| 講演名 | 2021-03-06 ベイズ統計機械学習を用いたオープンソースソフトウェア信頼度評価法の提案 杉山 透(OUJ), 中谷 多哉子(OUJ), |
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| 抄録(和) | 近年，産業界でオープンソースソフトウェア(OSS)を製品ソフトウェアに組み込んで使用することが増 えてきているが，品質，特に信頼性に課題があるとされている.しかし，信頼性を評価するための既存のソフトウェ ア信頼性モデル，特に動的信頼性モデルは OSS 特有の開発形態と合っていないことが指摘されている.そこで，状態 空間モデルとベイズ統計機械学習による信頼性モデルを，OSS 特有の開発形態を考慮した動的信頼性モデルとして提 案し，実際の OSS の故障発生件数の予測を行った.提案手法を用いた予測結果を，従来の動的信頼性モデルにより同 様の予測を行った結果と比較し，評価を行った. |
| 抄録(英) | In recent years, the use of open source software (OSS) in product software has been increasing in the industrial world, but it is said that there are issues in quality, especially in reliability. However, it has been pointed out that existing software reliability models, especially dynamic reliability models, are not suitable for the development style specific to OSS. Therefore, we proposed a reliability model based on a state-space model and Bayesian statistical machine learning as a dynamic reliability model that takes into account the development style unique to OSS, and predicted the number of actual OSS failures. The prediction results using the proposed method were compared with the results of similar prediction using a conventional dynamic reliability model, and the results were evaluated. |
| キーワード(和) | オープンソースソフトウェア / ソフトウェア信頼性モデル / 状態空間モデル / ベイズ統計機械学習 / ソフトウェア工学 / ベイズ統計モデリング |
| キーワード(英) | open source software / software reliability model / state-space model / bayesian machine learning / software engineering / Bayesian statistical modeling |
| 資料番号 | KBSE2020-46 |
| 発行日 | 2021-02-26 (KBSE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
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| 開催期間 | 2021/3/5(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 一般，学生 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 中川 博之(阪大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Nakagawa(Osaka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 猿渡 卓也(NTTデータ) |
| 副委員長氏名（英） | Takuya Saruwatari(NTT Data) |
| 幹事氏名（和） | 菊地 奈穂美(OKI) / 金子 朋子(NII) |
| 幹事氏名（英） | Nahomi Kikuchi(OKI) / Tomoko Kaneko(NII) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小形 真平(信州大) / 槇原 絵里奈(同志社大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinpei Ogata(Shinshu Univ.) / Erina Nakihara(Doshisha Univ,) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Knowledge-Based Software Engineering |
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| 本文の言語 | JPN-ONLY |
| タイトル（和） | ベイズ統計機械学習を用いたオープンソースソフトウェア信頼度評価法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | オープンソースソフトウェア / open source software |
| キーワード(2)（和/英） | ソフトウェア信頼性モデル / software reliability model |
| キーワード(3)（和/英） | 状態空間モデル / state-space model |
| キーワード(4)（和/英） | ベイズ統計機械学習 / bayesian machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | ソフトウェア工学 / software engineering |
| キーワード(6)（和/英） | ベイズ統計モデリング / Bayesian statistical modeling |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 杉山 透 / Toru Sugiyama |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 放送大学(略称：OUJ) The Open University of Japan(略称：OUJ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中谷 多哉子 / Takako Nakatani |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 放送大学(略称：OUJ) The Open University of Japan(略称：OUJ) |
| 発表年月日 | 2021-03-06 |
| 資料番号 | KBSE2020-46 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | KBSE-423 |
| ページ範囲 | pp.71-76(KBSE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-26 (KBSE) |