(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
計算機を用いた論理装置の論理検証方法において、
検証対象とする論理装置における複数の基本機能のそれぞれに対応する基本テスト項目を生成して第１の記憶手段に格納する基本テスト項目登録ステップ(１)と、
予め準備されたテストプログラムを用いて前記第１の記憶手段に格納された前記基本テスト項目の論理シミュレーションを実行し、複数の前記基本テスト項目を組み合わせて得られるすべての組み合わせ事象のそれぞれについて、前記組み合わせ事象の発生の有無を第２の記憶手段に格納するシミュレーション・事象発生検出ステップ(２)と、
前記第２の記憶手段に格納されたすべての組み合わせ事象の発生の有無に基づいて、それぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るか否かに関する事前情報を用いることなく、各組み合わせ事象毎に当該組み合わせ事象以外の組み合わせ事象の発生状況から、当該組み合わせ事象が原理的に発生する可能性及び原理的に発生しない可能性を解析してその解析結果を第３の記憶手段に格納する組み合わせ事象解析ステップ(３)と、
前記第３の記憶手段に格納された解析結果に応じて、未テスト可能性または論理不良可能性のある前記組み合わせ事象に関する評価結果を生成して第４の記憶手段に格納し、前記第４の記憶手段に格納された評価結果を出力装置に出力する組み合わせ事象評価出力ステップ(４)とからなる構成としたことを特徴とする論理検証方法。
【請求項２】
前記組み合わせ事象解析ステップ(３)は、すべての前記組み合わせ事象に関し、前記組み合わせ事象に対するハミング距離の値が所定の評価範囲内となるすべての近傍組み合わせ事象について、前記シミュレーション・事象発生検出ステップ(２)で記録された各々の前記組み合わせ事象の発生の有無を参照することにより、前記ハミング距離の値に応じた重み係数と前記近傍組み合わせ事象の発生数または未発生数との積を求め、これを原理的発生度または原理的未発生度の値として発生度カウントテーブルメモリに格納し、
前記組み合わせ事象評価出力ステップ(４)は、前記発生度カウントテーブルメモリに格納された前記原理的発生度または前記原理的未発生度の値に応じて、すべての前記組み合わせ事象に対する順位付けを実行し、この結果を評価結果テーブルメモリに格納し、前記評価結果テーブルメモリに格納された評価結果を出力装置に出力する構成としたことを特徴とする請求項１記載の論理検証方法。
【請求項３】
検証対象とする論理装置における複数の基本機能のそれぞれに対応する基本テスト項目の生成および登録を行う基本機能登録手段と、
予め準備されたテストプログラムを用いて前記基本テスト項目の論理シミュレーションを実行し、複数の前記基本テスト項目を組み合わせて得られるすべての組み合わせ事象のそれぞれについて、前記組み合わせ事象の発生の有無を記録するシミュレーション・事象発生検出手段と、
前記シミュレーション・事象発生検出手段によって記録されたすべての前記組み合わせ事象の発生の有無に基づいて、それぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るか否かに関する事前情報を用いることなく、各組み合わせ事象毎に当該組み合わせ事象以外の組み合わせ事象の発生状況から、当該組み合わせ事象が原理的に発生する可能性及び原理的に発生しない可能性を解析する組み合わせ事象解析手段と、
前記組み合わせ事象解析手段による解析結果に応じて、未テスト可能性または論理不良可能性のある前記組み合わせ事象に関する評価結果の生成および出力を行う組み合わせ事象評価出力手段とを具備する構成としたことを特徴とする論理検証システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は論理検証方法およびシステムに係り、特に論理装置における複数の機能，動作，状態などの組合せ事象についての検証を可能とする論理検証方法およびシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、論理装置の開発工数を低減させて開発コストを削減するとともに開発に必要な期間をできるだけ短縮するために、開発しようとする論理装置の論理検証は、主に論理シミュレーションによって行われている。しかしながら、検証対象とされる開発中の論理装置が年々複雑になるにしたがって検証しなければならない項目数およびテストプログラムの数量が増加し、論理シミュレ−ションを実施するために要する計算機の使用時間や人的工数などの生産コストがますます増大している。
【０００３】
このような状況のもとで、より効率的に論理検証を行うために、従来から検証の充分性評価方法が提案されている。これは、仕様書などで定められている論理装置の機能，動作，状態など（以後、単に“機能”と記す）の機能項目を登録しておいて、論理シミュレーションの実行中に当該機能の発生があったかどうかを記録した後、この結果によって未検証機能の指摘，シミュレ−ションの進捗管理，実行するテストプログラムの選択，新たなテストプログラムの作成などのフィ−ドバックを行うことにより、必要かつ充分なテストプログラムを用いた効率的な論理検証を実現させようとするものである。
【０００４】
このような従来技術としては、例えば、▲１▼機能項目の登録，測定，結果出力をそれぞれ行うステップによって、機能の発生を評価する論理検証充分性評価方法（特開平３−６２１７２号公報に記載）や、▲２▼登録された各機能のうち、２つの機能間で競合動作が発生したかどうかの評価を行う競合動作チェック方式などが提案されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来より、上述した論理検証の充分性評価方法では、検証対象とする論理装置が有する主要な機能による事象のそれぞれが個別に登録および評価されるが、現実的には、それぞれの機能による事象の単独の発生だけでなく、複数の機能の組み合わせ事象の発生を評価することも必要である。なぜなら、複数の機能の組み合わせ事象の発生は、▲１▼一般的にそれを制御するための論理が複雑化して設計時に不良が含まれやすく、▲２▼テストプログラムで意識的に発生させることが困難であり、▲３▼テストプログラムで同時に発生したかどうかの確認が困難である、などの理由があるためである。したがって、上述した論理検証の充分性評価方法を複数の機能の組み合わせ事象の発生の評価に対して適用可能とすることが求められている。
【０００６】
しかしながら、複数の機能の組み合わせ事象は、その事象数が多くて複雑であるとともに、設計仕様の段階では、ある組み合わせ事象が実際に発生し得るのか否かが明確化されていないことが多い。そこで、このような組み合わせ事象をその発生の有無に着目しながら個別に登録するためには、その調査や記述を行う際に多数種類の論理装置の動作に関する知識（すなわち、経験）と工数を必要とするが、この際には、考えもれや工数不足で登録すべき組み合わせ事象を見落としたり、考え違いや作業ミスで有り得ない組み合わせ事象を登録したり、ということが起こりやすいという問題点があった。一方、その発生の有無に着目せずに各機能を機械的に組み合わせて得られた組み合わせ事象を登録すると、登録に要する知識と工数は少なくて済むが、実際には起こり得ない組み合わせ事象も含めて登録されてしまうことから、論理シミュレ−ションの実行によってその発生が確認されなかった組み合わせ事象（未発生事象）のすべてについて、それがテストに係らなかった未テスト事象と、実際には起こり得ない事象のいずれであるのかを論理シミュレ−ションの結果解析によって判断しなければならず、この結果解析のために多くの知識と工数を必要とし、あるいは結果解析が困難となってしまうという問題点があった。
【０００７】
したがって本発明の目的は、上記の問題点を解決して、検証対象とする論理装置に関する最低限の知識を持つ者が、従来より少ない工数で複数の機能の組み合わせ事象の発生についての評価を容易に行うことのできる論理検証方法およびシステムを提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
(1) 上記の目的を達成するため、本発明の論理検証方法は、計算機を用いた論理装置の論理検証方法において、検証対象とする論理装置における複数の基本機能のそれぞれに対応する基本テスト項目を生成して第１の記憶手段に格納する基本テスト項目登録ステップ(１)と、予め準備されたテストプログラムを用いて前記第１の記憶手段に格納された前記基本テスト項目の論理シミュレーションを実行し、複数の前記基本テスト項目を組み合わせて得られるすべての組み合わせ事象のそれぞれについて、前記組み合わせ事象の発生の有無を第２の記憶手段に格納するシミュレーション・事象発生検出ステップ(２)と、前記第２の記憶手段に格納されたすべての組み合わせ事象の発生の有無に基づいて、それぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るか否かに関する事前情報を用いることなく、各組み合わせ事象毎に当該組み合わせ事象以外の組み合わせ事象の発生状況から、当該組み合わせ事象が原理的に発生する可能性及び原理的に発生しない可能性を解析してその解析結果を第３の記憶手段に格納する組み合わせ事象解析ステップ(３)と、前記第３の記憶手段に格納された解析結果に応じて、未テスト可能性または論理不良可能性のある前記組み合わせ事象に関する評価結果を生成して第４の記憶手段に格納し、前記第４の記憶手段に格納された評価結果を出力装置に出力する組み合わせ事象評価出力ステップ(４)とからなる構成としたものである。
【０００９】
(2) さらにまた、上記(1) の構成において、前記組み合わせ事象解析ステップ▲３▼は、すべての前記組み合わせ事象に関し、前記組み合わせ事象に対するハミング距離の値が所定の評価範囲内となるすべての近傍組み合わせ事象について、前記シミュレーション・事象発生検出ステップ▲２▼で記録された各々の前記組み合わせ事象の発生の有無を参照することにより、前記ハミング距離の値に応じた重み係数と前記近傍組み合わせ事象の発生数または未発生数との積を求め、これを原理的発生度または原理的未発生度の値として発生度カウントテーブルメモリに格納し、前記組み合わせ事象評価出力ステップ▲４▼は、前記発生度カウントテーブルメモリに格納された前記原理的発生度または前記原理的未発生度の値に応じて、すべての前記組み合わせ事象に対する順位付けを実行し、この結果を評価結果テーブルメモリに格納し、前記評価結果テーブルメモリに格納された評価結果を出力装置に出力する構成としたものである。
【００１０】
(3) また、本発明の論理検証システムは、検証対象とする論理装置における複数の基本機能のそれぞれに対応する基本テスト項目の生成および登録を行う基本機能登録手段と、予め準備されたテストプログラムを用いて前記基本テスト項目の論理シミュレーションを実行し、複数の前記基本テスト項目を組み合わせて得られるすべての組み合わせ事象のそれぞれについて、前記組み合わせ事象の発生の有無を記録するシミュレーション・事象発生検出手段と、前記シミュレーション・事象発生検出手段によって記録されたすべての前記組み合わせ事象の発生の有無に基づいて、それぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るか否かに関する事前情報を用いることなく、各組み合わせ事象毎に当該組み合わせ事象以外の組み合わせ事象の発生状況から、当該組み合わせ事象が原理的に発生する可能性及び原理的に発生しない可能性を解析する組み合わせ事象解析手段と、前記組み合わせ事象解析手段による解析結果に応じて、未テスト可能性または論理不良可能性のある前記組み合わせ事象に関する評価結果の生成および出力を行う組み合わせ事象評価出力手段とを具備する構成としたものである。
【００１１】
【作用】
上記構成に基づく作用を説明する。
【００１２】
本発明の論理検証方法においては、検証対象とする論理装置における複数の基本機能のそれぞれに対応する基本テスト項目の生成および登録を行う基本テスト項目登録ステップ▲１▼と、予め準備されたテストプログラムを用いて前記基本テスト項目の論理シミュレーションを実行し、複数の前記基本テスト項目を組み合わせて得られるすべての組み合わせ事象のそれぞれについて、前記組み合わせ事象の発生の有無を記録するシミュレーション・事象発生検出ステップ▲２▼と、前記シミュレーション・事象発生検出ステップ▲２▼で記録された各々の前記組み合わせ事象の発生の有無によって前記組み合わせ事象の発生状況に関する解析を行う組み合わせ事象解析ステップ▲３▼と、前記組み合わせ事象解析ステップ▲３▼における解析結果に応じて、未テストまたは論理不良の前記組み合わせ事象に関する評価結果の生成および出力を行う組み合わせ事象評価出力ステップ▲４▼とからなる構成とした。
【００１３】
したがって、論理シミュレーションの結果が解析されて、それぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るのか否かが自動的に評価されることから、従来のように事前にそれぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るのか否かに関する情報を指定する必要がなくなるため、検証対象とする論理装置について最低限の知識しか持たない者であっても、従来より少ない工数で複数の機能の組み合わせ事象の発生についての評価を容易に行うことができる。
【００１４】
また、本発明の論理検証システムは、検証対象とする論理装置における複数の基本機能のそれぞれに対応する基本テスト項目の生成および登録を行う基本機能登録手段と、予め準備されたテストプログラムを用いて前記基本テスト項目の論理シミュレーションを実行し、複数の前記基本テスト項目を組み合わせて得られるすべての組み合わせ事象のそれぞれについて、前記組み合わせ事象の発生の有無を記録するシミュレーション・事象発生検出手段と、前記シミュレーション・事象発生検出手段によって記録された各々の前記組み合わせ事象の発生の有無によって前記組み合わせ事象の発生状況に関する解析を行う組み合わせ事象解析手段と、前記組み合わせ事象解析手段による解析結果に応じて、未テストまたは論理不良の前記組み合わせ事象に関する評価結果の生成および出力を行う組み合わせ事象評価出力手段とを具備する構成とした。
【００１５】
したがって、論理シミュレーションの結果が解析されて、それぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るのか否かが自動的に評価されることから、従来のように事前にそれぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るのか否かに関する情報を指定する必要がなくなるため、検証対象とする論理装置について最低限の知識しか持たない者であっても、従来より少ない工数で複数の機能の組み合わせ事象の発生についての評価を容易に行うことができる。
【００１６】
【実施例】
以下、本発明の論理検証方法およびシステムの実施例を図面を用いて詳細に説明する。
【００１７】
図１は、検証対象とする論理装置におけるプリミティブ機能（基本機能）の一例を示す図であり、前述した組み合わせ事象のもととなる各々のプリミティブ機能は、検証対象とする論理装置が有する主要な機能である。図１の例においては、▲１▼ロ−ドリクエスト，▲２▼ストアリクエスト，▲３▼バスビジ−，▲４▼リクエストイネ−ブルの４種類のプリミティブ機能が示されている。本発明の目的である論理検証では、例えば、▲１▼ロ−ドリクエストと▲２▼ストアリクエストの同時発行，▲３▼バスビジ−かつ▲４▼リクエストイネ−ブル状態であるときの▲１▼ロ−ドリクエストおよび▲２▼ストアリクエストの発行，▲４▼リクエストイネ−ブル状態でないときの▲１▼ロ−ドリクエストおよび▲２▼ストアリクエストの発行といったような、複数のプリミティブ機能間の組み合わせ事象についての評価を行う。各々のプリミティブ機能は、発生または未発生の２つの状態を持つので、論理シミュレ−ション中のある時刻における組み合わせ事象は、全部で16（＝24）パターンが考えられる。ただし、この16パターンの中には、実際には起こり得ない事象も含まれている。例えば、リクエストイネ−ブル状態でないときの▲１▼ロ−ドリクエストおよび▲２▼ストアリクエストの発行は、検証対象とする論理装置のハ−ドウェアで発行が抑止されていることも考えられる。
【００１８】
図２は、全組み合わせ事象における原理的発生組み合わせ事象，未テスト事象，論理不良事象の関係を概念的に示す図である。同図中、２０１は発生または未発生の２通りの状態を持つＮ種類のプリミティブ機能を組み合わせて得られる全組み合わせ事象（２のＮ乗パターン）、２０２は全組み合わせ事象２０１のうち、実際に起こり得る原理的発生組み合わせ事象、２０３は起こり得るがまだその発生が確認されていない未テスト事象、２０４は起こり得ないが論理不良によって発生してしまった論理不良事象である。ここで、論理シミュレーションを実行することによって各々の事象が発生したか否かを調べた結果、全組み合わせ事象２０１中に“●”で示した事象が発生し（発生事象）、“○”で示した事象が発生しなかった（未発生事象）とすると、原理的発生組み合わせ事象２０２に含まれている未発生事象が未テスト事象２０３であり、原理的発生組み合わせ事象２０２に含まれていない発生事象が論理不良事象２０４である。従来は原理的発生組み合わせ事象２０２を予め定義してから論理シミュレーションを行っていたが、本発明では原理的発生組み合わせ事象２０２の定義を行わずに論理シミュレーションを実行する。
【００１９】
図３は、本発明の論理検証方法における組み合わせ事象の評価基準の概念を示す図である。本実施例では、原理的発生組み合わせ事象に関する情報なしで、未テスト事象，論理不良事象を指摘するため、論理シミュレ−ションがある程度進んだ時点における組み合わせ事象の発生および未発生の分布状況を参照して、各々の組み合わせ事象が原理的に発生し得るか否かの可能性の判定を行う。概念的には、ある組み合わせ事象に対してハミング距離（発生，未発生の状態が異なるプリミティブ機能の数に相当する）が近い事象（以後、“近傍事象”と記述する）の発生状況を調べて、発生した近傍事象の数が多いときには当該組み合わせ事象が原理的に発生する可能性が大きく、発生した近傍事象の数が少ないときにはその事象が原理的に発生しない可能性が大と判断する。
【００２０】
図３において、これを具体的にカルノ−図３０１を用いてプリミティブ機能が４種類の場合で説明する。F1，F2，F3，F4は各々のプリミティブ機能の発生または未発生を表す論理値であり、“０”は未発生を“１”は発生を表す。P(F1,F2,F3,F4)は組み合わせ事象の発生を表す論理値である。論理シミュレ−ションがある程度進んだ時点における発生／未発生の分布がカルノ−図３０１のようになったとすると、本評価基準においては、未発生である組み合わせ事象P(0,1,0,1)=0が未テスト事象である可能性が最大であると判断される。なぜなら、組み合わせ事象P(0,1,0,1)はその４つの近傍事象（ハミング距離＝１の組み合わせ事象）のうちの３つの組み合わせ事象が発生しており、これは未発生であるすべての組み合わせ事象のうち最大だからである。逆に、発生した組み合わせ事象P(1,0,1,0)=1は、その４つの近傍事象のうち３つの組み合わせ事象が発生しておらず、論理不良事象である可能性が最大であると判断される。これは、例えば、F4がF1,F2,F3のイネ−ブル（F4=1の場合のみ、F1,F2,F3=1となりえる）であるとされていた場合などにおいては、正しい評価ができたことになる。なお、ここでは近傍事象はハミング距離が１である組み合わせ事象としたが、プリミティブ機能の数に合わせてハミング距離が１から所定の距離までを近傍事象とするのが、より一般的であると考えられる。
【００２１】
図４は、本発明の論理検証方法の一実施例を詳細に説明する図である。同図中、入力４０１は本実施例における入力デ−タであり、論理シミュレーションによる測定結果と所定のパラメタからなる。測定結果はプリミティブ機能と組み合わせ事象の発生または未発生を示す測定結果であり、パラメタは後述する評価距離および重み係数である。Ｎ種類のプリミティブ機能は、F1,F2,F3,F4,〜FNの論理変数で表す。２のＮ乗パターンの組み合わせ事象は、P(F1,F2,F3,F4,〜FN)の論理変数で表す。各論理変数は“０”または“１”の値をとり、それぞれ事象の未発生，発生を表す。評価距離はＤで表し、本実施例で近傍事象を参照する際に、評価範囲（ハミング距離が１からどこまでの組み合わせ事象を対象とするか）を決定するパラメタである。よって、評価距離Ｄは１以上Ｎ以下の値であるが、あまり離れた事象を参照することは意味がないので、通常はＮより十分小さい値が指定される。重みはＷで表し、評価範囲内における各々のハミング距離の近傍事象に対して定義される。通常はハミング距離が近いほど影響力が大きいと考えられるので、W(1)≧W(2)≧〜≧W(D)の関係となるように定義する。
【００２２】
次に、測定結果４０２およびパラメタ４０３が与えられた場合について説明を行う。測定結果４０２は、５種類のプリミティブ機能による全組み合わせ事象（３２パターン）の発生または未発生についての測定結果を示している。パラメタ４０３は、評価距離Ｄ＝２であり、ハミング距離１における近傍事象に対する重みW(1)は５，ハミング距離２における近傍事象に対する重みW(2)は１であることを示している。評価手段４０４は、測定結果４０２およびパラメタ４０３を入力して、発生度カウントテ−ブル４０５および評価結果テ−ブル４０６の生成および出力を行う。
【００２３】
ここで、測定結果４０２のうちのひとつの組み合わせ事象である、未発生事象P(0,0,1,1,0)=0（測定結果４０２中の太枠で示した事象）を例にとる。この場合、評価距離Ｄ＝２であるので、P(0,0,1,1,0)=0の近傍事象はハミング距離が１の事象５パタン（実線矢印で表示）と、ハミング距離が２の事象１０パタン（点線矢印で表示）である。このP(0,0,1,1,0)=0の近傍事象の発生状況を調べると、発生している近傍事象はハミング距離１において４パターン、ハミング距離２において６パターンである。したがって、P(0,0,1,1,0)=0の原理的発生度は、各々の近傍事象の発生数に対応する重み係数を乗算して、４×W(1)＋６×W(2)＝２６と求まる。同様にして、未発生の近傍事象はハミング距離１において１パターン、ハミング距離２において４パターンであるので、P(0,0,1,1,0)=0の原理的未発生度は、１×W(1)＋４×W(2)＝９と求まる。
【００２４】
評価手段４０４は、この処理を全組み合わせ事象（３２パターン）について行い、発生度カウントテ−ブル４０５に登録する。さらに、未発生事象で原理的発生度が大きい事象（未テスト可能性事象）、発生事象で原理的未発生度が大きい事象（論理不良可能性事象）を指摘するために、未発生／発生事象別に、原理的発生／未発生度でソ−トし、ソート結果を評価結果テ−ブル４０６に登録する。
【００２５】
図５は、図４中の評価手段４０４の処理フローを説明するＰＡＤ図である。同図中、５０１は、Ｎ種類のプリミティブ機能の全組み合わせ事象数である２のＮ乗分のル−プ（ｘ）、５０２は、パラメタの評価距離Ｄまでの評価範囲の数に対応するル−プ（ｄ）、５０３は、各々のハミング距離における近傍事象に対応する数（ハミング距離ｄの近傍事象数はNＣd（N個からd個とる組み合わせ）通り）のル−プ（ｙ）である。５０４は近傍事象（P(y)）の発生／未発生を判断する処理であり、発生（P(y)=1）の場合には発生度カウントテ−ブル４０５中の原理的発生度（C1(x) ）に重み（W(d)）を加算し（５０５）、未発生（P(y)=0）の場合には、発生度カウントテ−ブル４０５中の原理的未発生度（C0(x) ）に重み（W(d)）を加算する（５０６）。５０７は、未発生事象（P(x)=0）を原理的発生度（C1(x) ）の大きい順に評価結果テ−ブル４０６中の未テスト可能性事象リスト（L0）に登録するとともに、発生事象（P(x)=1）を原理的未発生度（C0(x) ）の大きい順に評価結果テ−ブル４０６中の論理不良可能性事象リスト（L1）に登録する処理である。
【００２６】
図６は、本発明の論理検証方法における発生度カウントテ−ブルの一例を示す図であり、図４中の測定結果４０２およびパラメタ４０３に基づいて生成されたものである。
【００２７】
図７は、本発明の論理検証方法における評価結果テ−ブルの一例を示す図であり、図６の発生度カウントテ−ブルに基づいて生成されたものである。本実施例によって論理検証を行おうとするユーザは、未テスト可能性事象リスト（L0）および論理不良可能性事象リスト（L1）にリストアップされた組み合わせ事象をその順位の高い順に調査していくことにより、未テストおよび論理不良の組み合わせ事象を容易に見つけ出すことができる。例えば、F4がF3とF5のイネ−ブル（F4=1の場合のみ、F3=1，F5=1となりえる）であった場合については、未テスト可能性事象リスト（L0）における第１順位のP(0,1,1,1,1)=0および第２順位のP(0,0,1,1,0)=0と、論理不良可能性事象リスト（L1）における第１順位のP(0,1,1,0,1)=1により、未テスト事象および論理不良事象を正しく指摘することができる。
【００２８】
以上のように本実施例によれば、論理シミュレーションの結果が解析されて、それぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るのか否かが自動的に評価されることから、従来のように事前にそれぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るのか否かに関する情報を指定する必要がなくなるため、検証対象とする論理装置について最低限の知識しか持たない者であっても、従来より少ない工数で複数の機能の組み合わせ事象の発生についての評価を容易に行うことができる。
【００２９】
図８は、図６中の全組み合わせ事象（P(x)）をカルノー図に似せて示した図である。また、図９は、図６中のハミング距離１の近傍事象の発生パターン数をカルノー図に似せて示した図である。また、図１０は、図６中のハミング距離２の近傍事象の発生パターン数をカルノー図に似せて示した図である。また、図１１は、図６中のハミング距離１の近傍事象の未発生パターン数をカルノー図に似せて示した図である。また、図１２は、図６中のハミング距離２の近傍事象の未発生パターン数をカルノー図に似せて示した図である。また、図１３は、図６中の原理的発生度（C1(x) ）をカルノー図に似せて示した図である。また、図１４は、図６中の原理的未発生度（C0(x) ）をカルノー図に似せて示した図である。
【００３０】
図１５は、本発明の論理検証システムの一実施例の構成を示す図である。同図中、プリミティブ機能登録手段８０２は、プリミティブ機能記述８０１をプリミティブ機能ファイル８０３に登録する手段である。論理シミュレ−ション手段８０６は論理回路ファイル８０４、テストプログラムファイル８０５を入力し、論理シミュレ−ションを実行する手段である。プリミティブ機能発生検出手段８０７は、論理シミュレ−ション手段８０６と連動しており、プリミティブ機能ファイル８０３に登録されている全プリミティブ機能の発生／未発生の組み合わせ事象の発生を、組み合わせ事象測定結果ファイル８０８に記録する。組み合わせ事象解析手段８１０は組み合わせ事象測定結果ファイル８０８とパラメタ記述８０９を入力し、未テスト可能性事象及び論理不良可能性事象の解析を行い、解析結果を組み合わせ事象解析結果ファイル８１１に格納する手段である。出力手段８１２は組み合わせ事象解析結果ファイル８１１を入力し、未テスト可能性事象及び論理不良可能性事象を出力装置８１３に出力する手段である。
【００３１】
図１６は、図１５中のプリミティブ機能記述８０１およびプリミティブ機能ファイル８０３について説明する図である。同図中、プリミティブ機能記述８０１は、プリミティブ機能を検証対象論理装置中の信号線の論理式で表現したものである。図１６中の例ではＮ種類のプリミティブ機能が記述されており、例えば、No.1のロ−ドリクエストの発生はLREQ，No.2のストアリクエストの発生はSREQ，No.3のバスビジ−の発生は BUSおよびBUSYという信号線のアンド演算値，No.4のリクエストイネ−ブル状態はDISABLという信号線のＮＯＴ演算値によって表されている。プリミティブ機能登録手段８０２は、プリミティブ機能記述８０１を論理シミュレ−ション手段８０６の受け付け可能な形式に変換しプリミティブ機能ファイル８０３に登録する。プリミティブ機能ファイル８０３では、Ｎ種類のプリミティブ機能のそれぞれについてF1,F2,F3,F4,〜FNの論理変数を付け、それを論理式で表す。これにより、各プリミティブ機能の発生／未発生はF1,F2,F3,F4,〜FNの値（発生は“１”、未発生は“０”）によって表されることになる。
【００３２】
図１７は、図１５中のプリミティブ機能発生検出手段８０７について説明する図である。同図中、論理シミュレ−ション手段８０６は、論理回路ファイル８０４の内容を論理回路モデル１００４として論理回路メモリ１００３に格納し、テストプログラムファイル８０５の内容をテストプログラム１００２としてテストプログラムメモリ１００１に格納する。プリミティブ機能発生検出手段８０７は、プリミティブ機能ファイル８０３の内容をプリミティブ機能モデル１００５として論理回路メモリ１００３に格納する。論理回路モデル１００４は、論理シミュレ−ション手段８０６によってテストプログラム１００２を入力値として論理シミュレ−ションされるが、同時に、プリミティブ機能モデル１００５も評価される。さらに、プリミティブ機能発生検出手段８０７は、プリミティブ機能モデル１００５の出力信号線（Ｎ本）をまとめた組み合わせ事象アドレス１００６（プリミティブ機能（F1,F2,F3,F4,〜FN）の発生を表す）と、組み合わせ事象アドレス１００６によりアクセスされる組み合わせ事象メモリ１００７を持つ。組み合わせ事象アドレス１００６は、Ｎビットであり、Ｎ個のプリミティブ機能（F1,F2,F3,F4,〜FN）の全組み合わせ（２のＮ乗通り）を表現できる。組み合わせ事象メモリ１００７は、２のＮ乗のアドレス空間を持ち、各アドレスに対し１ビットのフラグを持つ。そのフラグは組み合わせ事象アドレス1006によりアクセスされる都度、“１”が書き込まれる。これらの仕組みによって、論理シミュレ−ションの実行と同時にＮ個のプリミティブ機能（F1,F2,F3,F4,〜FN）の全組み合わせ（２のＮ乗通り）の発生状況を組み合わせ事象メモリ１００７中に記録することができる。事象メモリ１００７の内容は、組み合わせ事象測定結果ファイル８０８に複数シミュレ−ション分、累積（オア）される。
【００３３】
図１８は、図１５中の組み合わせ事象解析手段８１０について説明する図である。同図中、組み合わせ事象解析手段８１０は、組み合わせ事象測定結果ファイル８０８、パラメタ記述８０９を入力し、未テスト可能性事象及び論理不良可能性事象の解析を行い、解析結果を組み合わせ事象解析結果ファイル８１１に格納する手段である。組み合わせ事象測定結果ファイル８０８には組み合わせ事象の発生結果である測定結果４０２が格納されており、パラメタ記述８０９には評価距離と重みからなるパラメタ４０３が格納されている。組み合わせ事象解析手段８１０は、評価手段４０４、発生度カウントテ−ブル４０５、評価結果テ−ブル４０６からなり、評価手段４０４が測定結果４０２とパラメタ４０３に基づいて評価を行い、発生度カウントテ−ブル４０５、評価結果テ−ブル４０６に結果を出力する（この処理方法の詳細については、図４〜図７を用いて説明済み）。組み合わせ事象解析手段８１０は評価手段４０４による解析が終了すると、発生度カウントテ−ブル４０５、評価結果テ−ブル４０６を組み合わせ事象解析結果ファイル８１１に格納する。事象解析結果ファイル８１１の内容は、随時、出力手段８１２により出力装置８１３に出力することができる。
【００３４】
以上のように本実施例によれば、論理シミュレーションの結果が解析されて、それぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るのか否かが自動的に評価されることから、従来のように事前にそれぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るのか否かに関する情報を指定する必要がなくなるため、検証対象とする論理装置について最低限の知識しか持たない者であっても、従来より少ない工数で複数の機能の組み合わせ事象の発生についての評価を容易に行うことができる。
【００３５】
【発明の効果】
以上詳しく説明したように、本発明の論理検証方法によれば、検証対象とする論理装置における複数の基本機能のそれぞれに対応する基本テスト項目の生成および登録を行う基本テスト項目登録ステップ▲１▼と、予め準備されたテストプログラムを用いて前記基本テスト項目の論理シミュレーションを実行し、複数の前記基本テスト項目を組み合わせて得られるすべての組み合わせ事象のそれぞれについて、前記組み合わせ事象の発生の有無を記録するシミュレーション・事象発生検出ステップ▲２▼と、前記シミュレーション・事象発生検出ステップ▲２▼で記録された各々の前記組み合わせ事象の発生の有無によって前記組み合わせ事象の発生状況に関する解析を行う組み合わせ事象解析ステップ▲３▼と、前記組み合わせ事象解析ステップ▲３▼における解析結果に応じて、未テストまたは論理不良の前記組み合わせ事象に関する評価結果の生成および出力を行う組み合わせ事象評価出力ステップ▲４▼とからなる構成としたことから、論理シミュレーションの結果が解析されて、それぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るのか否かが自動的に評価されることから、従来のように事前にそれぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るのか否かに関する情報を指定する必要がなくなるため、検証対象とする論理装置について最低限の知識しか持たない者であっても、従来より少ない工数で複数の機能の組み合わせ事象の発生についての評価を容易に行うことができるという効果が得られる。
【００３６】
また、本発明の論理検証システムによれば、検証対象とする論理装置における複数の基本機能のそれぞれに対応する基本テスト項目の生成および登録を行う基本機能登録手段と、予め準備されたテストプログラムを用いて前記基本テスト項目の論理シミュレーションを実行し、複数の前記基本テスト項目を組み合わせて得られるすべての組み合わせ事象のそれぞれについて、前記組み合わせ事象の発生の有無を記録するシミュレーション・事象発生検出手段と、前記シミュレーション・事象発生検出手段によって記録された各々の前記組み合わせ事象の発生の有無によって前記組み合わせ事象の発生状況に関する解析を行う組み合わせ事象解析手段と、前記組み合わせ事象解析手段による解析結果に応じて、未テストまたは論理不良の前記組み合わせ事象に関する評価結果の生成および出力を行う組み合わせ事象評価出力手段とを具備する構成としたことから、論理シミュレーションの結果が解析されて、それぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るのか否かが自動的に評価されることから、従来のように事前にそれぞれの組み合わせ事象が実際に起こり得るのか否かに関する情報を指定する必要がなくなるため、検証対象とする論理装置について最低限の知識しか持たない者であっても、従来より少ない工数で複数の機能の組み合わせ事象の発生についての評価を容易に行うことができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】検証対象とする論理装置におけるプリミティブ機能（基本機能）の一例を示す図である。
【図２】全組み合わせ事象における原理的発生組み合わせ事象，未テスト事象，論理不良事象の関係を概念的に示す図である。
【図３】本発明の論理検証方法における組み合わせ事象の評価基準の概念を示す図である。
【図４】本発明の論理検証方法の一実施例を詳細に説明する図である。
【図５】図４中の評価手段の処理フローを説明するＰＡＤ図である。
【図６】本発明の論理検証方法における発生度カウントテーブルの一例を示す図である。
【図７】本発明の論理検証方法における評価結果テーブルの一例を示す図である。
【図８】図６中の全組み合わせ事象をカルノー図に似せて示した図である。
【図９】図６中のハミング距離１の近傍事象の発生パターン数をカルノー図に似せて示した図である。
【図１０】図６中のハミング距離２の近傍事象の発生パターン数をカルノー図に似せて示した図である。
【図１１】図６中のハミング距離１の近傍事象の未発生パターン数をカルノー図に似せて示した図である。
【図１２】図６中のハミング距離２の近傍事象の未発生パターン数をカルノー図に似せて示した図である。
【図１３】図６中の原理的発生度をカルノー図に似せて示した図である。
【図１４】図６中の原理的未発生度をカルノー図に似せて示した図である。
【図１５】本発明の論理検証システムの一実施例の構成を示す図である。
【図１６】図１５中のプリミティブ機能記述およびプリミティブ機能ファイルについて説明する図である。
【図１７】図１５中のプリミティブ機能発生検出手段について説明する図である。
【図１８】図１５中の組み合わせ事象解析手段について説明する図である。
【符号の説明】
２０１  全組み合わせ事象
２０２  原理的発生組み合わせ事象
２０３  未テスト事象
２０４  論理不良事象
４０２  測定結果
４０３  パラメタ
４０４  評価手段
４０５  発生度カウントテ−ブル
４０６  評価結果テ−ブル
８０１  プリミティブ機能記述
８０２  プリミティブ機能登録手段
８０３  プリミティブ機能ファイル
８０４  論理回路ファイル
８０５  テストプログラムファイル
８０６  論理シミュレ−ション手段
８０７  プリミティブ機能発生検出手段
８０８  組み合わせ事象測定結果ファイル
８０９  パラメタ記述
８１０  組み合わせ事象解析手段
８１１  組み合わせ事象解析結果ファイル
８１２  出力手段
８１３  出力装置
１００１  テストプログラムメモリ
１００２  テストプログラム
１００３  論理回路メモリ
１００４  論理回路モデル
１００５  プリミティブ機能モデル
１００６  組み合わせ事象アドレス
１００７  組み合わせ事象メモリ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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