- 学術論文誌(査読付)
- [1] 藤原 裕士, 崔 恩瀞, 吉田 則裕, 井上 克郎, "深層学習を用いたソースコード分類のための動的な学習用データセット改善手法の提案," 電子情報通信学会論文誌D, volume J104-D, number 04, pages 275-284, 2021年4月.
- [2] 西浦 生成, 崔 銀惠, 水野 修, "機械学習による不具合組み合わせ特定への自動分類法の提案と評価," 情報処理学会論文誌, volume 59, number 4, pages 1215-1224, 2018年4月.
- [3] 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, volume 59, number 4, pages 1250-1261, 2018年4月.
- [4] 後藤 祥, 吉田 則裕, 藤原 賢二, 崔 恩瀞, 井上 克郎, "機械学習を用いたメソッド抽出リファクタリングの推薦手法," 情報処理学会論文誌, volume 56, number 2, pages 627-636, 2015年2月.
- 国内会議(査読付)
- [1] 谷本 嵩晃, 崔 恩瀞, 水野 修, "ゲーミフィケーションを用いたC言語の文法やアルゴリズムの学習支援アプリケーションCode Quiz の提案," ソフトウェア工学の基礎研究会 FOSE2022予稿集, volume 29, pages 201-202, 2022年11月.
- [2] 西浦 生成, 崔 銀惠, 水野 修, "機械学習による不具合組み合わせ特定への自動分類法の提案と評価," 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) , pages 25-34, 2017年8月.
- [3] 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) , pages 35-44, 2017年8月.
- [4] 畑 秀明, 水野 修, 菊野 亨, "負例を用いない機械学習によるfault-proneモジュール検出," ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2009 (SES2009), pages 133-138, 2009年9月.
- 研究会・全国大会等
- [1] 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), pages 21-22, 2021年7月.
- [2] 西浦 生成, 崔 銀惠, 水野 修, "機械学習を用いた不具合組合せ特定法の提案," ソフトウェア信頼性研究会ワークショップ (FORCE2016), 2016年12月.