論文募集

　形式手法とその関連技術によってソフトウェア・ハードウェア開発の効率化および製品の高信頼化・高品質化を実現するために，産業界・学術界において様々な取り組みが進められている．本セッションでは，産学の連携を通じて情報産業における形式手法の普及および利活用を推進するべく，継続的に議論を行っている．形式手法の産業界への普及は進んでいるが，導入支援のための技術教育の必要性や，実システムへの導入に際してのコストの軽減など，多くの課題が残されているのが現状である．
　本セッションでは，形式手法の実システムへの導入を成功させるためのアプローチについて議論を行う．産業界においては自動化技術など導入コスト削減のための事例報告を，学術界においては抽象化の適用やアルゴリズムの高速化などの技術開発に関する報告などを歓迎する．
　本セッションでは，議論対象は上記のトピックに限定せず，これまでと同様に，形式的検証や形式仕様記述に加えて，プログラム解析技術の応用や，プロセス代数理論に基づく解析，SAT・SMT ソルバの応用など，様々な技術開発に関して，先端技術の利活用からまさに現場で利用されているシステムの検証事例までの幅広い提案を募集する．議論の対象としてはソフトウェア・ハードウェアシステムの検証に加えて，組込み・実時間システムへの適用，セキュリティ問題解決への応用，車載システム・医用システム開発への導入など，適用事例の報告や応用の枠組みの提案を募集している．導入支援ツールの開発などシステム構築に関する報告も歓迎する．産業界からは現場での適用事例や運用方法・ノウハウなど具体的な活動に関する報告を，学術界からは最新の技術動向や学生への教育実践報告などを期待する． 進行中の研究開発に関する途中経過についての報告も歓迎している．

　深層学習の様々な実応用が追求されており，その信頼性の確保は非常に重要となっている．しかし，深層学習を用いて構築したシステムは，Non-Testableである（正解の定義が高コストあるいは不可能である）ことや，振る舞いがブラックボックスであることから，従来の考え方では有効なテスト・検証が行えない．一方，学術研究において，この1，2年で多くの研究成果が出始めている．
　そこで本討論テーマでは，深層学習システムのテスト・検証について議論する場を設ける．新しい技術アイディア，既存研究の評価や活用に向けた取り組み，企業での経験報告などについての発表を各参加者に行ってもらい，参加者によるこれらの知見を共有，発展させることを目的とする．なお，参加希望者が多い場合，ポジションペーパーや発表概要の査読結果に基づき採否を決める可能性がある．

 

※ より広い観点からの議論のためT3と合同で開催いたします．

　近年の複雑大規模なシステムに対して事前設計検証や事後事故診断の必要性が高まっている．それにともない，種々のシステムモデルや検証手法，ツールが提案されてきている．これらの手法と形式手法を代表とする従来の手法との連携に関しても研究がされてきている．
　本討論テーマではそのような国内外の手法の「新潮流」の発表を募集する．また，これに関わる企業での課題や問題提起の発表も募集する．それらの発表をもとに今後の「新潮流」を討論したい．

 

※ 今後のシステムの検証の観点から議論の活発化を期待し，T2と合同で開催します．

　複雑なシステムにおいては，バグを検出するテストを適切に作成し，バグの原因となる箇所を特定し，他の機能への悪影響がないよう適切にバグを修正することには大きな労力のかかる作業である．また，近年では短期間でソフトウェアをリリースしユーザのフィードバックを得ることを重視する開発スタイルもあり，そのような場合には限られた期間内で効果的にバグを除き，加えてリリース後に発生したバグへの対応を迅速に行うことも必要となる．今後は，機械学習/深層学習を活用した新しいタイプのソフトウェアも増えると予想されるが，これらのソフトウェアでは実行結果の正誤判断(何がバグであるかの判断)自体難しいことも多く，このようなソフトウェアの品質をいかに確保するかも重要になっていくと考えられる．
　ワークショップでは，様々なタイプのソフトウェア，様々な開発スタイルにおいて，効果的にソフトウェアバグを見つけて修正し減らすことを目指し，

1. テスト，デバッグをいかに効率よく行うか
2. 品質管理をリリース後も含むソフトウェアのライフサイクル全体としてどのような考え方で行っていくか

について，将来有用そうな要素技術や，実際の開発現場における事例(成功事例，失敗事例や課題など)に関する発表と議論を行い，参加者らの知見を共有，発展させることを目的とする．具体的なトピックは，例えば以下が考えられる．

 

要素技術：テスト自動化技術，TestOracle，デバッガ，バグ同定/バグ自動修正技術，品質管理指標，バグ予測，バグの分類 ，テストスイート進化，探索的テスト

事例：ユーザのフィードバックを得ながらリリースを繰り返すソフトウェアにおけるテストとバグ管理の事例，機械学習/深層学習を活用したソフトウェアのテスト，デバッグの事例

　近年，産学の双方において「ビッグデータ」が一つの重要なトピックになってきている．ソフトウェア開発も例外ではなく，ソースコードやその開発に関わる作業履歴，不具合情報といった多種多様で膨大なデータに対してマイニング技術や統計解析手法を適用し，品質の維持・向上に向けたさまざまな取り組みが研究・実践され，さらなる研究分野の発展が期待される．
　本セッションでは，本分野における最新の研究動向に関する情報共有の場として，トップ会議の一つである ESEM2018（12th International Symposiumon Empirical Software Engineering and Measurement）で発表された論文について，参加者で分担して論文紹介を行い，その内容について議論を行う．
　参加希望者は申込みに際して，担当を希望する論文・担当可能な論文の番号（下記サイトに掲載）を討論リーダに申し出ることとする．ただし，希望が重なった場合は調整をお願いすることになる．
　論文リスト：http://se.cite.ehime-u.ac.jp/wws2019/

　インターネットの普及以来，通信，コンピューティング，デバイス，ソフトウェア，ビジネスモデル，セキュリティ，システムエンジニアリング等，あらゆる領域で構造変化の中にある．特に，近年の新たな潮流として，オープンイノベーション戦略に基づいて蓄積したデータを開示・シェアし，機械学習等の技術を用いてデータから価値を見いだすデータ利活用の動きや，サービスの提供する様々な（データに限らない）資源をWebAPI (API)経由で流通させ新たな価値を共創するAPIエコノミーの形成が活発化している．
　本ワークショップでは，データ利活用やAPIエコノミーを促進させる上でのサービス・ソフトウェアの課題を共有しつつ，萌芽的な取り組みや従来手法の発展的な研究，個々人の経験に基づく洞察，等を持ち寄り，エッセンスとなるべき事項の抽出を図る．また，これらに限らずサービスコンピューティングで扱われてきたトピックも幅広く受け入れる．
　本セッションは，電子情報通信学会サービスコンピューティング研究会の協力のもと行われる．サービス・クラウド・IoT等に関する研究コミュニティを形成する場としても活用いただきたい．
 
　電子情報通信学会サービスコンピューティング研究会：https://sig-sc.org/

　いわゆるソフトウェア危機に始まるソフトウェア工学の歴史は再利用技術確立の歴史であったと言っても過言ではない。再利用技術は，関数レベルの再利用に始まり，その後のオブジェクト指向の勃興によるクラスライブラリによる再利用，さらにはモデル，要求・仕様の再利用と抽象度を上げていく方向に，またソフトウェアフレームワーク，さらにはソフトウェアプロダクトラインのように，トップダウンからの再利用を行うように進化してきた。こうした古典的再利用技術には，ウォータフォール的プロセスに基づく，負担感の大きなものが少なくない。
　一方で，昨今のオープン化，クラウド化の流れは緩く軽く早い再利用技術を求められるようになり，また過去20年の間のソフトウェア実装言語の進化はそれを可能にするようにも見える。
　本ワークショップでは，「現代的再利用技術」のあるべき姿，現代的再利用を可能にし得る技術，古典的再利用と現代的再利用の棲み分け，再利用に関してこれまで我々が信じていたことの検証を進めていきたい。なお本ワークショップでは，ソフトウェアに限らず，ハードウェア，システム，開発／運用プロセス，データ，モデルなどあらゆる知的資産の再利用を論じたい。