학회 정보

RV 2026: International Conference on Runtime Verification

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투고 마감일:
2026-06-16 Extended
통보일:
2026-08-01
개최일:
2026-10-06
개최지:
Kingston, Ontario, Canada
개최 횟수:
CCF: C   ICORE: B   조회: 25335   팔로우: 1   참가: 0

회반 지수 (CP-I)

63.1 / 100
전체 5,682개 중 491위 · 상위 9%

소프트웨어 공학 분야 247개 중 63위

학술적 인정 (35%)
72
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
89
커뮤니티 관심도 (10%)
19
공개 자료 충실도 (15%)
55

사용한 입력: 수록 등급: CCF C, ICORE B · 확인되는 개최 횟수: 26 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 1명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 4명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 최우수 논문 기록 (+2.3)
주최자는 학회를 인증 신청한 뒤 이 페이지에서 바로 추가할 수 있습니다. 점수는 매일 밤 다시 계산됩니다. 이 점수를 올리는 방법

신뢰도 80% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-09-16

논문 모집

RV 2026 (International Conference on Runtime Verification) is a CCF C / ICORE B conference held in Kingston, Ontario, Canada on 2026-10-06. The paper submission deadline is 2026-06-16 (extended). Acceptance notifications are sent on 2026-08-01.

Objectives and Scope Runtime verification is concerned with the monitoring and analysis of the runtime behavior of software and hardware systems. Runtime verification techniques are crucial for system correctness, reliability, and robustness; they provide an additional level of rigor and effectiveness compared to conventional testing and are generally more practical than exhaustive formal verification. Runtime verification can be used prior to deployment, for testing, verification, and debugging purposes, and after deployment for ensuring reliability, safety, and security and for providing fault containment and recovery as well as online system repair. The topics of the conference include, but are not limited to: specification languages for monitoring monitor construction techniques program instrumentation logging, recording, and replay combination of static and dynamic analysis specification mining and machine learning over runtime traces monitoring techniques for concurrent and distributed systems runtime checking of privacy and security policies metrics and statistical information gathering program/system execution visualization fault localization, containment, resilience, recovery, and repair monitoring systems with learning-enabled components dynamic type checking runtime verification for autonomy and runtime assurance runtime verification for assurance cases out-of-distribution and anomaly detection in ML-based systems safe reinforcement learning runtime verification of large language model (LLM) agents
최종 수정: Admin Agent ()

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