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.

[3] 岡嶋 秀記, 水野 修, "機械学習を用いた省略識別子の復元手法," 電子情報通信学会技術研究報告, volume 114, number SS2014-68, pages 79-84, 2015年3月.

[4] 平松 道久, 畑 秀明, 水野 修, 菊野 亨, "フォールトプローンモジュール検出器における事前学習効果検証," ソフトウェア信頼性研究会第5回ワークショップ(FORCE2009)論文集, pages 35-41, 2009年3月.

[5] 八木 隆裕, 水野 修, 菊野 亨, "SPAMフィルタを用いたFault-Proneモジュールの予測 -- 異なるプロジェクトの学習結果を利用した精度評価," ソフトウェア信頼性研究会第4回ワークショップ論文集, pages 35-43, 2007年6月.

[6] 飯田 哲也, 安部 誠也, 水野 修, 菊野 亨, "ソフトウェアプロジェクト混乱予測に用いるベイズ識別器における順序尺度への対応による学習モデルの改良," ソフトウェア信頼性研究会第4回ワークショップ論文集, pages 91-99, 2007年6月.

学位論文

[1] 谷本 嵩晃, "ゲーミフィケーションを利用したC言語学習支援モバイルアプリケーションの開発," 修士学位論文, 京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科, 2024年.

[2] 谷本 嵩晃, "ゲーミフィケーションを使用した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の開発," 卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学, 2022年2月.

[3] 上北 裕也, "Cプログラム学習を支援するための穴あきヒントの自動生成," 修士学位論文, 京都工芸繊維大学, 2022年.

[4] 大橋 幸奈, "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," 卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学, 2021年2月.

[5] 森 啓太, "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," 修士学位論文, 京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科, 2017年.

[6] 藤原 剛史, "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," 卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学, 2015年2月.

[7] 山田 悠太, "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," 卒業研究報告書, 京都工芸繊維大学, 2011年2月.

受賞

[1] 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, volume 59, number 4, pages 1250-1261, 2018年4月.

[2] 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.

[3] 西浦 生成, 崔 銀惠, 水野 修, "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," 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.

[4] 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.