ソフトウエア開発における上流工程欠陥発見数を利用した下流工程欠陥数予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC8-5

グループ名: 【C】平成24年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2012/09/05

タイトル(英語): Software defect Prediction Modelling,based on Bayesian Networks utilizing both static and observed metrics

著者名: 阿部 玲子(三菱電機),矢野 雅嗣(三菱電機)

著者名(英語): Reiko Abe(Mitsubishi Electric Corporation),Masatsugu Yano(Mitsubishi Electric Corporation)

キーワード: 欠陥|予測|ベイジアンネットワークベイジアンネットワーク|Defect|Prediction|BayesianNetwork

要約(日本語): ベイジアンネットワークモデル技術を利用してモデルを構築すると、既存の観測データセットからモデル内の確率分布を算出することで、データセットに沿ってモデルが最適化できる。また、モデル内の確率分布を付与した状態では、一部の観測値のみ投入すれば他のモデル内の値を推定する事ができる。このため、本技術を利用し、工程の質を加味した要件定義工程におけるソフトウエア開発時の欠陥混入数を推定するモデルが存在する。ただし、当該モデルの動作検証については言及されていない。そこで本稿にて、偏りのあるシミュレーションデータを利用して簡易的に当該モデルの動作検証を行う方法を提案する。

PDFファイルサイズ: 2,816 Kバイト