| 研究実績の概要 |
大規模ソフトウェアのリポジトリ活用では多くの回帰パラメータの推定値が求まるので, 各々のパラメータと工程の評価項目（開発労力, テストケース数, プログラム複雑性などに関する複数項目）を合致させる必要がある. これを分析結果に応じて逐次検討することは大変コストがかかるため, 予め選択されたメトリクス情報の集合と評価項目のマッチングを自動的に行い, 前工程のフィードバック評価を実現するツールの開発を行った.
次に, 類似開発プロジェクトや同質的な種別や規模のシステムに対しては, 過去の開発情報を利用したプラグイン推定を行うことが可能であるが, これまでに開発経験のない未踏プロジェクトにおける定量的信頼性評価を行うためには, 過去の開発情報から推定された回帰パラメータをそのまま利用することは出来ない. この問題に対して, 前年度までに提案したランダム分割の手法を用いることで, 各並列計算タスクから出力された推定量を独立で同一な確率変数として見なし, 統計的ブートストラップの方法を適用し, 各種信頼性評価尺度やパラメータの予測分布を数値的に算出することが出来た.
本研究で提案する大規模ソフトウェアリポジトリに対する定量的信頼性評価の方法を, いくつかの実在するオープンソースプロジェクトに適用し, その有効性を検証した. 最終的に, 過去２年間で開発したツールを結合し, ソフトウェア信頼性評価のためのビッグデータアナリシス基盤整備のための基本ツールの開発を行った. また, バグトラッキングシステムとの互換性やリポジトリのデータ構造の統一化作業を念頭に, 実験ベースで利用可能なプロトタイプ開発を実施した.
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