発表論文

2022 年

2021 年

2020 年

2019 年

  • 論文誌(査読あり)
    1. 川上 卓也,阿萬 裕久,川原 稔,
      データ依存関係に着目したフォールト混入リスク評価メトリクスの提案,” コンピュータソフトウェア,Vol.36, No. 4, pp.32–38, Nov. 2019.
  • 国際会議(査読あり)
    1. Hirohisa Aman, Sousuke Amasaki, Tomoyuki Yokogawa and Minoru Kawahara,
      Empirical Study of Fault Introduction Focusing on the Similarity among Local Variable Names,” Proc. 7th International Workshop on Quantitative Approaches to Software Quality, pp. 3–11, Dec. 2019. [data]
    2. Sousuke Amasaki, Tomoyuki Yokogawa and Hirohisa Aman,
      Applying Cross Project Defect Prediction Approaches to Cross-Company Effort Estimation,” Proc. 15th International Conference on Predictive Models and Data Analytics in Software Engineering, pp. 76–79, Sept. 2019.
    3. Hirohisa Aman, Sousuke Amasaki, Tomoyuki Yokogawa and Minoru Kawahara,
      A Survival Analysis-Based Prioritization of Code Checker Warning: A Case Study Using PMD,” Roger Lee (ed.), Big Data, Cloud Computing, and Data Science Engineering. Studies in Computational Intelligence, vol. 844, pp. 69–83, Springer, Cham, Jan. 2020. [DOI 10.1007/978-3-030-24405-7_5] [実験データ]
    4. Sousuke Amasaki, Hirohisa Aman and Tomoyuki Yokogawa,
      A Comparative Study of Vectorization Methods on BugLocator,” Proc. 2019 45th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA2019), pp.236–243, Aug. 2019.
    5. Akira Matsumoto, Tomoyuki Yokogawa, Sousuke Amasaki, Kazutami Arimoto and Hirohisa Aman,
      Consistency Verification of UML Sequence Diagrams Modeling Wireless Sensor Networks,” Proc. 8th International Congress on Advanced Applied Informatics, pp.458–461, July 2019.
    6. Shozo Saeki, Minoru Kawahara and Hirohisa Aman,
      Scalable Laplacian Regularized Least Squares Classification on Anchor Graph,” Proc. 2019 IEEE/ACIS 4th International Conference on Big Data, Cloud Computing, Data Science & Engineering, pp.71–76, May 2019.
    7. Sousuke Amasaki, Tomoyuki Yokogawa and Hirohisa Aman,
      Towards Better Effort Estimation with Cross-Project Defect Prediction Approaches,” Proc. Evaluation and Assessment on Software Engineering Conference (EASE 2019), pp.357–360, Apr. 2019.
  • ワークショップ(査読あり)
    1. 宮本 敦哉,阿萬 裕久,川原 稔,
      “他の開発者向けに構築された個人化バグ予測モデルの活用に関する提案,” 森崎修司,大平雅雄 編 ソフトウェア工学の基礎 XXVI,pp.3–12, 近代科学社,2019.【IEEE Computer Society Japan Chapter FOSE Young Researcher Award 受賞】
  • 研究会
    1. 川上 卓也,阿萬 裕久,川原 稔,
      “変数に着目した変更メトリクスの有効性について ~ フォールト混入予測精度の比較実験 ~,”電子情報通信学会技術研究報告,vol.119, no.246, SS2019-22, pp.53–58, Oct. 2019.
    2. 安里 昌真,阿萬 裕久,川原 稔,
      “バグ票の類似度に基づいたバグ位置推定手法の改善に向けた提案 ~ TraceScore値の分配に関する比較実験 ~,”電子情報通信学会技術研究報告,vol.119, no.112, SS2019-4, pp.99–104, July 2019.
    3. 松本明,横川智教,天嵜聡介,阿萬裕久,有本和民,
      “階層的な制御構造をもつシーケンス図間の整合性検証手法の開発,” 電子情報通信学会技術研究報告,vol.119, no.112, SS2019-2, pp.47–52, July 2019.
    4. 内藤駿人,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NuSMVのモデル生成支援環境,” 電子情報通信学会技術研究報告,vol.119, no.112, SS2019-1, pp.41–46, July 2019.

2018 年