| 講演名 | 2020-10-16 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(東京都市大), 田村 慶信(東京都市大), 山田 茂(鳥取大), |
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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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Deep learning / Open Source Software / Development Effort |
| 資料番号 | R2020-20 |
| 発行日 | 2020-10-09 (R) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | R |
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| 開催期間 | 2020/10/16(から1日開催) |
| 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 |
| 委員長氏名（和） | 安里 彰(富士通) |
| 委員長氏名（英） | Akira Asato(Fujitsu) |
| 副委員長氏名（和） | 土肥 正(広島大) |
| 副委員長氏名（英） | Tadashi Dohi(Hiroshima Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 田村 信幸(法政大) / 井上 真二(関西大) |
| 幹事氏名（英） | Nobuyuki Tamura(Hosei Univ.) / Shinji Inoue(Kansai Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 岡村 寛之(広島大) / 横川 慎二(電通大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Okamura(Hiroshima Univ.) / Shinji Yokogawa(Univ. of Electro-Comm.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Reliability |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 多田 幸二郎 / Kohjiro Tada |
| 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） | 田村 慶信 / Tamura Yosinobu |
| 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） | 山田 茂 / Ymada Sigeru |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 鳥取大学(略称：鳥取大) Tottori University(略称：Tottori Univ) |
| 発表年月日 | 2020-10-16 |
| 資料番号 | R2020-20 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | R-191 |
| ページ範囲 | pp.7-12(R), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-10-09 (R) |