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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-10-16 13:25 OSSに対するディープラーニングに基づくEVMによる進捗管理手法と適合性評価 ○多田幸二郎・田村慶信（東京都市大）・山田 茂（鳥取大）  R2020-20 |
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| 抄録 | （和） | 現在，多くのオープンソースソフトウェアが開発されている．その一方で，世界中の人々が様々な環境下でオープンソースプロジェクトに関係していることや明確なテスト工程が存在していないことにより，オープンソースプロジェクトの進捗管理は難しいという問題がある．本論文では，ディープラーニングに基づく実際のオープンソースソフトウェアに対する進捗管理を行う．主に，既存の研究による提案手法を改善し，EVM（Earned Value Management）によるオープンソースプロジェクトの進捗管理への適用を目指す．実際のオープンソースソフトウェアのフォールトデータを使用した EVM の評価指標の数値例を示す．さらに，RMSE を用いて，既存手法と本論文での提案手法を比較して優位性を確認し，考察を行う． |
| （英） | Currently, a lot of open source software are developed. On the other hand, there is a problem that it is difficult to manage the progress of open source projects because of the distributed development environment by using the unique development style. In this paper. we propose the method of progress management for actual open source software based on deep learning. Mainly, we aim to improve the existing method in order to assess the progress of open source projects by EVM (Earned Value Management). We show numerical examples of the evaluation index of EVM using the fault data of actual open source software. Furthermore, we compare the existing method with the proposed method in this paper. | |
| キーワード | （和） | ディープラーニング / オープンソースソフトウェア / 開発工数 / / / / / |
| （英） | Deep learning / Open Source Software / Development Effort / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 191, R2020-20, pp. 7-12, 2020年10月. | |
| 資料番号 | R2020-20 | |
| 発行日 | 2020-10-09 (R) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | R2020-20 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | R |
| 開催期間 | 2020-10-16 - 2020-10-16 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 情報通信システムの信頼性，信頼性一般 |
| テーマ（英） | Reliability of Information Communication System, Reliability General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | R |
| 会議コード | 2020-10-R |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | OSSに対するディープラーニングに基づくEVMによる進捗管理手法と適合性評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of Goodness-of-Fit for the EVM Based on Deep Learning for OSS |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ディープラーニング / Deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | オープンソースソフトウェア / Open Source Software |
| キーワード(3)（和/英） | 開発工数 / Development Effort |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 多田 幸二郎 / Kohjiro Tada / タダ コウジロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田村 慶信 / Tamura Yosinobu / タムラ ヨシノブ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 茂 / Ymada Sigeru / ヤマダ シゲル |
| 第3著者 所属（和/英） | 鳥取大学 (略称： 鳥取大) Tottori University (略称： Tottori Univ) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-10-16 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | R |
| 資料番号 | R2020-20 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.191 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-10-09 (R) |
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