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J-GLOBAL ID：201702279888462122   整理番号：17A0685843

ディープラーニングに基づくオープンソースソフトウェアの信頼性と保全性評価に関する一考察

A Method of Reliability and Maintainability Assessment for Open Source Software Based on Deep Learning

著者 (2件)： 田村慶信 (東京都市大 知識工) ,  山田茂 (鳥取大 大学院工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 62(R2017 1-9)  ページ： 13-18  発行年： 2017年05月19日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 数多くのオープンソースソフトウェアが世界中で開発・公開されており,短納期,コスト削減,および標準化といった観点から,ソフトウェア開発現場においても積極的に採用されている。多くのオープンソースソフトウェアの品質情報は,バグトラッキングシステム上に登録されたフォールトデータベース上で管理されている。バグトラッキングシステム上に登録されているフォールトデータを効果的に利用することができれば,オープンソースソフトウェアの品質向上に寄与するものと考える。本論文では,ディープラーニングに基づくオープンソースソフトウェアに対する信頼性評価法を提案する。特に,ソフトウェア故障発生時間間隔およびフォールト修正時間間隔データに基づいた信頼性・保守性評価法について考察する。また,実際のオープンソースプロジェクトのバグトラッキングシステム上に登録されているデータを利用した提案手法の数値例を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ソフトウェア ,  *信頼性 ,  *評価 ,  *保全性 ,  ソフトウェア開発 ,  ソフトウェア障害 ,  トラッキング装置 ,  データベース ,  間隔 ,  発生 ,  誤り訂正
準シソーラス用語： *ディープラーニング ,  *オープンソースソフトウェア ,  *ソフトウェア信頼性 ,  *信頼性評価 ,  事故データベース ,  時間間隔 ,  故障発生

分類 (3件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  信頼性  (KB04040H) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (11件)：

• M.R. Lyu, ed., Handbook of Software Reliability Engineer-ing, IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, CA, 1996.
• S. Yamada, Software Reliability Modeling: Fundamen-tals and Applications, Springer-Verlag, Tokyo/Heidelberg, 2014.
• P.K. Kapur, H. Pham, A. Gupta, and P.C. Jha, Software Reliability Assessment with OR Applications, Springer-Verlag, London, 2011.
• S. Yamada and Y. Tamura, OSS Reliability Measurement and Assessment, Springer-Verlag, London, 2016.
• D.P. Kingma, D.J. Rezende, S. Mohamed, and M. Welling, ′′Semi-supervised learning with deep generative mod-els,′′Proceedings of Neural Information Processing Systems, 2014, pp. 3581-3589.

タイトルに関連する用語 (4件)： ディープラーニング ,  オープンソースソフトウェア ,  保全性 ,  評価