Simulinkモデルにおけるグラフに基づく非完全ー致モデルクローン検出

摘要

Simulink models represent program as block diagrams for usually control system design. In large scale models or a large number of models, duplicated parts called "clones" could reduces the maintainability of models. To overcome such issue, there are existing researches on detecting perfect-matching clones; however these researches are not adequate for detecting imperfect-matching clones made by some partial modifications after copied and pasted. We propose a technique for detecting imperfect-matching clones in Simulink models efficiently by combining the existing perfect-matching clone detection technique and a fast apriori-based graph mining algorithm. We implemented the proposed technique as a detection tool and confirmed that the tool can detect imperfect-matching tools by applying it to several control system models. It is expected that models could be easily maintained by detecting such clones by the technique, and recording and managing them.%Simulinkモデルは，プロック線図としてプログラムを表現したモデルであり，制御系を中心として組込みソフトウェア開発において使われつつある.大規模なモデルや，同ードメインで複数のモデルを扱う場合，クローンと呼ばれる重複箇所の存在がモデルの保守性を低下させる可能性がある.この問題解決に向けて，完全にー致するクローンを検出する手法が提案されているが，コピー&ペースト後に部分的に変更されたような非完全ー致ながら類似性の高いクローン（ギャップを含むクローン）を十分に検出できなかった.そこで我々は，完全ー致のクローンを検出する既存の手法と，多頻度グラフ検出アルゴリズムを組み合わせることで，非完全ー致のモデルクローンをSimulinkモデル群から効率よく検出する手法を提案する.提案手法を検出ツールとして実装し，複数の具体的な制御モデルに適用した結果，非完全ー致のクローンを検出可能なことを確認した.提案手法により検出した結果を記録し管理することで，効率的な保守を実現することが期待できる.