データ依存解析によるユースケース記述中の不吉な臭い検出

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Abstract

ユースケース記述の品質はソフトウェア開発全体の品質やコストに関わり重要であるが，現実的には品質問題が発生している．その中でも，文章の長さや動詞の数といった構造上の特徴によらない問題については検出が難しく，自動化があまりなされてこなかった．本論文では，記述中の低品質と思われる箇所を指す不吉な臭いのうち，データの依存関係が原因なものを自動検出するために，動作の入出力となるデータをノードに保持した制御フローグラフを構築し検査を行うツールを開発した．本手法で作成したツールは，文中の動詞を辞書及び単語の類似度を用いて7種類に分類し，各分類に割り当てられた格フレームと記述の構造上の特徴に基づいてグラフを構築し，``更新するデータはそれ以前に作成されているべき''といったデータの依存関係を解析することで，不吉な臭いを自動検出する．また，作成したツールを評価するために，架空の鉄道会社による列車予約システムを表す5 つのユースケース記述を用いて調査を実施した．

BibTeX

@article{yotaro-sigse202103,
    author = {関 洋太朗 and 林 晋平 and 佐伯 元司},
    title = {データ依存解析によるユースケース記述中の不吉な臭い検出},
    journal = {情報処理学会研究報告},
    volume = {2021-SE-207},
    number = 20,
    pages = {1--8},
    year = 2021,
}