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ホーム欠陥データを利用したソフトウェアプロジェクト比較手法に関する研究
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス
学科の分類
情報科学部情報システム学科

欠陥データを利用したソフトウェアプロジェクト比較手法に関する研究

情報科学部

情報システム学科

ソフトウェア信頼性研究室

本田澄 講師

ソフトウェア開発ソフトウェア信頼性ソフトウェア工学

本研究では様々なドメインや開発スタイルに属するソフトウェア開発に対して有効なソフトウェア信頼性モデルを構築し活用方法を広く普及することでソフトウェア開発をより効果的で制御可能とすること目的とします。そのためには多くの企業の開発データの収集方法および普及方法としてウェブアプリケーションの開発が必要です。また企業の開発データのみならずオープンソースソフトウェアにおける開発データも対象とします。本研究を行うことで現在困難とされている開発スケジュールの定量的な決定に役立つと考えられます。

要素技術:
予期せぬ状況の把握(企業との共同研究)

テスト工程ごとに発見された欠陥を分類し、それぞれの工程で信頼性モデルを適用し、異変を検知します。実際のソフトウェア開発で発生する欠陥の情報を収集し、なぜ欠陥が増えたのか、個々の欠陥に関係性があるのかなど、開発の現場ではさまざまな分析を実施しています。しかし、欠陥が急激に増えることを予見することは簡単ではありません。そこで、ソフトウェア信頼性モデルを利用することで急激な欠陥数の変化を予見する方法を考え実証実験を行いました。

要素技術:
複数プロジェクトから基準となる信頼性モデル(企業との共同研究)

過去に開発した複数のプロジェクトの欠陥データを収集し、すべてのデータを用いてソフトウェア信頼性モデルを作成します。開発の進み具合を正確に判断することは難しいです。そこで、過去の開発した実績を利用して今の進み具合がどうか、判断できる基準となるモデルの構築をしました。開発の際に基準となるモデルと比較することで、開発中のプロジェクトの進み具合や問題が分かるようになります。基準を上回っていると「欠陥が多く出すぎているから今後ももっと出るのでは?」といった気づきや、基準を下回っていると「テストの内容が良くないかもしれない。テスト内容をチェックしなおそう」といった改善につなげることができます。

要素技術:
コードスメルの検出と修正

過去のプロジェクトに存在したコードスメル(問題が起きるかもしれないコード片)がどのようにして修正されているかについて調査しました。そもそも多くの方が利用されているソフトウェアに、どの程度コードスメルが存在するのか?という疑問から研究を始めました。そこでオープンソースソフトウェアを対象に、Apacheという組織が開発している5つのプロジェクトに対してコードスメルをSonarQubeというツールを利用して分析しました。分析結果として一つのプロジェクトを例に出すとおよそ6000個のコードスメルが見つかりました。このように普段利用しているソフトウェアにもコードスメルが存在し、問題につながる可能性が十分に存在しています。そこで、このコードスメルを検出し修正する方法を検討するために、どういったコードスメルが修正されているかを調査し、修正しやすいコードスメルを見つけることで自動でコードスメルを修正できるかどうか検討しています。

論文

「Detection of Unexpected Situations by Applying Software Reliability Growth Models to Test Phases」(2015)HondaKiyoshi『2015 IEEE International Symposium on Software Reliability Engineering Workshops (ISSREW)』p.2-5.

「Case Study: Project Management Using Cross Project Software Reliability Growth Model Considering System Scale」(2016)HondaKiyoshi『2016 IEEE International Symposium on Software Reliability Engineering Workshops (ISSREW)』p.41-44.

「オープンソースソフトウェアにおけるCode Smellと対応するリファクタリングの特徴に関する調査」(2021)本田澄『ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021』

研究者INFO: 情報科学部 情報システム学科 ソフトウェア信頼性研究室 本田澄 講師

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事前撮影画像を用いた破綻しない拡張現実感(Indirect AR)

拡張現実感(Augmented Reality:AR)は,現実世界を映した映像に仮想物体であるCGを合成することで,まるでその場にその物体が存在するかのように見せる技術です.最近では,ゲーム・ファッション・家具配置・観光などで実用化されてきていますが,特に観光地などでカメラ映像に人が写りこむような状況では,AR画像の見栄えが悪化したり,CG合成が正確にできなかったりすることがあります.これに対して,事前撮影画像を用いた拡張現実感(Indirect AR)では,そのような環境下でも,スマートフォンやタブレットといったモバイル端末で頑健で見栄えのいいARを実現します.

瀬尾 昌孝

リース機器の循環型物流における需要予測と在庫最適化

出荷と撤去・回収の存在する循環型物流において,最適化技術を利用して需要の期待値を予測するとともに,突発需要等の変動を確率分布を用いて予測した.これにより倉庫や販売店など,全国に点在する数十拠点を対象に在庫最適化を行った.実際の物流システムにも採用され,実務担当者による運用からさらにコストを低減することが可能となった.

野澤 真人

一般相対性理論の数理構造の解明

Einstein の提唱した一般相対性理論は、Newtonの万有引力では謎であった多くの現象を説明することに成功し、最も予言能力の高い重力の理論としての地位を確立しています。さらに宇宙自身の膨張やブラックホールといった天体など、私たちの宇宙観に大きなパラダイムシフトをもたらしました。 このように大きな成功を収めた一般相対性理論ですが、私がこの理論に惹かれる理由は、何と言ってもその数理的な美しさにあります。時空の安定性を保証する正質量定理やブラックホールの唯一性定理の見事な証明は、その端的な例でしょう。これらをさらに一般化して、より汎用的な形式にするための研究を進めています。

瀬尾 昌孝

深層学習における判断根拠の理解可能な潜在変数空間

深層学習は精度の高い処理を実現できるものの,判断根拠の理解が困難になりがちである.判断根拠が理解できないままでは実応用上問題が発生するケースも多い.例えば医用データ解析など,答えを誤った際の被害が甚大となる分野では現在でもこのような手法の全面利用が法律上規制されている.これに対し,本研究では潜在変数空間のdisentanglement化手法を応用して,目的とするタスクに関係の無い特徴を排除することで,判断根拠の理解が容易な潜在変数空間の獲得を実現した. 本報告では実応用を想定した課題として,撮影環境の大きく異なる顔画像における表情認識などを扱う.この課題では被験者情報以外にも照明や化粧など,表情認識に関係の無い様々なバリエーションを持つデータベースを構築し,学習に際して表情認識に不要な特徴を取り除く手法を開発した.本手法を応用することで,表情認識精度と判断根拠可読性の向上を実現した.

西野 孝仁

火災を経験したコンクリートの構成則

耐震設計された建物であっても火災を経験すると、設計時に保有していた耐震性能を喪失していることが考えられます。したがって予め、火災の規模と建物損傷度の関係を推定しておく必要があります。火災の規模と建物損傷度の関係は実験により求められますが、数値解析を援用する必要性も生じます。鉄筋コンクリート構造物に対して数値解析を援用する場合、加熱冷却後のコンクリートの構成則が必要となりますので、本研究ではコンクリートの加熱冷却後の構成則を素材実験と弾塑性論に基づいて構築しようとしています。

中西 真悟

貴金属比の類似比が奏でる数理情報デザイン

黄金比とピタゴラスの定理を魅了させるケプラー三角形に、一般化されたフィボナッチ数列を応用した新たな貴金属比の類似比の魅力を提案しました。発表後に定義式には第2類似比がカッパー比、第3類似比がニッケル比と1990年代後半に命名されていたことがわかったのですが、命名者も際立った数学的・芸術的魅力は言及しませんでした。一方で、従来の貴金属比の第4貴金属比にもカッパー比、第5貴金属比にもニッケル比が記載されることがあり、名称の由来や情報とその信憑性に確信を持てませんでした。したがって、発表時のコンセプトの通りに従来の第2貴金属比である白銀比、第3貴金属比である青銅比を基準に対比しながら今回の発表を公開して、ご閲覧いただく皆様のご意見を聴くことにしました。科学・技術ならびに芸術の世界に役立つ発展に繋がれば嬉しいです。ところで、白銀比に必要な直角二等辺三角形と、ペル数列の代わりにヤコブスタール数列を活用した貴金属比の類似比には、従来の貴金属比とは導出こそ異なるけれども、とても美しい数理と芸術の可能性が隠されていました。貴金属比の類似比の幾何学的特徴を調べながら、有名な数学者の功績を加えて調和させていくと、その美に魅せられます。下記は、提案から1年間の成果のギャラリーです。ご堪能ください。

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