設計情報の再利用を目的とした UML図の自動推薦ツール

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1 設計情報の再利用を目的とした UML図の自動推薦ツール
基礎工学部情報科学科 井上研究室 松下　誠

2 背景 設計情報の再利用を促進するツールの作成 上流工程で問題を見逃すと大きなコストがかかる ソフトウェア再利用 利点 対象 生産性の向上
信頼性の向上 対象 ソースコードなどのプログラム ソフトウェアの設計情報 再利用の説明：既存の成果物を使う まず発表の背景について説明します ソフトウェア開発において、適切な再利用を行うことでソフトウェアの生産性や信頼性が向上すると言われています。 その際，再利用の対象となっているものには大きくわけてソースコードなどのプログラムと，ソフトウェアの設計情報があります. また，ソフトウェア開発の上流工程で問題を見逃してしまい，その問題を下流工程で取り除く必要が生じた場合，修正に必要なコストが増大することが知られています. そのため，再利用により上流工程の信頼性を向上させることは開発コストの低減に有効な手段であると考えられます. そこで，本研究では，ソフトウェアの設計情報に着目し，設計情報の再利用を促進するツールの作成を行いました. 設計情報の再利用を促進するツールの作成

3 研究の方針 設計情報としてよく用いられるUML図を扱う 自動的に検索を行い再利用可能なUML図を提示する
本研究では設計情報の再利用を支援するツールの作成を行います そのため，まず扱う設計情報はUML図としました. そして，再利用できる情報の検索を自動的に行うようにすることで，再利用の機会の増加を狙います. さらに曖昧さを許容した検索を行うことで見つける部品の幅を広げます. また検索を自動的に行うため，検索のクエリは編集中のUML図から作成するようにします.

4 推薦の流れ 提案手法 検索処理 検索開始 UML図 リポジトリ 特徴抽出 検索クエリ作成 索引作成 検索実行 索引 UMLエディタ 推薦画面
索引作成処理 UML図 リポジトリ 検索開始 特徴抽出 検索指示 監視 特徴 検索クエリ作成 索引作成 検索クエリ UML図 検索実行 索引 編集 UMLエディタ まず本手法による推薦の流れを説明します UML図の編集⇒手法がUML図を提示 索引 特徴抽出⇒索引 検索 検索クエリ＝特徴抽出 推薦の処理は大きく検索処理と索引作成処理の二つにわけることができます. 索引作成処理では，蓄積された設計情報から特徴を抽出し，その特徴を元に索引を作成します. ここで言う特徴については後ほど説明致します. 推薦処理では，UMLエディタを監視することで，先ほど述べた検索のタイミングを検出し，検索を開始します. 検索のタイミングが検出されたら，まず現在編集中のUML図に含まれる特徴を元に検索クエリを生成します.次に生成された検索クエリと索引を用いて検索クエリに合うUML図を探し，開発者に提示します. 次にスライドからは具体的な検索処理について説明します. 検索結果 推薦 推薦画面 開発者

5 索引作成処理 特徴抽出 索引作成 ノードのテキスト記述を加工して単語に分解
各単語の出現回数を重みとして<単語，重み>の集合(特徴)を作成 索引作成 各UML図が持つ特徴をまとめて保存する 特徴 単語 重み article 1 name 4 string 3 get set new void 特徴抽出⇒保存＝索引 className property Article - name : String + getName() : String +setName(newName : String) : void method actor テキスト記述

6 検索処理 検索クエリ生成 検索実行 結果の提示 検索開始 クエリ：作図中のUML図の特徴 索引作成処理の特徴抽出と同じ
検索結果の上位数件を開発者に提示 検索開始 編集中のUML図の特徴が変化したとき

7 ツールの実装 ツールの機能 UMLエディタ 推薦結果の提示 インポート機能 Violet UML Editor(既存のアプリケーション)
作成可能な図 クラス図・ユースケース図・アクティビティ図・ 　　　　　　　　　　シーケンス図・オブジェクト図・状態遷移図 推薦結果の提示 インポート機能 作成可能な図＝推薦可能な図

8 ツールの外観 作成中のUML図 推薦画面

9 インポート機能

10 評価実験 目的 検索対象のリポジトリ 開発者がどの程度作図を行うと，目的の設計情報が推薦されるかを確認する 大学の履修管理システムの設計情報
クラス図：73 シーケンス図：8 ユースケース図：10

11 実験内容 リポジトリのすべてのUML図に対して以下の処理を行う
リポジトリに対して検索を実行 元のUML図が推薦されるかどうかを確認 検索クエリ生成に用いる単語の割合は5%から100%まで5%刻みで変化させて行う 試行は10回ずつ行う

12 実験結果

13 実験考察 検索に用いる単語の割合が低い段階でも上位に推薦された
開発者がUML図の一部を記述すれば再利用に適したUML図が推薦されると考えられる

14 まとめと今後の課題 まとめ 今後の課題 設計情報の再利用の促進を目的としたツールを提案した UML図の自動推薦を行うツールを作成した
実験を行い，ツールの検索精度を確認した 今後の課題 検索に用いる情報として，UML図のグラフ構造も扱う 被験者を用いた実験を行う

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