| Project/Area Number |
18K11246
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60050:Software-related
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| Research Institution | Okayama Prefectural University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
阿萬 裕久 愛媛大学, 総合情報メディアセンター, 特任教授 (50333513)
横川 智教 岡山県立大学, 情報工学部, 准教授 (50382362)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 工数見積り / 転移学習 / 不具合モジュール予測 / 過去プロジェクトデータの資産活用 / プロジェクトデータの均質化 / 工数見積もり / ソフトウェア工数見積もりモデル |
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| Outline of Final Research Achievements |
This project revealed that training data for quality effort estimation can be organized even with far past project data. Also, it was found that cross-project defect prediction approaches were effective for cross-version defect prediction. An empirical experiment shows a useful effort estimation strategy where training data have different characteristics from a target organization.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
開発プロジェクトが少なくデータがすぐ古びてしまう組織でも過去プロジェクトデータを利用して一定の精度で工数を見積もることが可能という実務における新たな知見となる。また、新しいアプリケーション分野に参入した時に他組織のデータで工数見積りを必要とする開発組織にとって有用な知見をもたらした。不具合モジュール予測についての知見は、継続的にソフトウェアを開発する組織における不具合発見の効率化に役立つ。
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