コードクローンに特化した自動リファクタリング手法の提案と実装

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本年度はまず、コードクローンに対するリファクタリングの有効性を確認するために、リファクタリングがソフトウェアの保守に与える効果を調査した。具体的には、ソフトウェアに対して修正が加わる過程においてどのようにコードクローンが変化しているか、およびリファクタリングにより複雑度メトリクスの値がどのように変化するかを調べた。調査の結果、コードクローンに対するリファクタリングは複雑度メトリクスの値は改善するとは限らないが、一度修正が加えられたコードクローンには、その後も引き続き修正が加えられる傾向であることが判明した。このため一度修正が加わったコードクローンに対してリファクタリングを行うことにより、その後の保守コストを削減することができるといえる。また、コードクローンに対するより効率的な分析作業を実現するために、調査の対象とならないコードクローンのフィルタリングを行う手法を提案した。これまでの経験により、ツールによるコードクローン自動検出では、連続した変数宣言やswitch文のcaseエントリなど、調査を行う必要のないコードクローンを多数検出してしまうことがわかっている。このようなコードクローンをフィルタリングすることにより、より効率的に分析作業を行うことができる。このようなコードクローンのフィルタリング方法をメトリクスRNRとして提案し、昨年度実装したツールGeminiに追加実装した。また、オープンソースのソフトウェアに対して実験を行い、調査すべきコードクローンを誤ってフィルタリングすることなく、調査の必要のないコードクローンの約2/3のフィルタリングができていることを確認した。