| 研究課題/領域番号 |
18K11246
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| 研究機関 | 岡山県立大学 |
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研究代表者 |
天嵜 聡介 岡山県立大学, 情報工学部, 助教 (00434978)
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| 研究分担者 |
阿萬 裕久 愛媛大学, 総合情報メディアセンター, 准教授 (50333513)
横川 智教 岡山県立大学, 情報工学部, 准教授 (50382362)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | プロジェクトデータの均質化 / 工数見積もり / 不具合モジュール予測 |
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| 研究実績の概要 |
令和2度は研究実施計画に挙げた3項目のうち、「プロジェクトデータの均質化」と「多重化と均質化の融合」に取り組んだ。
プロジェクトデータの均質化とは、古いプロジェクトデータを直近のプロジェクトデータと似通った特徴を持つように変形することである。これまで古いという 理由で除外していたデータを利用可能にすることが目的である。昨年度、不具合モジュール予測向けに提案された均質化手法のオープンな実装の一部を工数見積もり向けに改修・適用した。今年度は実装済みの全ての手法についてレビューを行い、均質化手法のアプローチによる分類や工数見積もりへの適用可能性を整理した。また、オリジナルの手法に一部手を入れるなどして工数見積もり向けに改修した実装を用いた評価実験を行った。その結果、ほぼ全ての手法について、有意な見積もり精度の向上が観察されなかった。さらに半数近くの手法は見積もり精度を有意に低下させることも明らかとなった。この結果については査読あり国際会議で発表済みである。また、最優秀論文賞を受賞した。
「鮮度」に対する重み付けの多重化とプロジェクトデータの均質化の融合については、令和元年度に行った実験によって、
鮮度を考慮しつつプロジェクトデータを均質化するとお互いの効果が打ち消される事象が確認されている。この理由の一つとして、条件を多重にしたことによるプロジェクトデータ数の減少が考えられた。そこで、やや鮮度が落ちるものの均質性が高い過去のプロジェクトデータを簡易な転移学習で取り組む方式について実証的な検討を行なった。その結果、それぞれの手法を単独で適用した場合よりも有意に見積もり精度が向上する条件が存在することを確認した。この結果については査読あり国際会議で発表済みである。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
令和2年度は「プロジェクトデータの均質化」、「鮮度の多重化」を組み合わせた方法について検証を行う予定であった。
しかしながら、前述のオープンな実装を用いるにあたって、調査で時系列を考慮した方式での実証実験向けに改修する作業に
要する時間が予定より多くかかることが判明した。時系列を考慮しない方式で評価をする過程で、均質化手法の改修が正しく
行われていることは確認できている。次年度以降に早急に取り組む。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度は、「鮮度の多重化とプロジェクトデータの均質化の融合」について取り組む。
不具合モジュール予測向けに提案された均質化手法のオープンな実装の一部を工数見積もり向けに改修・適用したが
時系列を考慮しない方式での性能評価にとどまっている。時系列を考慮したより実際の利用に即した方式での評価に取り組む。また、時系列を考慮しない方式では工数見積もりの精度が向上しなかったことから、上記と並行して理由の解析に取り組む。
鮮度と均質性を協調して工数見積もり精度を向上する方式については、有意な効果は一定の条件でのみ認められたものであった。性能向上の理由についても解析に取り組み、より良い方式について検討を進めていく。また、前段での結果を取り込む方法についても検討していく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初，分析システムを稼働させる計算機の購入を計画していたが、プロジェクトデータの均質化評価に利用予定のオープンな実装について複数の手法を組み合わせつつ時系列に従った評価をする方式についての実装が遅れた。そのため、実験に必要な性能の検討が不十分である。
(使用計画) 実装が完了次第、評価を行い購入する計算機を決定する。
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