| Project/Area Number |
18H03221
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60050:Software-related
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
Ishio Takashi 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (60452413)
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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)
小林 隆志 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (50345386)
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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 |
¥16,770,000 (Direct Cost: ¥12,900,000、Indirect Cost: ¥3,870,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2018: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
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| Keywords | ソフトウェア品質管理 / 動的解析 / コードレビュー / デバッグ / ソフトウェア品質保証 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this research, we have developed technologies to collect execution traces, to share the traces among software developers, and to support change impact analysis activities by utilizing the traces.
As a technology to collect execution traces, we have developed an environment to write the procedure of trace collection as a program. To enable developers to share execution traces, we have developed near-omniscient debugging that record execution traces using a predefined size of data storage. To support change impact analysis, we have developed a method to efficiently compare a pair of execution traces and detect the behavioral changes.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
ソフトウェアの動作は、機能追加やバグ修正、実行環境の変更など、様々な要因で変化するものであり、その影響を分析するための新しい技術を開発したことで、ソフトウェア保守の効率を高めることに貢献すると考えている。
また、プログラムの動作を記録したトレースのデータは、従来、どれだけのデータ量になるのか予測できないという問題があり、実用的に使うことは難しいと考えられていた。本研究では、実行トレースのデータ量をあらかじめ制限した形でデータ収集を行っても有効性が損なわれないことを示したことから、今後、ソフトウェア工学研究における実行トレースデータの活用が広がることを期待している。
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