情報処理学会 第76回全国大会講演要旨
3L-7
実現性の高い振舞いモデルにおけるデータの依存関係分析によるクラス設計
ハードウェアの特性は現実世界の物理的影響を受ける．
その為，ソフトウェア側からはハードウェアはブラックボックスであり，
入力や内部状態だけでは挙動は一意に定まらない．
ゆえに，トップダウンにソフトウェアを設計しても採用した制御方式が
実現できないといった実現性の無い設計になりやすい．
本研究では，初めに振舞いとデータに着目して，システムに期待する動作を
アルゴリズムレベルまで段階的かつトップダウンにモデリングし，
その後シミュレーションを行いモデルを改善する．
その後，モデリング時に定義したデータの分類や依存関係を元に整理・統合することで
トップダウンに実現可能性のあるクラスを設計する手法を提案している．
本稿では，ETロボコンを例に，不具合修正と機能追加の仕様変更要求例題を適用し，
本手法の有効性を評価する．
その為，ソフトウェア側からはハードウェアはブラックボックスであり，
入力や内部状態だけでは挙動は一意に定まらない．
ゆえに，トップダウンにソフトウェアを設計しても採用した制御方式が
実現できないといった実現性の無い設計になりやすい．
本研究では，初めに振舞いとデータに着目して，システムに期待する動作を
アルゴリズムレベルまで段階的かつトップダウンにモデリングし，
その後シミュレーションを行いモデルを改善する．
その後，モデリング時に定義したデータの分類や依存関係を元に整理・統合することで
トップダウンに実現可能性のあるクラスを設計する手法を提案している．
本稿では，ETロボコンを例に，不具合修正と機能追加の仕様変更要求例題を適用し，
本手法の有効性を評価する．
