JP2014041390A - Design and development support system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、組込みシステムの設計・開発支援システムに関する。 The present invention relates to an embedded system design / development support system.
従来、組込みシステムの操作感(ユーザビリティ)を改善すること難しかった。理由は、使用者の主観に依存する部分があり、設計・開発者や商品企画者ら(以下、「設計・開発者」という)が顧客の不満に関する情報を、完全に収集出来ない点にある。その様なユーザビリティの向上については、これまでに幾つかの発明がされている。そもそも不満を収集する以前に、ソフトウェアの障害が発生した際に、障害情報を採取し、その情報を別の装置に対して送信したり、外部から参照したりする方法が検討されている。特許文献1では障害発生時のログ収集をするシステムにおいて、複数のログ記録先がある場合に、記録のズレなく記録を実施し、複数の記録先に外部から情報を参照出来るインタフェースを備えることで、該ログ記録機能のどれかに障害が発生しても、情報を収集可能とする技術を提案している。次に、ユーザビリティの改善については、特許文献2に示す様に、ユーザの操作内容を収集し、正しい操作方法と比較することで、操作性を悪くしている設計要素を絞り込むユーザビリティ改善システムが提案されている。
Conventionally, it has been difficult to improve the operational feeling (usability) of embedded systems. The reason is that there is a part that depends on the subjectivity of the user, and that designers / developers and product planners (hereinafter referred to as “designers / developers”) cannot collect information about customer dissatisfaction completely. . Several inventions have been made to improve such usability. Before collecting dissatisfaction in the first place, when a software failure occurs, a method of collecting failure information and transmitting the information to another device or referring to it from the outside has been studied. According to
上記従来技術では、障害が発生することや、操作方法に間違いがある等の、明確な契機なり、設計・開発者が想定出来る条件時の情報しか収集出来ない。しかし、ユーザビリティは使用者の主観に依存する部分があり、設計・開発者が意図しない点で、該組込みシステムユーザが不満を抱いていることも考えられる。
従って、組込みシステムを使用するユーザが、対象となる組込みシステムのどの部分を不満に思っているかを設計・開発者が把握することは一般に困難であり、設計・開発者や、一部の声高なユーザの主観に依存しない、使いやすいシステムを提供することは難しいという課題がある。
In the above-described prior art, it is possible to collect only information under conditions that can be assumed by the designer / developer, such as when a failure occurs or there is a mistake in the operation method. However, usability has a part that depends on the subjectivity of the user, and the embedded system user may be dissatisfied with the point that the designer / developer does not intend.
Therefore, it is generally difficult for the designer / developer to understand which part of the target embedded system the user using the embedded system is dissatisfied with. There is a problem that it is difficult to provide an easy-to-use system that does not depend on the user's subjectivity.
本発明では、該当する組込みシステムに様々なセンサを取りつけ、それらの情報を元に、ユーザが不満に思った際の様々なアクションを検出する。左記検出結果をトリガーにし、そのアクションを取ったタイミングにおけるシステムの挙動情報を、設計・開発者らがアクセス出来る開発環境に送信する。設計・開発者は、任意のタイミングで上記挙動情報を任意の設計ツールから読み込む。設計ツールは、挙動情報で示された不満が、設計上の何処に対応するかを引当てる。最後に、その結果を画面上に表示し、設計・開発者にシステムのどの部分に問題があるのかを明示することで、ユーザが組込みシステムの何処に不満を持っているかを明らかにする。 In the present invention, various sensors are attached to the corresponding embedded system, and various actions when the user feels dissatisfied are detected based on the information. Using the detection result on the left as a trigger, the system behavior information at the timing when the action is taken is sent to the development environment accessible to the design / developer. The designer / developer reads the behavior information from an arbitrary design tool at an arbitrary timing. The design tool allocates where in the design the dissatisfaction indicated by the behavior information corresponds. Finally, the results are displayed on the screen, and the parts of the system that have problems are clearly shown to the designer / developer to clarify where the user is dissatisfied with the embedded system.
本発明の特徴は、(1)組込みシステムの設計・開発支援システムであって、出荷後の組込みシステムの使用中に、ユーザが処理に不満を思う挙動を示した際に、ユーザの動向を各種センサの情報から検知し、検知したタイミングでシステムの挙動情報を収集、ホスト環境に通知、ホスト環境上の記録装置に記録し、設計・開発者が任意のタイミングで、ユーザが不満を示した際に動作していた機能の情報を、ホスト環境の設計・開発ツール上に表示することにある。 The features of the present invention are (1) a design / development support system for embedded systems. When the embedded system is used after shipment, various behaviors of the user are shown when the user shows dissatisfaction with the processing. Detects from sensor information, collects system behavior information at the detected timing, notifies the host environment, records it in a recording device on the host environment, and the designer / developer shows dissatisfaction at any time It is to display information on functions that were operating in the host environment design / development tool.
(2)(1)において、幾つかのセンサ群から入力された情報を元に、ユーザが実施中の機能に対し、不満を持っているか否かを自動識別し、設計・開発者にフィードバックすることが望ましい。 (2) In (1), based on information input from several sensor groups, whether the user is dissatisfied with the function being implemented is automatically identified and fed back to the designer / developer It is desirable.
(3)(1)、(2)において、センサ群から入力された情報が異常と判定されなかった場合の情報を元に自動で追加学習をすることで、ユーザの特性に合わせ、高い識別精度でユーザの不満を検出することもできる。 (3) In (1) and (2), by performing additional learning automatically based on information when the information input from the sensor group is not determined to be abnormal, high identification accuracy is matched to user characteristics You can also detect user dissatisfaction.
(4)(1)、(2)または(3)において、ネットワーク的に独立した環境においても、記録媒体を経由することで、ユーザの不満を設計・開発者にフィードバックすることもできる。 (4) In (1), (2) or (3), even in a network-independent environment, user dissatisfaction can be fed back to the designer / developer via the recording medium.
(5)(1)、(2)または(3)において、単一の筺体で実現することができる。 (5) In (1), (2) or (3), it can be realized by a single casing.
(6)(1)において、ユーザの不満を直接設計・開発者に送信することが出来る機能を備え、不満を持った際に直接設計・開発者に情報を送信しても良い。 (6) In (1), it is possible to provide a function capable of directly transmitting user dissatisfaction to the design / developer, and when dissatisfied, the information may be directly transmitted to the design / developer.
本発明により、多くのユーザが潜在的に不満に感じていた箇所と、設計上の位置情報の対応付けが可能となる。それにより、設計・開発者や、一部の声高なユーザの主観に依存しない、使いやすいシステムを提供することが可能になる。 According to the present invention, it is possible to associate a location where many users are potentially dissatisfied with design position information. As a result, it is possible to provide an easy-to-use system that does not depend on the subjectivity of the designer / developer or some loud users.
まず、本発明の第一の実施形態を説明する。 First, a first embodiment of the present invention will be described.
図1は、本発明による機能改善システムの一例の説明図である。本発明による機能改善システムは、機能の改善対象であるターゲットシステム1と、改善対象のターゲットシステムの設計・開発を実施するホスト環境2からなる。
FIG. 1 is an explanatory diagram of an example of a function improvement system according to the present invention. The function improvement system according to the present invention includes a
ターゲットシステム1は、ターゲットシステムの挙動情報を記録するためのバッファメモリ001と、システムの制御や、ターゲットシステムの様々な機能を提供し、本機能改善システムによって改善される対象となる調査対象プログラム002と、調査対象プログラム002の挙動情報を収集し、バッファメモリ001に記録するトレーサ003、プロファイラ004と、ユーザの不満をセンシングし、ユーザが普段の振る舞いと異なる異常を検出し、異常と判断したタイミングで、トレーサ003や、プロファイラ004が、バッファメモリ001に記録した調査対象プログラム002の挙動情報を、それらトレーサ003、プロファイラ004経由で収集し、ホスト環境2に送信するために、通信モジュール006に引き渡す異常検出装置005と、異常検出装置005から取得した上記挙動情報を、ホスト環境2の通信モジュール011に対し送信、また、ホスト環境で作成されたトレーサ012を受信し、トレーサ003を更新する通信モジュール006と、異常検出時に使用する学習結果を保存しておく記録装置007からなる。
The
ホスト環境2は、ターゲットシステムの調査対象プログラムを設計・開発する際に使用する設計・開発ツール008と、記録装置010に記録された、調査対象プログラム002の挙動情報を、同じく記録装置010に記録された、挙動情報と、設計・開発情報を用いて、設計・開発ツールの、該当機能情報に重ね合わせて表示するための、データ解析機能009と、調査対象プログラム002の挙動情報や、設計・開発ツール008を用いて、調査対象プログラム002の設計・開発をした際に生成される設計・開発情報を記録する記録装置010と、ターゲットシステム1の通信モジュール006と、通信を実施し、調査対象プログラム002の挙動情報の取得や、新規に作成された、調査対象プログラムのトレーサ012を送信するための通信モジュール011と、調査対象プログラム002の解析を進める上で、トレース対象を変更するために新規に作成、若しくは記録箇所を更新したトレーサ012からなる。
The
バッファメモリのデータ構造:
図2は、トレーサ003や、プロファイラ004が収集するシステムの挙動情報を一時的または恒久的に保存するための、バッファメモリ001のデータ構造の一例を示す図である。バッファメモリは、ターゲットシステム1に含まれるトレーサ003や、プロファイラ004等の挙動情報収集機能の取得情報の内容に従う。図2は、トレーサ003についてのバッファメモリのデータ構造の一例であり、シーケンス番号(001−001)、イベント名称(001−002)、時刻(001−003)、内容1(001−004)、内容2(001−005)等の属性を持つ。シーケンス番号(001−001)は、トレーサが取得したイベント情報のシーケンス番号である。リソースが有限な場合は、定められた閾値を境にラップアラウンドする。イベント名称(001−002)は、取得するイベントの名称である。例えば、プロセスの切り替えや、割り込み、メモリ確保・解放やタイマ起動等の内容が記録される。ここではアプリケーション固有のイベント名称は書かなかったが、その様な内容が記録されても構わない。開発する対象がデジタルテレビの場合は、一例として、チャンネル切り替え、音量調整等が挙げられる。時刻(001−003)は、イベント名称(001−002)が発生した時刻である。内容1(001−004),内容2(001−005)..等の内容は、イベント名称(001−002)を解析する際に必要な補助情報が記録される。一例を挙げると、シーケンス番号1のプロセス切り替えというイベントでは、プロセス切り替えが起こったということだけがわかるよりも、それに付随し、どのプロセスから、どのプロセスへプロセス切り替えが発生したかということが判る方が、システムの挙動を正確に把握可能である。その様な、イベント名称だけでは不足する挙動解析を支援する補足情報である。プロファイラ004についても、同様にプロファイリングした情報が記録されるが、ここでは省略する。
Buffer memory data structure:
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a data structure of the
異常検出装置の例:
次に、図1のターゲットシステム1に示した異常検出装置005の詳細について、図3にて説明をする。異常検出装置005は、ユーザが該組込みシステムの使用時における不満を、様々なセンサから得られるセンシングデータを元に、検出するための装置である。異常検出装置005は、ユーザのアクションをセンシングするための様々なセンサ群5−001と、センシングした情報からユーザの正常な状態や、異常な状態を判断するための、学習・識別処理をするために、データのA/D変換や、サンプリング等、様々なプリ・プロセッシングをするための形式変換装置5−002と、形式変換されたデータと、既にユーザの正常状態を、学習装置5−006を用いて学習した結果である学習結果5−004を用いて、逐次ユーザが組込みシステムに不満を抱いているか、否かを判定し、不満がある(正常ではない…異常である)と判断した場合には、トレーサ003、プロファイラ004経由で、それら挙動情報収集ツールが収集した情報を、通信モジュール006に転送し、ホスト環境2の通信モジュール011に送信する様、通信モジュール006に依頼し、不満が無いと判断した場合には、その時点でバッファメモリ5−005に蓄積されているセンシングデータを使い、ターゲットシステム1のユーザの正常状態を学習する様に、学習装置5−006に対し処理依頼を実施する識別装置5−003と、形式変換装置5−002によって変換されたデータを、学習データとして使用出来るか否か、識別装置5−003が判定を終えるまで、一時的に情報を格納しておくバッファメモリ5−005と、識別装置5−003から発行された処理依頼を契機に、バッファメモリ5−005に蓄積された情報を用いて、機械学習のアルゴリズム等を用い、正常な状態を学習し、識別装置が使用する学習結果5−004と、記録装置007に保存されている学習結果を更新する学習装置5−006からなる。
Example of an anomaly detector:
Next, details of the
異常検出装置の処理シーケンス:
図4は異常検出処理の処理シーケンスの一例を示すフローチャートである。システムの起動時などに、異常判定処理は開始する。処理開始後、ステップS−01に進み、記録装置007に保存されている過去の学習結果を読みだし、ワーキングメモリ上に学習結果5−004として読み出し、ステップS−02に進む。ステップS−02では、異常判定要求があったか、メモリを走査し、処理を停止するか否かを判定する。処理を停止する場合はそのまま終了し、そうでない場合はステップS−03に進む。ステップS−03では学習結果5−004と、5−002から取得したセンサ情報を元に、異常度を算出する。異常度の算出処理は、一般的には、機械学習の識別アルゴリズムのスコアを用いる。一例を挙げると、クラスタリングという手法がある。正常時の挙動情報を元に、それら挙動情報を、ベクトル空間上でクラスという塊に分類し、それらクラスの重心や代表ベクトルと、入力されたベクトルデータの距離を求め、その距離や、その距離を正規化したものを異常度として扱う。この様な異常度算出が終了すると、ステップS−04に進む。ステップS−04異常度比較では、学習結果5−004に記録されている閾値と、ステップS−03で求めた異常度を比較する。比較したらステップS−05に進む。ステップS−05では、ステップS−04で求めた比較結果を元に、次ステップ以降の処理の分岐を実施する。異常度が、閾知を超えていない場合は、ユーザが正常な状態であると判断し、正常状態の追加学習を行うため、ステップS−08に進む。閾値を越えた場合は、その時点で処理している調査対象プログラム002の機能の情報を収集するために、ステップS−06に進む。ステップS−06では、トレーサ003や、プロファイラ004によって、バッファメモリ001に記録された挙動情報を、トレーサ003やプロファイラ004が提供するAPIや、記録領域へのアクセス用のディスクリプタやアドレス情報等を参考に収集し、ステップS−07に進む。ステップS−07では、収集した情報を元に、通信モジュール006に対し、ステップS−06で収集した挙動情報を、ホスト環境2の通信モジュール011に対して送信して貰うよう、依頼を実施し、ステップS−02へ戻る。ステップS−08では、その時点で、ステップS−03にて算出した異常度の値から正常と判断されたため、正常状態の追加学習をするために、学習装置5−006に対し、学習を実施する様処理を依頼し、ステップS−02に進む。
Anomaly detection device processing sequence:
FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of a processing sequence of the abnormality detection processing. The abnormality determination process starts when the system is started. After starting the processing, the process proceeds to step S-01, where the past learning result stored in the
図5は、異常検出装置005の一部である、学習装置5−006において実施される学習処理の処理シーケンスの一例を示すフローチャートである。識別装置5−003から、学習の依頼があった際に実施される処理である。処理の依頼を受け付けると、学習処理を開始し、ステップS−08に進む。ステップS−08では、バッファメモリ5−005に蓄積された学習結果を読み出して、ステップS−09に進む。ステップS−09ではステップS−08で読み出したデータを元に、学習を実施する。一般的には、機械学習等で用いられる学習アルゴリズムを使い、学習を実施する。一例を挙げると、クラスタリングという手法がある。取得した正常時の挙動情報を元に、それら挙動情報を、ベクトル空間上でクラスという塊に分類し、それらクラスの重心や代表ベクトルを求める処理である。学習が終わるとステップS−10に進む。ステップS−10では、ステップS−09で求めた学習結果を基に、学習結果を保存するメモリである学習結果5−004と、記録装置007に保存されている学習結果を更新する。更新修了後、ステップS−11に進む。ステップS−11では、学習対象データの残存数をチェックし無い場合には処理を終了、有る場合にはステップS−08に戻る。
FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of a processing sequence of learning processing performed in the learning device 5-006, which is a part of the
図6に設計・開発ツール008と記録装置010における、通常の組込みシステムの設計・開発ツールに追加し、組込みシステムユーザがどの機能で不満を持っていたか、設計・開発時の情報に反映するための定義情報を作成するために、通常の組込みシステムの設計・開発ツールに追加する機能の一例を示す。通常の組込みシステムの設計・開発ツールは多岐にわたる。例を挙げると、システムの設計をする場合でも、UMLというモデリング言語を使い、UMLのモデル記述をサポートするモデリングツールを使用して記述する場合もあれば、ドキュメントファイル作成プログラムを用いて、フローチャートを記述する場合もある。この様に、設計手法や、設計ツールは多岐に亘る。同様に、開発ツールも多岐にわたる。プログラミング言語だけでもかなりの数がある上、その言語から実行バイナリを生成するコンパイラや、関連する解析ツールは、言語の数より更に多い。なので、ここでは、それら設計環境、開発環境そのものではなく、それらの他に必要な通常の組込みシステムの設計・開発ツールに追加する部分の一例を示す。設計・開発ツール008には、設計ツールによって設計され、記録装置010に保存されている設計情報010−001と、開発ツールによって作成され、記録装置010に保存されている作成プログラム010−002から、処理イベントと対応する位置情報の一覧を抽出し、記録装置010解析情報010−003として保存するオブジェクト解析ツール008−001と、オブジェクト解析ツールによって解析され、保存された解析情報010−003と、トレース処理の関数名称等のラベル名称が登録された、ユーザが作成した定義情報010−004からトレース用に挿入されたフックやトレース文そのものを抽出し、解析情報010−003を更新するトレース箇所登録ツール008−002と、上記した設計情報010−001,作成プログラム010−002,解析情報010−003,定義情報010−004と、それらを記録しておく記録装置010から成る。
To add to the design / development tool of the normal embedded system in the design /
図7は、記録装置010に保存されている解析情報010−003のデータ構造の一例を示す図である。解析情報010−003は、設計に使うツールや、設計手法、プログラムの作成に使うコンパイラやツールチェイン等によって様々に変わる。解析情報010−003のデータ構造は、管理ID(010−003−001),ラベル名称(010−003−002),イベント名称(010−003−003),アドレス(010−003−004),問題箇所(010−003−005)から成る。管理ID(010−003−001)は、トレースを取得する先を管理するためのIDである。ラベル名称(010−003−002)は、トレースを取得する位置を示す関数名称や、関数名称とそのオフセット等で表わされる名称である。イベント名称(010−003−003)は、トレースやプロファイルの内容を示す名称である。アドレス(010−003−004)は、トレースを取得するラベル名称に対応するアドレス、即ちトレースを取るアドレスである。問題箇所(010−003−005)は、後述するトレース結果反映処理において、どの機能で組込みシステムユーザが不満を持ったか、システムが結果を書き込むための領域である。
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the data structure of the analysis information 010-003 stored in the
図8は、取得した挙動情報より、該組込みシステムのどの機能の実行時に挙動情報が取得されたかを引当て、解析情報010−003の更新をするための関連処理について示す。通常の組込みシステムの設計・開発ツール008には、設計情報010−001と、作成プログラム010−002と、解析情報010−003を活用し、設計情報に記録された、ラベル名称、イベント名称と、解析情報010−003の問題箇所(010−003−005)で問題と記されているラベル名称イベント名称を引当て、設計・開発情報に解析結果を重ね合わせるための解析結果重ね合わせ処理008−003の追加を実施する。解析結果の重ね合わせは、該当する機能の表示方法を変更することでも実現出来る。また、該当する機能に、ポインタ等を重ね合わせる方法で実現しても構わない。次に、データ解析機能009について示す。データ解析機能009は、以下3つの処理を組み合わせることで、取得した挙動情報010−005、解析情報010−003から、図7で示した解析情報010−003における問題箇所(010−003−005)の更新を実現する。記録装置010に記録された挙動情報010−005を読み込み、ワークメモリ009−002を更新し、名前解決処理009−003に処理依頼をする挙動情報読み込み処理009−001と、挙動情報読み込み処理009−001から、データを貰い、図2に示した様なデータ構造でデータを一時的に記録すると同時に、名前解決処理009−003処理時に、解析情報010−003を図7に示すデータ構造で一時的に記録し、名前解決処理009−003によって、問題箇所か否かの判定結果の更新時の一時記憶として利用される、ワークメモリ009−002と、挙動情報読み込み処理009−001の処理依頼を受け、記録装置010から、解析情報010−003をワークメモリ上に読み出し、ワークメモリ上に展開されている図2に示す挙動情報の先頭から順に、図7に示す解析情報010−003に合致するイベント名称があるかマッチングをし、マッチングがある場合は、解析情報010−003の問題箇所(010−003−005)を更新し、全ての挙動情報010−005に対し処理が終了した後、設計情報更新処理090−004に対し、記録装置010に記録されている設計情報010−001を更新する様処理依頼をする名前解決処理009−003と、名前解決処理009−003からの処理依頼を受け、ワークメモリ上で更新された解析情報を元に、設計情報010−001の該当する機能のラベルやイベント名称に付加情報を追記・更新するための設計情報更新処理009−004からなる。
FIG. 8 shows related processing for updating the analysis information 010-003 by allocating which function of the embedded system was acquired from the acquired behavior information when the behavior information was acquired. The normal embedded system design /
実施例1では、ホスト環境とターゲットシステムが、ネットワークによって接続されている例を示したが、ネットワークで接続されてなくても構わない。例えばその場合、通信モジュール006、011は、挿抜可能な記録装置で実現する。普段は、ターゲットシステム1側の通信モジュール006箇所に、SDカード等に代表される挿抜可能な記録装置を接続しておき、ターゲットシステム1を使用しているユーザが不満に思った際の挙動情報等を記録しておく。そして、開発者やターゲットシステム1のユーザが望んだ段階で、ターゲットシステム1から取り外し、ホスト環境に挿入して、実施例1と同じ内容で、解析を実施する。トレーサ012に一例を示すと、トレーサ等挙動情報収集用のツールを更新する場合は、更新したいタイミングで、ホスト情報から挿抜可能な記録装置に記録し、記録された記録装置をターゲットシステム1に挿入して、挙動情報収集用のツール更新処理を実施する。
In the first embodiment, the host environment and the target system are connected via the network. However, the host environment and the target system may not be connected via the network. For example, in this case, the
実施例1,2は、ターゲットシステム1とホスト環境2が、別々の環境となっているが、同一の環境(筺体)に収まっていても構わない。その場合は、通信モジュールを介したやり取りは実施されず、直接装置や機能間のやり取りが実施される。
In the first and second embodiments, the
実施例1において、センサ群の情報を自動的に識別する代わりに、ユーザが不満を直接提示出来る機能を備え、不満を持った際に、直接設計者に意思表示することが出来ても構わない。 In the first embodiment, instead of automatically identifying sensor group information, the user may be provided with a function that can directly present dissatisfaction, and when dissatisfied, the intention may be displayed directly to the designer. .
多くのユーザが潜在的に不満に感じていた箇所と、設計上の位置情報の対応付けが可能となり、組込みシステムを使用するユーザが、対象となる組込みシステムのどの部分に不満に思っているかを設計・開発者が把握することが容易となり、設計・開発者や、一部の声高なユーザの主観に依存しない、使いやすいシステムを提供することが可能となる。 Locations that many users are potentially dissatisfied can be associated with location information in the design, and which part of the target embedded system the user using the embedded system is dissatisfied with It becomes easy for the designer / developer to grasp, and it becomes possible to provide an easy-to-use system that does not depend on the subjectivity of the designer / developer and some loud users.
1…ターゲットシステム、2…ホスト環境、001…バッファメモリ、002…調査対象プログラム、003…トレーサ、004…プロファイラ、005…異常検出装置、006…通信モジュール、007…記録装置、008…設計・開発ツール、009…データ解析機能、010…記録装置、011…通信モジュール、012…トレーサ。
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