細粒度モジュールのトレーサビリティ実現によるソフトウェア不具合検出ツールの開発

实现细粒度模块可追溯的软件缺陷检测工具开发

基本信息

  • 批准号:
    11J04335
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.83万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2011
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2011 至 2012
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究では,ソフトウェアリポジトリの開発履歴データを活用した不具合予測に取り組んだ.平成23年度に完了した「細粒度モジュール履歴管理リポジトリの構築」によって,細粒度モジュールのトレーサビリティが実現したため,それを用いた不具合予測手法の構築を行った.本年度の主な成果は,次の2つである.1.細粒度モジュールに対する不具合予測モデルの構築開発履歴データを用いた従来の不具合予測は,パッケージやファイルという粗粒度なモジュールを対象として行われていた,細粒度なメソッドレベルの不具合予測は,不具合の発見に効果的で有望とされていたがこれまで実現できていなかった.これは,メソッドレベルの履歴情報収集が難しかったためである,そのため,メソッドレベルの不具合予測は本研究分野でのオープンイシューであった.この課題に対し本研究では,前年度にメソッド履歴管理リポジトリを開発することでメソッドの履歴情報収集を可能にした.これまでに提案されているメトリクス計測法をこのメソッド履歴管理リポジトリに適用し,初めてメソッドレベルの不具合予測モデルを構築できた.オープンソースソフトウェアを対象としたシミューレション実験から,メソッドレベルの不具合予測が期待どおりにファイルやパッケージレベルよりも効果的に不具合発見に役立てることを示した.2.コードクローン版管理システムの開発先のメソッドレベルの予測モデルでは,これまでに提案されているメトリクスを計測した,より有用な,また新しい知見を得るため,これまでにない細粒度モジュールの履歴情報の分析を行った,ソースコードの履歴情報として,ソースコード中での類似または一致した部分(コードクローン)の分析が注目されている.コードクローンの存在は,ソフトウェア保守を困難にする要因の一つと言われている.そのため,コードクローンの履歴情報を分析することは不具合予測モデル構築に有用であると期待できる.しかしコードクローンの履歴情報収集は容易ではなく,コードクローンに関連した有用なメトリクスを開発する試行錯誤は難しい.そこで,コードクローンの履歴分析を可能にするコードクローン版管理システムを開発した.本システムを用いてコードクローンの履歴に基づくメトリクスを収集し,不具合予測モデルを構築することは今後の課題である.また本システムによって,コードクローン履歴の詳細な分析が可能になり,新しい知見を得ることが期待できる.
In this study, で で,ソフトウェアリポジトリ, the development process of デ, タを, and the use of た were carried out without a suitable test に to take the んだ group. Pp.47-53 finished 23 year に し た "fine-grained モ ジ ュ ー ル shoe bearing management リ ポ ジ ト リ の build" に よ っ て, fine-grained モ ジ ュ ー ル の ト レ ー サ ビ リ テ ィ が be presently し た た め, そ れ を with い た not close to the line measurement technique の build を っ た. は の main な results this year, の 2 つ で あ る. 1. The fine-grained モ ジ ュ ー ル に す seaborne る not close to the measured モ デ ル の construct open 発 shoe bearing デ ー タ を with い た 従 to の は not close to the test, パ ッ ケ ー ジ や フ ァ イ ル と い う coarse-grained な モ ジ ュ ー ル を like と seaborne し て line わ れ て い た, fine-grained な メ ソ ッ ド レ ベ ル の は not close to the test, do not have で is expected to see us の 発 に unseen fruit と さ れ て い た が こ れ ま で be presently で き て い な か っ た. こ れ は, メ ソ ッ ド レ ベ ル の shoe bearing intelligence 収 set が difficult し か っ た た め で あ る, そ の た め, メ ソ ッ ド レ ベ ル の は not close to the test in this study eset で の オ ー プ ン イ シ ュ ー で あ っ た. こ の subject に し seaborne this study で は, before the annual に メ ソ ッ ド more bearing management リ ポ ジ ト リ を open 発 す る こ と で メ ソ ッ ド の shoe bearing intelligence 収 set を may に し た. こ れ ま で に proposal さ れ て い る メ ト リ ク ス measuring method を こ の メ ソ ッ ド more bearing management リ ポ ジ ト リ に applicable し, early め て メ ソ ッ ド レ ベ ル の not close to the measured モ デ ル を build で き た. オ ー プ ン ソ ー ス ソ フ ト ウ ェ ア を polices Like と し た シ ミ ュ ー レ シ ョ ン be 験 か ら, メ ソ ッ ド レ ベ ル の not close to the measured が expect ど お り に フ ァ イ ル や パ ッ ケ ー ジ レ ベ ル よ り も unseen fruit not に 発 see に servants made て る こ と を shown し た. 2. コ ー ド ク ロ ー ン version management シ ス テ ム の open 発 の first メ ソ ッ ド レ ベ ル の be モ デ ル で は, こ れ ま で に proposal さ れ て い る メ ト リ ク ス を measuring し た, よ り useful な, ま た new し い knowledge を have る た め, こ れ ま で に な い fine-grained モ ジ ュ ー ル の shoe line bearing intelligence analysis の を っ た, ソ ー ス コ ー ド の shoe bearing intelligence と し て, ソ ー ス コ ー ド in で の similar ま た は consistent し た part (コ ー ド ク ロ ー ン) の analysis が attention さ れ て い る. コ ー ド ク ロ ー ン は の, ソ フ ト ウ ェ ア conservative を difficult に す る by の a つ と said わ れ て い る. そ の た め, コ ー ド ク ロ ー ン の shoe bearing intelligence を analysis す る こ と は not close to the measured モ デ ル build に useful で あ る と expect で き る. し か し コ ー ド ク ロ ー ン の shoe bearing intelligence 収 set は easy で は な く, コ ー ド ク ロ ー ン に masato し た useful な メ ト リ ク ス を open 発 す る pilot error は difficult し い. そ こ で, コ ー ド ク ロ ー ン の を shoe bearing analysis may に す る コ ー ド ク ロ ー ン version management シ ス テ ム を open 発 し た. This シ ス テ ム を with い て コ ー ド ク ロ ー ン の shoe bearing に base づ く メ ト リ ク ス を し 収 set, not close to the measured モ デ ル を build す る こ と は の topics in future で あ る. ま た this シ ス テ ム に よ っ て, コ ー ド ク ロ ー ン shoe bearing が の な detailed analysis may に な り, new し い knowledge を have る こ と が expect で き る.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
プログラム構造の簡略化によるメトリクス計測方法の改善
通过简化程序结构改进指标测量方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    佐々木唯;石原知也;堀田圭佑;畑秀明;肥後芳樹;井垣宏;楠本真二
  • 通讯作者:
    楠本真二
リポジトリマイニング可能なコードクローン版管理システムの提案
允许存储库挖掘的代码克隆版本管理系统的提案
  • DOI:
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    畑秀明;肥後芳樹;楠本真二
  • 通讯作者:
    楠本真二
開発履歴メトリクスを用いた細粒度なFault-proneモジュール予測
使用开发历史指标进行细粒度的易出现故障的模块预测
Historage: fine-grained version control system for Java
Historage:Java 的细粒度版本控制系统
Bug Prediction Based on Fine-Gra ined Module Hisotires
基于细粒度模块 Hisotires 的错误预测
  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Uyeno;D.;K. Nagasawa;Hideaki Hata
  • 通讯作者:
    Hideaki Hata
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  • 通讯作者:
    and 中村 哲
メタメンテナンス:ソフトウェアエコシステムを包括して保守するコンセプト
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    TOYODA Masaya;YOSHINO Jun;HAYASHI Misato;KOBAYASHI Tomonao;服部 薫,米澤 隆弘,甲能 直樹,内山 幸子,三谷 曜子 他;畑 秀明
  • 通讯作者:
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    TOYODA Masaya;YOSHINO Jun;HAYASHI Misato;KOBAYASHI Tomonao;服部 薫,米澤 隆弘,甲能 直樹,内山 幸子,三谷 曜子 他;畑 秀明;松本 健一;Raula Gaikovina Kula
  • 通讯作者:
    Raula Gaikovina Kula
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    TOYODA Masaya;YOSHINO Jun;HAYASHI Misato;KOBAYASHI Tomonao;服部 薫,米澤 隆弘,甲能 直樹,内山 幸子,三谷 曜子 他;畑 秀明;松本 健一
  • 通讯作者:
    松本 健一
移動窓によるソフトウェアバグの行レベル予測の試み
使用移动窗口对软件错误进行行级预测的尝试
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    福谷 圭吾;門田 暁人;ユジャイ ゼイネップ;畑 秀明
  • 通讯作者:
    畑 秀明

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