| 研究課題/領域番号 |
21K18302
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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 |
林 晋平 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (40541975)
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) |
2021-07-09 – 2025-03-31
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| キーワード | 自動プログラム修正 / ミューテーションテスティング / プログラム解析 / 自動修正適合性 |
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| 研究実績の概要 |
2022年度は自動修正適合性を評価するための大規模データセットの構築に取り組んだ．2021年に作成した小規模データセットでは対象ソースコードは約3000万行であったが，2022年度のデータセットは約3億1400万行のソースコードを対象に構築した．小規模データセットを作成した際の知見を生かし，Evosuiteがテストケースを生成できたメソッドであっても少数のテストケースのみが生成された場合はそのメソッドを目視確認対象から外すことや，目視確認を一人ではなく三人により行うことにより，より効率的により精度高いデータセットの構築を試みた．作成したデータセットはGitHubにて公開されている（https://github.com/YoshikiHigo/FEMPDataset）．
また構築したデータセットの有用性を確かめるために，既存のクローン検出手法の評価を行った．構築したデータセットには目視確認により機能が等しいと判断されたメソッドのペアと，目視確認により機能が等しくないと判断されたメソッドのペアが存在している．前者はクローンとして見つけ，後者はクローンとして見つけないことが望ましい．この実験の結果，字句解析に基づく検出手法では検出できない機能等価メソッドが多く存在すること，および，抽象構文木と深層学習に基づく検出手法では機能等価でないメソッドを誤検出してしまう傾向が強いことがわかった.
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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
研究遂行にあたり特に問題は起こっておらず順調に進んでいる．
依然として新型コロナウイルスの影響により一部の国内会議や国際会議がオンラインでの発表にはなってしまったが，研究の進捗には影響ない．
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度はどのような構造を持つプログラムが自動プログラム修正手法との親和性が高いのかを調査する．具体的には2022年度に構築したデータセットを利用して，各メソッドペアのそれぞれのメソッドの自動修正適合性の値を算出する．各メソッドペアは同じ機能を実装しているメソッドであるため，もし片方のメソッドの自動修正適合性が他方のメソッドの自動修正適合性が高いという計測結果が得られれば値が高いメソッドの構造の方が自動プログラム修正技術との親和性が高いことを意味する．この実験を大規模データセットに含まれる多くのメソッドペアに対して行い，プログラム構造と自動プログラム修正手法との関係を明らかにする．
また，自動修正適合性だけではなく，欠陥限局手法との親和性やメモリ使用料との関係など，他の項目についても調査を行いたい．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
オンラインの開催となった国際学会があったため，旅費にあまりが生じた．また，実験で利用するPCの購入が遅れてしまった．前者に関しては2023年度以降の旅費で利用する．後者については2023年度の初頭にPCを購入する予定である．
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