JPH0410139A - Dynamic bug detecting system using knowledge base - Google Patents
Dynamic bug detecting system using knowledge baseInfo
- Publication number
- JPH0410139A JPH0410139A JP2113470A JP11347090A JPH0410139A JP H0410139 A JPH0410139 A JP H0410139A JP 2113470 A JP2113470 A JP 2113470A JP 11347090 A JP11347090 A JP 11347090A JP H0410139 A JPH0410139 A JP H0410139A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- execution
- dynamic
- knowledge base
- target program
- inference
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 abstract 2
- 230000008602 contraction Effects 0.000 abstract 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 25
- 201000004384 Alopecia Diseases 0.000 description 11
- 230000003676 hair loss Effects 0.000 description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 7
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Debugging And Monitoring (AREA)
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
Ｃ産業上の利用分野）
本発明は電子計算機ノステムにおける知識ベースを利用
した動的バグ検出方式に関するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Field of Industrial Application) The present invention relates to a dynamic bug detection method using a knowledge base in a computer system.
〔従来の技術］
プログラムをコーディングする上では、コンパイラ等で
のシンタックスチエツクでは検出できないような、ハゲ
に結び付く一般的な実ｊテ手順の規則および各動作レベ
ルにおける禁止事項・注意事項等のさまざまなノウハウ
がある。[Prior Art] When coding a program, there are various rules for general implementation procedures that lead to baldness, as well as prohibitions and precautions at each operational level, which cannot be detected by syntax checks using compilers, etc. We have the know-how.
これらの規則等は複雑であり、人為的にチエツクするこ
とは困難であるため、知識ベースを利用したハゲ検出方
式が一部で採用されている。These rules are complex and difficult to check manually, so baldness detection methods using knowledge bases are used in some cases.
従来、この種の知識ベースを利用したバグ検出方式とし
ては、−船釣な実行手順の規則および各動作レベルにお
ける禁止事項・注意事項等のノウハウを予め知識ベース
に登録し、その知識をもとに対象プログラムを静的に解
析し、誤り・矛盾等を検出するようにしていた。Conventionally, bug detection methods using this type of knowledge base have been: - Know-how such as rules for execution procedures and prohibitions and precautions at each operation level are registered in advance in a knowledge base, and based on that knowledge, The target program was statically analyzed to detect errors, inconsistencies, etc.
上述した従来の知識ベースを利用した対象プログラムの
静的な解析方式では、コストもそれほどかからず、かつ
比較的に時間もかからずに処理が行えるという利点があ
ったが、検出できる／＜グが制限されるという欠点があ
った。すなわち、静的な解析では、対象プログラムの処
理の手順に分岐命令がなく局所的で閉しているような箇
所に関しては解析が可能であるが、条件分岐命令を含む
ような複雑な実行手順の場合、実行されるパスの組み合
わせが膨大となり、対象プログラムの静的な解析では限
界が生し、解析不能となることがあった。The static analysis method of the target program using the conventional knowledge base described above has the advantage of being able to perform processing in a relatively short time and at low cost, but it is possible to detect /< The disadvantage was that the number of applications was limited. In other words, with static analysis, it is possible to analyze localized and closed sections without branching instructions in the processing steps of the target program, but it is possible to analyze complex execution steps that include conditional branching instructions. In such cases, the number of combinations of paths to be executed becomes enormous, and static analysis of the target program reaches its limits, sometimes making it impossible to analyze.
また、対象プログラムの各動作レベルでの禁止事項等の
検出においても、対象プログラムのあるステップがどの
動作レベルで動作しているかは、静的な解析で完全に把
握することは困難であり、判断が行えない場合もあった
。In addition, when detecting prohibited matters at each operating level of the target program, it is difficult to completely understand at which operating level a certain step of the target program is operating through static analysis. In some cases, this was not possible.
本発明は上記の点シこ鑑み提案されたものであり、その
目的とするところは、検出できるハゲについての上記の
制限をなくし、従来の静的な解析方式ではハゲ検出が不
可能であった箇所に対してもハゲ検出が行える知識ベー
スを利用した動的ハゲ検出方式を提供することにある。The present invention has been proposed in view of the above points, and its purpose is to eliminate the above-mentioned limitations on detectable bald spots, which were impossible to detect using conventional static analysis methods. The object of the present invention is to provide a dynamic baldness detection method using a knowledge base that can detect baldness even in areas.
本発明は上記の目的を達成するため、
知識ベースに格納された一般的な処理の実行手順および
各動作レベルにおける禁止事項等の動的動作に関する知
識と対象プログラムのソースコードとをもとに、動的動
作情報を得るために対象プログラムの実行を中断する箇
所を設定するブレークポイント設定手段と、
ブレークポイントで対象プログラムの実行を一時中断す
るプログラム実行中断手段と、対象プログラムの一時中
断時にそのブレークポイントでの動的動作情報を収集す
る動的動作情報収集手段と、
収集された動的動作情報を主記憶装置上のデータスタッ
クセグメントに格納する動的動作情報格納手段と、
データスタックセグメントに格納された動的動作情報お
よび知識ベースに登録されている正しい動作情報をもと
に、対象プログラムの動作に矛盾がないか推論を行い、
矛盾があれば原因を解析する推論実行手段と、
推論結果の出力・表示を行う推論結果出力手段とを備え
るようにしている。In order to achieve the above-mentioned object, the present invention uses knowledge regarding dynamic operations such as general processing execution procedures and prohibitions at each operation level stored in a knowledge base and the source code of the target program. A breakpoint setting means for setting a point where the execution of the target program is suspended in order to obtain dynamic operation information, a program execution suspending means for temporarily suspending the execution of the target program at a breakpoint, and a break point setting means for temporarily suspending the execution of the target program at the breakpoint. a dynamic motion information collection means for collecting dynamic motion information at a point; a dynamic motion information storage means for storing the collected dynamic motion information in a data stack segment on a main memory; and a dynamic motion information storage means for storing the collected dynamic motion information in a data stack segment. Based on the dynamic behavior information obtained and the correct behavior information registered in the knowledge base, inference is made to see if there are any inconsistencies in the behavior of the target program.
It is equipped with an inference execution means for analyzing the cause if there is a contradiction, and an inference result output means for outputting and displaying the inference result.
本発明の知識ベースを利用した動的バグ検出方式にあっ
ては、ブレークポイント設定手段が、知識ベースに格納
された一般的な処理の実行手順および各動作レベルにお
ける禁止事項等の動的動作に関する知識と対象プログラ
ムのソースコードとをもとに、動的動作情報を得るため
に対象プログラムの実行を中断する箇所を設定し、プロ
グラム実行中断手段がブレークポイントで対象プログラ
ムの実行を一時中断し、動的動作情報収集手段が対象プ
ログラムの一時中断時にそのブレークポイントでの動的
動作情報を収集し、動的動作情報格納手段が収集されカ
動的動作情報を主記憶装置上のデータスタックセグメン
トに格納し、推論実行手段が、データスタックセグメン
トに格納された動的動作情報および知識ベースに登録さ
れている正しい動作情報をもとに、対象プログラムの動
作に矛盾がないか推論を行い、矛盾があれば原因を解析
し、推論結果出力手段が推論結果の出力・表示を行う。In the dynamic bug detection method using the knowledge base of the present invention, the breakpoint setting means is configured to set breakpoints related to dynamic operations such as general processing execution procedures and prohibitions at each operation level stored in the knowledge base. Based on the knowledge and the source code of the target program, a point where the execution of the target program is to be interrupted is set in order to obtain dynamic behavior information, and the program execution interrupting means temporarily suspends the execution of the target program at the breakpoint. The dynamic behavior information collection means collects the dynamic behavior information at the breakpoint when the target program is temporarily suspended, and the dynamic behavior information storage means collects the dynamic behavior information and stores it in the data stack segment on the main memory. The inference execution means infers whether there are any inconsistencies in the behavior of the target program based on the dynamic behavior information stored in the data stack segment and the correct behavior information registered in the knowledge base. If so, the cause is analyzed, and the inference result output means outputs and displays the inference result.
以下、本発明の実施例につき図面を参照して説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
第１図は本発明の知識ベースを利用した動的バグ検出方
式の一実施例を示す構成図であり、対象プログラム１が
バグ検出の対象となるプログラムである。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a dynamic bug detection method using a knowledge base according to the present invention, and a target program 1 is a program to be detected for bugs.
第１図において、本実施例は、対象プログラム１の各動
作レベルでの一般的な禁止事項・注意事項および対象プ
ログラム１の固有な実行処理手順等が格納されている知
識ベース２と、この知識ベース２を使用して対象プログ
ラム１の動的動作の矛盾の検出およびその原因を推論す
る推論実行処理装置３と、対象プログラム１の動的動作
情報を収集する動的動作情報収集処理装置４と、動的動
作情報収集処理装置４によって収集された動的動作情報
を格納しておくための主記憶装置５内のデータスタック
セグメント５１とから構成されている。In FIG. 1, this embodiment includes a knowledge base 2 that stores general prohibitions and precautions at each operation level of the target program 1 and specific execution processing procedures of the target program 1; an inference execution processing device 3 that uses the base 2 to detect contradictions in the dynamic behavior of the target program 1 and infer their causes; and a dynamic behavior information collection processing device 4 that collects dynamic behavior information of the target program 1. , and a data stack segment 51 in the main storage device 5 for storing the dynamic behavior information collected by the dynamic behavior information collection processing device 4.
更に、推論実行処理装置３は、知識ベース２の知識およ
び対象プログラム１のソースコードをもとに、対象プロ
グラム１の動的動作情報を得るためにプログラムを中断
する箇所を設定するブレークポイント設定手段３１と、
データスタックセグメント５１内に格納されている動的
動作情報と知識ベース２に登録されている正しい動作情
報とをもとに、対象プログラム１の動作に矛盾がないか
推論を行い、もし矛盾があればその原因を解析する推論
実行手段３２と、推論結果の出力・表示を行う推論結果
出力手段３３とを備えている。また、動的動作情報収集
処理装置４は、対象プログラムｌの実行をブレークポイ
ントにおいて一時中断するプログラム実行中断手段４１
と、対象プログラム１がブレークポイントを通過して実
行が中断したときに、そのブレークポイントでの動的動
作情報を収集する動的動作情報収集手段４２と、その収
集された動的動作情報を主記憶装置５内のデータスタッ
クセグメント５１に格納する動的動作情報格納手段４３
とを備えている。Furthermore, the inference execution processing device 3 includes breakpoint setting means for setting a point where the program is interrupted in order to obtain dynamic operation information of the target program 1 based on the knowledge of the knowledge base 2 and the source code of the target program 1. 31 and
Based on the dynamic behavior information stored in the data stack segment 51 and the correct behavior information registered in the knowledge base 2, inference is made to see if there is any contradiction in the behavior of the target program 1, and if there is a contradiction, The inference execution means 32 analyzes the cause of the error, and the inference result output means 33 outputs and displays the inference results. The dynamic operation information collection processing device 4 also includes a program execution interrupting means 41 that temporarily interrupts the execution of the target program l at a break point.
, a dynamic behavior information collecting means 42 that collects dynamic behavior information at the breakpoint when the target program 1 passes a breakpoint and execution is interrupted; Dynamic operation information storage means 43 stored in the data stack segment 51 in the storage device 5
It is equipped with
第２図は、第１図の実施例において、対象プログラム１
の誤り・矛盾を検出するまでの処理の流れを示している
。Figure 2 shows the target program 1 in the embodiment of Figure 1.
The flow of processing up to detecting errors and contradictions is shown.
以下、本発明の一実施例の動作として、゛ゲートをシャ
ット中には処理Ａを実行してはならない°゛
という禁止事項の誤りを検出する例につき、第１図およ
び第２図を参照して説明する。Hereinafter, as an operation of an embodiment of the present invention, an example of detecting an error in the prohibition that ``process A must not be executed while the gate is shut'' will be described with reference to FIGS. 1 and 2. I will explain.
先ず、推論実行処理装置３内のブレークポイント設定手
段３１は、知識ベース２内に格納されている上記の禁止
事項から、対象プログラムｌの処理Ａの箇所をブレーク
ポイントとして設定する。First, the breakpoint setting means 31 in the inference execution processing device 3 sets a breakpoint at the process A of the target program l based on the above-mentioned prohibitions stored in the knowledge base 2.
（ステップＳ１）。(Step S1).
次いで、対象プログラム１が実行される（ステップＳ２
）。Next, the target program 1 is executed (step S2
).
対象プログラムＩが処理Ａのブレークポイントを通過し
たとき、動的動作情報収集処理装置４内のプログラム実
行中断手段４１は対象プログラムｌの実行を一時中断さ
せ（ステップＳ３）、動的動作情報収集手段４２はその
時点の対象プログラム１の動作レベル等の動的動作情報
を収集しくステ、ブＳ４）、動的動作情報格納手段４３
はその動的動作情報を主記ｔ！ｊ’Ｊ１５内のデータス
タックセグメント５１内に格納する（ステップＳ５）。When the target program I passes the breakpoint of the process A, the program execution interrupting means 41 in the dynamic behavior information collection processing device 4 temporarily suspends the execution of the target program I (step S3), and the dynamic behavior information collecting means 42 is a step S4) for collecting dynamic operation information such as the operation level of the target program 1 at that time, and a dynamic operation information storage means 43.
The dynamic operation information is written as the main character t! It is stored in the data stack segment 51 in j'J15 (step S5).
次いで、対象プログラム１の実行が全て終了したか否か
が判断され（ステップＳ６）、まだ終了していなければ
（ステップＳ６のＮＯ）、ステップＳ２からステ、プＳ
６が繰り返される。Next, it is determined whether the execution of the target program 1 has been completely completed (step S6), and if it has not been completed yet (NO in step S6), the steps from step S2 to step S are performed.
6 is repeated.
そして、対象プログラムＩの実行が終了したならば（ス
テ、ブＳ６のＹＥＳ） 、推論実行処理装置３内の推論
実行手段３２はデータスタックセグメント５１に格納さ
れている動的動作情報および知識ベース２内の禁止事項
をもとに、対象プログラムｌの動作の誤り・矛盾を調べ
（ステ、プＳ７）、矛盾を検出したか否かを判断する（
ステップＳ８）。Then, when the execution of the target program I is completed (YES in step S6), the inference execution means 32 in the inference execution processing device 3 uses the dynamic operation information stored in the data stack segment 51 and the knowledge base 2 Check for errors and contradictions in the operation of the target program l based on the prohibited items (Step S7), and judge whether or not contradictions are detected (
Step S8).
今の例では、処理Ａの実行がされた時点であるため、動
作レベルがゲートシャ７）中を示す動作情報であれば矛
盾が検出されることになる。In the present example, since this is the time when processing A has been executed, if the operation information indicates that the operation level is in gatesha 7), a contradiction will be detected.
矛盾を検出巳た場合（ステップＳ８のＹＥＳ）、知識ベ
ース２内の対象プログラム１の固有な知識をもとに、推
論実行手段３２は矛盾の原因を推論する（ステ、プＳ９
）。また、矛盾を検出しなかった場合（ステップＳ８の
ＮＯ）は、原因の推論は行わない。If a contradiction has been detected (YES in step S8), the inference execution means 32 infers the cause of the contradiction based on the unique knowledge of the target program 1 in the knowledge base 2 (step S9).
). Further, if no contradiction is detected (NO in step S8), the cause is not inferred.
そして、最後に、推論結果出力手段３３は矛盾の内容と
その原因とを出力する（ステ、プ５１０）。Finally, the inference result output means 33 outputs the content of the contradiction and its cause (step 510).
以上説明したように、本発明の知識ベースを利用した動
的ハゲ検出方式にあっては、実際！、：対象プログラム
を実行させ、適当に設けたブレークポイントで実行を一
時中断させて、動的動作情報を取得し、知識ベースを用
いて動作の矛盾等を検出するようにしているため、従来
の静的な解析では対処できなかった、条件分岐命令を含
むような複雑な実行手順の場合も充分に対応できると共
に、動作レベルも確実に把握することが可能となり、ハ
ゲ検出の精度が大幅に高まるという効果がある。As explained above, in the dynamic baldness detection method using the knowledge base of the present invention, it is possible to actually ,: The target program is executed, the execution is temporarily interrupted at an appropriately set breakpoint, dynamic behavior information is acquired, and a knowledge base is used to detect behavior inconsistencies. It can fully handle complex execution procedures that include conditional branch instructions, which could not be handled with static analysis, and it also makes it possible to reliably understand the operating level, greatly increasing the accuracy of baldness detection. There is an effect.
また、実際にプログラムを実行させてハゲを検出する場
合、途中の処理に誤りがあり、それが直接異常終了とな
る場合はハゲの解析は容易であるが、ある処理の誤りが
直接異常終了の原因とはならず、その誤りが他の処理の
誤りを誘発し、最終的に異常となるケースが多く、この
ような場合、最初の誤りの箇所を見付けることは一般に
は容易ではない。しかし、本発明では、対象プログラム
の実行途中の動作が対象プログラムの一般的な処理の手
順や禁止事項等に違反していないかを、知識ベースを利
用して自動的に検出しているため、異常の箇所を早期に
発見することができ、ハゲの解析を容易に行えるもので
ある。In addition, when detecting baldness by actually running a program, if there is an error in the processing midway, which directly causes an abnormal termination, it is easy to analyze the baldness, but if a certain processing error directly causes an abnormal termination, it is easy to analyze the baldness. In many cases, the error does not cause the error, but instead induces an error in other processes, ultimately resulting in an abnormality. In such cases, it is generally not easy to find the location of the initial error. However, in the present invention, since the knowledge base is used to automatically detect whether the operation during execution of the target program violates the general processing procedure or prohibitions of the target program, This allows early detection of abnormalities and facilitates baldness analysis.
更に、いったん知識ベースに格納した規則等は、以後、
プログラムを実行する毎に矛盾検出で使用することがで
きるため、プログラムのデグレードチエツクとしての効
果も期待できる。Furthermore, once the rules etc. are stored in the knowledge base,
Since it can be used to detect contradictions each time a program is executed, it can also be expected to be effective as a program degradation check.
第１図は本発明の知識ベースを利用した動的ハゲ検出方
式の一実施例を示す構成図および、第２図はその処理を
示すフローチャートである。
図において、
ｌ・・・・・・対象プログラム
２・・・・・・知識ベース
３・・・・・・推論実行処理装置
３１・・・ブレークポイント設定手段
３２・・・推論実行手段
３３・・・推論結果出力手段
４・・・・・・動的動作情報収集処理装置４１・・・プ
ログラム実行中断手段
４２・・・動的動作情報収集手段
４３・・・動的動作情報格納手段
５・・・・・・主記憶装置
５１・・・データスタックセグメントFIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a dynamic baldness detection method using the knowledge base of the present invention, and FIG. 2 is a flowchart showing its processing. In the figure, l...Target program 2...Knowledge base 3...Inference execution processing device 31...Break point setting means 32...Inference execution means 33...・Inference result output means 4...Dynamic motion information collection processing device 41...Program execution interrupting means 42...Dynamic motion information collection means 43...Dynamic motion information storage means 5... ...Main storage device 51...Data stack segment
Claims (1)
各動作レベルにおける禁止事項等の動的動作に関する知
識と対象プログラムのソースコードとをもとに、動的動
作情報を得るために対象プログラムの実行を中断する箇
所を設定するブレークポイント設定手段と、ブレークポ
イントで対象プログラムの実行を一時中断するプログラ
ム実行中断手段と、 対象プログラムの一時中断時にそのブレークポイントで
の動的動作情報を収集する動的動作情報収集手段と、 収集された動的動作情報を主記憶装置上のデータスタッ
クセグメントに格納する動的動作情報格納手段と、 データスタックセグメントに格納された動的動作情報お
よび知識ベースに登録されている正しい動作情報をもと
に、対象プログラムの動作に矛盾がないか推論を行い、
矛盾があれば原因を解析する推論実行手段と、 推論結果の出力・表示を行う推論結果出力手段とを備え
たことを特徴とする知識ベースを利用した動的バグ検出
方式。[Claims] Dynamic behavior information is generated based on the source code of the target program and knowledge regarding dynamic behavior such as general processing execution procedures and prohibitions at each behavior level stored in a knowledge base. a breakpoint setting means for setting a point where the execution of the target program is interrupted in order to obtain the desired result, a program execution suspending means for temporarily suspending the execution of the target program at the breakpoint, and a dynamic A dynamic motion information collection means for collecting motion information; a dynamic motion information storage means for storing the collected dynamic motion information in a data stack segment on a main storage device; and a dynamic motion information storage means for storing the collected dynamic motion information in a data stack segment. Based on the correct operation information registered in the information and knowledge base, inference is made to see if there are any inconsistencies in the operation of the target program.
A dynamic bug detection method using a knowledge base, characterized by comprising an inference execution means for analyzing the cause if there is a contradiction, and an inference result output means for outputting and displaying the inference result.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2113470A JPH0410139A (en) | 1990-04-27 | 1990-04-27 | Dynamic bug detecting system using knowledge base |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2113470A JPH0410139A (en) | 1990-04-27 | 1990-04-27 | Dynamic bug detecting system using knowledge base |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0410139A true JPH0410139A (en) | 1992-01-14 |
Family
ID=14613068
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2113470A Pending JPH0410139A (en) | 1990-04-27 | 1990-04-27 | Dynamic bug detecting system using knowledge base |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0410139A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08314765A (en) * | 1995-05-15 | 1996-11-29 | Nec Corp | Debug information collecting system |
-
1990
- 1990-04-27 JP JP2113470A patent/JPH0410139A/en active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08314765A (en) * | 1995-05-15 | 1996-11-29 | Nec Corp | Debug information collecting system |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5778230A (en) | Goal directed object-oriented debugging system | |
| US9274923B2 (en) | System and method for stack crawl testing and caching | |
| EP0430182B1 (en) | Method for assembly language programming potential error detection sensing apparent inconsistency with a previous operation | |
| JPH0410139A (en) | Dynamic bug detecting system using knowledge base | |
| US20030018957A1 (en) | Debugger monitor with anticipatory highlights | |
| JPH0554277A (en) | Plant monitor device | |
| JP4055197B2 (en) | Device for analyzing procedures included in the program | |
| JPH03113648A (en) | Program debug system | |
| JPH03294934A (en) | Debugger for high level program lenguage | |
| JP4200534B2 (en) | Data flow abnormality inspection device | |
| JPH04342038A (en) | Analyzing method for program abnormality | |
| JPH07295857A (en) | Program debug method | |
| JPH06250889A (en) | Fault processing system in data processing system | |
| JPH05324402A (en) | Test state measuring system for program | |
| JP2658982B2 (en) | Specific instruction execution detection method | |
| JP2623554B2 (en) | Dynamic Vector Diagnosis Method for Vector Computer | |
| JPH01155438A (en) | Compiler test system | |
| CN117574366A (en) | Intelligent active software protection method based on application layer function system call set | |
| JPH02266440A (en) | Dynamic debugging expert system | |
| JP3012618B1 (en) | Debugging method of inspected program and its debugging method | |
| JPH03256137A (en) | Processing method and device for inspecting and recognizing unset variable | |
| JPS5924355A (en) | Branch trace history processing system | |
| JPH0410098B2 (en) | ||
| JPH01154204A (en) | Plant monitor method | |
| JPH0573365A (en) | Bug analysis support system |