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J-GLOBAL ID：202202290572196235   整理番号：22A1148019

プログラムの画像を用いた深層学習によるコードレビュー支援と有効性の検証

Code review support and verification of effectiveness using deep learning with images of programs

著者 (2件)： 小川一彦 (放送大) ,  中谷多哉子 (放送大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 424(KBSE2021 41-57)  ページ： 48-53 (WEB ONLY)  発行年： 2022年03月02日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  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： システム開発で,プログラムの品質を高める方法の一つにコードレビューがある.コードレビューですべての不具合を指摘することはできないが,レビューアの指摘漏れを減らすことができればシステムの品質は向上する.本研究では,レビューアによるプログラムのレビューを支援し,レビューアが指摘できない不具合を指摘できることを目指す.コードレビューを支援するため,教師あり学習の結果を用いてプログラムの不具合の可能性を推論させる.教師あり学習は,プログラムを画像に変換して,プログラムの不具合を学習させる.我々は,不具合の可能性を推論した結果を用いて,レビュー支援のためのリストを作成した.レビューアがリストを参考にしてコードレビューを行なうことで,指摘できる不具合の種類と数が増えることを検証するため,実験を行った.実験は,リストを用いたレビューと用いないレビューを行ない,レビューの結果を比較し検証した.実験の結果,レビューアがリストを用いたコードレビューで指摘したプログラムの不具合のうち,種類と数が増えたものがあった.(著者抄録)

シソーラス用語： プログラム検証 ,  品質 ,  *設計審査 ,  *ニューラルネットワーク ,  画像 ,  計算機コード ,  機械学習 ,  *ソフトウェア障害 ,  教師つき学習 ,  実験
準シソーラス用語： ソフトウェア品質 ,  コードレビュー ,  畳込みニューラルネットワーク ,  ソースコード ,  深層学習 ,  評価実験

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (12件)：

• W.Li, W.Henry: Object-Poiented Metrics that Predict Maintainability, In Journal of Software and Sytems, Vol.23, pp. 111-122, 1993.
• T.J.McCabe: A Complexity Measure, IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. SE-2, No. 4, pp. 308-320, Dec.1976.
• M.Fowler: Refactoring:Improving the Design of Existing Code Second Edition, Pearson Education, Inc, 2019.
• H.Les: Testing the Value of Checklists in Code Inspections, IEEE Software, Vol.25(4), pp. 82-88, 2008.
• K.Simonyan, A.Zisserman: Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition, pp. 1409-1556,2015.

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  コードレビュー ,  支援 ,  検証