Simulink Check

 

Simulink Check

설계 품질을 측정하고 검증 활동을 추적하며 표준 준수 여부를 검증할 수 있습니다.

시작하기:

모델 품질 검사

스타일 지침과 모델링 표준을 사용하여 준수 여부를 검사할 수 있습니다.

고무결성 소프트웨어 개발에 즉시 사용 가능한 검사

모델 및 생성된 코드의 품질과 보안성을 개선하기 위해 Simulink Check는 ISO 26262, DO-178C, DO-331, DO-254, IEC 61508, ISO 25119, EN 50128과 같은 업계 표준의 준수 여부, 고무결성 소프트웨어 개발을 위한 MISRA C:2012, MAB(MathWorks Advisory Board) 지침과 IEC 62304 표준, CERT C, CWE, ISO/IEC TS 17961 등의 시큐어 코딩 표준 등에 대한 사전 구성된 검사를 제공합니다.

지침 위반 사항이 강조 표시된 모델.

결과와 권장 조치가 있는 대화형 리포트.

편집 시 오류 식별 및 수정

맞춤법 검사 기능으로 문서에서 맞춤법 오류를 방지할 수 있는 것처럼, 편집 시 검사를 통해 모델 편집 도중에 위반 사항에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 편집 중에 오류를 수정하여 개발 공정 후반에서의 비용이 많이 드는 재작업과 추가 테스트를 최소화할 수 있습니다.

편집 시 검사.

편집 시 검사로 설계하면서 준수 문제를 감지하고 수정합니다.

모델 검사 구성, 사용자 지정 및 자동화

모델이 소속 조직의 자체 표준 또는 지침을 준수하도록, Model Advisor API 또는 Model Advisor Configuration Editor를 사용하여 모델링 검사와 구성을 사용자 지정할 수 있습니다. 준수 검증을 가속화하기 위해 여러 컴퓨터에서 동시에 검사를 실행할 수도 있습니다.

Model Advisor Configuration Editor로 사용자 지정 검사를 생성합니다.

Model Advisor Configuration Editor로 사용자 지정 검사를 생성합니다.

보안 표준에 대한 준수 여부 검사

생성된 코드의 CERTC, CWE, ISO/IEC TS 17961 표준 준수 문제를 줄이기 위해 모델을 검사하여 코딩 표준 준수 위반 사항을 발생시킬 수 있는 모델링 구문을 식별할 수 있습니다. 편집 시 검사를 통해 시큐어 코딩 표준에서 권장하지 않는 블록의 추가와 같은 변경 사항이 생겼을 때 문제를 식별할 수 있습니다.

생성된 코드의 시큐어 코딩 표준 준수를 저하시킬 수 있는 블록을 탐지합니다.

생성된 코드의 시큐어 코딩 표준 준수를 저하시킬 수 있는 블록을 탐지합니다.

테스트 완전성 추적 및 측정

요구 사항 기반 테스트의 완전성이 ISO 26262 및 DO-178C를 준수하는지 평가할 수 있습니다.

요구 사항 기반 테스트 메트릭

Model Testing Dashboard는 요구 사항 기반 테스트의 품질과 완전성에 대한 개요를 제공하고 ISO 26262, DO-178 등 업계에서 인정받는 소프트웨어 개발 표준의 지침을 반영할 수 있습니다. 이로써 요구사항, 모델, 테스트, 테스트 결과 등 여러 소스에서 온 프로젝트 내 아티팩트 간 디지털 스레드를 형성하고, 그것들의 일관성 및 완전성을 분석하며 상태에 대한 상세한 메트릭 측정값을 제공할 수 있습니다.

대시보드 위젯은 각각의 메트릭을 요약해 지침 준수 여부, 요구 사항에 대한 테스트 완성도, 테스트가 포괄하는 요구 사항의 비율과 같은 현재 테스트 결과를 신속하게 평가할 수 있게 해줍니다.

요구 사항 기반 테스트 아티팩트의 검토 및 관리

Model Testing Dashboard는 프로젝트 내 아티팩트와 추적성 링크들을 분석하고 프로젝트 내 각 구성요소에 대한 기능적 요구 사항, 테스트 케이스, 테스트 결과 등을 Artifacts 패널에 보여줍니다. 구현이나 검증에서의 미비점을 식별할 수 있도록, 모델로의 추적성이 없는 아티팩트는 강조 표시됩니다.

대시보드는 추적성이 없는 아티팩트를 식별합니다.

대시보드는 어떤 아티팩트가 프로젝트의 구성요소로 추적되지 않는지 보여줍니다.

ISO 26262에 따른 테스트 완성도 평가

Model Testing Dashboard를 사용하여 요구 사항 기반 테스트 활동의 품질과 완성도를 ISO 26262-6:2018에 따라 평가할 수 있습니다. 대시보드는 요구 사항, 테스트, 테스트 결과 간의 추적성을 모니터링할 수 있습니다. 프로젝트 내 구현 및 검증 아티팩트를 분석하고, ISO 26262-6:2018에 따라 요구 사항 기반 테스트 케이스 및 테스트 결과의 완성도와 품질 메트릭을 제공합니다. 대시보드는 추적하는 모델의 요구 사항, 테스트 케이스, 테스트 결과를 정리하여, 테스트 완성도와 각 단위에 대한 구조적 커버리지를 파악할 수 있게 해줍니다.

ISO 26262에 따른 테스트 완성도를 평가합니다.

ISO 26262 검토를 위해 대시보드 위젯을 클릭하여 표에 있는 메트릭에 대한 세부 정보를 봅니다.

모델 메트릭 측정 및 보기

모델 기반 설계 툴의 메트릭을 통해 프로젝트의 상태를 평가할 수 있습니다.

품질 측정을 위한 모델 메트릭 수집

Simulink Check는 ISO 26262, DO-178C, DO-331, DO-254, IEC 61508, IEC 62304, EN 50128 및 기타 표준에 대한 모델의 아키텍처, 복잡성 및 가독성 준수 여부를 평가할 수 있는 모델의 메트릭을 수집합니다.

모델 메트릭 API를 사용하여 사용자 지정 메트릭을 수집합니다.

모델 메트릭을 수집하고 사용자 지정하여 품질을 평가합니다.

대시보드에서 통합 메트릭 확인

Metrics Dashboard는 모델 크기, 코드 라인, 지침 준수 상태, 재사용, 복잡성 등의 메트릭을 하나의 보기로 통합하여 프로젝트의 품질에 대한 이해를 돕습니다. 대시보드를 사용하여 모델 검토 과정에서 설계의 품질과 표준 준수 여부를 검토할 수 있습니다.

Metrics Dashboard는 메트릭을 하나의 보기로 통합합니다.

Metrics Dashboard의 설계 상태에 대한 통합 보기.

복잡한 모델의 단순화 및 디버깅

Model Slicer를 사용하여 동적 분석과 정적 분석의 조합을 통해 기능을 분리할 수 있습니다.

종속성 강조 표시

Model Slicer는 정적 종속성 분석을 사용하여 블록, 신호, 모델 구성요소 간의 상호 종속성을 강조 표시하고, 시뮬레이션 중 활성 동작을 기반으로 동적 종속성 분석을 사용하여 대형 모델이나 복잡한 모델에서 기능적 종속성을 더욱 잘 이해할 수 있게 도와줍니다.

설계 오류 또는 테스트 실패 디버깅

Simulink Test™에서 테스트가 실패하거나 Simulink Design Verifier™에서 속성 위반이 식별된 경우, Model Slicer로 디버깅을 시작하여 오류의 원인을 분리하고 문제를 더욱 빠르게 해결할 수 있습니다.

단순화된 독립 모델 생성

Model Slicer는 사용자가 지정한 시작 지점, 기록된 신호 또는 시뮬레이션 시간 창을 기준으로 모델의 일부를 분리한 다음, 시뮬레이션 동작을 보존하는 작은 모델로 저장하여 디버깅을 돕고 성능을 개선할 수 있습니다.

잘라낼 모델 부분을 강조 표시합니다.

디버깅을 위해 단순화된 모델로 자를 수 있는 모델의 부분 강조 표시.

Stateflow를 사용한 활동 기반 시간 슬라이싱

시뮬레이션 중에 Stateflow®에서 선택된 상태와 전이가 동시에 활성화될 때만으로 시뮬레이션 시간 간격을 한정하여 모델을 강조 표시하여, 관심 동작만 분리할 수 있습니다.

상태가 활성일 때 활성화된 로직을 식별합니다.

상태가 활성일 때 활성화된 로직을 식별합니다.

모델 리팩터링을 통한 설계 개선 및 구성요소 재사용성 증대

자동으로 리팩터링하여 유지 관리성을 개선할 수 있는 클론과 모델링 패턴을 식별할 수 있습니다.

모델링 클론의 식별 및 리팩터링

Identify Modeling Clones 툴은 모델을 분석하여 중복된 모델링 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 이렇게 중복된 클론을 재사용 가능한 라이브러리로 자동으로 리팩터링하여 유지 관리성을 개선하고 설계 복잡성을 줄일 수 있습니다.

모델 변환을 통한 구성요소 재사용성 및 모델 가독성 개선

Model Transformer 툴은 Variant Source 또는 Variant Subsystem 블록으로 변환할 수 있는 모델링 패턴을 식별하고 모델을 리팩터링하여 모델 구성요소화와 재사용성을 개선할 수 있습니다. 제거할 수 있는 Data Store 블록을 식별하여 가독성을 높일 수 있습니다.

변형체로 대체할 수 있는 모델링 패턴 찾기.

변형체로 대체할 수 있는 모델링 패턴 찾기.