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Enregistrement W48157968

Formal semantics and verification of use case maps

2008· dissertation· en· W48157968 sur OpenAlexaff
Jameleddine Hassine

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2008
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceExecutableSoftware engineeringProgramming languageFormal semantics (linguistics)Formal methodsReuseNotationFormal specificationFormal verificationSoftware developmentSemantics (computer science)SoftwareEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common to most software development processes is that system functionalities are defined early in the life cycle in terms of informal requirements and visual models. As requirement descriptions evolve, they quickly become error-prone and difficult to understand leading to prolonged detrimental effects on reliability, cost, and safety of a software system that are very costly to fix in later phases of the software development process. Thus, the development of techniques and tools to support requirement specification development, understanding, validation, verification, maintenance and reuse becomes an important issue. This thesis proposes a novel methodology named Early Stages V&V (Early Stages Validation & Verification), which combines the semi-formal scenario-based Use Case Maps language with formal techniques to help comprehend, validate and verify requirements. UCM models allow the description of functional requirements and high-level designs at early stages of the development process. Use Case Maps is being standardized as part of the User Requirements Notation (URN), the most recent addition to ITU-Ts family of languages. In the first part of the thesis, we propose a concise and rigorous formal semantics for Use Case Maps based on Abstract State Machines (ASM) formalism. The resulting semantics are embedded in an ASM-UCM simulation engine and are expressed in AsmL, an advanced ASM-based executable specification language, which is used to validate UCM models through simulation. Timing issues are often overlooked during the initial system design and treated as separate behavioral issues and therefore described in separate models. In the second part of the thesis, we extend the Use Case Maps language to cover timing constraints. A potential timed version of UCM (called Timed UCM ) is formalized using Clocked Transition Systems (CTS) and Timed Automata (TA). The proposed semantics can be applied to comprehend, analyze, validate and verify (using model checking) timed UCM models. In addition, we have proposed a novel UCM-based property pattern system that combines qualitative, real-time and architectural properties into single graphical representation. The resulting pattern system is mapped to popular temporal logics CTL, TCTL and ArTCTL (Architectural real-time temporal logic), which is an extension to TCTL introduced in this research that provides temporal logics with architectural scopes. In order to achieve an efficient validation and verification of UCM models and to assess the impact of a specification change (e.g. as a result of a bug fixing or a feature upgrade), we extend the application of the well-known technique of program slicing to Use Case Maps language. An ongoing example of a simple telephone system is used to illustrate these concepts. The thesis validates the Early Stage V&V methodology by implementing it and applying it to two case studies: IP Multicast Protocol and an Online Store application.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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