2023 Fiscal Year Annual Research Report
運用環境を対象にしたアプリケーションサービスの障害原因箇所特定と修復に関する研究
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20K11758
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| Research Institution | Nanzan University |
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Principal Investigator |
名倉 正剛 南山大学, 理工学部, 教授 (70457141)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高田 眞吾 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (60273843)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 保守開発 / エラー箇所特定 / プログラミング学習支援 / 類似コード検出 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和4年度において障害原因箇所特定技術とプログラム修復技術の応用として，開発者の開発活動においてプログラミングエラーが発生したときに原因を特定し漸次的に修復を実施することにより，複数の誤りに対して修復を行うことができる技術を検討した．この方法をプログラミング学習へ展開することで効果的に利用できると考え，当初目的から発展させてプログラミング学習支援手法として，日本ソフトウェア科学会実践的IT教育研究会にて発表したところ，最優秀論文賞を受賞し論文誌投稿推薦を受けたので，今年度は当該内容に対して追加の評価，実装の整理と，実装の公開を行ったうえで，日本ソフトウェア科学会コンピュータソフトウェアに投稿した．この内容は採録され，令和6年4月に発行予定である．さらに，令和5年度において，障害情報基盤では障害発生時のソフトウェアプログラムに対して取得したプログラムコードを開発者が理解する必要があるが，似たコードが散在すると理解を妨げることを課題に，振る舞いの類似しているソースコードの検出手法を提案した．この際には障害発生するようなプログラムであれば少なくともコンパイルは可能であるということを前提に機械語命令の解析により方式を実現した．しかし機械語命令の解析では，障害発生時に実際に修復しようと試みているソースコードと類似検出の拠りどころとなる機械語命令の対応が直感的とは言えない．そこで，本年度はメソッド呼び出しの類似性により振る舞いの類似しているコードを検出する方式を提案し，電子情報通信学会ソフトウェアサイエンス研究会にて，研究協力者が発表した．そして機械語命令による検出手法と合わせて，コミット時に類似コードを検出する方式を実装し，ツールデモとして第21回情報学ワークショップ（WiNF2023）のポスターセッションで研究協力者が発表した．この内容については奨励賞を受賞した．
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| Remarks |
1件目については，前年度分の受賞についての掲載内容で，前年度報告書に記載漏れたものである．
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Research Products
(5 results)
