analysis apparatuses 1, 1A is provided with: a task operation state characteristic value detection means 110 for detecting a task operation state characteristic value expressing the characteristic of an operation state of each task; a task operation state characteristic value storage means 140 for storing the detected task operation state characteristic value; a data processing means 120 for executing data processing for extracting the characteristic of the task operation state characteristic value for the stored task operation state characteristic values; and an event occurrence detection means 130 for setting a prescribed range in accordance with the characteristic obtained from a data processing result and detecting the occurrence of a software event under a condition that the task operation state characteristic value detected by the task operation state characteristic value detection means 110 is not included in the set prescribed range. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、少なくとも1つ以上のタスクを有するソフトウェアの動作を解析するソフトウェア動作解析装置、ソフトウェア動作解析方法、及びソフトウェア動作解析用プログラムに関する。   The present invention relates to a software operation analysis apparatus, a software operation analysis method, and a software operation analysis program for analyzing the operation of software having at least one task.

従来、コンピュータに搭載されているソフトウェアの検証のために、その動作状態を表すデータを解析する装置が使用されている。このとき、ソフトウェアの規模が増大すると、解析対象となるデータ量が膨大となると共に動作状態が複雑となるため、ソフトウェアの検証が困難となる。このため、ソフトウェアの不具合の可能性が高いイベント(通常の動作と異なる特異動作)を検出して使用することで、ソフトウェアの検証を効率良く且つ精度良く行うための技術が提案されている(例えば、特許文献1〜3を参照)。   Conventionally, in order to verify software installed in a computer, an apparatus that analyzes data representing an operation state has been used. At this time, if the scale of the software increases, the amount of data to be analyzed becomes enormous and the operation state becomes complicated, so that it becomes difficult to verify the software. For this reason, a technique has been proposed for efficiently and accurately performing software verification by detecting and using an event (a specific operation different from a normal operation) that has a high possibility of a software malfunction (for example, Patent Documents 1 to 3).

特許文献1の車両用データレコーダでは、車両の制御ソフトウェアの動作を解析するためのデータを記録する際に、車両に搭載された加速度センサ、エアバッグECU、バンパスイッチ等からの異常を示す信号に基づいて車両の緊急状態を検出し、この検出した緊急状態の発生前後における車両の走行及び操作情報をデータとして記録する。   In the vehicle data recorder of Patent Document 1, when recording data for analyzing the operation of the vehicle control software, a signal indicating an abnormality from an acceleration sensor, an airbag ECU, a bumper switch, or the like mounted on the vehicle is used. Based on this, an emergency state of the vehicle is detected, and vehicle travel and operation information before and after the occurrence of the detected emergency state is recorded as data.

また、特許文献2の観測装置では、観測対象装置である論理回路が出力する信号を入力してその動作を観測する際に、出力信号の状態遷移を記憶し、状態遷移の発生回数が予め定められた閾値未満である場合や、状態遷移が利用者により予め指定された状態遷移と一致する場合に、不良が発生する可能性が高い動作として、その状態遷移が発生したことを通知する。   In the observation apparatus of Patent Document 2, when a signal output from a logic circuit that is an observation target apparatus is input and its operation is observed, the state transition of the output signal is stored, and the number of occurrences of the state transition is determined in advance. When it is less than the specified threshold value or when the state transition matches a state transition designated in advance by the user, it is notified that the state transition has occurred as an operation with a high possibility of occurrence of a failure.

また、特許文献3の監視装置では、計算機システムの周期ソフトウェアの異常動作を監視する際に、1周期走行に要した処理時間を算出し、この処理時間が予め定められた規定範囲を逸脱したときにソフトウェアが異常となったとして、異常動作を検出する。
特開平7−37133公報 特開2006−113696号公報 特開平9−54612号公報
Moreover, in the monitoring apparatus of patent document 3, when monitoring the abnormal operation of the periodic software of the computer system, the processing time required for one cycle travel is calculated, and this processing time deviates from a predetermined specified range. An abnormal operation is detected when the software becomes abnormal.
JP-A-7-37133 JP 2006-113696 A JP-A-9-54612

しかしながら、前記文献1の装置では、イベント(車両の緊急状態)を検出する際に、車両に搭載された加速度センサ等からの異常を示す信号を用いている。これらの加速度センサ等からの信号は、ソフトウェアが制御対象である車両の制御に直接使用するデータであり、ソフトウェアの動作状態を直接表すデータではない。よって、上記文献1の装置では、このような制御に使用するデータに基づいてイベントを検出するため、ソフトウェアのイベントを精度良く検出できない可能性があった。   However, in the apparatus of Document 1, when an event (emergency state of a vehicle) is detected, a signal indicating an abnormality from an acceleration sensor or the like mounted on the vehicle is used. The signals from these acceleration sensors and the like are data that are directly used for controlling the vehicle that is controlled by software, and are not data that directly represents the operating state of the software. Therefore, since the apparatus of the above-mentioned literature 1 detects an event based on data used for such control, there is a possibility that a software event cannot be detected with high accuracy.

また、上記文献2の装置では、イベント(不良が発生する可能性が高い動作)を検出する際に、観測対象装置である論理回路の出力信号の状態遷移を用いている。この出力信号の状態遷移は、ソフトウェア(論理回路)の動作状態を直接表すデータではあるものの、必ずしも、ソフトウェアの検証に適した、ソフトウェアの動作状態の特性を表す値ではない。よって、上記文献2の装置では、このようなソフトウェアの動作状態を直接表す値を用いてイベントを検出するため、ソフトウェアのイベントを精度良く検出できない可能性があった。   Further, in the apparatus of the above-mentioned document 2, when detecting an event (an operation that is highly likely to cause a failure), the state transition of the output signal of the logic circuit that is the observation target apparatus is used. The state transition of the output signal is data that directly represents the operating state of the software (logic circuit), but is not necessarily a value that represents the characteristics of the operating state of the software suitable for software verification. Therefore, since the apparatus of the above-mentioned document 2 detects an event using a value that directly represents the operation state of the software, there is a possibility that the software event cannot be detected with high accuracy.

これに対して、上記文献3の装置では、イベント(異常動作)の検出の際に、解析対象である周期ソフトウェアの1周期走行に要した処理時間を算出して用いており、この処理時間は、周期ソフトウェアの動作状態の特性を表す値であると考えられる。ただし、上記文献3の装置では、この処理時間を予め定められた判定値と大小比較してイベントを検出している。一方、ソフトウェアの処理時間は、その動作状態に大きく依存する。例えば、車両の制御ソフトウェアの特定のタスクの処理時間は、車両の高速走行状態では長くアイドル停止状態では短くなるというように、ソフトウェアによる車両の制御状態に応じて変動することが想定される。   On the other hand, in the apparatus of the above-mentioned document 3, when an event (abnormal operation) is detected, the processing time required for one cycle of the periodic software to be analyzed is calculated and used. It is considered that the value represents the characteristic of the operating state of the periodic software. However, the apparatus of the above-mentioned document 3 detects an event by comparing the processing time with a predetermined determination value. On the other hand, the processing time of software greatly depends on its operating state. For example, it is assumed that the processing time of a specific task of the vehicle control software varies depending on the vehicle control state by software, such that the processing time of the vehicle is long when the vehicle is traveling at high speed and short when the vehicle is in an idle stop state.

このため、上記文献3の装置のように単なる固定値である判定値と比較するのでは、イベントを適切に検出することは困難である。すなわち、イベントの誤検出が生じないよう、判定値を全ての状態で取りうる値の範囲外に設定すると、特性値がその範囲外まで変動しなければ検出できないため、イベントが発生したにも関わらず検出できない状況が生じ得る。また、イベントの未検出が生じないよう、判定値を通常最も取る状態での値の範囲外に設定する場合は、制御状態に応じて特性値が通常時の範囲外まで変動した場合、正常時でもイベントとして検出してしまう状況が生じ得るという問題があった。   For this reason, it is difficult to appropriately detect an event when compared with a determination value that is a mere fixed value as in the apparatus of Document 3 above. In other words, if the judgment value is set outside the range of values that can be taken in all states to prevent false detection of the event, it cannot be detected unless the characteristic value fluctuates outside that range. A situation that cannot be detected can occur. In addition, when setting the judgment value outside the normal value range so that no event is not detected, if the characteristic value fluctuates outside the normal range according to the control status, However, there was a problem that a situation where an event was detected could occur.

本発明は、上記事情に鑑み、少なくとも1つ以上のタスクを有するソフトウェアの動作の解析の際に、該ソフトウェアのイベント発生の検出精度を向上させることができるソフトウェア動作解析装置、ソフトウェア動作解析方法、及びソフトウェア動作解析用プログラムを提供することを目的とする。   In view of the above circumstances, the present invention provides a software operation analysis apparatus, a software operation analysis method, and a software operation analysis method capable of improving the detection accuracy of event occurrence of software when analyzing the operation of software having at least one task. It is another object of the present invention to provide a software operation analysis program.

かかる目的を達成するために、本発明のソフトウェア動作解析装置は、少なくとも1つ以上のタスクを有するソフトウェアの動作を解析するソフトウェア動作解析装置において、各タスクの動作状態の特性を表すタスク動作状態特性値を検出するタスク動作状態特性値検出手段と、前記タスク動作状態特性値検出手段により検出されたタスク動作状態特性値を記憶するタスク動作状態特性値記憶手段と、前記タスク動作状態特性値記憶手段により記憶されたタスク動作状態特性値に対して、該タスク動作状態特性値の特性を抽出するデータ処理を行うデータ処理手段と、前記データ処理手段のデータ処理結果に対して、該データ処理結果から得られる特性に従って所定範囲を設定し、前記タスク動作状態特性値検出手段により検出されたタスク動作状態特性値が、該設定された所定範囲に含まれないことを条件として、前記ソフトウェアのイベントが発生していることを検出するイベント発生検出手段とを備えたことを特徴とする(第1発明)。   In order to achieve such an object, a software operation analysis apparatus according to the present invention is a software operation analysis apparatus that analyzes the operation of software having at least one task. Task operation state characteristic value detection means for detecting a value, task operation state characteristic value storage means for storing the task operation state characteristic value detected by the task operation state characteristic value detection means, and task operation state characteristic value storage means The data processing means for performing data processing for extracting the characteristics of the task operation state characteristic value for the task operation state characteristic value stored in step (b), and the data processing result of the data processing means from the data processing result A predetermined range is set according to the obtained characteristics, and the task detected by the task operation state characteristic value detecting means is detected. And an event occurrence detecting means for detecting that an event of the software is generated on condition that the operating state characteristic value is not included in the set predetermined range (first operation) invention).

第1発明のソフトウェア動作解析装置によれば、タスク動作状態特性値検出手段により、ソフトウェアの各タスクの動作状態の特性を表すタスク動作状態特性値がリアルタイムで検出される。ここで、タスク動作状態特性値は、例えば、ソフトウェアが制御に直接使用するデータや、ソフトウェアの動作状態を直接表すデータ等とは別の、ソフトウェアの動作状態を代表する特性値である。すなわち、タスク動作状態特性値として、ソフトウェアから直接取得されるデータとは別の、ソフトウェアの動作状態の特性を表すデータが得られる。そして、検出されたタスク動作状態特性値がタスク状態値記憶手段により記憶され、記憶されたタスク動作状態特性値に対して、データ処理手段によりタスク動作状態特性値の特性を抽出するデータ処理が行われる。これにより、データ処理結果として、ソフトウェアの動作状態特性値の特性を示すデータが得られる。   According to the software operation analysis apparatus of the first invention, the task operation state characteristic value representing the operation state characteristic of each task of the software is detected in real time by the task operation state characteristic value detecting means. Here, the task operation state characteristic value is a characteristic value representative of the software operation state, which is different from, for example, data directly used for control by the software or data directly representing the operation state of the software. That is, as the task operation state characteristic value, data representing the operation state characteristic of the software, which is different from the data acquired directly from the software, is obtained. Then, the detected task operation state characteristic value is stored in the task state value storage means, and data processing for extracting the characteristics of the task operation state characteristic value by the data processing means is performed on the stored task operation state characteristic value. Is called. As a result, data indicating the characteristics of the operating state characteristic value of the software is obtained as the data processing result.

そこで、イベント発生検出手段は、前記データ処理手段のデータ処理結果に対して、該データ処理結果から得られる特性に従って所定範囲を設定する。そして、イベント発生検出手段は、タスク動作状態特性値がこの所定範囲に含まれないことを条件として、ソフトウェアのイベントが発生していることを検出する。ここで、ソフトウェアのイベントとは、ソフトウェアにおける通常の動作と異なる特異動作であり、ソフトウェアの不具合の可能性が高い。このとき、ソフトウェアの動作状態特性値の特性を示すデータ処理結果を用いて、該データ処理結果から得られる特性に従って所定範囲を設定することで、ソフトウェアの通常の動作に相当する所定範囲が適切に設定され得る。よって、タスク動作状態特性値がこの所定範囲に含まれないことを条件として、イベントを精度良く検出することが可能となる。そして、このように検出されたイベントを使用することで、ソフトウェアの検証を効率良く且つ精度良く行うことが可能となる。   Therefore, the event occurrence detection means sets a predetermined range for the data processing result of the data processing means according to the characteristics obtained from the data processing result. The event occurrence detection means detects that a software event has occurred on condition that the task operation state characteristic value is not included in the predetermined range. Here, the software event is a unique operation different from a normal operation in software, and there is a high possibility of a software malfunction. At this time, by using the data processing result indicating the characteristic of the operation state characteristic value of the software and setting the predetermined range according to the characteristic obtained from the data processing result, the predetermined range corresponding to the normal operation of the software is appropriately set. Can be set. Therefore, it is possible to detect the event with high accuracy on condition that the task operation state characteristic value is not included in the predetermined range. By using the event detected in this way, it is possible to perform software verification efficiently and accurately.

従って、本発明によれば、少なくとも1つ以上のタスクを有するソフトウェアの動作の解析の際に、該ソフトウェアのイベントの発生の検出精度を向上することができる。   Therefore, according to the present invention, when analyzing the operation of software having at least one task, it is possible to improve the detection accuracy of the occurrence of the software event.

また、第1発明のソフトウェア動作解析装置において、前記動作状態値検出手段により検出されたタスク動作状態特性値のタスクの種類を判別するタスク種類判別手段を備え、前記データ処理手段は、前記タスク動作状態特性値記憶手段により記憶されたタスク動作状態特性値に対して、前記タスクの種類毎に前記データ処理を行い、前記イベント発生検出手段は、前記タスク種類判別手段により判別されたタスクの種類のデータ処理結果に対してイベントの発生を検出する処理を行うことが好ましい(第2発明)。   In the software operation analysis apparatus according to the first aspect of the present invention, the software operation analysis device further includes a task type determination unit that determines a task type of the task operation state characteristic value detected by the operation state value detection unit, and the data processing unit includes the task operation The task processing state characteristic value stored by the state characteristic value storage means is subjected to the data processing for each type of task, and the event occurrence detection means has a type of task determined by the task type determination means. It is preferable to perform a process of detecting the occurrence of an event on the data processing result (second invention).

この場合、タスク動作状態特性値に対して、タスクの種類毎にデータ処理を行うことにより、そのデータ処理結果は、ソフトウェアの各タスクの種類について、動作状態特性値の特性をより顕著に示すものとなる。そして、このデータ処理結果を用いることで、ソフトウェアの各タスクの種類について、通常の動作に相当する所定範囲がより適切に設定され得る。よって、この所定範囲に含まれないことを条件として、各タスクの種類についてイベントをより精度良く検出することが可能となる。従って、タスク動作状態特性値のタスクの種類を判別し、該タスクの種類のデータ処理結果に対してイベントの発生を検出する処理を行なうことにより、イベントの発生の検出精度をより向上することができる。   In this case, by performing data processing for each task type on the task operation state characteristic value, the data processing result shows the characteristic of the operation state characteristic value more prominently for each task type of software. It becomes. By using this data processing result, a predetermined range corresponding to a normal operation can be set more appropriately for each type of task of software. Therefore, it is possible to detect an event for each task type with higher accuracy on the condition that it is not included in the predetermined range. Therefore, by detecting the task type of the task operation state characteristic value and performing the process of detecting the event occurrence on the data processing result of the task type, the detection accuracy of the event occurrence can be further improved. it can.

また、第1又は2発明のソフトウェア動作解析装置において、前記データ処理手段は、前記タスク動作状態特性値記憶手段によりタスクの種類毎に記憶されたタスク動作状態特性値の個数が、該タスク動作状態特性値の特性が抽出されるような所定個数を超えているタスクが有る場合、又は該タスク動作状態特性値の記憶の開始から該タスク動作状態特性値の特性が抽出されるような所定時間を経過したタスクが有る場合に、該タスクの動作状態特性値に対して前記データ処理を行うことが好ましい(第3発明)。   In the software operation analysis device according to the first or second aspect of the invention, the data processing means may be configured such that the number of task operation state characteristic values stored for each task type by the task operation state characteristic value storage means is the task operation state. When there is a task exceeding the predetermined number from which the characteristic value characteristic is extracted, or a predetermined time for extracting the task operational state characteristic value characteristic from the start of storing the task operational state characteristic value When there is a task that has passed, it is preferable to perform the data processing on the operation state characteristic value of the task (third invention).

すなわち、例えば統計処理等のデータ処理では、その処理対象となるデータ量を十分大きく取ることで、データに含まれるノイズの影響を排除して、データの傾向が適切に抽出される。よって、タスク動作状態特性値の個数が該タスク動作状態特性値の特性が抽出されるような所定個数を超えている場合、又はタスク動作状態特性値の記憶の開始から該タスク動作状態特性値の特性が抽出されるような所定時間を経過した場合にデータ処理を行うことで、処理対象となるタスク動作状態特性値のデータ量を大きく取り得るものであるから、データに含まれるノイズの影響を排除して、ソフトウェアの動作状態特性値の特性を示すデータ処理結果をより安定に得ることができる。そして、このデータ処理結果に対してイベントの発生を検出する処理を行なうことにより、イベントの発生の検出精度をより向上することができる。   That is, in data processing such as statistical processing, for example, by taking a sufficiently large amount of data to be processed, the influence of noise included in the data is eliminated, and data trends are appropriately extracted. Therefore, when the number of task operation state characteristic values exceeds a predetermined number from which the characteristics of the task operation state characteristic values are extracted, or the task operation state characteristic values are By performing data processing when a predetermined time elapses when characteristics are extracted, it is possible to obtain a large amount of data for task operation state characteristic values to be processed. The data processing result indicating the characteristics of the operating state characteristic value of the software can be obtained more stably. And the detection accuracy of the occurrence of an event can be further improved by performing the process for detecting the occurrence of the event on the data processing result.

また、第1〜第3発明のソフトウェア動作解析装置において、前記ソフトウェアの動作に使用されるパラメータ値を取得するパラメータ値取得手段と、前記パラメータ値取得手段により取得されるパラメータ値と、前記タスク動作状態特性値検出手段により検出されるタスク動作状態特性値とのいずれか一方又は両方を、前記ソフトウェアの内部データとして所定のタイミングで逐次収集し、直前の所定時間分、又は所定収集回数分の内部データを記憶する内部データ記憶手段と、前記イベント発生検出手段によりイベントが発生していることを検出したことを条件として、前記内部データ記憶手段に記憶されている内部データを保存する内部データ保存手段とを備えることが好ましい(第4発明)。   In the software operation analysis apparatus according to the first to third inventions, parameter value acquisition means for acquiring a parameter value used for the operation of the software, parameter value acquired by the parameter value acquisition means, and the task operation Either or both of the task operation state characteristic values detected by the state characteristic value detection means are sequentially collected as the internal data of the software at a predetermined timing, and the internal data for the predetermined time period or the predetermined number of times of collection. Internal data storage means for storing data, and internal data storage means for storing internal data stored in the internal data storage means on the condition that an event has been detected by the event occurrence detection means (4th invention).

この場合、内部データ記憶手段は、前記ソフトウェアの動作に使用されるパラメータ値とタスク動作状態特性値とのいずれか一方又は両方を、ソフトウェアの内部データとして所定のタイミングで逐次収集する。ここで、ソフトウェアの動作に使用されるパラメータ値は、例えば、ソフトウェアが制御に直接使用するデータや、ソフトウェアの動作状態を直接表すデータ等である。そして、内部データ記憶手段は、直前の所定時間分、又は所定収集回数分の内部データを記憶する。具体的には、内部データ記憶手段は、例えばメモリに記憶された所定時間(又は所定収集回数)以前のデータを消去し、消去した部分に新たに収集したデータを記憶することにより、ソフトウェアの内部データを順次書換えながら記憶する。これにより、一定のメモリ量で常に直前の所定時間分(所定収集回数分)のソフトウェアの内部データが記憶される。   In this case, the internal data storage means sequentially collects one or both of the parameter value used for the operation of the software and the task operation state characteristic value at a predetermined timing as internal data of the software. Here, the parameter value used for the operation of the software is, for example, data directly used by the software for control, data directly representing the operation state of the software, or the like. The internal data storage means stores internal data for a predetermined time immediately before or a predetermined number of collection times. Specifically, the internal data storage means erases data before a predetermined time (or a predetermined number of collection times) stored in the memory, for example, and stores the newly collected data in the erased portion, thereby allowing the internal data Store data while rewriting data sequentially. As a result, the internal data of the software for the predetermined time (predetermined number of times of collection) is always stored with a constant memory amount.

そして、イベント発生検出手段によりイベントが発生していることを検出したことを条件として、内部データ記憶手段に記憶されている内部データが内部データ保存手段に保存される。すなわち、例えば、イベントの発生を検出したとき、又はイベントの発生が検出されたときから所定時間後に、内部データが保存される。これにより、イベントの発生をトリガとして、イベント発生前後の内部データが適切に保存されるので、保存するデータ量の低減や、保存するための処理負荷の低減が可能となると共に、この内部データをソフトウェアの検証の際に使用することで、ソフトウェアの検証を効率良く且つ精度良く行うことが可能となる。   The internal data stored in the internal data storage means is stored in the internal data storage means on condition that the event occurrence detection means detects that an event has occurred. That is, for example, when the occurrence of an event is detected or a predetermined time after the occurrence of an event is detected, the internal data is stored. As a result, the internal data before and after the event occurrence is appropriately saved with the occurrence of the event as a trigger, so the amount of data to be saved can be reduced and the processing load for saving can be reduced. By using it when verifying software, it becomes possible to verify software efficiently and accurately.

また、第1〜第4発明のソフトウェア動作解析装置において、前記データ処理手段は、前記タスク動作状態特性値記憶手段によりタスクの種類毎に記憶されたタスク動作状態特性値のうち、所定時間間隔毎に該所定時間分のタスク動作状態特性値を対象として、又は該記憶されたタスク動作状態特性値の個数が所定個数となる毎に該所定個数分のタスク動作状態特性値を対象として、前記データ処理を行うことが好ましい(第5発明)。   In the software operation analysis apparatus according to any one of the first to fourth inventions, the data processing means is configured to store the task operation state characteristic values stored for each task type by the task operation state characteristic value storage means at predetermined time intervals. The task operation state characteristic value for the predetermined time or the task operation state characteristic value for the predetermined number of times each time the stored number of the task operation state characteristic value becomes the predetermined number It is preferable to carry out the treatment (fifth invention).

すなわち、タスク動作状態特性値の特性は、ソフトウェアの動作状態に依存して変動することが想定される。このとき、所定時間間隔毎に該所定時間分のタスク動作状態特性値を対象として、又は記憶されたタスク動作状態特性値の個数が所定個数となる毎に該所定個数分のタスク動作状態特性値を対象としてデータ処理を行うことで、その時のソフトウェアの動作状態を反映したデータ処理結果が得られる。よって、このデータ処理結果を用いて、該データ処理結果から得られる特性に従って所定範囲を設定することで、該所定範囲を、その時のソフトウェアの動作状態に追従させて設定することができる。すなわち、ソフトウェアの動作状態に応じて、イベントの発生の検出がなされないタスク動作状態特性値の範囲(ソフトウェアの通常の動作に相当するタスク動作状態特性値の範囲)が設定されるので、ソフトウェア動作中に複数の動作状態をとる場合でも、タスク動作状態特性値がこの所定範囲に含まれないことを条件として、イベントを精度良く検出することが可能となる。   That is, it is assumed that the task operation state characteristic value characteristic varies depending on the operation state of the software. At this time, the task operation state characteristic value for the predetermined time for the predetermined time interval or the task operation state characteristic value for the predetermined number every time the number of stored task operation state characteristic values becomes the predetermined number By performing data processing on the target, a data processing result reflecting the operation state of the software at that time can be obtained. Therefore, by setting the predetermined range according to the characteristics obtained from the data processing result using the data processing result, the predetermined range can be set to follow the operating state of the software at that time. In other words, the range of task operation state characteristic values (the range of task operation state characteristic values corresponding to the normal operation of software) in which the occurrence of an event is not detected is set according to the software operation state. Even when a plurality of operation states are taken, it is possible to detect an event with high accuracy on condition that the task operation state characteristic value is not included in the predetermined range.

次に、本発明のソフトウェア動作解析方法は、少なくとも1つ以上のタスクを有するソフトウェアの動作を解析するソフトウェア動作解析方法であって、各タスクの動作状態の特性を表すタスク動作状態特性値を検出するタスク動作状態特性値検出ステップと、前記タスク動作状態特性値検出ステップで検出されたタスク動作状態特性値をタスク動作状態特性値記憶部に記憶させるタスク動作状態特性値記憶ステップと、前記タスク動作状態特性値記憶ステップで記憶されたタスク動作状態特性値に対して、該タスク動作状態特性値の特性を抽出するデータ処理を行うデータ処理ステップと、前記データ処理ステップのデータ処理結果に対して、該データ処理結果から得られる特性に従って所定範囲を設定し、前記タスク動作状態特性値検出ステップで検出されたタスク動作状態特性値が、該設定された所定範囲に含まれないことを条件として、前記ソフトウェアのイベントの発生を検出するイベント発生検出ステップとを備えることを特徴とする(第6発明)。   Next, a software operation analysis method of the present invention is a software operation analysis method for analyzing the operation of software having at least one task, and detects a task operation state characteristic value representing the operation state characteristic of each task. A task operation state characteristic value detecting step, a task operation state characteristic value storage step for storing the task operation state characteristic value detected in the task operation state characteristic value detection step in a task operation state characteristic value storage unit, and the task operation With respect to the task operation state characteristic value stored in the state characteristic value storage step, a data processing step for performing data processing for extracting the characteristic of the task operation state characteristic value, and a data processing result of the data processing step, A predetermined range is set according to the characteristic obtained from the data processing result, and the task operation state characteristic value is detected. An event occurrence detecting step for detecting occurrence of the software event on condition that the task operation state characteristic value detected in the step is not included in the set predetermined range. 6 invention).

第6発明のソフトウェア動作解析方法によれば、第1発明のソフトウェア動作解析装置に関して説明したように、タスク動作状態特性値検出ステップで、ソフトウェアの各タスクの動作状態の特性を表すタスク動作状態特性値がリアルタイムで検出される。また、データ処理ステップで、タスク動作状態特性値を用いて、ソフトウェアの動作状態特性値の特性を顕著に示すデータ処理結果が得られる。そして、イベント発生検出ステップで、データ処理結果を用いて、ソフトウェアの通常の動作に相当する所定範囲が適切に設定され得るので、この所定範囲に含まれないことを条件として、イベントを精度良く検出することが可能となる。従って、本発明によれば、少なくとも1つ以上のタスクを有するソフトウェアの動作の解析の際に、該ソフトウェアのイベントの発生の検出精度を向上することができる。   According to the software operation analysis method of the sixth invention, as described with respect to the software operation analysis device of the first invention, the task operation state characteristic representing the operation state characteristic of each task of the software in the task operation state characteristic value detection step. The value is detected in real time. Further, in the data processing step, a data processing result that significantly shows the characteristics of the software operation state characteristic value is obtained using the task operation state characteristic value. Then, in the event occurrence detection step, a predetermined range corresponding to the normal operation of the software can be appropriately set using the data processing result, so that the event is accurately detected on condition that it is not included in this predetermined range. It becomes possible to do. Therefore, according to the present invention, when analyzing the operation of software having at least one task, it is possible to improve the detection accuracy of the occurrence of the software event.

次に、本発明のタスクソフトウェア動作解析用プログラムは、少なくとも1つ以上のタスクを有するソフトウェアの動作を解析するソフトウェア動作解析処理をコンピュータに実行させるソフトウェア動作解析用プログラムであって、各タスクの動作状態の特性を表すタスク動作状態特性値を検出するタスク動作状態特性値検出処理と、前記タスク動作状態特性値検出処理で検出されたタスク動作状態特性値をタスク動作状態特性値記憶部に記憶させるタスク動作状態特性値記憶処理と、前記タスク動作状態特性値記憶処理で記憶されたタスク動作状態特性値に対して、該タスク動作状態特性値の特性を抽出するデータ処理と、前記データ処理処理のデータ処理結果に対して、該データ処理結果から得られる特性に従って所定範囲を設定し、前記タスク動作状態特性値検出処理で検出されたタスク動作状態特性値が、該設定された所定範囲に含まれないことを条件として、前記ソフトウェアのイベントの発生を検出するイベント発生検出処理とを前記コンピュータに実行させる機能を備えることを特徴とする(第7発明)。   Next, the task software operation analysis program of the present invention is a software operation analysis program for causing a computer to execute a software operation analysis process for analyzing the operation of software having at least one task. Task operation state characteristic value detection processing for detecting task operation state characteristic values representing state characteristics, and task operation state characteristic values detected in the task operation state characteristic value detection processing are stored in the task operation state characteristic value storage unit A task operation state characteristic value storage process; a data process for extracting a characteristic of the task operation state characteristic value for the task operation state characteristic value stored in the task operation state characteristic value storage process; and For the data processing result, set a predetermined range according to the characteristics obtained from the data processing result, The event occurrence detection process for detecting the occurrence of the software event on condition that the task operation state characteristic value detected in the task action state characteristic value detection process is not included in the set predetermined range. A function to be executed by a computer is provided (seventh invention).

第7発明のソフトウェア動作解析用プログラムによれば、第1発明のソフトウェア動作解析装置に関して説明した効果を奏し得る処理をコンピュータに実行させることができる。   According to the software operation analysis program of the seventh aspect of the invention, it is possible to cause a computer to execute a process that can achieve the effects described with respect to the software operation analysis apparatus of the first aspect of the invention.

[第1実施形態]
本発明のソフトウェア動作解析装置における第1実施形態について図1〜図3を用いて説明する。図1は、本実施形態のソフトウェア動作解析装置の機能ブロック図であり、図2は、図1のソフトウェア動作解析装置におけるソフトウェア動作解析処理を示すフローチャートであり、図3は、図2のソフトウェア動作解析処理におけるイベント発生の検出例を示すグラフである。
[First Embodiment]
A first embodiment of the software operation analysis apparatus of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 is a functional block diagram of the software operation analysis apparatus of the present embodiment, FIG. 2 is a flowchart showing software operation analysis processing in the software operation analysis apparatus of FIG. 1, and FIG. 3 is a software operation of FIG. It is a graph which shows the example of detection of the event generation | occurrence | production in an analysis process.

図1に示すように、本実施形態のソフトウェア動作解析装置1は、車両2に搭載されて、車両2の動作を制御する電子制御ユニット(ECU)3に組み込まれている。ソフトウェア動作解析装置1は、ECU3に搭載された、タスク1〜kを有する制御ソフトウェアを解析対象として、該ソフトウェアの動作を解析するものである。ECU3には、車両2の動作を制御するために、車両2の状態を検出するセンサ4−1〜4−mや、ECU3により制御される制御機器5−1〜5−nが接続されている。   As shown in FIG. 1, the software operation analysis apparatus 1 of the present embodiment is mounted on a vehicle 2 and incorporated in an electronic control unit (ECU) 3 that controls the operation of the vehicle 2. The software operation analysis apparatus 1 analyzes the operation of the software by using control software having tasks 1 to k installed in the ECU 3 as an analysis target. In order to control the operation of the vehicle 2, sensors 4-1 to 4 -m for detecting the state of the vehicle 2 and control devices 5-1 to 5 -n controlled by the ECU 3 are connected to the ECU 3. .

ソフトウェア動作解析装置1はコンピュータ(CPU,ROM,RAM,I/O等からなる。)により構成されている。なお、ソフトウェア動作解析装置を構成するコンピュータは、ECU3を構成するコンピュータでもよく、或いは、ECU3と通信可能に接続された他のコンピュータであってもよい。   The software operation analysis apparatus 1 is composed of a computer (comprising a CPU, ROM, RAM, I / O, etc.). The computer that constitutes the software operation analysis apparatus may be a computer that constitutes the ECU 3 or may be another computer that is communicably connected to the ECU 3.

ソフトウェア動作解析装置1は、その機能として、測定データ入力部10、特性値算出部110、特性値データ処理部120、イベント判定部130、及び読み出し器200を備えている。これらの各機能は、1つのコンピュータにより構成されていてもよく、複数の独立したコンピュータにより構成されていてもよい。   The software operation analysis apparatus 1 includes a measurement data input unit 10, a characteristic value calculation unit 110, a characteristic value data processing unit 120, an event determination unit 130, and a reader 200 as its functions. Each of these functions may be constituted by one computer or may be constituted by a plurality of independent computers.

また、これらの各機能は、コンピュータのメモリに予め実装されたプログラムをコンピュータにより実行することにより実現される。このプログラムは、本発明のソフトウェア動作解析用プログラムを含んでいる。なお、当該プログラムはCD−ROM等の記録媒体を介してメモリに格納されてもよい。或いは、当該プログラムは外部のサーバからネットワークや人工衛星を介して配信または放送され、車両2等に搭載された通信機器により受信された上でメモリに格納されてもよい。   Each of these functions is realized by a computer executing a program installed in advance in a computer memory. This program includes the software operation analysis program of the present invention. The program may be stored in the memory via a recording medium such as a CD-ROM. Alternatively, the program may be distributed or broadcast from an external server via a network or an artificial satellite, received by a communication device mounted on the vehicle 2 or the like, and stored in a memory.

測定データ入力部10は、解析対象であるECU3の制御ソフトウェアから測定データを入力する。測定データは、ソフトウェアの動作に使用されるパラメータ値に相当し、例えば、センサ4−1〜4−mの検出データや制御機器5−1〜5−nの制御データ等の、ソフトウェアが制御に直接使用するデータや、タスク切り替え信号等の、ソフトウェアの動作状態を直接表すソフトウェアデータである。   The measurement data input unit 10 inputs measurement data from the control software of the ECU 3 to be analyzed. The measurement data corresponds to parameter values used for the operation of the software. For example, the software controls the detection data of the sensors 4-1 to 4-m and the control data of the control devices 5-1 to 5-n. Software data that directly represents the operating state of software, such as data to be used directly and task switching signals.

特性値算出部110は、測定データ入力部10に入力された測定データから、ソフトウェアにおける各タスク1〜kの動作の状態を表すタスク動作状態特性値をリアルタイムで検出する。ここで、各タスク1〜kの動作の状態を表すタスク動作状態特性値は、ソフトウェアから直接取得される測定データとは別の、ソフトウェアの動作を代表する特性値に相当する。   The characteristic value calculation unit 110 detects the task operation state characteristic value representing the operation state of each task 1 to k in software in real time from the measurement data input to the measurement data input unit 10. Here, the task operation state characteristic value representing the operation state of each of the tasks 1 to k corresponds to a characteristic value representing the operation of the software different from the measurement data directly acquired from the software.

特性値データ処理部120は、特性値算出部110により算出された特性値のデータ処理を行う。詳細には、特性値データ処理部120は、特性値算出部110により算出された特性値を記憶し、記憶された特性値に対して、該特性値の特性を抽出するデータ処理を行う。このとき、特性値データ処理部120は、記憶された特性値のうち所定時間間隔毎に該所定時間分の特性値を対象としてデータ処理を行う。   The characteristic value data processing unit 120 performs data processing on the characteristic value calculated by the characteristic value calculation unit 110. Specifically, the characteristic value data processing unit 120 stores the characteristic value calculated by the characteristic value calculating unit 110 and performs data processing for extracting the characteristic of the characteristic value for the stored characteristic value. At this time, the characteristic value data processing unit 120 performs data processing on the characteristic values for the predetermined time at predetermined time intervals among the stored characteristic values.

イベント判定部130は、特性値データ処理部120によるデータ処理結果の一部又は全部を用いて、ソフトウェアの動作中にイベントが発生しているか否かを判定するイベント発生検出処理を行う。このとき、イベント判定部130は、特性値データ処理部120のデータ処理結果に対して、該データ処理結果から得られる特性に従って所定範囲を設定する。そして、イベント判定部130は、特性値算出部110により算出された特性値が、この設定された所定範囲に含まれないことを条件として、ソフトウェアのイベントが発生していると判定する。   The event determination unit 130 performs event occurrence detection processing for determining whether an event has occurred during the operation of the software, using a part or all of the data processing result by the characteristic value data processing unit 120. At this time, the event determination unit 130 sets a predetermined range for the data processing result of the characteristic value data processing unit 120 according to the characteristic obtained from the data processing result. Then, the event determination unit 130 determines that a software event has occurred on the condition that the characteristic value calculated by the characteristic value calculation unit 110 is not included in the set predetermined range.

イベント判定部130により判定されたイベント発生に関するデータは、読み出し器200を介してPC6から読み出され、PC6におけるECU3の制御ソフトウェアの検証の際に利用される。   Data relating to the event occurrence determined by the event determination unit 130 is read from the PC 6 via the reader 200 and used when the control software of the ECU 3 in the PC 6 is verified.

なお、測定データ入力部10は、本発明のパラメータ値取得手段に相当し、特性値算出部110は、本発明のタスク動作状態特性値検出手段に相当し、特性値データ処理部120は、本発明のタスク動作状態特性値記憶手段、タスク種類判別手段、及びデータ処理手段に相当し、イベント判定部130は、本発明のイベント発生検出手段に相当する。   The measurement data input unit 10 corresponds to the parameter value acquisition unit of the present invention, the characteristic value calculation unit 110 corresponds to the task operation state characteristic value detection unit of the present invention, and the characteristic value data processing unit 120 The task operation state characteristic value storage means, task type determination means, and data processing means correspond to the invention, and the event determination unit 130 corresponds to the event occurrence detection means of the present invention.

次に、本実施形態のソフトウェア動作解析装置1の作動(ソフトウェア動作解析処理)について図2,図3を用いて説明する。図2に示すように、ソフトウェア動作解析装置1は、所定の演算処理周期毎に、STEP1〜STEP4の処理を繰り返して、ソフトウェア動作解析処理を実行する。なお、本実施形態ではSTEP1〜STEP4を1つの周期としているが、これに限られるものではなく、例えばSTEP1の処理と、STEP2及び4の処理と、STEP3の処理とを、それぞれ別の周期で実行してもよい。   Next, the operation (software operation analysis process) of the software operation analysis apparatus 1 of the present embodiment will be described with reference to FIGS. As shown in FIG. 2, the software behavior analysis apparatus 1 repeats the processing of STEP1 to STEP4 and executes the software behavior analysis processing at every predetermined calculation processing cycle. In this embodiment, STEP1 to STEP4 are set as one cycle, but the present invention is not limited to this. For example, the processing of STEP1, the processing of STEP2 and STEP4, and the processing of STEP3 are executed at different cycles. May be.

まず、STEP1で、測定データ入力部10は、解析対象であるECU3の制御ソフトウェアから測定データを入力する。具体的には、例えば、測定データ入力部10は、測定データとして、ソフトウェアにおけるタスク切り替え信号を入力する。   First, in STEP 1, the measurement data input unit 10 inputs measurement data from the control software of the ECU 3 to be analyzed. Specifically, for example, the measurement data input unit 10 inputs a task switching signal in software as measurement data.

次に、STEP2で、特性値算出部110は、入力された測定データから特性値をリアルタイムで算出する。具体的には、例えば、特性値算出部110は、特性値として、タスク切り替え信号から、特定のタスクの処理周期を算出する。これにより、特性値として、ソフトウェアから直接取得される測定データとは別の、ソフトウェアの動作状態の特性を表すデータが得られる。   Next, in STEP2, the characteristic value calculation unit 110 calculates the characteristic value from the input measurement data in real time. Specifically, for example, the characteristic value calculation unit 110 calculates a processing cycle of a specific task from the task switching signal as the characteristic value. Thereby, data representing the characteristics of the operating state of the software, which is different from the measurement data obtained directly from the software, is obtained as the characteristic value.

次に、STEP3で、特性値データ処理部120は、算出された特性値を記憶し、記憶された特性値に対してデータ処理を行う(特性値データ処理)。具体的には、特性値データ処理部120は、特性値データ処理として、記憶された特性値のうち単位時間N(例えば、1sec)間隔毎の特性値についてヒストグラムを算出する。単位時間Nは、記憶されている特性値に対して、特性値に含まれるノイズの影響を排除して特性が抽出されるような十分大きな値として予め定められる値である。そして、特性値データ処理部120は、このヒストグラムから特性値の単位時間N内における平均x、分散σを算出する処理を行う。このデータ処理結果である平均x、分散σは、ソフトウェアの動作状態特性値の特性を示すものとなる。また、このように、単位時間N間隔毎の特性値を対象としてデータ処理を行なうことで、その時のソフトウェアの動作状態(ソフトウェアによる車両2の制御状態)を反映したデータ処理結果が得られる。   Next, in STEP 3, the characteristic value data processing unit 120 stores the calculated characteristic value and performs data processing on the stored characteristic value (characteristic value data processing). Specifically, the characteristic value data processing unit 120 calculates a histogram for characteristic values at intervals of unit time N (for example, 1 sec) among the stored characteristic values as characteristic value data processing. The unit time N is a value that is determined in advance as a sufficiently large value that allows the characteristic to be extracted by eliminating the influence of noise included in the characteristic value with respect to the stored characteristic value. Then, the characteristic value data processing unit 120 performs processing for calculating the average x and the variance σ of the characteristic values within the unit time N from this histogram. The average x and the variance σ, which are data processing results, indicate the characteristics of the operating state characteristic value of the software. In addition, by performing data processing on the characteristic value for each unit time N interval as described above, a data processing result reflecting the operation state of the software at that time (control state of the vehicle 2 by software) can be obtained.

ここで、単位時間Nに記憶された特性値のヒストグラムの例を図3のグラフに示す。図3において、横軸は特定のタスクの処理周期を示し、縦軸は、その発生頻度を示す。そして、単位時間Nに記憶された特定のタスクの処理周期の表すデータが、図3中に◆で示されている。このとき、図3に示すように、データ処理結果として、特定のタスクの処理周期の単位時間N内における平均xと分散σが得られる。   Here, an example of a histogram of characteristic values stored in the unit time N is shown in the graph of FIG. In FIG. 3, the horizontal axis indicates the processing cycle of a specific task, and the vertical axis indicates the frequency of occurrence. The data representing the processing cycle of a specific task stored in the unit time N is indicated by ♦ in FIG. At this time, as shown in FIG. 3, the average x and the variance σ within the unit time N of the processing cycle of the specific task are obtained as the data processing result.

次に、STEP4で、イベント判定部130は、ソフトウェアの動作中にイベントが発生しているか否かを判定する。具体的には、例えば、イベント判定部130は、特性値データ処理部120により算出された処理周期の平均x,分散σに対し、予め設定された閾値3σにより、x±3σからイベント判定の判定閾値である所定範囲を設定する。そして、イベント判定部130は、特性値算出部110により算出された処理周期がその所定範囲以外になったときに、イベントが発生していると判定する。   Next, in STEP 4, the event determination unit 130 determines whether an event has occurred during the operation of the software. Specifically, for example, the event determination unit 130 determines the event determination from x ± 3σ with a preset threshold 3σ with respect to the average x and variance σ of the processing cycle calculated by the characteristic value data processing unit 120. A predetermined range that is a threshold is set. Then, the event determination unit 130 determines that an event has occurred when the processing cycle calculated by the characteristic value calculation unit 110 is outside the predetermined range.

このように、ソフトウェアの動作状態特性値の特性を顕著に示す平均x,分散σを用いることで、ソフトウェアの通常の動作に相当する所定範囲が適切に設定される。よって、この所定範囲に含まれないことを条件として、イベントを精度良く検出することが可能となる。しかも、このように、単位時間N分の特性値を対象としたデータ処理結果である平均x,分散σに基づいてイベントの判定閾値を算出することで、イベント判定の所定範囲(判定閾値)をその時のソフトウェアの動作状態に追従させて設定することができる。よって、ソフトウェアの動作状態(ソフトウェアによる車両2の制御状態)に応じた特性値の変動の影響を排除して判定閾値が算出されるので、ソフトウェア動作中に複数の動作状態をとる場合でも、この判定閾値を用いることでイベントを精度良く検出することが可能となる。   As described above, by using the average x and the variance σ that remarkably indicate the characteristics of the operating state characteristic value of the software, a predetermined range corresponding to the normal operation of the software is appropriately set. Therefore, it is possible to detect an event with high accuracy on the condition that it is not included in the predetermined range. In addition, as described above, the event determination threshold is calculated based on the average x and the variance σ, which are the data processing results for the characteristic values for the unit time N, so that a predetermined event determination range (determination threshold) is obtained. It can be set to follow the operating state of the software at that time. Therefore, since the determination threshold is calculated by eliminating the influence of the fluctuation of the characteristic value according to the software operation state (control state of the vehicle 2 by software), even when a plurality of operation states are taken during the software operation, By using the determination threshold, it becomes possible to detect the event with high accuracy.

具体的には、図3に示すように、平均x,分散σを用いてx±3σからイベント判定の所定範囲Ra〜Rbが算出される。ここで、図3中の要件時間Rthは、ソフトウェアの仕様として設定された値であり、処理周期が要件時間Rth以下の範囲は仕様上ではOKとなる範囲であり、処理周期が要件時間Rthを超えた範囲は仕様違反となる範囲である。この要件時間Rthは、イベントの誤検出が生じないよう、全ての状態で取りうる値の範囲外に設定されたものである。この要件時間Rthを判定閾値とすると、処理周期のデータ分布から1つだけ離間しており異常動作の可能性の高いイベントAは検出されない。これに対して、所定範囲Ra〜Rbは、現在のソフトウェアの動作状態に合致するように設定されているので、この所定範囲Ra〜Rbを判定閾値として用いることで、イベントAを適切に検出することができる。   Specifically, as shown in FIG. 3, predetermined ranges Ra to Rb for event determination are calculated from x ± 3σ using the average x and the variance σ. Here, the requirement time Rth in FIG. 3 is a value set as a software specification, and the range where the processing cycle is equal to or less than the requirement time Rth is a range where the specification is OK, and the processing cycle is the requirement time Rth. Exceeding range is a range that violates the specification. The requirement time Rth is set outside the range of values that can be taken in all states so as not to cause erroneous detection of events. When this requirement time Rth is used as a determination threshold, an event A that is separated from the data distribution of the processing cycle by one and has a high possibility of abnormal operation is not detected. On the other hand, since the predetermined ranges Ra to Rb are set to match the current operating state of the software, the event A is appropriately detected by using the predetermined ranges Ra to Rb as determination thresholds. be able to.

さらに、イベントが発生していると判定された場合には、イベント判定部130に当該イベントの発生に関するデータが保存される。   Furthermore, when it is determined that an event has occurred, data relating to the occurrence of the event is stored in the event determination unit 130.

以上が本実施形態におけるソフトウェア動作解析処理である。そして、ソフトウェア動作解析処理においてイベント判定部130により判定されたイベント発生に関するデータは、読み出し器200を介してPC6から読み出され、PC6におけるECU3の制御ソフトウェアの検証の際に使用される。具体的には、イベント発生に関するデータがソフトウェアの設計者等に提示され、この提示に基づいて設計者が、例えば別途記憶されたソフトウェアの実行履歴を精査することで、ソフトウェアの検証を効率良く且つ精度良く行うことが可能となる。   The above is the software operation analysis processing in this embodiment. Data relating to the event occurrence determined by the event determination unit 130 in the software operation analysis process is read from the PC 6 via the reader 200 and used when the control software of the ECU 3 in the PC 6 is verified. Specifically, data related to the event occurrence is presented to the software designer, etc., and the designer examines the execution history of the software stored separately, for example, based on this presentation, thereby efficiently verifying the software and It becomes possible to carry out with high accuracy.

以上より、本実施形態によれば、少なくとも1つ以上のタスクを有するソフトウェアの動作の解析の際に、該ソフトウェアのイベントの発生の検出精度を向上することができる。
[第2実施形態]
次に、本発明の第2実施形態のソフトウェア動作解析装置1Aについて図4〜図5を用いて説明する。なお、本実施形態は、第1実施形態において、データ一時記憶部140及びデータ記憶部150を備えたものであり、データ一時記憶部140及びデータ記憶部150に関する構成のみが相違する。以下の説明では、第1実施形態と同一の構成には同一の参照符号を付して説明を省略する。
As described above, according to the present embodiment, it is possible to improve the detection accuracy of the occurrence of an event of the software when analyzing the operation of the software having at least one task.
[Second Embodiment]
Next, a software operation analysis apparatus 1A according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. Note that the present embodiment is different from the first embodiment in that the data temporary storage unit 140 and the data storage unit 150 are provided, and only the configuration relating to the data temporary storage unit 140 and the data storage unit 150 is different. In the following description, the same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.

本実施形態のソフトウェア動作解析装置1Aにおいて、データ一時記億部140は、ソフトウェアの内部データを所定時間分、又は所定収集回数分、順次収集して記憶する。ソフトウェアの内部データとしては、測定データ入力部10から入力されたタスク切り替え信号等の測定データ、及び特性値算出部110で算出された特定のタスクの処理周期等の特性値が挙げられる。このとき、実装できるメモリ量には制約があるため、データ一時記億部140は、リングバッファ等の機能を用いて、例えば、メモリに記憶された所定時間(所定収集回数)以前のデータを消去し、消去した部分に新たに収集されたデータを記憶することにより、データを順次書換えながら、直前の所定時間分(所定収集回数分)の内部データを記憶する。なお、データ一時記億部140でデータを記憶する際に用いる手法としては、リングバッファの手法には限られない。   In the software operation analysis apparatus 1A of the present embodiment, the temporary data storage unit 140 sequentially collects and stores software internal data for a predetermined time or a predetermined number of times of collection. The internal data of the software includes measurement data such as a task switching signal input from the measurement data input unit 10 and characteristic values such as a processing cycle of a specific task calculated by the characteristic value calculation unit 110. At this time, since the amount of memory that can be implemented is limited, the data temporary storage unit 140 uses a function such as a ring buffer to erase, for example, data stored in the memory before a predetermined time (predetermined number of collection times). Then, by storing newly collected data in the erased portion, the internal data for the immediately preceding predetermined time (for the predetermined number of times of collection) is stored while the data is sequentially rewritten. Note that the method used when storing data in the temporary data storage unit 140 is not limited to the ring buffer method.

また、イベント判定部130は、イベントが発生していると判定した場合には、データ記憶部150にイベント信号を出力する。そして、データ記憶部150は、イベント判定部130によりイベントが発生していると判定したことを条件として、データ一時記億部140に記憶された内部データを保存する。すなわち、データ記憶部150は、イベント判定部130から出力されるイベント信号に応じて、データ一時記億部140のデータを記憶する。具体的には、データ記億部140は、イベント発生判定部130によりイベントの発生が判定されたとき(当該イベントの発生によるイベント信号が出力されたとき)から所定時間経過後の、データ一時記億部140に記憶された内部データ(当該イベントの発生前後の内部データ)を記憶する。そして、データ記憶部150に記憶されたデータは、読み出し器200を介してPC6から読み出され、PC6におけるECU3の制御ソフトウェアの検証に利用される。他の構成は第1実施形態と同じである。   If the event determination unit 130 determines that an event has occurred, the event determination unit 130 outputs an event signal to the data storage unit 150. Then, the data storage unit 150 saves the internal data stored in the temporary data storage unit 140 on the condition that the event determination unit 130 determines that an event has occurred. That is, the data storage unit 150 stores the data of the temporary data storage unit 140 according to the event signal output from the event determination unit 130. Specifically, the data storage unit 140 stores the data temporarily after a predetermined time has elapsed since the event occurrence determination unit 130 determined the occurrence of an event (when an event signal due to the occurrence of the event was output). The internal data (internal data before and after the occurrence of the event) stored in the billion part 140 is stored. And the data memorize | stored in the data memory | storage part 150 are read from PC6 via the reader 200, and are utilized for verification of the control software of ECU3 in PC6. Other configurations are the same as those of the first embodiment.

なお、データ一時記億部140は、本発明の内部データ記憶手段に相当する。   The temporary data storage unit 140 corresponds to the internal data storage means of the present invention.

次に、本実施形態のソフトウェア動作解析装置1Aの作動(ソフトウェア動作解析処理)について図5を用いて説明する。図5に示すように、ソフトウェア動作解析装置1Aは、所定の演算処理周期毎に、STEP11〜STEP17の処理を繰り返して、ソフトウェア動作解析処理を実行する。以下の説明では、第1実施形態と同一の処理については、第1実施形態を参照して説明を省略する。なお、本実施形態ではSTEP11〜STEP17を一つの周期としているが、これに限られるものではなく、例えばSTEP11及び13の処理と、STEP12及び15〜17の処理と、STEP14の処理とを、それぞれ別の周期で実行してもよい。   Next, the operation (software operation analysis process) of the software operation analysis apparatus 1A of the present embodiment will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 5, the software behavior analysis apparatus 1A repeats the processing of STEP11 to STEP17 for each predetermined calculation processing cycle to execute the software behavior analysis processing. In the following description, the same processing as in the first embodiment will be described with reference to the first embodiment. In this embodiment, STEP 11 to STEP 17 are set as one cycle. However, the present invention is not limited to this. For example, STEP 11 and 13 processing, STEP 12 and 15 to 17 processing, and STEP 14 processing are separately performed. It is also possible to execute at a cycle of

まず、STEP11で、第1実施形態のSTEP1と同様に、測定データ入力部10は、解析対象であるECU3の制御ソフトウェアから測定データとして、ソフトウェアにおけるタスク切り替え信号を入力する。   First, in STEP 11, as in STEP 1 of the first embodiment, the measurement data input unit 10 inputs a task switching signal in software as measurement data from the control software of the ECU 3 to be analyzed.

次に、STEP12で、第1実施形態のSTEP2と同様に、特性値算出部110は、入力されたタスク切り替え信号から特性値として、特定のタスクの処理周期をリアルタイムで算出する。   Next, in STEP 12, as in STEP 2 of the first embodiment, the characteristic value calculation unit 110 calculates the processing cycle of a specific task in real time as a characteristic value from the input task switching signal.

次に、STEP13で、STEP11で入力された測定データとSTEP12で算出された特性値が、ソフトウェアの内部データとしてデータ一時記億部140に記憶される。データ一時記億部140には、データを順次書換えながら、ある演算処理周期の時刻(離散系時刻)において、その直前の所定時間分(所定収集回数分)のソフトウェアの内部データが記憶される。これにより、一定のメモリ量で常に直前の所定時間分(所定収集回数分)のソフトウェアの内部データが記憶される。   Next, in STEP 13, the measurement data input in STEP 11 and the characteristic value calculated in STEP 12 are stored in the data temporary storage unit 140 as internal data of the software. The temporary data storage unit 140 stores internal data of software for a predetermined time (a predetermined number of times of collection) immediately before the time (discrete system time) of a certain calculation processing cycle while rewriting data sequentially. As a result, the internal data of the software for the predetermined time (predetermined number of times of collection) is always stored with a constant memory amount.

次に、STEP14で、第1実施形態のSTEP3と同様に、特性値データ処理部120は、算出された特性値を記憶し、記憶された特性値に対してデータ処理を行う(特性値データ処理)。   Next, in STEP14, as in STEP3 of the first embodiment, the characteristic value data processing unit 120 stores the calculated characteristic value and performs data processing on the stored characteristic value (characteristic value data processing). ).

次に、STEP15で、第1実施形態のSTEP4と同様に、イベント判定部130は、ソフトウェアの動作中に、後の解析時に注目すべきイベントが発生しているか否かを判定する。STEP15の判定結果がNOの場合(イベントが発生していると判定されない場合)、そのままソフトウェア解析処理が終了される。   Next, in STEP 15, as in STEP 4 of the first embodiment, the event determination unit 130 determines whether or not an event to be noticed during later analysis occurs during the operation of the software. If the determination result in STEP 15 is NO (when it is not determined that an event has occurred), the software analysis process is terminated.

STEP15の判定結果がYESの場合(イベントが発生していると判定された場合)、STEP16に進み、イベント発生判定部130は、イベント信号をデータ記憶部150に出力する。   When the determination result in STEP 15 is YES (when it is determined that an event has occurred), the process proceeds to STEP 16 and the event occurrence determination unit 130 outputs an event signal to the data storage unit 150.

次に、STEP17で、データ記憶部150は、イベント信号に応じて、一時記億部140に記憶されたソフトウェアの内部データを記憶する処理を実行する。このとき、データ記憶部150は、イベントが発生した時刻(イベント信号が出力された時刻)から所定時間経過後に、該イベントに対する記憶処理を実行する。これにより、イベントが発生した時刻の前後に渡るソフトウェアの内部データが記憶される。   Next, in STEP 17, the data storage unit 150 executes a process of storing the internal data of the software stored in the temporary storage unit 140 in accordance with the event signal. At this time, the data storage unit 150 executes storage processing for the event after a predetermined time has elapsed since the time when the event occurred (time when the event signal was output). As a result, the internal data of the software before and after the time when the event occurs is stored.

以上が本実施形態におけるソフトウェア動作解析処理である。そして、ソフトウェア動作解析処理でデータ記億部150に記憶されたデータは、読み出し器200を介してPC6から読み出され、PC6におけるECU3の制御ソフトウェアの検証の際に使用される。このとき、記憶データから、イベント発生前後の測定データ及び特性値の履歴を確認できるので、ソフトウェアの検証を効率良く且つ精度良く行うことが可能となる。他の作動は第1実施形態と同じである。   The above is the software operation analysis processing in this embodiment. Then, the data stored in the data storage unit 150 in the software operation analysis process is read from the PC 6 via the reader 200 and used in the control software verification of the ECU 3 in the PC 6. At this time, since the history of the measurement data and the characteristic value before and after the event occurrence can be confirmed from the stored data, the software can be verified efficiently and accurately. Other operations are the same as those in the first embodiment.

以上より、本実施形態によれば、第1実施形態と同様に、少なくとも1つ以上のタスクを有するソフトウェアの動作の解析の際に、該ソフトウェアのイベントの発生の検出精度を向上することができる。   As described above, according to the present embodiment, as in the first embodiment, when analyzing the operation of software having at least one task, it is possible to improve the detection accuracy of the occurrence of the software event. .

なお、第1及び第2実施形態では、特性値として、特定のタスクの処理周期を使用したが、特性値としては、タスクの発生頻度、所定の制御データの変化量、所定のメモリへの書き込み頻度等、ソフトウェアの動作状態の特性を表す様々な特性値を使用することが可能である。   In the first and second embodiments, the processing cycle of a specific task is used as the characteristic value. However, as the characteristic value, the frequency of task occurrence, the amount of change in predetermined control data, and the writing to a predetermined memory are used. It is possible to use various characteristic values representing the characteristics of the operating state of the software, such as frequency.

また、第1及び第2実施形態では、特性値データ処理として、特性値の平均や分散を算出する処理を行うものとしたが、特性値データ処理としては、特性値の加減率や、変化量の微分値を算出する等、ソフトウェアの特性及びイベントの判定手法に応じた様々な処理を行なうことが可能である。   In the first and second embodiments, the characteristic value data processing includes processing for calculating the average and variance of the characteristic values. However, the characteristic value data processing includes the adjustment rate of the characteristic values and the amount of change. For example, it is possible to perform various processes according to software characteristics and event determination methods.

また、第1及び第2実施形態では、イベント判定処理として、算出された特性値が平均x,分散σからx±3σに基づいて設定される所定範囲Ra〜Rbを越えた場合にイベントが発生していると判定したが、イベント判定処理としては、平均値が閾値を超えた場合、直前の値からの変化量が閾値の比率を越えた場合等、状況に応じて様々な判定条件を設定することが可能である。   In the first and second embodiments, as an event determination process, an event occurs when the calculated characteristic value exceeds a predetermined range Ra to Rb set based on the average x and the variance σ based on x ± 3σ. Event determination processing sets various determination conditions depending on the situation, such as when the average value exceeds the threshold or when the amount of change from the previous value exceeds the threshold ratio Is possible.

また、第1及び第2実施形態では、特性値データ処理部120は、記憶された特性値のうち所定時間間隔毎の特性値を対象としてデータ処理を行う(データ処理単位を単位時間毎とする)ものとしたが、他の実施形態として、特性値データ処理部120は、記憶された特性値の個数が所定個数分記憶される毎に、該所定個数分の特性値を対象としてデータ処理を行う(データ処理単位を単位発生回数毎とする)ものとしてもよい。   In the first and second embodiments, the characteristic value data processing unit 120 performs data processing on characteristic values at predetermined time intervals among the stored characteristic values (the data processing unit is set to unit time). However, as another embodiment, the characteristic value data processing unit 120 performs data processing on the predetermined number of characteristic values every time the predetermined number of characteristic values are stored. It may be performed (the data processing unit is set to the unit generation count).

また、第1及び第2実施形態において、特性値算出部10により算出された特性値のタスクの種類を判別するタスク種類判別手段を備え、特性値データ処理部120はタスクの種類毎にデータ処理を行ない、イベント判定部130はタスク種類判別手段により判別されたタスクの種類のデータ処理結果に対してイベント発生検出処理を行うものとしてもよい。すなわち、特性値データ処理部120は、データ処理単位をタスクの種類毎とし、イベント判定部130は、タスクの種類毎のデータ処理結果に対してイベント発生検出処理を行なう。具体的には、例えば、データ処理単位をタスクの起動要因毎とし、タスクを定時間周期タスク、エンジン回転同期タスク等に分類して、その種類毎にデータ処理を行なう等が挙げられる。   Further, in the first and second embodiments, there is provided task type discrimination means for discriminating the task type of the characteristic value calculated by the characteristic value calculation unit 10, and the characteristic value data processing unit 120 performs data processing for each task type. The event determination unit 130 may perform the event occurrence detection process on the data processing result of the task type determined by the task type determination unit. That is, the characteristic value data processing unit 120 sets the data processing unit for each task type, and the event determination unit 130 performs event occurrence detection processing on the data processing result for each task type. Specifically, for example, a data processing unit is set for each task activation factor, a task is classified into a fixed time period task, an engine rotation synchronization task, and the like, and data processing is performed for each type.

また、第2実施形態において、データ記憶部150は、イベント発生のときから所定時間経過後にデータを記憶する処理を実行するものとしたが、他の実施形態として、データ記憶部150は、イベント発生のときにデータを記憶する処理を実行してもよい。   In the second embodiment, the data storage unit 150 executes a process of storing data after a predetermined time has elapsed since the occurrence of the event. At this time, processing for storing data may be executed.

また、第2実施形態において、データ記憶部150は、データ一時記億部140と別の記憶装置を用いてもよく、あるいは、例えば、データ一時記億部140が、イベント発生の際にイベント発生前後の所定時間分のデータを書換え禁止とする機能を備え、これによりデータ記憶部150として機能するものとしてもよい。   In the second embodiment, the data storage unit 150 may use a storage device different from the data temporary storage unit 140. Alternatively, for example, the data storage unit 140 may generate an event when an event occurs. A function of prohibiting rewriting of data for a predetermined period of time before and after may be provided, thereby functioning as the data storage unit 150.

本発明の第1実施形態であるソフトウェア動作解析装置の機能ブロック図。The functional block diagram of the software operation | movement analysis apparatus which is 1st Embodiment of this invention. 図1のソフトウェア動作解析装置におけるソフトウェア動作解析処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the software operation | movement analysis process in the software operation | movement analysis apparatus of FIG. 図2のソフトウェア動作解析処理におけるイベント発生の検出例を示すグラフ。The graph which shows the example of a detection of the event generation | occurrence | production in the software operation | movement analysis process of FIG. 本発明の第2実施形態であるソフトウェア動作解析装置の機能ブロック図。The functional block diagram of the software operation | movement analysis apparatus which is 2nd Embodiment of this invention. 図4のソフトウェア動作解析装置におけるソフトウェア動作解析処理を示すフローチャート。5 is a flowchart showing software operation analysis processing in the software operation analysis apparatus of FIG.

符号の説明Explanation of symbols

1,1A…ソフトウェア動作解析装置、10…測定データ入力部(パラメータ値取得手段)、110…特性値算出部(タスク動作状態特性値検出手段)、120…特性値データ処理部(タスク動作状態特性値記憶手段、タスク種類判別手段、データ処理手段)、130…イベント判定部(イベント発生検出手段)、140…データ一時記億部(内部データ記憶手段)、150データ記憶部(内部データ保存手段)、200…読み出し器。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1,1A ... Software operation | movement analysis apparatus, 10 ... Measurement data input part (parameter value acquisition means), 110 ... Characteristic value calculation part (task operation state characteristic value detection means), 120 ... Characteristic value data processing part (Task operation state characteristic) Value storage means, task type determination means, data processing means), 130 ... event determination section (event occurrence detection means), 140 ... temporary data storage section (internal data storage means), 150 data storage section (internal data storage means) , 200 ... reader.

Claims (7)

少なくとも1つ以上のタスクを有するソフトウェアの動作を解析するソフトウェア動作解析装置において、
各タスクの動作状態の特性を表すタスク動作状態特性値を検出するタスク動作状態特性値検出手段と、
前記タスク動作状態特性値検出手段により検出されたタスク動作状態特性値を記憶するタスク動作状態特性値記憶手段と、
前記タスク動作状態特性値記憶手段により記憶されたタスク動作状態特性値に対して、該タスク動作状態特性値の特性を抽出するデータ処理を行うデータ処理手段と、
前記データ処理手段のデータ処理結果に対して、該データ処理結果から得られる特性に従って所定範囲を設定し、前記タスク動作状態特性値検出手段により検出されたタスク動作状態特性値が、該設定された所定範囲に含まれないことを条件として、前記ソフトウェアのイベントが発生していることを検出するイベント発生検出手段と
を備えたことを特徴とするソフトウェア動作解析装置。
In a software operation analysis apparatus for analyzing the operation of software having at least one task,
Task operation state characteristic value detecting means for detecting a task operation state characteristic value representing the operation state characteristic of each task;
Task operation state characteristic value storage means for storing the task operation state characteristic value detected by the task operation state characteristic value detection means;
Data processing means for performing data processing for extracting the characteristics of the task operation state characteristic value for the task operation state characteristic value stored by the task operation state characteristic value storage means;
A predetermined range is set for the data processing result of the data processing means according to the characteristic obtained from the data processing result, and the task operation state characteristic value detected by the task operation state characteristic value detection means is set. A software operation analysis apparatus comprising: event occurrence detection means for detecting that the software event has occurred on the condition that the event is not included in a predetermined range.
請求項1記載のソフトウェア動作解析装置において、
前記動作状態値検出手段により検出されたタスク動作状態特性値のタスクの種類を判別するタスク種類判別手段を備え、
前記データ処理手段は、前記タスク動作状態特性値記憶手段により記憶されたタスク動作状態特性値に対して、前記タスクの種類毎に前記データ処理を行い、
前記イベント発生検出手段は、前記タスク種類判別手段により判別されたタスクの種類のデータ処理結果に対して、イベントの発生を検出する処理を行うことを特徴とするソフトウェア動作解析装置。
The software operation analysis apparatus according to claim 1,
Task type determination means for determining the task type of the task operation state characteristic value detected by the operation state value detection means;
The data processing means performs the data processing for each task type on the task operation state characteristic value stored by the task operation state characteristic value storage means,
The event occurrence detection means performs a process for detecting occurrence of an event on the data processing result of the task type determined by the task type determination means.
請求項1又は2記載のソフトウェア動作解析装置において、
前記データ処理手段は、前記タスク動作状態特性値記憶手段によりタスクの種類毎に記憶されたタスク動作状態特性値の個数が、該タスク動作状態特性値の特性が抽出されるような所定個数を超えているタスクが有る場合、又は該タスク動作状態特性値の記憶の開始から該タスク動作状態特性値の特性が抽出されるような所定時間を経過したタスクが有る場合に、該タスクの動作状態特性値に対して前記データ処理を行うことを特徴とするソフトウェア動作解析装置。
In the software operation analysis apparatus according to claim 1 or 2,
The data processing means is configured such that the number of task operation state characteristic values stored for each task type by the task operation state characteristic value storage means exceeds a predetermined number from which the characteristics of the task operation state characteristic values are extracted. If there is a task that has passed a predetermined time such that the task operation state characteristic value characteristic is extracted from the start of storage of the task operation state characteristic value, the task operation state characteristic A software operation analysis apparatus that performs the data processing on a value.
請求項1〜3のいずれか記載のソフトウェア動作解析装置において、
前記ソフトウェアの動作に使用されるパラメータ値を取得するパラメータ値取得手段と、
前記パラメータ値取得手段により取得されるパラメータ値と、前記タスク動作状態特性値検出手段により検出されるタスク動作状態特性値とのいずれか一方又は両方を、前記ソフトウェアの内部データとして所定のタイミングで逐次収集し、直前の所定時間分、又は所定収集回数分の内部データを記憶する内部データ記憶手段と、
前記イベント発生検出手段によりイベントが発生していることを検出したことを条件として、前記内部データ記憶手段に記憶されている内部データを保存する内部データ保存手段とを備えることを特徴とするソフトウェア動作解析装置。
In the software operation analysis apparatus according to any one of claims 1 to 3,
Parameter value acquisition means for acquiring a parameter value used for the operation of the software;
One or both of the parameter value acquired by the parameter value acquisition unit and the task operation state characteristic value detected by the task operation state characteristic value detection unit are sequentially used as internal data of the software at a predetermined timing. Internal data storage means for collecting and storing internal data for a predetermined time immediately before or a predetermined number of times of collection;
Software operation comprising: internal data storage means for storing internal data stored in the internal data storage means on the condition that the event occurrence detection means has detected that an event has occurred Analysis device.
請求項1〜4のいずれか記載のソフトウェア動作解析装置において、
前記データ処理手段は、前記タスク動作状態特性値記憶手段によりタスクの種類毎に記憶されたタスク動作状態特性値のうち、所定時間間隔毎に該所定時間分のタスク動作状態特性値を対象として、又は該記憶されたタスク動作状態特性値の個数が所定個数となる毎に該所定個数分のタスク動作状態特性値を対象として、前記データ処理を行い、
前記イベント発生検出手段は、前記タスク動作状態特性値検出手段により検出されたタスク動作状態特性値を含む所定時間分又は所定個数分のタスク動作状態特性値を対象として行なわれたデータ処理結果に対して、イベントの発生を検出する処理を行うことを特徴とするソフトウェア動作解析装置。
In the software operation analysis apparatus according to any one of claims 1 to 4,
The data processing means, for the task operation state characteristic value stored for each type of task by the task operation state characteristic value storage means, for the task operation state characteristic value for the predetermined time every predetermined time interval, Alternatively, each time the number of stored task operation state characteristic values reaches a predetermined number, the data processing is performed for the predetermined number of task operation state characteristic values,
The event occurrence detection means is for a result of data processing performed for a predetermined time or a predetermined number of task operation state characteristic values including the task operation state characteristic value detected by the task operation state characteristic value detection means. And a software operation analysis device that performs processing for detecting the occurrence of an event.
少なくとも1つ以上のタスクを有するソフトウェアの動作を解析するソフトウェア動作解析方法であって、
各タスクの動作状態の特性を表すタスク動作状態特性値を検出するタスク動作状態特性値検出ステップと、
前記タスク動作状態特性値検出ステップで検出されたタスク動作状態特性値をタスク動作状態特性値記憶部に記憶させるタスク動作状態特性値記憶ステップと、
前記タスク動作状態特性値記憶ステップで記憶されたタスク動作状態特性値に対して、該タスク動作状態特性値の特性を抽出するデータ処理を行うデータ処理ステップと、
前記データ処理ステップのデータ処理結果に対して、該データ処理結果から得られる特性に従って所定範囲を設定し、前記タスク動作状態特性値検出ステップで検出されたタスク動作状態特性値が、該設定された所定範囲に含まれないことを条件として、前記ソフトウェアのイベントの発生を検出するイベント発生検出ステップと
を備えることを特徴とするソフトウェア動作解析方法。
A software behavior analysis method for analyzing the behavior of software having at least one task,
A task operation state characteristic value detection step for detecting a task operation state characteristic value representing the operation state characteristic of each task;
A task operation state characteristic value storage step for storing the task operation state characteristic value detected in the task operation state characteristic value detection step in a task operation state characteristic value storage unit;
A data processing step for performing data processing for extracting the characteristics of the task operation state characteristic value for the task operation state characteristic value stored in the task operation state characteristic value storage step;
A predetermined range is set for the data processing result of the data processing step according to the characteristic obtained from the data processing result, and the task operation state characteristic value detected in the task operation state characteristic value detection step is set. A software operation analysis method comprising: an event occurrence detection step of detecting occurrence of the software event on condition that the software event is not included in the predetermined range.
少なくとも1つ以上のタスクを有するソフトウェアの動作を解析するソフトウェア動作解析処理をコンピュータに実行させるソフトウェア動作解析用プログラムであって、
各タスクの動作状態の特性を表すタスク動作状態特性値を検出するタスク動作状態特性値検出処理と、
前記タスク動作状態特性値検出処理で検出されたタスク動作状態特性値をタスク動作状態特性値記憶部に記憶させるタスク動作状態特性値記憶処理と、
前記タスク動作状態特性値記憶処理で記憶されたタスク動作状態特性値に対して、該タスク動作状態特性値の特性を抽出するデータ処理と、
前記データ処理のデータ処理結果に対して、該データ処理結果から得られる特性に従って所定範囲を設定し、前記タスク動作状態特性値検出処理で検出されたタスク動作状態特性値が、該設定された所定範囲に含まれないことを条件として、前記ソフトウェアのイベントの発生を検出するイベント発生検出処理と
を前記コンピュータに実行させる機能を備えることを特徴とするソフトウェア動作解析用プログラム。
A software operation analysis program for causing a computer to execute a software operation analysis process for analyzing the operation of software having at least one task,
A task operation state characteristic value detection process for detecting a task operation state characteristic value representing the operation state characteristic of each task;
A task operation state characteristic value storage process for storing the task operation state characteristic value detected in the task operation state characteristic value detection process in a task operation state characteristic value storage unit;
Data processing for extracting the task operation state characteristic value for the task operation state characteristic value stored in the task operation state characteristic value storage process;
A predetermined range is set for the data processing result of the data processing according to the characteristic obtained from the data processing result, and the task operation state characteristic value detected in the task operation state characteristic value detection process is set to the predetermined predetermined value. A software operation analysis program comprising a function for causing the computer to execute an event occurrence detection process for detecting an occurrence of an event of the software on condition that the event is not included in a range.
JP2007163708A 2007-06-21 2007-06-21 Apparatus, method and program for analyzing software operation Pending JP2009003686A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007163708A JP2009003686A (en) 2007-06-21 2007-06-21 Apparatus, method and program for analyzing software operation

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007163708A JP2009003686A (en) 2007-06-21 2007-06-21 Apparatus, method and program for analyzing software operation

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2009003686A true JP2009003686A (en) 2009-01-08

Family

ID=40320009

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007163708A Pending JP2009003686A (en) 2007-06-21 2007-06-21 Apparatus, method and program for analyzing software operation

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2009003686A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016162264A (en) * 2015-03-03 2016-09-05 日立オートモティブシステムズ株式会社 Vehicle electronic control device
JP2018132976A (en) * 2017-02-16 2018-08-23 株式会社デンソー On-vehicle electronic control device
WO2019159615A1 (en) * 2018-02-14 2019-08-22 日立オートモティブシステムズ株式会社 Vehicle monitoring system

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03226839A (en) * 1990-02-01 1991-10-07 Nec Corp Multiple overload level system
JPH0737133A (en) * 1993-07-16 1995-02-07 Toyota Motor Corp Data recorder for vehicle
JPH0954612A (en) * 1995-08-11 1997-02-25 Toshiba Corp Monitor device
JP2001142746A (en) * 1999-11-11 2001-05-25 Nec Software Chubu Ltd Load monitor device for computer system
JP2001331348A (en) * 2000-05-24 2001-11-30 Nec Software Kobe Ltd System for detecting increase tendency in process memory consumption
JP2002215428A (en) * 2001-01-17 2002-08-02 Nissin Electric Co Ltd Device and method for monitoring task and recording medium with the method recorded thereon
JP2003345629A (en) * 2002-05-29 2003-12-05 Nec Corp System monitor device, system monitoring method used for the same, and program therefor
JP2006079485A (en) * 2004-09-13 2006-03-23 Nec Commun Syst Ltd Method for information collection for fault analysis in electronic computer
JP2006113696A (en) * 2004-10-12 2006-04-27 Internatl Business Mach Corp <Ibm> Observation device, observation method and program
JP2007041890A (en) * 2005-08-04 2007-02-15 Nec Corp Task control device

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03226839A (en) * 1990-02-01 1991-10-07 Nec Corp Multiple overload level system
JPH0737133A (en) * 1993-07-16 1995-02-07 Toyota Motor Corp Data recorder for vehicle
JPH0954612A (en) * 1995-08-11 1997-02-25 Toshiba Corp Monitor device
JP2001142746A (en) * 1999-11-11 2001-05-25 Nec Software Chubu Ltd Load monitor device for computer system
JP2001331348A (en) * 2000-05-24 2001-11-30 Nec Software Kobe Ltd System for detecting increase tendency in process memory consumption
JP2002215428A (en) * 2001-01-17 2002-08-02 Nissin Electric Co Ltd Device and method for monitoring task and recording medium with the method recorded thereon
JP2003345629A (en) * 2002-05-29 2003-12-05 Nec Corp System monitor device, system monitoring method used for the same, and program therefor
JP2006079485A (en) * 2004-09-13 2006-03-23 Nec Commun Syst Ltd Method for information collection for fault analysis in electronic computer
JP2006113696A (en) * 2004-10-12 2006-04-27 Internatl Business Mach Corp <Ibm> Observation device, observation method and program
JP2007041890A (en) * 2005-08-04 2007-02-15 Nec Corp Task control device

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016162264A (en) * 2015-03-03 2016-09-05 日立オートモティブシステムズ株式会社 Vehicle electronic control device
JP2018132976A (en) * 2017-02-16 2018-08-23 株式会社デンソー On-vehicle electronic control device
WO2019159615A1 (en) * 2018-02-14 2019-08-22 日立オートモティブシステムズ株式会社 Vehicle monitoring system

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11120127B2 (en) Reconstruction-based anomaly detection
CN109397703B (en) Fault detection method and device
US20200150159A1 (en) Anomaly detection device, anomaly detection method, and storage medium
US7030746B2 (en) Method and system for generating automatic alarms based on trends detected in machine operation
US9535419B2 (en) Device and method for the residual analysis of a residuum to detect system errors in the system behaviour of a system of an aircraft
JP4858913B2 (en) Data storage device, data storage method, and data storage program
US20120296605A1 (en) Method, computer program, and system for performing interpolation on sensor data for high system availability
CN110888412B (en) Semiconductor device and analysis system
US10254743B2 (en) Numerical control apparatus and logging method
US10581665B2 (en) Content-aware anomaly detection and diagnosis
JPWO2014174738A1 (en) Monitoring device, monitoring method and monitoring program
JPWO2019093098A1 (en) Information processing equipment, mobile devices, and methods, and programs
CN106662970A (en) Method, apparatus and terminal device for setting interrupt threshold for fingerprint identification device
EP4096232B1 (en) Attack detection method, attack detection system and program
CN112272763A (en) Abnormality detection device, abnormality detection method, and abnormality detection program
EP2135144B1 (en) Machine condition monitoring using pattern rules
US7949497B2 (en) Machine condition monitoring using discontinuity detection
JP6678182B2 (en) Anomaly detection device
US20170286841A1 (en) Monitoring device and monitoring method thereof, monitoring system, and recording medium in which computer program is stored
JP2009003686A (en) Apparatus, method and program for analyzing software operation
JP2008146157A (en) Network abnormality decision device
CN111555899B (en) Alarm rule configuration method, equipment state monitoring method, device and storage medium
CN114060228B (en) Method and device for detecting abnormal torque jump of wind generating set and controller
JP6890733B2 (en) Acquired data identification device, acquired data identification method and acquired data identification program
EP4152115A1 (en) Monitoring apparatus, method, and program

Legal Events

Date Code Title Description
A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20100401

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110125

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20110325

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20110531