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2024 年
国際会議 (査読あり)
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 ]
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.
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.
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)
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)
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)
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.
ワークショップ (査読あり)
森 哉尋,阿萬 裕久,川原 稔, “CodeT5 と正規表現を活用した不適切な変数名の自動検出法とその評価,” 戸田 航史,藤原 賢二 編 ソフトウェア工学の基礎 31,pp.xx─xx, 近代科学社Digital,Nov. 2024.【IEEE Computer Society Japan Chapter FOSE Young Researcher Award 受賞】
伏原 裕生,阿萬 裕久,川原 稔, “Python テストスメルのバグ予測子としての有用性に関する定量的分析,” 戸田 航史,藤原 賢二 編 ソフトウェア工学の基礎 31,pp.xx─xx, 近代科学社Digital,Nov. 2024.【IEEE Computer Society Japan Chapter FOSE Young Researcher Award 受賞】
三好 涼太,阿萬 裕久,川原 稔, “解答プログラムのベクトル表現に基づいたプログラミング問題間の類似性評価に関する考察,” 戸田 航史,藤原 賢二 編 ソフトウェア工学の基礎 31,pp.xx─xx, 近代科学社Digital,Nov. 2024.
伏原 裕生,阿萬 裕久,川原 稔, “Webアプリケーション向け異常系テストの自動生成に関する提案:Selenium とミューテーションの活用,” 戸田 航史,藤原 賢二 編 ソフトウェア工学の基礎 31,pp.xx─xx, 近代科学社Digital,Nov. 2024. (※ライブ論文のためポスター発表)【FOSE2024ライブ論文賞 受賞】
研究会
新山剛司,阿萬裕久,二宮崇, “ChatGPT4oを用いた要件定義の工程支援とその効果に関する考察 ,” ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2024論文集,vol.2024, pp. 117–122, Sept. 2024.
田中琉吾,横川智教,天嵜聡介,阿萬裕久,有本和民, “時間制約をもつゲームスクリプトを対象としたモデル検査手法の提案,” 情報処理学会研究報告ソフトウェア工学(SE), 2024-SE-217(21), pp.1–8, July 2024.
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に基づくモデル検査支援環境の開発と評価,” 情報処理学会研究報告ソフトウェア工学(SE), 2024-SE-217(22), pp.1–8, July 2024.
森 哉尋,阿萬 裕久,川原 稔, “変数の型名と代入式に着目した命名パターンと大規模言語モデルを活用した変数名評価に関する考察 ,” 電子情報通信学会技術研究報告,vol. 123, no. 414, SS2023-71, pp. 133–138, Mar. 2024.
伏原 裕生,阿萬 裕久,川原 稔, “テストコードにおけるテストスメルの存在とバグ潜在性の関係に関する定量的調査 ,” 電子情報通信学会技術研究報告,vol. 123, no. 414, SS2023-60, pp. 67–72, Mar. 2024.
2023 年
論文誌 (査読あり)
Hirohisa Aman, Sousuke Amasaki, Tomoyuki Yokogawa, and Minoru Kawahara, “An Automated Detection of Confusing Variable Pairs with Highly Similar Compound Names in Java and Python Programs ,” Empirical Software Engineering, vol.28, no.5, pp.108:1–108:32, Aug. 2023.
Hideyoshi Miura, Tomotaka Kimura, Hirohisa Aman, Kouji Hirata, “Game-theoretic approach to epidemic modeling of countermeasures against future malware evolution ,” Computer Communications, Vol.206, pp.160–171, June 2023.
Shozo Saeki, Minoru Kawahara, Hirohisa Aman, “Multi proxy anchor family loss for several types of gradients ,” Computer Vision and Image Understanding, Vol.229, 103654:1–103654:9, Mar. 2023.
Kosuke Ohara, Hirohisa Aman, Sousuke Amasaki, Tomoyuki Yokogawa, and Minoru Kawahara, “A Comparative Study of Data Collection Periods for Just-In-Time Defect Prediction Using the Automatic Machine Learning Method ,” IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E106.D, No. 2, pp.166–169, Feb. 2023.
国際会議 (査読あり)
Yuki Fushihara, Hirohisa Aman, Sousuke Amasaki, Tomoyuki Yokogawa, and Minoru Kawahara, “A Trend Analysis of Test Smells in Python Test Code Over Commit History ,” Proc. 49th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications, pp.310–314, Sept.2023. [accepted version ] [実験データ ]
Shinnosuke Irie, Hirohisa Aman, Sousuke Amasaki, Tomoyuki Yokogawa and Minoru Kawahara, “A Comparative Study of Hybrid Fault-Prone Module Prediction Models Using Association Rule and Random Forest ,” Proc. 2023 5th World Symposium on Software Engineering (WSSE2023), pp.33–38, Dec. 2023.
Ryugo Tanaka, Tomoyuki Yokogawa, Sousuke Amasaki, Hirohisa Aman, and Kazutami Arimoto, “Applying Symbolic Model Checking to Node-graph Style Game Scripts with Time Constraints ,” Proc. IEEE 12th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2023), pp. 892–895, Oct. 2023.
ワークショップ (査読あり)
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】
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.
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.
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)
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
論文誌 (査読あり)
峯久 朋也,阿萬 裕久,川原 稔, “Transformer 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 ,” コンピュータソフトウェア,Vol.39, No. 4, pp.17–23, Nov. 2022.
Sousuke Amasaki, Hirohisa Aman and Tomoyuki Yokogawa, “An extended study on applicability and performance of homogeneous cross-project defect prediction approaches under homogeneous cross-company effort estimation situation ,” Empirical Software Engineering, vol.27, no.2, pp.46:1–46:29, Mar. 2022.
国際会議 (査読あり)
Sousuke Amasaki, Hirohisa Aman and Tomoyuki Yokogawa, “An Evaluation of Cross-Project Defect Prediction Approaches on Cross-Personalized Defect Prediction ,” Taibi, D., Kuhrmann, M., Mikkonen, T., Klünder, J., Abrahamsson, P. (eds) Product-Focused Software Process Improvement, Lecture Notes in Computer Science, vol. 13709, pp.433–-448, Springer, Cham, Switzerland, Nov. 2022.
Kazuki Wayama, Tomoyuki Yokogawa, Sousuke Amasaki, Hirohisa Aman, Kazutami Arimoto, “Verifying Game Logic in Unreal Engine 5 Blueprint Visual Scripting System Using Model Checking ,” Proc. 37th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering Workshops, pp.213:1–213:8, Oct. 2022.
Tenma Kita, Hirohisa Aman, Sousuke Amasaki, Tomoyuki Yokogawa, and Minoru Kawahara, “Have Java Production Methods Co-Evolved With Test Methods Properly?: A Fine-Grained Repository-Based Co-Evolution Analysis ,” Proc. 48th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications, pp.120–124, Aug.2022. [accepted version ] [実験データ ]
Sousuke Amasaki, Hirohisa Aman, and Tomoyuki Yokogawa, “An Evaluation of Effort-Aware Fine-Grained Just-in-Time Defect Prediction Methods ,” Proc. 48th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications, pp.209–216, Aug.2022.
Kazuma Toyota, Tomoyuki Yokogawa, Sousuke Amasaki, Hirohisa Aman and Kazutami Arimoto, “A Visual Modeling Environment for the nuXmv Model Checker Intended for Novice Users ,” Proc. 7th International Conference on Enterprise Architecture and Information Systems (EAIS 2022), pp. 684-685, Jul. 2022.
ワークショップ (査読あり)
大嶋 琉太,阿萬 裕久,川原 稔, “プログラムのベクトル化と記号実行を活用した正誤判定の効率化 ,” 角田 雅照,柗本 真佑 編 ソフトウェア工学の基礎 29,pp.85─90, 近代科学社Digital,Nov. 2022.
峯久 朋也,阿萬 裕久,川原 稔, “メソッド名の整合性評価のためのデータセット ,” 角田 雅照,柗本 真佑 編 ソフトウェア工学の基礎 29,pp.195─196, 近代科学社Digital,Nov. 2022. (※ライブ論文のため,ポスター発表)
研究会
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】
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.
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
論文誌 (査読あり)
山中 啓太,阿萬 裕久,川原 稔, “プログラムスライスと Doc2Vec を用いた変数名評価法の提案 ,” コンピュータソフトウェア,Vol.38, No. 4, pp.9–15, Nov. 2021.
国際会議 (査読あり)
Sousuke Amasaki, Hirohisa Aman and Tomoyuki Yokogawa, “Searching for Bellwether Developers for Cross-Personalized Defect Prediction ,” Ardito L., Jedlitschka A., Morisio M., Torchiano M. (eds) Product-Focused Software Process Improvement, Lecture Notes in Computer Science, vol. 13126. Springer, Cham, pp.183–198, Nov. 2021.
Hirohisa Aman, Sousuke Amasaki, Tomoyuki Yokogawa and Minoru Kawahara, “An Investigation of Compound Variable Names Toward Automated Detection of Confusing Variable Pairs ,” Proc. 36th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering Workshops, pp.133–137, Nov. 2021. [accepted version ] [実験データ ]
Hirohisa Aman, Sousuke Amasaki, Tomoyuki Yokogawa and Minoru Kawahara, “A Large-Scale Investigation of Local Variable Names in Java Programs: Is Longer Name Better for Broader Scope Variable? ,” Paiva A.C.R., Cavalli A.R., Ventura Martins P., Pérez-Castillo R. (eds) Quality of Information and Communications Technology, Communications in Computer and Information Science, vol. 1439, Springer, pp.489–500, Sept. 2021. [実験データ ]
Sousuke Amasaki, Hirohisa Aman and Tomoyuki Yokogawa, “A Preliminary Evaluation of CPDP Approaches on Just-in-Time Software Defect Prediction ,” Proc. 47th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA2021), pp.279–286, Sept. 2021.
Tomoya Minehisa, Hirohisa Aman, Tomoyuki Yokogawa and Minoru Kawahara, “A Comparative Study of Vectorization Approaches for Detecting Inconsistent Method Names ,” R. Lee (ed.), Computer and Information Science 2021–Summer, Studies in Computational Intelligence, vol.985, Springer, pp.125–144, June 2021.【Best Student Paper Award 受賞 】
Shozo Saeki, Minoru Kawahara and Hirohisa Aman, “Significance of Emphasized Features for Good Representation on Deep Metric Learning ,” Proc. 18th IEEE/ACIS International Virtual Conference on Software Engineering, Management and Applications (SERA 2021), pp.27–32, June 2021.
ワークショップ (査読あり)
峯久 朋也,阿萬 裕久,川原 稔, “ソースコードの難読化解除手法を活用したメソッド名の整合性評価 ,” 名倉正剛,関澤俊弦 編 ソフトウェア工学の基礎 28,pp.81─90, 近代科学社Digital,2021.【IEEE Computer Society Japan Chapter FOSE Young Researcher Award 受賞】
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