研究課題
本年度は2つのサブテーマについて取り組んだ．1つ目は，クローンセット形式でのコードクローン検出法の提案である．コードクローン情報を活用するという観点ではクローンペア形式の検出よりもクローンセット形式の検出の方が望ましいが，既存の検出手法はクローンペア形式でコードクローンを検出するものばかりである．クローンペア形式の検出では，検出された有害なコードクローン情報を活用することは難しい．そのため，有害なコードクローン情報を有効に活用するための基盤として，クローンセット形式で高速にコードクローンを検出する手法について取り組んだ．2つ目は，コードクローンを対象とした自動リファクタリング法の提案である．すでに既存手法でコードクローンはリファクタリングすべきコードとして指摘されており，さまざまなリファクタリング方法が提案されている．既存手法は，コードクローンになっているコードの関係（同じクラス内に存在するのか，共通の親クラスを持つ異なる子クラスに存在するのか等）を利用して，どのようにコードクローンが除去できるのかを提案するが，それ以降は開発者が手動でリファクタリングを行う必要がある．本研究では，検出されたコードクローンのうち，(1)リファクタリングが可能なものを特定し，(2)そのコードクローンの除去を行い，(3)テストを実装し動作が変わっていないことを確認する，という3つの処理を完全に自動で行う手法について取り組んだ．現時点では，Extract Methodリファクタリングパターンのみが対象となっているが，Pull Up MethodやForm Template Methodなど他のリファクタリングパターンに拡張することも可能である．
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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Journal of Systems and Software
巻: 165 ページ: 110571～110571
10.1016/j.jss.2020.110571
電子情報通信学会論文誌D 情報・システム
巻: J102-D ページ: 730～739
10.14923/transinfj.2018JDP7074
