2023 Fiscal Year Annual Research Report
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19K11897
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
権藤 克彦 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (50262283)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ソフトウェア追跡性 / ソフトウェア解析 / 時中型 prospective / 追跡子 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度である今年度は研究全体を総括し，次の研究の準備を行った．本研究の目的は，時中型（prospective）な追跡子とソフトウェア解析の技術を組み合わせることで，ソフトウェア追跡の情報量とソフトウェア解析の精度を向上させ，ソフトウェアの保守コストを大幅に減少することであった．研究期間全体の主な成果は以下の通りである．
・JavaScriptのasync/awaitを用いたコードの理解が難しい問題がある．我々は追跡技術の一種であるコード計装を用いて，async/awaitの実行順序の理解を支援する可視化ツールAwaitVizを提案実装した．
・QRコードは画像による情報メディアであるがSNSなどへのアップロード時に画像圧縮を受け読み取りが困難にある．この問題を解決した我々の新しいカラー画像コードRICを用いて，動画配信の新しいビジネスモデルを提案し，実装方法を示した．
・JavaScriptなどのイベント駆動型のプログラミング言語に対して，2つの類似コード間での実行結果の違いを解析する差分解析の研究を行った．本研究ではコードカバレッジを増加させるイベント列の生成手法と，コード実行をコード差分に誘導する手法を確率的に切り替えた．
・並行プログラムのクラッシュ原因の自動解析は重要だが一般に困難な作業である．本研究では中間言語レベル（LLVM IR）で逆実行することで，クラッシュ原因を自動解析する支援技術を提案した．
・Swift言語のARC機能により発生する強い循環参照やメモリリークを自動検知する新しいツールUCDetectorを提案した．
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