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] 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.

国内会議(査読付)

[1] 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.

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.

学位論文

[1] 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.

[2] 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.

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] 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.