研究者
J-GLOBAL ID：201601017089195938   更新日: 2023年08月17日

徳本 晋

トクモト ススム | Tokumoto Susumu
所属機関・部署：
富士通株式会社 富士通研究所

富士通株式会社 富士通研究所 について


職名： シニアリサーチマネージャー
研究分野 (1件)： ソフトウェア
研究キーワード (4件)： ソフトウェア工学 ,  ソフトウェアテスト ,  ソフトウェアデバッグ ,  機械学習工学
論文 (39件)：
  • Takao Nakagawa, Susumu Tokumoto, Shogo Tokui, Fuyuki Ishikawa. An Experience Report on Regression-Free Repair of Deep Neural Network Model. SANER. 2023. 778-782
  • Satoshi Munakata, Susumu Tokumoto, Koji Yamamoto 0002, Kazuki Munakata. Towards Formal Repair and Verification of Industry-scale Deep Neural Networks. ICSE Companion. 2023. 360-364
  • 小川 哲生, 石川 冬樹, 徳本 晋, 栗田 太郎. 物理解析ソフトウェアのテスト手法の検討 - Search-based testing およびMetamorphic testing によるアプローチ. ソフトウェア品質シンポジウム2022. 2022
  • Shogo Tokui, Susumu Tokumoto, Akihito Yoshii, Fuyuki Ishikawa, Takao Nakagawa, Kazuki Munakata, Shinji Kikuchi. NeuRecover: Regression-Controlled Repair of Deep Neural Networks with Training History. 2022 IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER). 2022
  • Zhijie Wang, Yuheng Huang, Lei Ma 0003, Haruki Yokoyama, Susumu Tokumoto, Kazuki Munakata. An Exploratory Study of AI System Risk Assessment from the Lens of Data Distribution and Uncertainty. CoRR. 2022. abs/2212.06828
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MISC (3件)：
特許 (43件)：
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講演・口頭発表等 (4件)：
  • AI とシステム品質・ソフトウェア工学の現在地と未来
    (SEA Forum 2023)
  • 深層学習のテスト・デバッグ最新動向
    (第4回機械学習工学研究会(MLSE夏合宿2022) 2022)
  • AIシステムのためのテスト・デバッグ技術の展開
    (連続セミナー2022「その先へ 情報技術が貢献できること」 第1回 機械学習工学の進展:開発・運用の技術 2022)
  • ソフトウェア品質のニューノーマルを探る -アジャイル・IoT・AIが当たり前のこれからのソフトウェアで大切な品質、そのマネジメント、技術は何か?-
    (『ソフトウェア品質知識体系ガイド(第3版)-SQuBOK Guide V3-』発行記念イベント発行記念講演会 2020)
学位 (1件)：
  • 博士(情報理工学) (東京大学)
経歴 (3件)：
  • 2021/04 - 現在 富士通株式会社 富士通研究所
  • 2009/05 - 2021/03 (株)富士通研究所
  • 2004/04 - 2009/04 富士通株式会社
受賞 (3件)：
  • 2022/09 - ソフトウェア品質シンポジウム2022 SQiP Best Paper Effective Award 物理解析ソフトウェアのテスト手法の検討 - Search-based testing およびMetamorphic testing によるアプローチ
  • 2021/06 - ソフトウェア・シンポジウム 2021(SS 2021) 最優秀論文賞 ゴール指向要求分析とシステム安全分析を利用した AIシステム品質の個別ガイドライン導出方法の提案
  • 2017/09 - ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017 インタラクティブ賞 マイグレーション向け全自動バグ検出・修正技術
所属学会 (2件)：
情報処理学会 ,  日本ソフトウェア科学会
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