可変性マイニングによる有用性優先の可変性管理手法の研究

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 20K11756
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60050:ソフトウェア関連
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 岸 知二 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30422661)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: ソフトウェアモデル / ソフトウェアプロダクトライン / フィーチャモデル / テスト優先度付け / モデル検査

研究成果の概要

本研究では、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した。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、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行うものである。
IoT分野で様々なデバイスとBluetooth通信で接続されるシステムをとりあげ，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，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行う手法をそれぞれ提案した。

自由記述の分野

ソフトウェア工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

可変性は製品系列開発，OSやミドルウェアのような多様な構成を持つシステム，近年は様々な接続構成をもつIoTなどの分野における重要概念である。可変性に関わるシステムの分析や検証には従来は論理的なアプローチがとられてきたが，システム規模の拡大とともに考慮すべき構成数が組み合わせ的に増加し，スケーラビリティの課題が発生している。確率的な手法の提案もあるが，正確性を損なう課題がある。そうした中，スケーラビリティにすぐれた新たな可変性管理の手法が必要とされている。