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2023 Fiscal Year Research-status Report

Foundation for data-driven software maintenance and evolution augmented by machine learning

Research Project

Project/Area Number 21KK0179
Research InstitutionWaseda University

Principal Investigator

鷲崎 弘宜  早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70350494)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 小形 真平  信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (10589279)
林 晋平  東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (40541975)
本田 澄  大阪工業大学, 情報科学部, 講師 (40732938)
齋藤 大輔  早稲田大学, 理工学術院, 講師(任期付) (80779091)
Project Period (FY) 2021-10-07 – 2025-03-31
Keywordsソフトウェア保守 / ソフトウェア進化 / データ駆動ソフトウェア工学 / 機械学習応用 / プログラム品質評価改善
Outline of Annual Research Achievements

不確実性の高い現代において、潜在する欠陥や要求・環境変化をデータで捉え、ソフトウェア上で修正や変化適応を進めるデータ駆動の枠組みが求められる。従来は固定的な活動の一部の自動化にとどまり、機械学習の適用も場当たり的である。そこで本研究は、機械学習により増強された(Machine Learning Augmented)データ駆動ソフトウェア保守・進化の確立を研究課題として掲げ、規範と実態を融合的に扱い、開発者による一定の制御が可能な保守・進化の自動化基盤を実現する。特に、ソフトウェアシステム開発運用の大部分を占める保守・進化の支援を目的に、過去の様々なプロジェクトにおける保守・進化実績データへの機械学習適用を通じてモデル(規範)としての修正・適応のルールや関係を学習する。さらに不確実性をもつ新たな開発運用において変更・改訂履歴データに基づき、状況や傾向変化を組み入れてモデルを適用することで、インスタンス(実態)としての状況や文脈へと適合する形で自動修正・適応を達成する。これにより過去および新たなデータに基づき持続的に、直面する課題対応としての修正・適応と、起こりうる問題や変化の予測に応じた進化を高効率かつ不確実性を考慮したものへ増強することを目的とする。2023年度は2022年度の成果を発展させて、目的の達成のための基盤を得るために、 機械学習増強のデータ駆動の問題報告や質問対応の支援、プログラム品質評価・修正・改善、および、保守・進化支援に向けたソフトウェアパターンをはじめとする要素技術および関連研究の調査研究およびそれに基づく基盤の設計および部分的実装を進めるとともに、各要素の試験適用な検証、組み合わせに向けた成果を得た。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

新型コロナウィルスの蔓延に伴う渡航制限により海外共同研究者との直接の相互訪問は途絶えていたが、その影響が緩和されるとともに、緊密な直接および遠隔の対話を通じて調査研究や共同論文発表を実現した。

Strategy for Future Research Activity

渡航制限の緩和に伴い、引き続き直接の相互訪問を含むより緊密な海外共同研究者との対話を通じて共同による調査研究や論文発表を進める予定である。その一環として、共同によるセミナーや国際ワークショップの開催も併せて検討する予定である。

Causes of Carryover

国際共同研究相手先の都合等を総合的に勘案して、一定規模の国際研究集会の開催や渡航の一部を次年度に持ち越して発展的に実施することとしたため。

  • Research Products

    (10 results)

All 2024 2023 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 3 results,  Open Access: 1 results) Presentation (5 results) (of which Int'l Joint Research: 5 results,  Invited: 2 results) Funded Workshop (1 results)

  • [Int'l Joint Research] Polytechnique Montreal/Concordia University/University of Waterloo(カナダ)

    • Country Name
      CANADA
    • Counterpart Institution
      Polytechnique Montreal/Concordia University/University of Waterloo
    • # of Other Institutions
      1
  • [Journal Article] バグレポート重複検出のための機械学習モデルをファインチューニングする際のロス計算手法及び入力形式の比較評価2024

    • Author(s)
      森 俊介, 草開 新太郎, 鷲崎 弘宜, 深澤 良彰
    • Journal Title

      情報処理学会論文誌

      Volume: 65 Pages: 820-841

    • DOI

      10.20729/00233611

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Automated labeling of entities in CVE vulnerability descriptions with natural language processing2024

    • Author(s)
      Kensuke Sumoto, Kenta Kanakogi, Hironori Washizaki, Nobukazu Yoshioka, Naohiko Tsuda, Yoshiaki Fukazawa and Hideyuki Kanuka
    • Journal Title

      IEICE Transactions on Information and Systems

      Volume: E107D Pages: 1-8

    • DOI

      10.1587/transinf.2023DAP0013

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Deep learning and gradient-based extraction of bug report features related to bug fixing time2023

    • Author(s)
      Yuki Noyori, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa, Keishi Ooshima, Hideyuki Kanuka, and Shuhei Nojiri
    • Journal Title

      Frontiers in Computer Science

      Volume: 5 Pages: 1-17

    • DOI

      10.3389/fcomp.2023.1032440

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Refining GPT-3 Embeddings with a Siamese Structure for Technical Post Duplicate Detection2024

    • Author(s)
      Xingfang Wu, Heng Li, Nobukazu Yoshioka, Hironori Washizaki and Foutse Khomh
    • Organizer
      31st IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2024)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] A Machine Learning Based Approach to Detect Machine Learning Design Patterns2023

    • Author(s)
      Weitao Pan, Hironori Washizaki, Nobukazu Yoshioka, Yoshiaki Fukazawa, Foutse Khomh, Yann-Gael Gueheneuc
    • Organizer
      30th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2023)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Software Engineering Patterns for Machine Learning Applications (SEP4MLA) - Part 5 - Explainable Proxy Model2023

    • Author(s)
      Hironori Washizaki, Foutse Khomh, Yann-Gael Gueheneuc, Hironori Takeuchi, Satoshi Okuda, Naotake Natori
    • Organizer
      30th Conference on Pattern Languages of Programs (PLoP’23)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] SWEBOK Guide Evolution and Its Emerging Areas including Integrated Platform for Multi-View Modeling and Machine Learning Pipelines2023

    • Author(s)
      Hironori Washizaki
    • Organizer
      2023 8th International Conference on Information Systems Engineering (ICISE2023), Keynote
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] SWEBOK Guide Evolution and Its Emerging Areas including Machine Learning Patterns2023

    • Author(s)
      Hironori Washizaki
    • Organizer
      30th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC 2023), Keynote
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Funded Workshop] LATECE / STARaCom Seminar2023

URL: 

Published: 2024-12-25  

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