(57)【要約】      （修正有）【課題】入力信号に基づいて所定の作動を行うべく設計され或いは製造された装置やプログラムに好ましからざる指定現象が発生するか否かを検査するシュミレーションテストをより効果的に行う。【解決手段】入力信号として起こり得る種々の信号を入力し、それによって装置やプログラムに、複数の入力モデルを設定し、複数の入力モデルの一つとパラメータとに基づき生成された入力テストパターンに基づく最適化制御により検査対象を指定現象の発生に近づけるよう作動させ、その過程で所定の入力モデル切替条件が成立したら入力モデルを切替える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の入力モデルを設定することと、前記複数の入力モデルの一つとパラメータとに基づき生成されたテストパターンを入力として検査対象を作動させてその出力を取得することと、前記出力から所定の指定現象が発生したか否かを判断することと、前記指定現象が発生しないときには前記検査対象の作動を前記指定現象の発生に近づける前記パラメータの最適化修正を行い、その過程で使用中の入力モデルを他の入力モデルに切替える条件が成立したときには、使用する入力モデルを当該他の入力モデルに切替えて前記パラメータの最適化修正を行うことを特徴とする検査対象の指定現象発生検査法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力信号に基づいて所定の作動を行うべく設計され或いは製造された装置、プログラム等を検査対象として、それに好ましからざる現象として指定した現象が生ずるか否かを検査する方法に係る。
【背景技術】
【０００２】
入力信号に基づいて所定の作動を行うべく設計され或いは製造された装置やプログラムに入力信号として起こり得る種々の信号を入力し、それによって装置やプログラムに好ましからざる出力が生ずることがないか否かを検査することが、シュミレーションテストとして行われている。かかるシュミレーションテストを如何に効果的に行うかについては、種々の提案がなされており、例えば下記の特許文献１には、検証対象の内部構造を解析することなく、検証対象を境界条件の近くで作動させるテストパターンを自動的に抽出すべく、テストパターンに対して検証対象により実行される処理の識別子を取得し、テストパターンに対応して上記処理の識別子をテスト結果データ格納部に格納し、テスト結果データ格納部に格納されており且つ上記処理の識別子が異なるテストパターン間で距離を算出し、上記処理の識別子の組毎に当該距離が所定の条件を充たすテストパターンの組を特定し、パターンデータ格納部に格納することが記載されている。また下記の特許文献２には、条件分岐を含み、複数の演算経路が存在する構造を有するプログラムでも、いずれかの演算経路に於いて指定された現象が発生し得る場合には、その存在の検出と、その現象を与える入力テストパターンの検出を可能にすべく、プログラムの実行に於いて生じ得る演算経路のうちの一つを選択し、選択された演算経路について、その入力値の生成と、指定現象の発生の有無の探索のための最適化処理を実行し、指定現象が検出されないときには、指定現象の発生の有無の探索が実行されていない別の演算経路を検出し、その演算経路について、その入力値の生成と、指定現象の発生の有無の探索のための最適化処理を反復実行することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０-００２３７０号公報
【特許文献２】特開２０１５-１９７８６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明もまた、かかるシュミレーションテストを如何に効果的に行うかを追求するものであり、かかるシュミレーションテストでは、特に、スタート時のテストパターンが不適切な場合に、最適化処理により実世界ではあり得ない結果に至ったり、不具合を見逃したり、不具合を再現できなかったりすることに対する改善を図ることを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の課題を解決すべく、本発明は、複数の入力モデルを設定することと、前記複数の入力モデルの一つとパラメータとに基づき生成されたテストパターンを入力として検査対象を作動させてその出力を取得することと、前記出力から所定の指定現象が発生したか否かを判断することと、前記指定現象が発生しないときには前記検査対象の作動を前記指定現象の発生に近づける前記パラメータの最適化修正を行い、その過程で使用中の入力モデルを他の入力モデルに切替える条件が成立したときには、使用する入力モデルを当該他の入力モデルに切替えて前記パラメータの最適化修正を行うことを特徴とする検査対象の指定現象発生検査法を提案するものである。
【発明の効果】
【０００６】
指定現象の発生を検査するシミュレーションテストにおいては、テストパターンを検査対象に入力し、テストパターンのパラメータを調整して検査対象の作動を所定の指定現象の発生に近づける最適化処理が行われるが、その際、上記の如く、複数の入力モデルを設定しておき、最適化処理の過程で使用中の入力モデルを他の入力モデルに切替える条件が成立したときには、使用する入力モデルを当該他の入力モデルに切替えてパラメータの最適化修正が行われるようになっていれば、入力モデルの複数設定という新たな最適化調整要素を組み入れ、テストパターンのパラメータ調整による指定現象発生の探索に複数の入力モデル間の切替による指定現象発生の探索を相関させることにより、検査対象の指定現象発生をより的確に検査する検査法を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明による検査対象の指定現象発生検査法の流れを示すフローチャートである。
【図２】本発明による検査対象の指定現象発生検査法を２つの入力モデルが設定される一つの実施例について示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１に示す如く、本発明による検査対象の指定現象発生検査法においては、ステップ（Ｓ）１０にて、先ず複数の入力モデルM1〜Mnが設定される。次いで、ステップ２０にて、その中の或る入力モデルMsを初期入力モデルとし、それと一群のパラメータpからテストパターンuが生成される。
【０００９】
そして、制御はステップ３０へ進み、テストパターンuを入力として検査対象を作動させ、出力yが取得され、続くステップ４０において、出力yから指定現象の発生が評価される。例えば、指定現象の発生が或る値で判断されるような場合には、当該値が指定現象の発生に当たる閾値より隔たる距離の判断等により、指定現象の発生にどの程度近付いているかの評価が行われる。
【００１０】
続くステップ５０においては、指定現象が発生したか否かが判断される。答がイエス（Ｙ）であれば、そのテストパターンが指定現象を発生させることが分かり、テストはこれにて終了する。
【００１１】
現在のテストパターンでは指定現象は発生しておらず、ステップ５０の答がノー（Ｎ）であるときには、制御はステップ６０へ進み、入力モデルを切り替える条件が計算される。かかる条件としては、或るパラメータが所定の閾値を横切ること等とされてよい。入力モデルが３個ないしそれ以上あるときには、どの入力モデルへの切替であるかも判断される。
【００１２】
続くステップ７０においては、入力モデル切替条件が成立したか否かが判断される。答がイエスであれば、制御はステップ８０へ進み、入力モデルの切替が行われる。
【００１３】
続くステップ９０においては、検査対象の作動を指定現象の発生に近づける最適化制御によりパラメータpを操作し、新パラメータpnewを算出することが行われる。テストの進行状態が未だ入力モデル切替条件の成立には至らず、ステップ７０答がノーであるときには、制御は現在の入力モデルのままでステップ９０に至り、現在の入力モデルのまま、パラメータpを操作し、新パラメータpnewを算出する最適化制御が続けられる。
【００１４】
いずれにしても、続くステップ１００において、現在の入力モデルはどれであるか、即ち今ここで使用すべき入力モデルの番号が判断され、それに基づいて制御はステップ１１０、１２０、… …等のそれと判断された入力モデルへ進み、当該入力モデルとパラメータpnewからテストパターンuが生成される。制御はこれよりステップ３０へ戻り、修正されたテストパターンによりステップ３０以下の制御が再度繰り返される。そして、以上のような制御の繰り返しの途中でステップ５０の答がイエスになれば、そのときのテストパターンが指定現象を発生させるものとして確認される。一方、全ての入力モデルを使用しても指定現象が発生しないときには、そのなりの確認がなされる。
【００１５】
図２は、２つの入力モデルが設定される実施例について、本発明による検査対象の指定現象発生検査法をより詳細に示している。
【００１６】
この実施例では、ステップ２１０において、既存のデータベースから一つのテストパターンuが取得され、ステップ２２０にてテストパターンuが行列分解の手法により基底Dと係数Cに分解される。そして、ステップ２３０にて係数Cの値が適値に設定される。
【００１７】
次いで、ステップ２４０にて、基底Dと係数Cとから、U=D・Ｃとしてテストパターンが生成される。このテストパターンは、後で条件次第で別のテストパターンに切り替えられるので、このテストパターンは、一つの入力モデル１によるテストパターンに相当する。
【００１８】
かくして、先ず入力モデル１によるテストパターンを生成した上で、制御はステップ２５０へ進み、テストパターンuを入力として検査対象を作動させ、出力yが取得される。そして、ステップ２６０にて、出力yから指定現象の発生が評価され、ステップ２７０にて指定現象が発生したか否かが判断される。これらのステップは、図１のフローチャートにおけるステップ４０およびステップ５０に相当する。
【００１９】
指定現象が発生し、ステップ２７０の答がイエスとなったときには、テストはこれにて終るが、指定現象が発生せず、ステップ２７０の答がノーであるときには、制御はステップ２８０へ進み、現在の入力モデルは１であるか否か、即ち現在の制御はステップ２４０で使用した入力モデル１に基づくものであるか否かが判断される。制御がテスト開始後に始めてここに至ったときには、答は勿論イエスであり、またその後も暫く答はイエスであろうが、制御がステップ２９０へ進み、それ以降のステップを経るうちに、後述のステップ３４０にて入力モデルが入力モデル２に切り替えられたときには、次回のフローにおいてステップ２８０の答はノーとなる。
【００２０】
一先ずステップ２８０の答がイエスであり、制御がステップ２９０へ進むと、ここで入力モデルを切り替えるか否かの切替判定値が計算される。これは図１のステップ６０と同様に、或るパラメータあるいはその組合せ等に基づく切替判定値の計算であってよい。次いで、ステップ３００にて、切替判定値が閾値を越えたか否かが判断される。答がノーであれば、制御は入力モデル１のまま後述のステップ３５０へ進むが、答がイエスになると、制御はステップ３１０へ進む。
【００２１】
ステップ３１０においては、入力モデル切替前に探索済みのテストパターンuを使用して切替後の入力モデルの設計変数が生成され、次いで、ステップ３２０にて、切替前の入力モデルで探索済みの係数対ロバスト値（指定現象からの隔たり）の結果が学習される。これは、入力モデルの切替に当たって先の入力モデルによる探索結果をできるだけ生かすためである。それらに基づいてステップ３３０にて、テストパターンのコントロールポイントに設計変数の値が設定され、更にステップ３４０にて上記のコントロールポイントの間を補完してテストパターンuが生成される。これは、入力モデルを入力モデル１より別の入力モデル２に切り替えることに相当する。
【００２２】
いずれにしても、制御は続くステップ３５０において、最適化技術によりその時の入力モデルの設計変数の値を修正しつつ、指定現象の発生が探索される。
【００２３】
以上に於いては本発明を実施例について詳細に説明したが、かかる実施例について本発明の範囲内にて種々の変更が可能であることは当業者にとって明らかであろう。
【図１】
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【図２】
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