| 研究課題/領域番号 |
17H01725
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトウェア
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
肥後 芳樹 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (70452414)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | コードクローン / ソースコード解析 / ソフトウェアリポジトリマイニング / クローンペア / クローンセット / リファクタリング / 機械学習 / リポジトリマイニング / 自動生成ファイル / 自然さ |
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| 研究成果の概要 |
ソフトウェア品質に悪影響を与えるクローンを容易に取得することを目的として，本研究では3つの研究課題に取り組んだ．1つ目は，自動生成ファイルの特定である．自動生成ファイルから検出されたクローンが分析を必要とするクローンの存在を隠してしまう，という状況を避けることできる．2つ目は，無害なクローンの特定である．無害であるクローンを事前に取り除くことができれば，開発者による判断が必要なクローンを削減できる．3つ目は，ギャップを含むクローンのクローンセットの特定である．分析が必要なギャップを含むクローンを，その情報を利用しやすい形態であるクローンセット形式で開発者に提示できる．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は，ソフトウェア開発やソフトウェア工学の研究で役立つ．例えば，調査すべきコードクローンの数が減るため，開発者が1つずつ目視で調査を行えるようになる．分析例としては，本来はコードクローンを持たないはずのファイル間（モジュール間）にコードクローンがあることがわかれば，ソフトウェアの実装がその設計と乖離している問題の発見につながる．また，コードクローンの量やコードクローンの含有率をソフトウェアメトリクスとして用いることにより，問題のあるファイルやモジュールを発見することができる．分析例としては，コードクローンを多く含むファイルを特定し本当にその状態が正しいのかを調査できる．
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