研究者詳細 - 門田　暁人

論文 - 門田　暁人

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ソフトウェア開発における適正工期に関する分析査読

戸田航史, 門田暁人, 松本健一

経済調査研究レビュー 7 ( 7 ) 38 - 46 2010年9月

開発者メトリクスに基づくソフトウェア信頼性の分析査読

?本真佑, 亀井靖高, 門田暁人, 松本健一

電子情報通信学会論文誌 J93-D ( 8 ) 1576 - 1589 2010年8月

欠損値処理法を用いた工数予測におけるデータ件数と予測精度の関係

田村晃一, 門田暁人, 松本健一

コンピュータソフトウェア 27 ( 2 ) 100 - 105 2010年5月

An effect of data size on performance of effort estimation with missing data techniques

Koichi Tamura, Akito Monden, Ken-Ichi Matsumoto

Computer Software 27 ( 2 ) 100 - 105 2010年5月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

To deal with missing data in historical project data sets is an important issue for constructing effort estimation models. Past researches have showed that the similarity-based imputation showed high estimation performance. However, it is unclear if it is still effective for small data sets. In this paper, using multiple data sets with different project cases each extracted from ISBSG data set, we present an experimental evaluation among four methods: mean imputation, similarity-based imputation, row-column deletion and pairwise deletion. The result showed that the row-column deletion showed better performance than similarity-based imputation for data sets not exceeding 220 cases.

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粗粒度モジュールに対するバグ密度予測の精度評価

亀井靖高, 本真佑, 門田暁人, 松本健一

電子情報通信学会技術研究報告 109 ( 456 ) 145 - 150 2010年3月

Using search-based metric selection and oversampling to predict fault prone modules 査読

R. Vivanco, Y. Kamei, A. Monden, K. Matsumoto, D. Jin

Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering 2010年

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Predictive models can be used in the detection of fault prone modules using source code metrics as inputs for the classifier. However, there exist numerous structural measures that capture different aspects of size, coupling and complexity. Identifying a metric subset that enhances the performance for the predictive objective would not only improve the model but also provide insights into the structural properties that lead to problematic modules. Another difficulty in building predictive models comes from unbalanced datasets, which are common in empirical software engineering as a majority of the modules are not likely to be faulty. Oversampling attempts to overcome this deficiency by generating new training instances from the faulty modules. We present the results of applying searchbased metric selection and oversampling to three NASA datasets. For these datasets, oversampling results in the largest improvement. Metric subset selection was able to reduce up to 52% of the metrics without decreasing the predictive performance gained with oversampling. © 2010 IEEE.

DOI： 10.1109/CCECE.2010.5575249

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原価率とプロジェクトメトリクスに着目したソフトウェア開発プロジェクトの特徴分析査読

上野秀剛, 亀井靖高, 門田暁人, 松本健一

プロジェクトマネジメント学会誌 12 ( 5 ) 25 - 30 2010年

クローンメトリクスを用いたFault-Prone モジュール判別の追実験査読

亀井靖高, 左藤裕紀, 門田暁人, 川口真司, 上野秀剛, 名倉正剛, 松本健一

電子情報通信学会論文誌 93-D ( 4 ) 544 - 547 2010年

Revisiting Common Bug Prediction Findings Using Effort Aware Models 査読

Yasutaka Kamei, Shinsuke Matsumoto, Akito Monden, Ken-ichi Matsumoto, Bram Adams, Ahmed E. Hassan

In Proceedings of The 26th IEEE International Conference on Software Maintenance (ICSM2010) 1 - 10 2010年

FIT data selection based on project features for software effort estimation models

Koji Toda, Akito Monden, Ken-Ichi Matsumoto

Proceedings of the 6th IASTED International Conference on Advances in Computer Science and Engineering, ACSE 2010 82 - 88 2010年

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

To construct a better multivariate regression model for software effort estimation, this paper proposes a method to automatically select projects as fit data (a dataset for model construction) from a given project data set based on an estimation target's features. As a result of an experimental evaluation using the ISBSG data set, which is one of the most commonly used project data sets for effort estimation studies, the proposed method showed better estimation performance than the conventional method (of constructing a model using all project data). The median of MRE (Magnitude of Relative Error) was improved from 0.552 to 0.383, and also the median of MER (Magnitude of Error Relative) was improved from 0.457 to 0.381. While regression models were often constructed using all available project data, this paper showed the necessity of fit data selection, and showed that the proposed method is one of the effective and systematic means of doing the selection.

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The effect of log transformation in multivariate liner regression models for software effort prediction

Monden, A., Kobayashi, K.

Computer Software 27 ( 4 ) 2010年

ソフトウェアタグを用いた設計文書メトリクスからの低品質モジュールの予測

片山真一, 大蔵君治, 伏田享平, 川口真司, 名倉正剛, 門田暁人, 飯田元

電子情報通信学会技術研究報告 109 ( 343 ) 67 - 72 2009年12月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）出版者・発行元：電子情報通信学会

高品質なソフトウェアを作成するためには,早期段階で多くの不具合を含む可能性のある低品質モジュールを特定することが重要となる.そのために,線形判別分析,ロジスティック回帰分析,ニューラルネットワークなど様々なモデルが多数提案されている.しかし,従来手法では主にソースコードから計測されたメトリクスを用いていたため,予測のタイミングが実装工程完了後に限定されていた.本研究ではソフトウェアタグに含まれる設計文書メトリクスを用いて,低品質モジュールの予測を試みる.設計文書メトリクスを利用することで設計工程完了時に予測を行い,実装工程における品質改善活動に寄与することができる.重回帰分析・遺伝的プログラミングを適用した結果,ランダムな手法に比べて高い精度で低品質モジュールを特定することができた.

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Software development productivity of Japanese enterprise applications 査読

Tsunoda, M., Monden, A., Yadohisa, H., Kikuchi, N., Matsumoto, K.

Information Technology and Management 10 ( 4 ) 193 - 205 2009年12月

開発者メトリクスを用いたソフトウェア信頼性の分析査読

?本真佑, 亀井靖高, 門田暁人, 松本健一

ソフトウェア工学の基礎ワークショップ FOSE2009 35 207 - 214 2009年11月

ソフトウェア開発工数予測のためのフィットデータ選定方法査読

戸田航史, 門田暁人, 松本健一

情報処理学会論文誌 50 ( 11 ) 2699 - 2709 2009年11月

ソフトウェアバグと変数名の関係の分析

山本博之, 亀井靖高, 本真佑, 門田暁人, 松本健一

電子情報通信学会技術研究報告 109 ( 307 ) 67 - 71 2009年11月

メトリクス値の標準化によるFault-Proneモジュール判別モデルの精度向上

藏本達也, ?本真佑, 亀井靖高, 門田暁人, 松本健一

情報処理学会研究報告 2009-SE-166 ( 10 ) 2009年10月

ソフトウェア開発プロファイルデータの相関ルール分析査読

森崎修司, 木村早苗, 門田暁人, 松本健一

経済調査研究レビュー 5 ( 5 ) 88 - 94 2009年9月

工数予測における類似性に基づく欠損値補完法の実験的評価査読

田村晃一, 柿元健, 戸田航史, 角田雅照, 門田暁人, 松本健一, 大杉直樹

コンピュータソフトウェア 26 ( 3 ) 44 - 55 2009年7月

Fault-proneモジュール判別におけるテスト工数割当てとソフトウェア信頼性のモデル化査読

柿元健, 門田暁人, 亀井靖高, 柗本真佑, 松本健一, 楠本真二

情報処理学会論文誌 50 ( 7 ) 1716 - 1724 2009年7月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会

ソフトウェアの信頼性確保を目的として,faultの有無を推定するモデル(faultproneモジュール判別モデル)が数多く提案されている.しかし,どのようにテスト工数を割り当てるのかといったfault-proneモジュール判別モデルの判別結果の利用方法についての議論はほとんどされておらず,信頼性確保の効果は不明確であった.そこで,本論文では,faultの有無の判別,テスト工数の割当て,ソフトウェア信頼性の関係のモデル化を行い,TEAR(Test Effort Allocation and software Reliability)モデルを提案する.TEARモデルにより,与えられた総テスト工数の枠内で,ソフトウェア信頼性が最大となるような(モジュールごとの)テスト工数割当ての計画立案が可能となる.TEARモデルを用いてシミュレーションを行った結果,推定される判別精度が高い,もしくは,fault含有モジュールが少ない場合には,fault-proneモジュールに多くのテスト工数を割り当てた方がよく,推定される判別精度が低い,もしくは,fault含有モジュールを多く含む場合には,判別結果に基づいてテスト工数を割り当てるべきではないことが分かった.

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