徳本晋

トクモトススム | Tokumoto Susumu

所属機関・部署：
職名：リサーチディレクター

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 (41件)：

福田, 貴三郎, 徳本, 晋, 藤本, 博昭, 小田嶋, 成幸. 大規模言語モデルを活用したダイアグラムを含むソフトウェア設計書の自動レビュー手法の検討. ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2024論文集. 2024. 2024. 319-320
福田貴三郎, 中川尊雄, 宮崎桂輔, 徳本晋. 大規模言語モデルを活用したソフトウェア設計書自動レビュー手法の検討. 情報処理学会研究報告(Web). 2023. 2023. SE-215
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

MISC (3件)：

徳本晋. ASE 2019 参加報告 -自動化ソフトウェアエンジニアリングに関するトップクラスの国際会議-. 情報処理. 2020. 61. 4. 410-411
石川冬樹, 徳本晋. 機械学習応用システムのテストにおける入力空間分割の評価. 日本ソフトウェア科学会研究会資料シリーズ(Web). 2019. 87. 65-67 (WEB ONLY)
石川冬樹, 徳本晋. 機械学習工学:3.機械学習応用システムのテストと検証. 情報処理. 2018. 60. 1. 25-33

特許 (46件)：

講演・口頭発表等 (7件)：

Software Design Review Using LLMs at Fujistu
(FM+SE SUMMIT 2024 2024)
AIによって変わる品質保証の考え方
(ソフトウェア品質管理研究会 2023)
Panel F: Foundation Models and Software Trustworthiness
(FM+SE VISION 2030 2023)
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)

学位 (1件)：

経歴 (6件)：

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受賞 (4件)：

2024/09 - ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2024 企業ポスター賞大規模言語モデルを活用したダイアグラムを含むソフトウェア設計書の自動レビュー手法の検討
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

※　J-GLOBALの研究者情報は、researchmapの登録情報に基づき表示しています。登録・更新については、こちらをご覧ください。

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