深層学習によるプログラムの不具合を画像分析した結果をコードレ ビューに用いるための研究

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-07-01
• タイトル: 深層学習によるプログラムの不具合を画像分析した結果をコードレ ビューに用いるための研究
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Research for using image analysis of program fault by deep learning for code review
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 放送大学
• 著者所属: 放送大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Open University of Japan
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Open University of Japan
• 著者名: 小川, 一彦; 中谷, 多哉子
• 著者名(英): Kazuhiko, Ogawa; Takako, Nakatani
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 我々は，プログラムの不具合の箇所を予測するため，不具合を起こしたソースコードを画像化し，深層学習による学習を行い，プログラムの不具合の箇所を発見できるか検証した．不具合を起こすプログラムの記述は，ソースコードの見た目に共通点があり，深層学習のひとつである CNN（Convolutional Neural Network）を適用することで，不具合を発見できると考えたのである．本稿では，深層学習で学習したモデルより，推論した結果を用いたプログラムのコードレビューと，推論した結果を用いないプログラムのコードレビューを行い，結果を比較する．深層学習 で推論した結果を用いたプログラムのコードレビューが，推論結果を用いない場合と比較して，レビュー時間が短縮され，より多くの不具合を検出可能であるか実験を行なう．また，未知の不具合を発見することができるか検証する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In order to predict the location of faults in a program, we imaged the source code of the defective program and verified whether we could find the defective part of the program by learning with deep learning. We found that the descriptions of the programs that caused the defects had something in common in the appearance of the source code, and we thought that we could find the defects by applying CNN (Convolutional Neural Network), which is one of the deep learning methods. In this paper, we compare the results of a code review of a program that uses the results of inference from a model learned by deep learning and a code review of a program that does not use the results of inference. We will experiment to see whether the code review using the results of inference by deep learning can reduce the review time and detect more defects than the code review without the results of inference. We will also verify whether it is possible to detect unknown faults.
• 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: AN10112981
• 書誌情報: 研究報告ソフトウェア工学（SE）; 巻 2021-SE-208, 号 9, p. 1-6, 発行日 2021-07-01
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8825
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会