Natural Interpretation of UML/MARTE Diagrams for System Requirements Specification - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2016

Natural Interpretation of UML/MARTE Diagrams for System Requirements Specification

UML/MARTE pour la spécication d'exigences systèmes (version étendue)

Résumé

To verify embedded systems early in the design stages, we need formal ways to requirements specification which can be as close as possible to natural language interpretation, away from the lower ESL/RTL levels. This paper proposes to contribute to the FSL (Formal Specification Level) by specifying natural language requirements graphically in the form of temporal patterns. Standard modeling artifacts like UML and MARTE are used to provide formal semantics of these graphical models allowing to eliminate ambiguity in specifications and automatic design verification at different abstraction levels using these patterns.
Pour vérifier des systèmes embarqués tôt dans le cycle de conception, il est nécessaire de disposerde langages d'exigences aussi proche que possible de l'expression des besoins en langage naturel. Ce papier s'inscrit dans l'initiative FSL (Formal Specification Level) et propose un langage graphique, s'appuyant sur UML pour décrire des exigences formelles basées sur un ensemble de patrons temporels. Il réutilise très largement des constructions UML et MARTE et s'appuie sur la sémantique du langage CCSL pour éliminer les ambiguïtés dans les spécifications, exécuterles modèles et permettre la vérification de ces modèles au niveau système.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01309604 , version 1 (29-04-2016)
hal-01309604 , version 2 (20-05-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01309604 , version 2

Citer

Aamir Mehmood Khan, Frédéric Mallet, Muhammad Rashid. Natural Interpretation of UML/MARTE Diagrams for System Requirements Specification. [Research Report] RR-8909, I3S; INRIA. 2016. ⟨hal-01309604v2⟩
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