Construction of quality model for embedded software systems including machine learning computation

本研究では，機械学習計算を含んだ組込みソフトウェアシステム(以降、MLESと略す)を対象として、MLESに対する要求に基づいた品質測定方法とそれに基づいた品質モデルを構築することを目的としている。そのために、MLESの品質特性を評価するための尺度と測定方法を定義し、品質保証のための品質モデルを提案する。第2年度は、第1年度に引き続き、機械学習を含むソフトウェアの開発に関するガイドラインを利用し、それを拡張し、MLESの体系的な品質モデルに適した尺度と測定方法を定義した。また、品質機能展開で用いる品質特性展開表を組込みシステム固有な部分とそれ以外に分け、またユニット・部品展開をMLES固有な部分とそれ以外に分け、品質特性を評価する尺度とその測定方法を定義し、その方法に基づいてソフトウェアを開発する方法を提案した。その結果を第27回品質機能展開国際シンポジウム等で報告した。具体的な提案内容は以下の通りである。MLESの品質モデルの品質特性をモデルの品質と訓練およびテストデータの品質に分類した。さらに、モデルの品質を内部品質と外部品質に分類し、訓練およびテストデータの品質を内部品質とデータの品質に分類し、品質特性を明らかにした。モデル品質の内部品質には、7つの副特性、モデル品質の外部品質には3つの副特性、訓練およびテストデータの品質の内部品質には3つの副特性、訓練およびテストデータの品質のデータ品質には2つの副特性をそれぞれ定義し、それら品質特性の測定方法も明らかにした。

本研究では，機械学習計算を含んだ組込みソフトウェアシステム(以降、MLESと略す)を対象として、MLESに対する要求に基づいた品質測定方法とそれに基づいた品質モデルを構築することを目的としている。そのために、MLESの品質特性を評価するための尺度と測定方法を定義し、品質保証のための品質モデルを提案する。第2年度は、第1年度に引き続き、機械学習を含むソフトウェアの開発に関するガイドラインを利用し、それを拡張し、MLESの体系的な品質モデルに適した尺度と測定方法を定義した。また、品質機能展開で用いる品質特性展開表を組込みシステム固有な部分とそれ以外に分け、またユニット・部品展開をMLES固有な部分とそれ以外に分け、品質特性を評価する尺度とその測定方法を定義し、その方法に基づいてソフトウェアを開発する方法を提案した。その結果を第27回品質機能展開国際シンポジウム等で報告した。具体的な提案内容は以下の通りである。MLESの品質モデルの品質特性をモデルの品質と訓練およびテストデータの品質に分類した。さらに、モデルの品質を内部品質と外部品質に分類し、訓練およびテストデータの品質を内部品質とデータの品質に分類し、品質特性を明らかにした。モデル品質の内部品質には、7つの副特性、モデル品質の外部品質には3つの副特性、訓練およびテストデータの品質の内部品質には3つの副特性、訓練およびテストデータの品質のデータ品質には2つの副特性をそれぞれ定義し、それら品質特性の測定方法も明らかにした。