Utility-first variability management method using variability mining

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K11756
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60050:Software-related
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: Kishi Tomoji 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30422661)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: ソフトウェアモデル / ソフトウェアプロダクトライン / フィーチャモデル / テスト優先度付け / モデル検査

Outline of Final Research Achievements

In this study, we proposed a utility-first variable management method that utilizes usage trends obtained by variable mining. This method extracts the combination patterns and frequencies of variables actually used as logical constraints and probability information, and prioritizes the parts related to usage tendencies in a utility-first variable management method.
We proposed a method to extract from communication logs the frequency of use and usage patterns of each device to obtain logical constraints and probabilistic information on variability. Based on the mined information, we proposed a method for prioritizing test cases and a family-based model checking method for verifying multiple products at once.

Free Research Field

ソフトウェア工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

可変性は製品系列開発，OSやミドルウェアのような多様な構成を持つシステム，近年は様々な接続構成をもつIoTなどの分野における重要概念である。可変性に関わるシステムの分析や検証には従来は論理的なアプローチがとられてきたが，システム規模の拡大とともに考慮すべき構成数が組み合わせ的に増加し，スケーラビリティの課題が発生している。確率的な手法の提案もあるが，正確性を損なう課題がある。そうした中，スケーラビリティにすぐれた新たな可変性管理の手法が必要とされている。