発表論文

2024 年

  • 国際会議(査読あり)
    1. Yuki Fushihara, Hirohisa Aman, Sousuke Amasaki, Tomoyuki Yokogawa, and Minoru Kawahara,
      Fault-Proneness of Python Programs Tested By Smelled Test Code,”
      Proc. 50th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications, pp.373–378, Aug.2024.
      [accepted version] [data]
    2. Sousuke Amasaki, Pattara Leelaprute, Hirohisa Aman, and Tomoyuki Yokogawa,
      Exploring Benefits of Bellwether Projects in Cross-Project IR-based Fault Localization,”
      Proc. 50th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications, pp.214–221, Aug.2024.
    3. Hirohisa Aman, Sousuke Amasaki, Tomoyuki Yokogawa, and Minoru Kawahara,
      A Quantitative Investigation of Trends in Confusing Variable Pairs Through Commits: Do Confusing Variable Pairs Survive?,”
      Proc. 28th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE2024), pp. 90–99, June 2024.
    4. Kaoru Yokogawa, Masashi Hiroishi, Sousuke Amasaki, Hirohisa Aman, and Tomoyuki Yokogawa,
      “A Comparative Study on COSMIC FP approximation with Deep Learning and Conventional Machine Learning,”
      Proc. 22nd IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Management and Applications (SERA 2024), pp.xx–xx, May 2024. (to appear)
    5. Pattara Leelaprute, Yuki Kase, Sousuke Amasaki, Hirohisa Aman, and Tomoyuki Yokogawa,
      “A Multi-Aspect Evaluation of DL-based SQLi Attack Detection Models,”
      Proc. 22nd IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Management and Applications (SERA 2024), pp.xx–xx, May 2024. (to appear)
    6. Yahiro Mori, Hirohisa Aman, Sousuke Amasaki, Tomoyuki Yokogawa, and Minoru Kawahara,
      “An Application of Program Slicing and CodeBERT to Distill Variables With Inappropriate Names,”
      Proc. 22nd IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Management and Applications (SERA 2024), pp.xx–xx, May 2024. (to appear)
    7. Shozo Saeki, Minoru Kawahara and Hirohisa Aman,
      Multi-attribute and Multi-label Deep Metric Learning via Pair-based and Proxy-based Losses,”
      Proc. 7th International Conference on Information and Computer Technologies (ICICT2024), pp.57–63, Mar. 2024.

2023 年

  • ワークショップ(査読あり)
    1. 大嶋 琉太,阿萬 裕久,川原 稔,
      “記号実行とミューテーションを活用したプログラム正誤判定の効率化,”
      吉田 則裕,槇原 絵里奈 編 ソフトウェア工学の基礎 30,pp.53─62, 近代科学社Digital,Nov. 2023.
      【IEEE Computer Society Japan Chapter FOSE Young Researcher Award 受賞】
      【FOSE2023貢献賞を受賞】
    2. 髙橋 佑介,阿萬 裕久,川原 稔,
      “スペクトル情報とソースコード行の新しさを組み合せたバグ限局手法,”
      吉田 則裕,槇原 絵里奈 編 ソフトウェア工学の基礎 30,pp.111─116, 近代科学社Digital,Nov. 2023.
    3. 水本 拓海,横川 智教,天嵜 聡介,阿萬 裕久,有本 和民,
      “ビジュアルプログラミングを用いた muXmv のモデル生成支援環境の評価,”
      吉田 則裕,槇原 絵里奈 編 ソフトウェア工学の基礎 30,pp.123─128, 近代科学社Digital,Nov. 2023.
    4. 伏原 裕生,阿萬 裕久,川原 稔,
      “Python テストコードの連続変更コミットにおけるテストスメルの変化動向,”
      吉田 則裕,槇原 絵里奈 編 ソフトウェア工学の基礎 30,pp.169─170, 近代科学社Digital,Nov. 2023. (※ライブ論文のためポスター発表)
    5. 森 哉尋,阿萬 裕久,川原 稔,
      “変数名の自動評価に向けた名前のゆらぎに関する調査,”
      吉田 則裕,槇原 絵里奈 編 ソフトウェア工学の基礎 30,pp.171─172, 近代科学社Digital,Nov. 2023.(※ライブ論文のためポスター発表)

2022 年

  • 研究会
    1. 高橋 佑介,阿萬 裕久,川原 稔,
      “自動バグ限局の効率化に向けた一提案:コード行の新しさによる重み付け,”
      第29回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2022)ポスター発表.
      【ポスター・デモ賞を受賞】
    2. 高橋 亮至,阿萬 裕久,川原 稔,
      Pycodestyleによる警告とバグ修正の関係に関する定量分析,”
      情報処理学会研究報告ソフトウェア工学,vol.2022-SE-212, no.12, pp.1–8, Dec. 2022.
    3. 峯久 朋也,阿萬 裕久,川原 稔,
      “機械学習によるメソッド名推定を活用したネーミングバグの検出,”
      ソフトウェア信頼性研究会 第16回ワークショップ(FORCE2022).

2021 年