• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.12
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• pp.926-939
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• 2002

The formal specification methods with probability have been demanded in the area of fault real-time systems, in order to specify the uncertainty that the systems can encounter during their execution due to various environmental factors. This paper presents a new formal method with probability. namely Probabilistic Abstract Timed Machine (PATM), in order to analyze and predict system's behavior in dynamical environmental changes, This method classifies the factors into two classes: the variable and the constant. The analysis of system's behavior is performed on the probabilistic reachability graph generated from the ATM specification for the system. The analysis can predict any possibility that the behavior may not satisfy some safety requirements of the system, indicate which variable factors cause such satisfaction, and further recover from this unsatisfying fault state by fixing the variable factors. Consequently the reliability to the fault real-time systems can be improved.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.415-417
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• 2000

ATA(Abstract Timed Machine)은 실시간 시스템을 순환공학에서 명세하기 위해 고안된 LTS(Labeled Transition System)이다. ATM은 상태 기반 명세 언어의 문제점이라 할 수 있는 상태폭발을 해결하기 위해 새로운 개념의 모드를 정의하였으며, 아키텍쳐 기반으로구성되어 시스템이 이해를 높일 수 있도록 하였다. 또한 통신, 시간, 예외시간 등의 다양한 실시간 시스템의 속성을 표현한다. 그러나 실시간 시스템은 이 외에도 자원의 한계와 통신 수행의 경쟁 등으로 인해 많은 계약을 가진다. PATM(Probabilistic ATM)은 자원의 사용이나 통신의 수행에 많은 경쟁을 하는 시스템의 동작의 성공과 실패를 확률로써 표현하여 시스템의 동작을 예측하며 내고장성(fault tolerance)을 동적으로 수행할 수 있도록 하기 위해 ATM을 확률의 개념으로 확장한 것이다. 본 논문에서 내고장성은 환경 요소를 파라미터로 하는 확률 함수에 의해 이루어 진다. 본 논문에서는 기존 ATM을 간단히 소개하고, PATM이 필요한 이유와 PATM의 정의, PATM이 동적인 상황에서 어떻게 작용하는지에 대해 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.568-570
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• 2001

정형 기법으로 명세된 시스템이 구현되어 실제 물리적 환경에서 실행될 때는 시스템 행위들의 성공과 실패가 다양한 환경 요인에 의해 영향을 받는다. 본 논문에서는 PATM(Probabilistic ATM)을 이용하여 시스템의 행위에 영향을 주는 요인의 정도를 확률로써 명세하고, 명세 단계에서 시스템의 실행을 예측할 수 있는 방법을 제시한다. PATM은 실행시간에 변화하는 요인을 가변 확률로 명세하여 실행 시 발생할 수 있는 상황에 대한 능동적인 분석과 예측을 가능하도록 한다.