2020 Fiscal Year Annual Research Report
技術的負債エンジニアリング － 優先的に解決すべき技術的負債の解明とモデル化
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18H03222
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
亀井 靖高 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (10610222)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊原 彰紀 和歌山大学, システム工学部, 講師 (40638392)
松本 真佑 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (90583948)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 技術的負債 / リポジトリマイニング / オープンソースソフトウェア / メトリクス / モデル化技法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，慢性的なリソース不足を開発プロジェクトにもたらす技術的負債に対して，リポジトリマイニングを軸とする工学的アプローチを開発し，優先的に解消すべき技術的負債の解明とモデル化を目指す．そのために，サブゴール(S1) 多種多様な技術的負債の体系化／検出，(S2) 技術的負債のインパクトの実証的調査，(S3) 債務額の大きい技術的負債のモデル化に取り組む．各サブゴールにおける研究実績の概要は次の通りである．
(S1)「技術的負債の自動検出」では，ドメインに特化したソフトウェアシステムに対する技術的負債の検出に向けて，検出手法の高度化も行った．ドメインの１つとして，コンテナ仮想化技術（Docker）を対象として，開発者が自己認識のうえで混入させた負債（SATD）の調査を行った．調査結果より，これまで一般的なプログラミング技術と比較して多くの負債が存在すること，またコンテナ固有の負債が存在することを発見した．
(S2)「インパクトの算出法の開発」では，DockerfileにおけるSATDの削除のパターンを分析し，SATDが削除される（対応される）割合や，対応されるまでの期間（インパクト）を分析した．さらに，Dockerにおいては，外部に原因があるSATDの割合が多く，削除されるまでの期間が長い可能性も明らかにした．
(S3)「予測技術の開発」では，伊原のグループが，開発者の応急措置的な実装でパフォーマンス（実行時間）の向上，及び，低下につながる多様なプログラム実装方法の収集を行った．さらに，ベンチマークを計測したプログラム断片に基づいて，類似する実装方法を分類する手法を提案し，本手法によって適合率90％以上の精度で多様な実装が収集可能であることを確認した．本手法は，一時的に実装したプログラム（技術的負債）が，パフォーマンスを低下させるプログラムの検出や改善方法の提案に活用できる．
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| Research Progress Status |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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