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本研究の目的は、可変性マイニングによって得られる利用傾向を活用した有用性優先の可変性管理手法を提案、評価することである。対象とするシステムの利用データを可変性マイニングすることで実際に使われる可変性の組み合わせパターンや出現頻度を論理的制 約や確率情報として抽出し、そこから判断される利用傾向に関わる部分を優先的に扱う有用性優先の可変性管理手法を提案する。
具体的にはIoT分野を対象に，様々なデバイスとBluetooth通信で接続されるシステムをとりあげ，接続デバイスごとの利用方法の間の可変性と利用頻度を通信ログからイベント系列としてマイニングし，それに基づきシステムのテストケースを優先度付けする手法を提案した。さらにそれに基づいたテストケースの優先度付けが行えることを確認した。
またこの手法では，利用方法とシステムの内部のふるまいとの対応付けが一般的には困難であったため，イベント系列をシステムのふるまいとの対応付けが容易な遷移系列へと変換して対応付ける手法へと改善した。これにより，マイニング結果の活用が容易となった。
上記のテストケースの優先度付けへの応用に加えて，新たな応用分野としてモデル検査技術についても検討を行った。可変性を持つシステム定義の検証を一度に行うファミリーベースのモデル検査を確率的モデル検査器で行う手法を検討するとともに，マイニング結果に基づきモデル検査を行う手法を提案し，評価により有効性に関する良好な結果を得ることができた。
ファミリーベースモデルモデル検査は単一システムのモデル検査以上に状態爆発の問題が起こりやすくなる。そこで可変性モデルを構成数の少ない複数の可変性モデルへと分割し，それらを独立にモデル検査する手法を提案した。評価を通じ，この分割手法は多くの場合に有効な削減が可能なことがわかり，スケーラビリティの改善への寄与が期待される。
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