Kinari Nishiura,Daiki Watanabe,Osamu Mizuno,Eunjong Choi
組み合わせテストの結果から不具合誘発要因である入力パラメータ値の組を特定すること(FIL)によって,開発者がソフトウェアシステムから不具合を取り除くための有益な情報が得られる.既存のFIL手法はテスト結果が決定的であることを前提としている.一方で,同じテストケースの結果が一意に定まらない,非決定的なテストの存在が報告されており,既存のFIL手法はこれに対応できない.本論文では,テスト結果が非決定的になる原因のうち実行順序に依存するものに焦点を絞り,非決定的なテスト結果に対応可能な新しいFIL手法であるF-CODEを提案した.F-CODEでは,初めにテストの失敗を再現するテスト実行順序を特定し,それらを連続して実行するよう既存手法を改変することによって実行順序に依存する非決定性を排除することで,FIL結果が正しく取得されることを可能にしている.さらに,実行順序に依存して不具合誘発要因が有効になる条件となる要因を同時に特定する.また実際のシステムに基づく人工的なテスト結果を用いた評価実験によって,提案手法の特定精度およびテストの追加実行回数の増加割合が良好であることを示した.
西浦 生成,渡辺 大輝,水野 修,崔 恩瀞
Kinari Nishiura,Daiki Watanabe,Osamu Mizuno,Eunjong Choi
886
情報処理学会論文誌
Trans. of Information Processing Society of Japan
4
(c)情報処理学会
4
1008-1018
0
組み合わせテストにおける実行順序に起因する非決定的不具合誘発要因特定法の提案
Faulty Interaction Localization Approach for Non-deterministic Failure-inducing Combination Depends on Execution Order
62
2021
Kinari Nishiura,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno
不具合組合せ特定とは,組合せテストの各テストケースの実行結果の成否から,バグを含むと思わ れるパラメータ値の組合せを特定する問題である.本研究では,機械学習を用いて不具合組合せを自動分 類するための手法を提案し,その評価を行う.提案手法では,まず,組合せテストケースに含まれるパラ メータ値の組合せとテスト結果の成否を学習モデルとしたロジスティック回帰分析を行い,それによって 得られる回帰係数値から,各パラメータ値の組合せが不具合組合せである疑わしさを決定する.次に,各 パラメータ値の組合せの疑わしさから,その組合せが不具合組合せであるか否かを自動分類するために, 閾値決定法および最大距離分割法の 2 つのクラスタリング手法を適用する. 最後に,実際にバグを含む オープンソースプロジェクトのプログラム flex,grep,make のテストスイートに対して提案手法を適用し た比較評価実験を行うことで,提案手法の有効性を示す.
西浦 生成,崔 銀惠,水野 修
Kinari Nishiura,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno
764
情報処理学会論文誌
4
4
1215-1224
0
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
59
2018
Masanari Kondo,Keita Mori,Osamu Mizuno,Eun-Hye Choi
ソフトウェアの不具合予測は,ソフトウェアに潜む不具合を予測することで効率的なレビューやテ ストを可能にしようとするソフトウェア品質保証活動の 1 つである.従来の多くのソフトウェアの不具 合予測では,ソースコード分析による不具合予測を行っているが,粒度が粗くまた不具合予測の結果の フィードバックが遅い.この問題を解決するために,ソフトウェアの変更がコミットされたときに,その 変更によって不具合が起きるかどうかを予測する手法が提案され,近年注目を集めている.ソフトウェア の変更コミットの不具合予測に関する既存研究では,その変更に対するメトリクス(たとえば,修正され たファイル数,追加されたコード行数など)を計算した後に機械学習や深層学習を適用している.それに 対して,本研究では,変更のソースコード片のみに対して深層学習を適用することで不具合を予測する手 法,Word-Convolutional Neural Network(W-CNN)を提案する.我々は,評価実験によって,変更ソー スコード片に対する深層学習を用いた不具合予測が可能であること,さらに,提案手法 W-CNN は先行研 究に比べて,学習の時間はかかるものの,不具合予測の精度が優れており,予測時間が短いことを示す.
近藤 将成,森 啓太,水野 修,崔 銀惠
Masanari Kondo,Keita Mori,Osamu Mizuno,Eun-Hye Choi
765
情報処理学会論文誌
4
4
1250-1261
0
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
Just-in-Time Defect Prediction Applying Deep Learning to Source Code Changes
59
2018
Hideaki Hata,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
近年,ソフトウェアリポジトリのデータマイニングを利用した不具合予測の研究が活発に行われている.不具合予測に関連してどのようなメトリクスが研究されているかを明らかにするため,本稿では系統的レビューを行った.2つの論文誌と5つの国際会議において,2000年から2010年に発表された文献のうち63編を調査した.研究されたメトリクスを分析するため,測定対象と測定に必要な履歴情報に基づき8つの領域に分類した.レビューの結果,主に2005年以降コードやプロセスの履歴に基づくメトリクスが研究されるようになっており,また2008年以降には新たに開発組織や地理的位置関係に関連したメトリクスが提案されていることが明らかになった.
畑 秀明,水野 修,菊野 亨
Hideaki Hata,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
636
コンピュータソフトウェア
JSSST Computer Software
2
1
106-117
0
不具合予測に関するメトリクスについての研究論文の系統的レビュー
A Systematic Review of Software Fault Prediction Studies and Related Techniques in the Context of Repository Mining
29
2012
Hideaki Hata,Ryosuke Morii,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
ソフトウェアの開発において,プログラムの再利用や効率的なプログラム作成のた めに,API(Application Program Interface)が用いられる.しかし,使用方法や 使用例についてのドキュメントが整備されていないことも多く,API を適切に使用 することは難しい.API の設計や提供方法などについての定性的な議論は行われて いるが,これまで定量的な分析はほとんど行われていない.本稿では,不具合修正時 に各メソッド呼び出しに対する変更が実際にどれほど行われているかを分析する.特 に,不具合修正時に頻繁に修正される特徴的なメソッド呼び出しがあるか,複数のプ ロジェクトで共通して頻繁に変更されているメソッド呼び出しはあるか,プロジェク トの時間経過によって変更対象となるメソッド呼び出しに変化はあるか,を明らかに することを目標とした.各変更がどのメソッド呼び出しに影響するかを明らかにする ため,プログラム依存グラフに基づく分析を行った.7 つの Java のオープンソース プロジェクトに対してケーススタディを行った.分析結果から,プロジェクト特有の 頻繁に変更されるメソッド呼び出しがあること,複数のプロジェクトにて頻繁に変更 されているメソッド呼び出しもあること,時間経過によって変更対象となるメソッド 呼び出しが変化することを明らかにした.
畑 秀明,森井 亮介,水野 修,菊野 亨
Hideaki Hata,Ryosuke Morii,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
605
情報処理学会論文誌
Trans. of Information Processing Society of Japan
2
2
801-816
0
不具合修正に関わるメソッド呼び出しの変更についての定量的分析
Quantitative Analysis of Method Call Changes Related to Bug Fixing
52
2011
Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
不具合を含みそうなソフトウェアモジュール(Fault-prone(FP)モジュール)の
検出はソフトウェア工学における重要な問題の1つであり,これまでにも多く
の研究が行われてきた.それらの研究の多くはソフトウェアの複雑度メトリ
クスなどに基づいたモデルによる予測であった.しかし,モデルの構築には
メトリクスの収集環境が必要となるため,そのことも適用を難しくしてい
る.
そこで我々は,ソースコードに対して簡単に適用できるFault-proneモジュー
ルの検出手法として,スパムフィルタに基づいたFault-proneモジュール検出
法「Fault-proneフィルタリング」を提案している.この手法はソースコード
のみを入力とすることができ,また,全く事前の知識がない状態からでも開
発プロジェクトに適用できるという特徴を持つ.本論文では適用実験として
オープンソースソフトウェアeclipseとその関連プロジェクトに対して予測を
行い,予測精度についての評価を行った.
水野 修,菊野 亨
Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
519
SEC journal
SEC journal
2
1
6-15
0
Fault-Prone フィルタリング: 不具合を含むモジュールのスパムフィルタを利用した予測手法
Fault-Prone Filtering: A Simple Approach to Predict Fault-Prone Modules Using Spam Filter
4
2008
Sayaka Kitamura,Masanari Kondo,Osamu Mizuno
ロング発表論文
北村 紗也加,近藤 将成,水野 修
Sayaka Kitamura,Masanari Kondo,Osamu Mizuno
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
869
8
180-189
2
類似した開発者の分類と不具合予測におけるその効果
2019
Sayaka Kitamura,Osamu Mizuno
ソフトウェアの複雑さと重要性は日々増してきており, ソフトウェアの品質を高い水準で保つことが重要視され ている.このような現状においてはソフトウェアの品質 予測は重要な研究テーマであり,どのような手法で品質 予測を行うかに注力されてきた.不具合混入コミットを 推定する手法では,その評価を行うためには正解データ が必要であり,不具合の正解データ (真値) として Commit Guru による不具合混入コミットの情報が多く利用されて いる.しかしながら,Commit Guru の不具合混入コミッ トの情報の正解データとしての信頼性は不明である.
本研究では,その信頼性に対する検証を行った.不具 合混入コミット推定手法である SZZ アルゴリズムを用い て,同じ不具合データに対する結果の整合性を比較し, その結果を考察した.Commit Guru,および SZZ アルゴ リズムを用いた不具合コミット推定結果の差異において 検証を行った結果,Commit Guru の方がより優れた不具 合コミット推定の結果を示し,正解データとしての可能 性を示すものとなったが,その信頼性は十分であるとは 言い難い.
北村 紗也加,水野 修
Sayaka Kitamura,Osamu Mizuno
ソフトウェア・シンポジウム2018論文集
785
6
38-46
2
不具合混入コミットの推定手法間での整合性比較と考察
2018
Daiki Watanabe,Kinari Nishiura,Osamu Mizuno
組み合わせテストによる不具合誘発パラメータ組み合 わせの特定は,ソフトウェア開発者が不具合誘発の原因 となる要因を特定する上で重要な役割を果たす.近年, 様々な研究者によって組み合わせテストの手法が数多く 提案されている.一方で,不具合の個数や不具合誘発条 件の複雑さ,用いるシステムの規模などで示されるある 特定の状況下において,実際どの手法を用いれば最も効 率よく正確に不具合誘発パラメータ組み合わせを特定で きるのかという疑問が抱かれる.本論文では,これまで に提案された 3 種類の従来手法を用いて,組み合わせテ ストにかかる処理時間,必要な追加テストケースとその 実行回数,不具合特定成功率といった 3 つの観点を中心 に比較評価を行った.実験の結果,用いたテストスイー トの変化による同一手法内でのデータの変化や,同一の テストスイートにおける 3 種類の従来手法の実験結果 の差異について収集することが出来た.また,得られた データを元に比較を行い,3 種類の従来手法の有用性の 差別化や,テストスイートの変化が引き起こす影響につ いての結論を示した.
渡辺 大輝,西浦 生成,水野 修
Daiki Watanabe,Kinari Nishiura,Osamu Mizuno
ソフトウェア・シンポジウム2018論文集
786
6
47-56
2
不具合誘発パラメータ組み合わせ特定三手法の比較評価
2018
Kinari Nishiura,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno
不具合組み合わせ特定とは,組み合わせテストの各テストケースの実行結果の成否から,バグを含むと思われるパラメータ値の組み合わせを特定する問題である.我々は,機械学習を用いた不具合組み合わせ特定に取り組んでいる.本研究では,まず,組み合わせテストケースに含まれるパラメータ値の組み合わせとテスト結果の成否をモデルとしたロジスティック回帰分析を行い,それによって得られた回帰係数値から,各パラメータ値の組み合わせが不具合組み合わせである疑わしさを決定する.次に,各パラメータ値の組み合わせの疑わしさから,それが不具合組み合わせであるか否かを自動分類するために,境界値決定法,最大距離分割法,K-means 法の 3 つのクラスタリング手法を適用する.最後に,実際にバグを含むオープンソースプロジェクトのプログラム flex,grep,make のテストスイートに対して提案法を適用した比較評価実験を行うことで,提案法の有効性を示す.
学生奨励賞受賞論文
西浦 生成,崔 銀惠,水野 修
Kinari Nishiura,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno
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)
762
8
東京都
情報処理学会
25-34
2
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
2017
Masanari Kondo,Keita Mori,Osamu Mizuno,Eun-Hye Choi
ソフトウェアの不具合予測は,ソフトウェアに潜む不具合を予測することで効率的なレビューやテストを可能にしようとするソフトウェア品質保証活動の 1 つである.従来の多くのソフトウェアの不具合予測では,ソースコード分析による不具合予測を行なっているが,粒度が荒くまた不具合予測の結果のフィードバックが遅い.この問題を解決するために,ソフトウェアの変更がコミットされた時に,その変更によって不具合が起きるかどうかを予測する手法が提案され,近年注目を集めている.ソフトウェアの変更コミットの不具合予測に関する既存研究では,その変更に対するメトリクス (例えば,修正されたファイル数,追加されたコード行数など) を計算した後に機械学習や深層学習を適用している.それに対して,本研究では,変更のソースコード片のみに対して深層学習を適用することで不具合を予測する手法 (W - CNN) を提案する.我々は,評価実験によって,変更ソースコード片に対する深層学習を用いた不具合予測が可能であること,更に,提案手法 W - CNN は先行研究に比べて,学習の時間はかかるものの,不具合予測の精度が優れていることを示す.
最優秀論文賞受賞論文
近藤 将成,森 啓太,水野 修,崔 銀惠
Masanari Kondo,Keita Mori,Osamu Mizuno,Eun-Hye Choi
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)
763
8
東京都
情報処理学会
35-44
2
深層学習による不具合混入コミットの予測と評価
2017
Kinari Nishiura,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno
西浦 生成,崔 銀惠,水野 修
Kinari Nishiura,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno
FOSEソフトウェア工学の基礎研究会(FOSE2016)
738
12
243-244
2
ロジスティック回帰分析を用いた組合せテストの不具合特定法の提案
Fault localization of combinatorial testing with logistic regression
2016
Tsuyoshi Fujiwara,Osamu Mizuno
不具合を含んでいそうなモジュール(Fault-prone モ ジュール)の予測には,複雑度メトリクスに基づいたモ デルが用いられることが多い.しかし,それらのモデル を構築するには,メトリクスを測定するための環境整備 やツールへの慣れが必要であり,現場への適用は簡単で はない.そこで,メトリクス測定を行わない Fault-prone モジュール検出手法として,「Fault-prone フィルタリン グ」というものが提唱されている.この手法は, スパム フィルタリングの理論を用いたものであり,ソースコー ドへの簡単な適用のみによって Fault-prone モジュールを検知できる.
本研究では,Fault-prone フィルタリングによる Fault- prone モジュール検出のより高い効果を得ることを目的 として,Fault-prone フィルタリングをバイトコードへ 適用した場合とソースコードへ適用した場合の比較実 験を行う.具体的には,対象とするプロジェクトのバイ トコードおよびソースコードから単語を抽出し,スパム フィルタに通して結果を得たのち,比較を行う,
本研究ではこの実験を通して,バイトコードによる不 具合予測が従来の不具合予測と比べて同等以上の精度を 得ることが可能であることを示した.
藤原 剛史,水野 修
Tsuyoshi Fujiwara,Osamu Mizuno
ソフトウェア・シンポジウム2015
704
6
80-88
2
バイトコードを用いたテキスト分類による不具合予測
2015
Michi Nakai,Osamu Mizuno
ソフトウェア中のモジュールと呼ばれる基本単位内に 不具合が混入しているか否かを予測する研究を「Fault- prone モジュールの予測」と呼び,長年研究が続けられて きている.我々は,Fault-prone モジュール予測の一手法と してスパムフィルタリングの理論に基づいた Fault-prone モジュールの検出手法を提案し,「Fault-prone フィルタリ ング」と呼んでいる.Fault-prone フィルタリングは,ソ フトウェアのソースコードモジュールをテキスト情報と してテキスト分類器(スパムフィルタ)に入力として与 え,学習・分類することで任意のソースコードモジュール に対する不具合の混入確率を出力する.だが,この手法 では,これまでソースコードモジュール以外のモジュー ルを学習・分類に用いてこなかった.Fault-prone フィル タリングに与える入力はテキスト情報であるため,本研 究では別のテキスト情報として,静的コード解析ツール PMD の出力を入力として与えることを考える.具体的 には各ソースコードに対して PMD の出力を取得し,そ れを Fault-prone フィルタリングへの入力として与える. その結果として,各ソースコードに対する不具合の混入 確率を得ることができると期待される.本研究では実験 により,この手法の評価を行った.実験から,全体的に は従来の手法とほぼ同程度の結果が得られた.特に,提 案手法では再現率に若干の向上が見られ,精度,適合率 等に若干の低下が見られることを確認した.このことか ら,PMD の出力は Fault-prone フィルタリングに与える 入力として十分利用可能であり,また,少しでも実不具 合の網羅率を上げたいときは,従来手法よりも効果的で あることが分かった.
中井 道,水野 修
Michi Nakai,Osamu Mizuno
ソフトウェア・シンポジウム2011
633
6
長崎市
09_研究論文 (Online only)
2
ソースコード静的解析結果を利用した不具合混入モジュールの予測手法の提案
http://sea.jp/ss2011/archives/category/proceedings
2011
Mahito Idehara,Osamu Mizuno
ソフトウェア開発において不具合を出さないことは不 可能と言っても問題ないほど難しいことである.不具合 の発生はスケジュール遅延,動作不良などソフトウェア 開発に数々の弊害を引き起こす.そのため,ソフトウェ ア開発においては第 1 に不具合の発生数を抑えること, 第 2 に不具合の早期発見と修正が重要となる.不具合を 発見する為の研究としては,ソフトウェアメトリクスと いう概念を用いてソフトウェアを定量的に測定し,測定 したメトリクスがどのように不具合と関係しているかを 分析するものが盛んである.
ソースコードの行数や大きさ,発見されたバグの数や 開発言語の種類などもメトリクスである.これらのよう に測定が簡単なものを始めとして,測定に大規模な準備 が必要な難しいものまで様々なメトリクスが提案されて は分析されている.
本研究では版更新の情報から簡単に測定できるメトリ クスを提案し,いくつかのオープンソースソフトウェア の開発プロジェクトのデータに対して,提案したメトリ クスを計測して不具合出現との関連性を分析する実験を 行った.分析の結果,不具合の発生率とモジュールの安 定性,不具合の持続性について版更新との間の関連性を 冪乗則を用いてモデル化することが出来た.
本研究の成果を利用することで,簡単に計測できるメ トリクスからソフトウェアモジュールに不具合が残存す る期間をモデル化することができる.これにより,不具 合の残存や出現に関して新たなモデルを提案することも 可能になると期待している.
出原 真人,水野 修
Mahito Idehara,Osamu Mizuno
ソフトウェア・シンポジウム2011
634
6
長崎市
07_研究論文 (Online only)
2
ソフトウェア開発における版更新と不具合出現傾向の分析
http://sea.jp/ss2011/archives/category/proceedings
2011
Osamu Mizuno
不具合を含みそうなソフトウェアモジュール(Fault-prone(FP) モジュール) の検出はソフトウェア工
学における重要な問題の1つであり,これまでにも多くの研究が行われてきた.それらの研究の多く
はソフトウェアの複雑度メトリクスなどに基づいたモデルによる予測であった.しかし,モデルの構
築にはメトリクスの収集環境が必要となるため,そのことも適用を難しくしている.
そこで我々は,ソースコードに対して簡単に適用できるFault-prone モジュールの検出手法として,
スパムフィルタに基づいたFault-prone モジュール検出法「Fault-prone フィルタリング」を提案して
いる.この手法はソースコードのみを入力とすることができ,また,全く事前の知識がない状態から
でも開発プロジェクトに適用できるという特徴を持つ.本稿では適用実験としてオープンソースソフ
トウェアeclipse に対して予測を行い,予測精度についての評価を行った.
水野 修
Osamu Mizuno
566
生産と技術
1
1
38-43
5
Fault-proneness Filtering: スパムフィルタに基づく不具合混入ソフトウェアモジュールの予測手法
http://www6.ocn.ne.jp/~seisan/61-1.html
61
2009
Takayuki Zukawa,Masanari Kondo,Eunjong Choi,Osamu Mizuno
頭川 剛幸,近藤 将成,崔 恩瀞,水野 修
Takayuki Zukawa,Masanari Kondo,Eunjong Choi,Osamu Mizuno
943
電子情報通信学会技術研究報告
3
432, SS2022-64
103-108
3
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
122
2023
Osamu Mizuno,Shota Kuroda,Kazuhiro Ishihara,Daisuke Yamashita
水野 修,黒田 翔太,石原 一宏,山下 大輔
Osamu Mizuno,Shota Kuroda,Kazuhiro Ishihara,Daisuke Yamashita
900
電子情報通信学会
1
Copyright(C)2020 IEICE
SS2020-17
3
テキスト分類による不具合予測システムの実装と企業環境での評価
An Implementation of Text-classification Based Fault-prone Module Detection and Its Application to Industrial Environment
電子情報通信学会技術報告
2021
Kinari Nishiura,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno
西浦 生成,崔 銀惠,水野 修
Kinari Nishiura,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno
ソフトウェア信頼性研究会ワークショップ(FORCE2018)
866
12
千葉工業大学
3
ロジスティック回帰分析を利用した組み合わせテスト結果からの不具合誘発パラメータ組み合わせ特定法の改善
2018
Satsuki Hirose,Osamu Mizuno
廣瀬 早都希,水野 修
Satsuki Hirose,Osamu Mizuno
ソフトウェア・シンポジウム2018論文集
787
6
130−139
3
ソフトウェア不具合予測への画像分類手法の適用
2018
Kinari Nishiura,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno
不具合組合せ特定とは、組合せテストの各テストケースの実行結果の成否から、バグを含むと思われるパラメータ値の組合せを特定する問題である。本研究では、組合せテストケースに含まれるパラメータ値の組合せとテスト結果の成否をモデルとしたロジスティック回帰分析を用いて不具合組合せを特定する手法を提案する。また、回帰分析で得られた係数値からバグを含む組合せを自動分類するために、K-means法を応用したクラスタリングによる境界値決定法を提案する。さらに、実際にバグを含ませたプロジェクトのテストスイートに対して、本手法を適用する評価実験を行い、提案法の有効性を示す。
西浦 生成,崔 銀惠,水野 修
Kinari Nishiura,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno
ソフトウェア信頼性研究会ワークショップ (FORCE2016)
741
12
3
機械学習を用いた不具合組合せ特定法の提案
2016
Yukiya Uneno,Osamu Mizuno,Eun-hye Choi
ソフトウェアのバグが報告されると,開発者はバグ修正のためにバグに関連するソースコードファイルを特定する必要がある.この過程は,不具合ファイル特定と呼ばれ,不具合ファイル特定の自動化は開発者の生産性向上のために重要である.本研究では,単語分散表現作成のための自然言語処理ツールword2vecによって学習されるベクトル空間モデルsemantic-VSMを用いて,与えられたバグ報告に対する不具合ファイル特定を効果的に行う手法を提案する.また,不具合ファイル特定の正答率を向上させるために,semantic-VSMとともに既存の不具合ファイル特定手法BugLocator及びBugspotsを組み合わせて用いる手法CombBLを紹介する.我々の実験結果は,提案手法の正答率が既存の高水準の不具合ファイル特定手法と比べて大幅には劣らない結果を達成していることを示す.また我々は,提案手法が既存手法に比べてスケーラビリティ及び高速さにおいては優れている点について考察した.
釆野 友紀也,水野 修,崔 銀惠
Yukiya Uneno,Osamu Mizuno,Eun-hye Choi
電子情報通信学会技術研究報告
721
3
宮古島市, 沖縄県
SS2015-85
55-60
3
Word2Vecを用いたバグ報告からの不具合ファイル特定
Using Word2Vec in Localizing Relevant Files for Bug Reports
115
2016
Hideaki Hata,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno,
畑 秀明,水野 修,菊野 亨
Hideaki Hata,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno,
ソフトウェア信頼性研究会第7回ワークショップ(FORCE2011)論文集
657
11
竹原市忠海町大久野島, 広島
3-1
3
不具合予測に関する開発履歴メトリクス研究のサーベイ
2011
Kimiaki Kawamoto,Osamu Mizuno
川本 公章,水野 修
Kimiaki Kawamoto,Osamu Mizuno
情報処理学会研究報告 ソフトウェア工学(SE)
644
7
4
1-8
3
ソフトウェアモジュールにおける識別子の語長と不具合出現に関する分析
An Investigation between Length of Identifiers and Existence of Faults in Software Modules
2011-SE-173
2011
Hideaki Hata,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
コメント文はソースコードの理解を助ける働きが期待されるが,
不適切なコメント文は不具合の要因となる可能性がある.
ソースコードはプロジェクトの成長に伴い更新されるものであるが,
変更されたソースコードに対応するコメント文が適切に更新されないと
不適切な内容となりうる.ソースコードの履歴に基づく不具合予測やコメント
文と不具合との関係についての研究はいくらか行われているが,
コメントの履歴やコメントとソースコードの対応を調査した研究はこれまで報
告されていない.本稿ではメソッドとそのメソッドに対応するコメント
(メソッドコメント)に注目し,メソッドコメントの履歴,メソッドコメントと
メソッドの不具合との関係について調査する.
オープンソースのプロジェクトにおける調査結果を報告する.
畑 秀明,水野 修,菊野 亨
Hideaki Hata,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
電子情報通信学会技術研究報告
625
12
伊香保温泉
336, SS2010-41
13-18
3
メソッドに対するコメント文記述の変更履歴とメソッドの不具合との関係に関する実証的考察
An Empirical Study on Relationship between Change History of Method Comments and Method Bugs
110
2010
Ryosuke Morii,Hideaki Hata,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
森井 亮介,畑 秀明,水野 修,菊野 亨
Ryosuke Morii,Hideaki Hata,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
電子情報通信学会技術報告
596
3
鹿児島大学
456, SS2009-57
55-60
3
メソッド呼び出しに関する不具合修正での変更作業の分析
On the Analysis of Method Call Changes Related to Bug Fixes
109
2010
Kenichi Ogata,Junya Debari,Tohru Kikuno,Osamu Mizuno,Nahomi Kikuchi,Masayuki Hirayama
尾形 憲一,出張 純也,菊野 亨,水野 修,菊地 奈穂美,平山 雅之
Kenichi Ogata,Junya Debari,Tohru Kikuno,Osamu Mizuno,Nahomi Kikuchi,Masayuki Hirayama
情報処理学会研究報告 ソフトウェア工学(SE)
608
3
東京都
4
1-7
3
ベイズ識別器による不具合予測のための相関ルールマイニングを用いたメトリクス絞り込み
2010-SE-167
2010
Junya Debari,Kenichi Ogata,Tohru Kikuno,Osamu Mizuno,Nahomi Kikuchi,Masayuki Hirayama
出張 純也, 尾形 憲一,菊野 亨, 水野 修, 菊地 奈穂美, 平山 雅之
Junya Debari,Kenichi Ogata,Tohru Kikuno,Osamu Mizuno,Nahomi Kikuchi,Masayuki Hirayama
情報処理学会研究報告 ソフトウェア工学(SE)
607
3
東京都
3
1-8
3
ソフトウェア開発データに対する相関ルールマイニングを利用した不具合増加要因の調査
A Reserch of the Cause of the Faults by Applying Association Rules to the Software Development Data
2010-SE-167
2010
Hideaki Hata,Ryosuke Morii,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
畑 秀明, 森井 亮介, 水野 修, 菊野 亨
Hideaki Hata,Ryosuke Morii,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
ウィンターワークショップ2010・イン・倉敷 論文集
597
1
倉敷
3-4
3
不具合修正履歴の理解に向けたソースコードの変更解析
Change Analysis Toward an Understanding of Fixing Bugs
2010
Ryosuke Morii,Hideaki Hata,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
森井 亮介,畑 秀明,水野 修,菊野 亨
Ryosuke Morii,Hideaki Hata,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
SES2009併設ワークショップ 「ソフトウェア開発マネジメントのための測定と分析」
588
9
東京
3
プログラム依存グラフを用いた不具合修正の解析
Analyzing Bug Fix Changes with Program Dependency Graph
2009
Ryosuke Morii,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
不具合が混入していそうなモジュール(Fault-prone(FP)モジュール)の検出はソフトウェアテストにおける重要な問題の一つである.これまでにも多くの研究が行われてきたが,それらの多くはソフトウェアメトリクスを利用して予測を行うため,メトリクスの収集環境が必要であった.そこで,我々は「Fault-prone フィルタリング」という手法を提案している.この手法ではモジュールを単にテキストと見なし,ベイズの定理を用いたテキスト分類技術を利用して予測を行うため,メトリクスの収集や測定を行う必要がない.
しかし,この手法のこれまでの実装ではモジュール単位でFPか否かの予測を行うことはできるが,モジュールのどの部分が不具合に関連していそうなのかという具体的な情報を入手することはできなかった.そこで本論文ではモジュール単位に加え,トークン単位でもFPか否かを予測し,ソースコード中における不具合の可能性が高いトークンを推定するツールを試作した.また,適用実験としてオープンソースソフトウェアeclipseの関連プロジェクトを対象とし,トークン単位での予測精度の測定を行った.
森井 亮介,水野 修,菊野 亨
Ryosuke Morii,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno
電子情報通信学会技術研究報告
Technical Report of IEICE
530
5
宮崎市
64, SS2008-4
19-24
3
ソースコード中に含まれる不具合トークンをテキスト分類に基づいて推定するツールの試作と評価
Identifying Fault-Prone Tokens in Source Code Modules with Spam-Filtering Technique
108
2008
Junya Debari,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno,Nahomi Kikuchi,Masayuki Hirayama
SS2007-36
出張 純也,水野 修,菊野 亨,菊地 奈穂美,平山 雅之
Junya Debari,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno,Nahomi Kikuchi,Masayuki Hirayama
電子情報通信学会技術研究報告
Technical Report of IEICE
523
10
宮城大学
275, SS2007-36
35-40
3
相関ルールマイニングによる企業横断データにおける不具合工数密度の分析
Analysis of Fault Density by Association Rule Mining Using Cross-Company Data
107
2007
開発の早期段階でソースコード中のfault-proneモジュールを特定することはプロダクトの品質向上につながる.これまでにもfault- proneモジュールを予測する多くの研究が行われてきたが,それらは全てメトリクスベースによるもので,ソフトウェアメトリクスの測定に余分な工数やコストがかかってしまう場合もある.そこで本研究では汎用のテキスト分類フィルタを利用したfault-proneモジュールの予測手法を提案する.具体的には,新たなモジュールを作成したときに,そのモジュールがfault-prone(FP)かnot-fault-prone(NFP)かをそのモジュールのソースコードをテキスト分類フィルタにかけることによって予測することを目指す.提案手法ではソースコードのみを用いて予測を行うので,何かある特定のソフトウェアメトリクスを測定するといった作業は必要としない.提案手法の有用性を示すために,ある開発言語がJavaのオープンソースソフトウェア開発プロジェクトのバージョン管理記録よりFPモジュールとNFPモジュールを抽出し,これらをテキスト分類フィルタにかけて実験を行った.そして実験の結果,70%近くのモジュールが正しく予測されたことを確認した.
井神 至朗,中市 秀哉,水野 修,菊野 亨
Shiro Ikami, Shuya Nakaichi, Osamu Mizuno, Tohru Kikuno
電子情報通信学会技術研究報告
499
2
愛知県立大学, 名古屋市
522, SS2006-75
25-30
3
汎用テキストフィルタを利用した不具合を含むソースコードの予測
Prediction of fault-prone source code modules using text classifier
106
2007
Sousuke Amasaki, Takashi Yoshitomi, Osamu Mizuno, Tohru Kikuno, Yasunari Takagi
天嵜聡介,吉富隆,水野修,菊野亨,高木徳生
電子情報通信学会技術研究報告
261
5
63, SS2002-6
31-36
3
ソフトウェア開発における不具合発見履歴と最終品質の関係に対する統計的分析
102
2002
Eijiro Shigematsu,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno,Yasunari Takagi
本研究では,ソフトウェアの最終的な品質をある一定の許容値以内に収めるために必要となるテスト工数の基準値を定める手法を提案する.これまでに,ある企業の開発プロジェクトを対象として,設計工数とレビュー工数の2つの工数の配分比が最終品質に与える影響の分析を行ってきた.しかし,設計工数とテスト工数の配分が最終品質に与える影響については十分に議論してきていない.そこで本報告では最終品質をある許容値以内に収めるために必要なテスト工数を求めることを目指す.提案法では,まず各工程に対する工数配分とフィールド不具合数の関係をモデル化した重回帰式を作成し,テスト工数を得るための式を導出する.そして,その式に対してフィールド不具合数の許容値,設計工数,レビュー工数を定めることで,品質を保証するために最低限必要なテスト工数の基準値を算出する.実際のプロジェクトデータを用いた適用実験の結果,提案法で求めた基準値以上のテスト工数があれば最終品質を保証できることを確認した.
重松英二郎,水野修,菊野亨,高木徳生
Eijiro Shigematsu,Osamu Mizuno,Tohru Kikuno,Yasunari Takagi
電子情報通信学会技術研究報告
259
1
629, SS2001-35
9-15
3
フィールド不具合数を許容値以下に抑えるためのソフトウェアテスト工数の推定モデルの提案
Estimation of Software Testing Effort to Assure Permissible Number of Field Defects
101
2002
Takayuki Zukawa
頭川 剛幸
Takayuki Zukawa
934
2
7
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
不具合予測適用に向けた構成管理ツールを用いた開発履歴に対する調査
2023
Hiromichi Satogata
里形 洋道
Hiromichi Satogata
920
2
7
京都工芸繊維大学
リリースを考慮したソフトウェアの不具合予測精度に SMOTE が与える影響の分析
Analyzing the impact of SMOTE on software defect prediction accuracy between software releases
2022
Hiromichi Satogata
里形 洋道
Hiromichi Satogata
897
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
2
7
ソフトウェアリリースを考慮した変更レベルの不具合予測の検証
2020
Daiki Watanabe
渡辺 大輝
Daiki Watanabe
889
2
7
京都工芸繊維大学
組み合わせテストにおける実行順序に起因する非決定的不具合誘発要因特定法の提案
2020
Sayaka Kitamura
北村 紗也加
Sayaka Kitamura
894
2
7
京都工芸繊維大学
ソフトウェア不具合予測における類似開発者分類の効果
2020
Yoshiharu Uemura
植村 佳治
Yoshiharu Uemura
778
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
2
7
バイトコードとソースコードにおける不具合予測結果の差異の分析
2018
Sayaka Kitamura
北村 紗也加
Sayaka Kitamura
779
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
2
7
ソフトウェア不具合コミット推定手法間の整合性比較と考察
2018
Satsuki Hirose
廣瀬 早都希
Satsuki Hirose
780
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
2
7
画像分類によるソフトウェア不具合予測システムの試作
2018
Daiki Watanabe
渡辺 大輝
Daiki Watanabe
781
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
2
7
不具合誘発パラメータ組み合わせ特定三手法の比較評価
2018
Kinari Nishiura
西浦 生成
Kinari Nishiura
773
2
7
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
組み合わせテストにおける不具合誘発パラメータ組の効率的特定技法
2018
Kentaro Tanaka
田中 健太郎
Kentaro Tanaka
776
2
7
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
組み込み開発におけるコンパイラ最適化に起因する不具合の推定手法の提案
2018
Keita Mori
森 啓太
Keita Mori
750
2
7
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
深層学習による不具合混入コミットの予測モデルの提案とその評価
An Application of Deep Learning Based Classifier to Defect Prediction
2017
Tsuyoshi Fujiwara
藤原 剛史
Tsuyoshi Fujiwara
751
2
7
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
ベイズ推定による優先度付き組み合わせテストの改良と不具合発見傾向の評価
Improvement of the Bayesian Inference Based Prioritized Combinatorial Testing and Assessment of the Tendency to Detect Faults
2017
Akira Matsui
近年,自然言語処理の研究分野において感情推定が注目されている.これは一般的 に,文章から筆者や話者の意見の極性を特定することに焦点を当てたテキスト分析で ある.本論文では,ソースコード管理に用いるリポジトリに蓄積されたコミットコメ ントに対して感情推定を行い,開発者の感情極性とソースコードに含まれる不具合混 入率について調査を行った.9 つのソフトウェアプロジェクトに対して実験を適用した 結果,それらのプロジェクトの間では,コミットコメントの感情極性においては差が ほとんど存在しないことを発見した.また,不具合を混入させやすい開発者とそうで ないものを 2 グループに分けた場合に,それぞれの感情極性において有意な差が存在 すること,さらに不具合混入率の高い開発者ほどポジティブなコメントをおこなって いる傾向にあることを発見した.
松井 章
Akira Matsui
737
8
7
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
コミットメッセージの感情推定とソースコードにおける不具合出現の関係分析
Investigating Emotional Polarities of Software Developers Using Commit Comments of Code Repositories
2016
Kinari Nishiura
西浦 生成
Kinari Nishiura
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
731
2
7
組み合わせ不具合特定のためのロジスティック回帰を用いた分析
2016
Yukiya Uneno
釆野 友紀也
Yukiya Uneno
734
2
7
京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科
単語分散表現を用いたバグ報告からの不具合ファイル特定
2016
Akihisa Yamada
山田 晃久
Akihisa Yamada
735
2
7
京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科
ソースコードにおける不具合出現と感情推定の関係分析
2016
Tsuyoshi Fujiwara
藤原 剛史
Tsuyoshi Fujiwara
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
711
2
7
バイトコードの機械学習に基づく不具合予測手法の提案
2015
Michi Nakai
中井 道
Michi Nakai
672
2
7
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
複数のソフトウェア不具合予測手法の定量的比較分析
2013
Yuta Onogi
小野木 悠太
Yuta Onogi
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
665
2
7
複数の静的解析ツールによる多数決を利用した不具合判別法の提案
2012
Yoshitaka Matsumura
松村 好剛
Yoshitaka Matsumura
先端科学技術演習報告書, 京都工芸繊維大学
666
2
7
テキストフィルタに基づく不具合検出手法の細粒度リポジトリへの適用と評価
2012
Kimiaki Kawamoto
川本 公章
Kimiaki Kawamoto
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
627
2
7
複数の版管理システムを対象とした不具合混入モジュール特定アルゴリズムの実装
2011
Mahito Idehara
出原 真人
Mahito Idehara
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
628
2
7
オープンソースソフトウェア開発における版更新と不具合出現の関連分析
2011
Michi Nakai
中井 道
Michi Nakai
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
629
2
7
ソースコード静的解析結果のテキスト分類による不具合混入モジュールの予測手法
2011
Yuta Yamada
山田 悠太
Yuta Yamada
卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学
630
2
7
テキスト分類に基づく不具合混入モジュール予測法に対する細粒度学習の適用評価
2011
Osamu Mizuno
水野 修
Osamu Mizuno
ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2009
Software Engineering Symposium 2009
586
9
43-44
9
(招待論文) Fault-prone Filtering: SPAMフィルタを用いて不具合混入モジュールを検出する試み
Fault-prone Filtering: Yet Another Approach to Detect Fault-Prone Modules Using SPAM Filter
2009
Osamu Mizuno
水野 修
Osamu Mizuno
第35回ソフトウェア技術者協会関西支部プロセス分科会
569
7
9
フォールト・プローンネス・フィルタリング - テキストマイニングを用いた不具合検出の試み -
2008
Masanari Kondo,Keita Mori,Osamu Mizuno,Eun-Hye Choi
近藤 将成,森 啓太,水野 修,崔 銀惠
Masanari Kondo,Keita Mori,Osamu Mizuno,Eun-Hye Choi
784
情報処理学会論文誌
Trans. of Information Processing Society of Japan
4
4
1250-1261
8
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
Specially Selected Paper: Just-In-Time Defect Prediction Applying Deep Learning to Source Code Changes
59
2018
Masanari Kondo,Keita Mori,Osamu Mizuno,Eun-Hye Choi
近藤 将成,森 啓太,水野 修,崔 銀惠
Masanari Kondo,Keita Mori,Osamu Mizuno,Eun-Hye Choi
NPO法人 ASTER
772
3
8
NPO法人 ASTER
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)
2018
Kinari Nishiura,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno
西浦 生成,崔 銀惠,水野 修
Kinari Nishiura,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno
ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017 (SES2017)
767
8
8
学生奨励賞: 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
2017
Masanari Kondo,Keita Mori,Osamu Mizuno,Eun-Hye Choi
近藤 将成,森 啓太,水野 修,崔 銀惠
Masanari Kondo,Keita Mori,Osamu Mizuno,Eun-Hye Choi
ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017 (SES2017)
768
8
8
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
2017