| 研究課題/領域番号 |
16K12415
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
崔 銀恵 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報技術研究部門, 主任研究員 (00415712)
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| 研究分担者 |
水野 修 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 教授 (60314407)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | テストマイニング / 組み合わせテスト / 重み抽出 / バグ検出 / 不具合特定 / ベイズ推定 / 機械学習 / テストモデル |
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| 研究実績の概要 |
テストマイニングフレームワークの開発に向けてのタスクを次のように実施した．まず，マイニングフレームワーク開発のために，（１）公開レポジトリSIR（Software Infrastructure Reposiory）の３つのCプログラムのプロジェクトFlex, Grep, Makeを対象に，必要なテストコード，テストモデル（パラメータ，値，制約条件式），バグ履歴，テスト結果を，半自動で抽出できるところまで実施した．（２）また，公開のパッケージ管理システムMacPortsに対しては，その設定ファイルから構成テスト用のテストモデルとペアワイズテストを全自動生成するプログラムと，テスト実行環境を開発した．次に，マイニングフレームワークを用いたテストの品質向上へ向けて設計・評価に関しては，まず，（３）１で抽出した情報を用いて，テストとバグ履歴を入力としたベイズ推定に基づいてテストモデルのパラメータと値に対して優先度を表す重みを自動的に計算する基本アルゴリズムを開発した．提案法は幾つかのプログラムバージョンに対する初期評価を行い，その結果を国際会議のポスター論文にまとめ，発表した．また，（４）与えられたパラメータの重み付けを入力として異なる戦略で組み合わせテストを生成したときのテスト効果（バグ検出率とコード網羅率）を１のレポジトリから抽出した情報を用いて比較した評価実験を行った．その結果は，国際会議と国際ワークショップで発表した．また，（５）組み合わせテストの効果をさらに向上させるためにテスト間の距離を考慮した新たなテスト設計法を考案し，その評価結果を国際会議で発表した．また，テスト結果をデバックとテスト最適化へフィードバックさせるために（６）テストの結果から回帰分析と機械学習の手法に基づいて不具合組み合わせを特定するアルゴリズムを開発し，国内ワークショップ等で発表した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究分担者，学生（リサーチアシスタント含む）と協力して，計画通りにおおむね順調に進展している．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度も，研究分担者と打ち合わせを密に行い，大学の学生たち，リサーチアシスタントとも協力して研究を遂行し，研究発表も積極的に行っていく方針である．
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