@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00227293,
 author = {村上, 友太 and 曽我, 康平 and 並川, 雄貴 and 加地, 智也 and 飯盛, 天翔 and 野呂, 昌満 and 沢田, 篤史 and 張, 漢明},
 book = {ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2023論文集},
 month = {Aug},
 note = {AI 技術の応用研究として自動車の自動運転に関する取り組みが盛んにおこなわれている．AI 技術を適用した危険予測システムにおいて，予測精度と処理速度はともに重要な非機能特性であるが，これらに対する要求は一般に対立する．本研究では，対立する非機能要求の調整を目的とし，危険予測に用いるニューラルネットワークの状況に応じた選択を支援するソフトウェアアーキテクチャを提案する．提案するアーキテクチャは，コンテキスト指向を適用することで，動的なコンポーネント選択を可能とする構造として定義する．一方で，ニューラルネットワークには時間が経過するとともにモデルが劣化する問題がある．この問題に対処するために，コンテキストとそれに応じたコンポーネント選択の論理に関するコンポーネント群をメタレベルに位置づけ，実際の危険予測に関わるベースレベルのコンポーネント群から明確に分離したアーキテクチャを定義することで変更容易性を確保する．提案するアーキテクチャに基づいて対立する要求の調整が実現できることを，プロトタイプシステムの実装により評価する．また，構築したシステムの変更容易性の観点からの評価もおこなう．},
 pages = {154--163},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {自動運転における危険予測のためのコンテキスト指向ソフトウェアアーキテクチャ},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}