| 研究課題/領域番号 |
20H04166
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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, 大学院情報科学研究科, 教授 (70452414)
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| 研究分担者 |
丸山 勝久 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (30330012)
松本 真佑 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (90583948)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 欠陥限局 / 自動プログラム修正 / テストケース選択 / テストケース重み付け / テストケース生成 |
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| 研究実績の概要 |
同じ機能を持つプログラムでも，その構造によって SBFL の欠陥限局精度には差が生じる．よって，プログラム構造を SBFL に適する形に変更することで，機能を保ちつつ SBFL の精度向上が期待される．申請者はこれまでにBFL に適するプログラム構造を発見するために，SBFL スコアを提案し，小規模な実験を行ってきた．本年度はその実験規模を拡大しさらに多くのSBLとの親和性の高いプログラム構造の発見を試みた．具体的には，365個のプログラムからSBFLスコアを計算した．またSBFLスコア計算の際に新たに16種のミューテーションを考案した．この結果，SBFLと親和性の高いプログラム構造を新たに3つ発見できた．
また，テスト種別とSBFL精度との関係も調査した．本年はテスト種別を正常系テストと異常系テストとして， 正常系テストのみの場合，異常系テストのみの場合，二種のテストが混ざっている場合のSBFLスコアの傾向を調査した．その結果，異常系テストが含まれない場合はSBFLの精度が低くなる傾向になることがわかった．
また，テストケースが十分に存在しない場合であってもSBFLを行うためにテスト自動生成手法が用いられるが，テスト自動生成手法と生成対象のプログラム構造との関係についても調査を行った．その結果，テスト自動生成手法と相性の悪いプログラムの構造を4種発見することに成功した．
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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
特に問題は起こっておらず，順調に進んでいる．
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度は本研究の最終年度である．2022年度までに行ってきた内容について，一部大規模な実験を行うことにより十分な実験データを取得し論文の執筆を行う．また，大規模言語モデルを利用したSBFLについても調査を行いたい．
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