コードレビュー指摘密度を用いたソフトウェア欠陥密度予測

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2009-03-15
• タイトル: コードレビュー指摘密度を用いたソフトウェア欠陥密度予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Software Defect Density Prediction Using Code Review Defect Density
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 一般論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: ソフトウェア工学におけるシステム評価·管理技術
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科,現在，京都産業大学コンピュータ理工学部
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科,現在，大阪芸術大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology,Presently with Faculty of Computer Science and Engineering, Kyoto Sangyo University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology,Presently with Osaka University of Arts
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
• 著者名: 角田, 雅照; 玉田, 春昭; 森崎, 修司; 松村, 知子; 黒崎, 章; 松本, 健一
• 著者名(英): Masateru, Tsunoda; Haruaki, Tamada; Shuji, Morisaki; Tomoko, Matsumura; Akira, Kurosaki; Ken-ichi, Matsumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿ではコードレビュー指摘密度がソフトウェア欠陥密度予測モデルの精度に与える効果を明らかにする．コードレビュー指摘密度はコードレビューでの指摘数をコード行数で除することにより定義する．ソフトウェア開発では，テストを実施する前に，ソースコードの品質を高めるためにコードレビューが行われている．一般的なソフトウェア開発プロジェクトではまずソースコードレビューが行われ，その後，単体テスト，結合テスト，システムテストが実施される．コードレビューにより欠陥が除去されることから，コードレビューでどの程度欠陥を除去できたかによって，コードレビュー後に実施されるテストにおける欠陥密度が変化する可能性がある．分析では，富士通株式会社において実施された27件のプロジェクトで収集されたデータを用いて，単体テスト，結合テスト，システムテスト別に欠陥密度予測モデルを重回帰モデルにより構築した．分析の結果，コードレビュー指摘密度を説明変数に用いない場合，システムテスト欠陥密度の予測はできない（決定係数0.02）が，コードレビュー指摘密度を説明変数に用いることによりシステムテスト欠陥密度の予測が可能となる（決定係数0.52）ことが示された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper clarifies the effect of code review indication density for accuracy of software defect density prediction model. Code review indication density is defined as code review indication number divided by lines of source code. In the software development, code review is conducted before software testing to enhance quality of source codes. Generally, in software development project, source code review was conducted at first, then, unit testing, integration testing, and system testing are done. Results of source code review may influence number of detected faults during software testing. In the analysis, we used 27 projects data recorded in Fujitsu Limited, and made prediction model of defect density of unit testing, integration testing, and system testing with linear regression model. As a result, when the code review defect density is not used for an explanatory variable, the system testing defect density cannot be predicted (the determination coefficient was 0.02), and when the code review defect density is used for an explanatory variable, the system testing defect density can be predicted (the determination coefficient was 0.52).
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 50, 号 3, p. 1144-1155, 発行日 2009-03-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764