D: 近藤 将成

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  • e-mail: m-kondo (at) se.is.kit.ac.jp
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研究テーマ

  • Bayesian LiNGAMを用いた工数メトリクスにおける因果関係の推定
  • RBMを用いたソフトウェアメトリクスの特徴量検出
  • 深層学習を用いた不具合予測手法

研究発表

  • Hiroya Watanabe, Masanari Kondo, Eunjong Choi, and Osamu Mizuno, "Benefits and Pitfalls of Token-Level Szz: an Empirical Study on Oss Projects," In Proc. of SANER 2024, 採録済. (Finland) (Acceptance rate: 25.6%)
  • Khine Yin Mon, Masanari Kondo, Eunjong Choi, and Osamu Mizuno , "Commit-Based Class-Level Defect Prediction Models for Python Projects," IEICE Trans. on Information and Systems, E106-D(2), pp. 157-165, February 2023.
  • Masanari Kondo, Shinobu Saito, Yukako Iimura, Eunjong Choi, Osamu Mizuno, Yasutaka Kamei, and Naoyasu Ubayashi, "Towards Better Online Communication for Future Software Development in Industry," In Proc. of 2023 IEEE 47th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC), pp. 1619-1624, June 2023.
  • Masanari Kondo, Yutaro Kashiwa, Yasutaka Kamei, and Osamu Mizuno, "An Empirical Study of Issue-Link Algorithms: Which Issue-Link Algorithms Should We Use?," In Proc. of the 45th International Conference on Software Engineering (ICSE2023), Journal First Track, May 2023.
  • 頭川 剛幸, 近藤 将成, 崔 恩瀞, 水野 修, "不具合予測適用に向けた構成管理ツールを用いた不具合修正コミットの調査," 電子情報通信学会技術研究報告, 122(432, SS2022-64), pp. 103-108, 2023年3月.
  • Masanari Kondo, Yutaro Kashiwa, Yasutaka Kamei, and Osamu Mizuno, "An Empirical Study of Issue-Link Algorithms: Which Issue-Link Algorithms Should We Use?," Empirical Software Engineering, 27(issue 6), article 136, 1--50, July 2022. (JCR: 3.762 (2021))
  • Masanari Kondo, Shinobu Saito, Yukako Iimura, Eunjong Choi, Osamu Mizuno, Yasutaka Kamei, and Naoyasu Ubayashi, "Challenges and Future Research Direction for Microtask Programming in Industry," In Proc. of Working Conference on Mining Software Repositories (MSR), pp. 103-104, 2022.
  • 頭川 剛幸, 近藤 将成, 西浦 生成, 崔 恩瀞, 水野 修, "構成管理ツールにおける命令的操作が及ぼすソースコードレビューへの影響調査," ソフトウェア・シンポジウム 2021論文集, pp. 92--101, 2021年6月.
  • 寺村 英之, 崔 恩瀞, 近藤 将成, 吉田 則裕, 水野 修, "ArduinoプロジェクトにおけるExample Sketchの再利用分析," ソフトウェア・シンポジウム 2021, pp. 102--111, 2021年6月.
  • 大橋 幸奈, 崔 恩瀞, 吉田 則裕, 近藤 将成, 水野 修, "深層学習モデルにおける差分の時系列変化可視化ツール DeepDiffViewer の提案," 第4回機械学習工学研究会(MLSE 夏合宿 2021), pp. 21-22, 2021年7月.
  • 近藤 将成, 斎藤 忍, 飯村 結香子, 崔 恩瀞, 水野 修, "オープンソースソフトウェアにおける議論間隔の調査," 電子情報通信学会技術報告, SS2020-18, 電子情報通信学会, 2021年1月.
  • 近藤 将成, "ソフトウェア不具合予測における特徴量エンジニアリングの実証的研究," 博士学位論文, Kyoto Institute of Technology, 2021年.
  • Masanari Kondo, Gustavo A. Oliva, Zhen M. Jiang, Ahmed E. Hassan, and Osamu Mizuno, "Code Cloning in Smart Contracts: a Case Study on Verified Contracts from the Ethereum Blockchain Platform," Empirical Software Engineering, 25(6), 4617–4675, 2020. (JCR: 4.457 (2019))
  • Masanari Kondo, Daniel M. German, Osamu Mizuno, and Eun-Hye Choi, "The Impact of Context Metrics on Just-In-Time Defect Prediction," Empirical Software Engineering, 25(1), 890–939, 2020. (JCR: 4.457 (2019))
  • Shoma Kokuryo, Masanari Kondo, and Osamu Mizuno, "An Empirical Study of Utilization of Imperative Modules in Ansible," In Proc. of the 20th International Conference on Software Quality, Reliability, and Security (QRS2020), pp. 442-449, December 2020. (Macau China)
  • Kai Yamamoto, Masanari Kondo, Kinari Nishiura, and Osamu Mizuno, "Which Metrics Should Researchers Use to Collect Repositories: an Empirical Study," In Proc. of the 20th International Conference on Software Quality, Reliability, and Security (QRS2020), pp. 458-466, December 2020. (Macau China)
  • Masanari Kondo, Cor-Paul Bezemer, Yasutaka Kamei, Ahmed E. Hassan, and Osamu Mizuno, "The Impact of Feature Reduction Techniques on Defect Prediction Models," In Proc. of International Conference on Software Engineering (ICSE2020), Journal first track, September 2020.
  • 近藤 将成, 崔 恩瀞, 西浦 生成, 水野 修, "リモートワークにおけるソフトウェア開発者間のコミュニケーション方法の調査," ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2020論文集, 2020年.
  • Masanari Kondo, "An Empirical Study of Feature Engineering on Software Defect Prediction," Ph.D. thesis, Kyoto Institute of Technology, 2020.
  • Masanari Kondo, Cor-Paul Bezemer, Yasutaka Kamei, Ahmed E. Hassan, and Osamu Mizuno, "The Impact of Feature Reduction Techniques on Defect Prediction Models," Empirical Software Engineering, 24(4), 1925–1963, 2019. (JCR: 4.457 (2019))
  • Juntong Hong, Osamu Mizuno, and Masanari Kondo, "An Empirical Study of Source Code Detection Using Image Classification," In Proc. of 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP 2019), December 2019. (Tokyo, Japan) (Acceptance rate: 50% (9/18))
  • Masanari Kondo, Daniel German, Osamu Mizuno, and Eun-Hye Choi, "The Impact of Context Metrics on Just-In-Time Defect Prediction," In Journal First/Conference Second track, International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2019), September 2019.
  • 北村 紗也加, 近藤 将成, 水野 修, "類似した開発者の分類と不具合予測におけるその効果," ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2019 (SES2019)論文集, pp. 180-189, 2019年8月.
  • Masanari Kondo, "The Impact of Feature Reduction Techniques on Defect Prediction Models," Master thesis, Graduate School of Science and Technology, Kyoto Institute of Technology, 2019.
  • Masanari Kondo, Cor-Paul Bezemer, Yasutaka Kamei, Ahmed E. Hassan, and Osamu Mizuno, "SIGSE卓越研究賞: The Impact of Feature Reduction Techniques on Defect Prediction Models," Empirical Software Engineering, 10.1007/s10664-018-9679-5, August 2019.
  • Masanari Kondo, Daniel German, Osamu Mizuno, and Eun-Hye Choi, "SIGSE卓越論文賞: The Impact of Context Lines on Just-In-Time Defect Prediction,," Empirical Software Engineering, August 2019.
  • 近藤 将成, 森 啓太, 水野 修, 崔 銀惠, "深層学習によるソースコードコミットからの不具合混入予測," 情報処理学会論文誌, 59(4), pp. 1250-1261, 2018年4月.
  • Masanari Kondo, Osamu Mizuno, and Eun-Hye Choi, "Causal-Effect Analysis Using Bayesian Lingam Comparing with Correlation Analysis in Function Point Metrics and Effort," International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences (IJMEMS), 3(2), 90–112, 2018.
  • 近藤 将成, 森 啓太, 水野 修, 崔 銀惠, "特選論文: 深層学習によるソースコードコミットからの不具合混入予測," 情報処理学会論文誌, 59(4), pp. 1250-1261, 2018年4月.
  • 近藤 将成, 森 啓太, 水野 修, 崔 銀惠, "善吾賞: 深層学習による不具合混入コミットの予測と評価(SES2017発表論文)," NPO法人 ASTER, 2018年3月.
  • 近藤 将成, 森 啓太, 水野 修, 崔 銀惠, "深層学習による不具合混入コミットの予測と評価," ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017論文集 (SES2017) , pp. 35-44, 2017年8月. (東京都)
  • 近藤 将成, 水野 修, "LiNGAMを用いた因果関係同定による工数データセットの分析," 電子情報通信学会技術報告, 116(426, SS2016-36), pp. 1-6, 2017年1月. (京都市)
  • 近藤 将成, "RBMを用いたソフトウェアメトリクスの特徴抽出手法の提案," 卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学, 2017年2月.
  • 近藤 将成, 森 啓太, 水野 修, 崔 銀惠, "最優秀論文賞: 深層学習による不具合混入コミットの予測と評価," ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017 (SES2017), 2017年8月.
  • Masanari Kondo and Osamu Mizuno, "Analysis on Causal-Effect Relationship in Effort Metrics Using Bayesian LiNGAM," In Proc. of 27th International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE2016), Workshops proceeding, pp. 47-48, October 2016. (Ottawa, Canada)