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平成22年度 (第61回) 電気・情報関連学会中国支部連合大会

部門: セッション 1404  26. 情報処理-(11)
日時: 2010年10月23日(土) 14:30 - 15:48
部屋: 学部共通棟(北) 8202室 (→地図)
座長: 山田 茂 (鳥取大学)

26-61 (時間: 14:30 - 14:43)
題名路線バスの乗換案内における複数経路の探索アルゴリズム
著者*赤木 翔, 杉山 裕二 (岡山大学 大学院自然科学研究科)
Pagep. 445
Keyword経路探索, 乗換案内
Abstract鉄道には乗換案内システムが普及しており,乗換経路や時刻といった情報を容易に入手できる一方で,路線バスにはそのようなシステムが普及していない。一部では路線バスに特化した乗換案内システムに関する研究が進められているが,まだ完全なものとは言えないのが現状である。 例えば,鳥取大学が開発したシステムは,鳥取県内の路線バスの乗換案内を提供する。しかし,このシステムは一つの経路しか案内できないため,利用者に選択肢が与えられないという問題点があった。 そこで本研究では,バス利用者の利便性向上を目的として,複数の経路を探索するアルゴリズムを考案し,検証を行なった。それにより,実用的な計算時間で複数の経路が求められることが確認された。

26-62 (時間: 14:43 - 14:56)
題名ベイズ理論に基づいたソフトウェア信頼性モデルの推定法に関する考察
著者*肖 霄, 土肥 正 (広島大学大学院工学研究科情報工学専攻)
Pagep. 446
Keywordベイズ, マルチスケール解析, ウェーブレット, 強度関数, 適合性評価
Abstract非同次ポアソン過程 (NHPP) に基づいたソフトウェア信頼性モデルの強度関数を推定するために,ウェーブレット縮小推定に基づいた方法が提案されている.本稿では,ベイズ統計の考え方を導入したウェーブレット解析法に着目し,ソフトウェア信頼性評価への適応可能性について検討する.数値計算を用いた検証では,事前情報を利用したベイジアンアプローチはソフトウェア信頼性評価へ適用可能であり,推定精度に関して従来のウェーブレット縮小推定を上回る手法であると結論づけることができる.

26-63 (時間: 14:56 - 15:09)
題名Appling Markov Chain Monte Carlo Based Random Testing in Continuous Input Domain
著者*Bo Zhou, Hiroyuki Okamura, Tadashi Dohi (Department of Information Engineering, Graduate School of Engineering, Hiroshima University)
Pagep. 447
Keywordsoftware testing, random testing, Markov chain Monte Carlo
AbstractSoftware testing is an important phase to validate the cor- rectness and reliability of software system. Since we cannot validate all of the execution paths, software testing is per-formed with limited test cases. Random testing (RT) is one of the most classical software testing strategies. This pa-per focuses on the RT scheme based on Markov chain Monte Carlo methods (MCMC-RT) for continuous input domain.

26-64 (時間: 15:09 - 15:22)
題名マルチファクターソフトウェア信頼性モデルへのBox-Cox変換の適用
著者*恵谷 勇介, 岡村 寛之, 土肥 正 (広島大学大学院工学研究科情報工学専攻)
Pagep. 448
Keywordソフトウェア信頼性モデル, ロジスティック回帰, Box-Cox変換
Abstract現在,コンピュータ,その中心となるソフトウェアは様々な分野で大きな役割を果たしている.ソフトウェアの効率的なテストを支援する一つの手段として,ソフトウェア信頼性の定量化がある.ソフトウェア信頼性の定量化として代表的な手法には,確率・統計に基づいたソフトウェア信頼度成長モデルがある.これは,テスト工程で検出されたフォールトの修正・除去(デバッギング)で,ソフトウェア全体の残存フォールトが減少する仮定を基礎とした数理モデルである.本稿では,ロジスティック回帰を応用したマルチファクターソフトウェア信頼性モデルに対し,様々な変換を含むBox-Cox変換を適用しその影響について考察を行う.

26-65 (時間: 15:22 - 15:35)
題名パラメトリックブートストラップ法によるソフトウェア信頼性評価の一考察
著者*金石 俊雄, 土肥 正 (広島大学大学院工学研究科)
Pagep. 449
Keywordパラメトリックブートストラップ, NHPP, 信頼性評価, 経験分布
Abstract開発段階早期でソフトウェアの欠陥を検出・除去し, ソフトウェア品質を定量的に評価する必要がある. ソフトウェア信頼性モデル(SRM:Software Reliability Model) は, 実際のテスト段階で観測されたフォールトデータを基にソフトウェア信頼性を定量化するための尺度を推定するために利用される. 非同次ポアソン過程(NHPP:non-homogeneous Poissonprocess) モデルはフォールトの発見やソフトウェア故障現象の意味付けが容易であり,これまでにさまざまなモデルが提案されている. 本稿では, NHPP の中でも対数型ポアソン実行時間モデルに着目し, パラメトリックブートストラップを適用することで強度関数, 平均値関数, 信頼度関数の信頼区間を求める方法を提案する.

26-66 (時間: 15:35 - 15:48)
題名一般化EM法による連続型隠れマルコフモデルの学習アルゴリズム
著者*河合 理恵, 岡村 寛之, 土肥 正 (広島大学大学院工学研究科情報工学専攻)
Pagep. 450
Keyword連続型隠れマルコフモデル, Baum-Welch法, EM法, 一般化EM法
Abstract連続型隠れマルコフモデル(Continuous Hidden Markov Model ; CHMM)はシンボルの出力が互いに相関を持つ連続型の確率分布に従った時系列データを表現するためによく用いられる.CHMMではシンボルの出力確率の計算が必要になる反面,データの損失を回避できるというメリットがある.CHMMの代表的な学習アルゴリズムにBaum-Welch法(BW)がある.BWはEM法(Expectation maximization algorithm)により構成されており,CHMMの教師データに対するパラメータの最尤推定値または局所最適値を求めるものである.BWは,教師データの大きさに比例して学習時間が増加してしまう問題がある.本稿ではCHMMにGEMを適用し,並列化に適した学習アルゴリズムの提案を行う.