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[[輪講資料]] *予定 [#kfb6ee11] - 一人5分(発表)+5分(質疑)で終了できる様に分かりやすい資料を用意する． - 毎週火曜日に9-10本のペースで夏休み前には読破する！ ***空白 [#h0b1e935] --著者名: --概要： --論文：&attachref(); --資料：&attachref(); *ICSE2015 [#r53f4415] ***[W2.1]Views on Internal and External Validity in Empirical Software Engineering（東） [#r478ac6e] - 論文名:Views on Internal and External Validity in Empirical Software Engineering --著者名:Janet Siegmund , Norbert Siegmund , Sven Apel --概要：ソフトウェア工学におけるエンピリカルな新しいメソッドは，研究者によって日々生み出されている．しかし，多くのメソッドの妥当性評価は研究者から見た仮想的な評価でしかない．かといって，現実的な評価を行うのは簡単ではない．妥当性のトレードオフ問題を紐解くに当たって，まず研究者にインタビューを行い，この問題の認識について調査した． --論文：&attachref(SiSiAp15.pdf); --資料：&attachref(Views on Internal and External Validity in Empirical Software Enginnering.pptx); ***[W2.2]Automated Modularization of GUI Test Cases（吉行） [#i5b03704] --著者名: --概要：GUIのテストコードの修正を容易にするためのモジュール化手法の提案 --論文：&attachref(1934a044.pdf); --資料：&attachref(automated_modularization_gui_testing.pptx); ***[W3.1]Interactive Code Review for Systematic Changes（大典） [#n5d9d46e] --著者名:Martin White, Christopher Vendome, Mario Linares-Vasquez, and Denys Poshyvanyk --概要：制作したコードレビューツールの開発者視点でのレビューと既存ツールとの比較 --論文：&attachref(1934a111(1).pdf); --資料：&attachref(Interactive Code Review for Systematic Change.pdf); ***[W4.3]Detecting Inter-Component Privacy Leaks in Android Apps（前田） [#i688fb4b] --著者名: Li Li, Alexandre Bartel, Tegawende ́ F. Bissyande ́, Jacques Klein, Yves Le Traon, Steven Arzt, Siegfried Rasthofer, Eric Bodden, Damien Octeau, Patrick McDaniel --概要：Android OS上のコンポーネント間のデータ受け渡し時における情報漏洩防止ツールの提案 --論文：&attachref(IccTA- Detecting Inter-Component Privacy Leaks in Android Apps.pdf); --資料：&attachref(IccTA - Detecting Inter-Component Privacy Leaks in Android Apps.pptx); ***[T2.2]How Much Up-Front? A Grounded theory of Agile Architecture（山谷） [#n2727f29] --著者名:Michael Waterman, James Noble, George Allan --概要：アジャイルにおいて初期の設計はどれくらいすべきか？の問題を解決するために44人の開発者にインタビューを行い，6つの要因と5つの方策を導いた --論文：&attachref(1934a347.pdf); --資料：&attachref(How much up-front.pptx); ***[W3.2]Data-Delineation in Software Binaries and its Application to Buffer-Overrun Discovery（優太） [#za51c469] --著者名:Denis Gopan，Evan Driscol，Dimitri Naydich，Alexey Loginov，David Melski --概要：バイナリデータ内のBuffer-Overrunをヒューリスティックな手法を使って推定．第一種あやまりを少なくすることで，既存手法に比べて適合率の向上が確認できた． --論文：&attachref(data-delineation-software-binaries-buffer-overrun-discovery.pdf); --資料：&attachref(Data-Delination in Software Binaries and its Aplication to Buffer-Overrun Discovery.pdf); ***[W2.1]2本目（東） [#c7eb66ce] --著者名: --概要： --論文：&attachref(); --資料：&attachref(); ***[W2.2]2本目（吉行） [#xe372d0a] --著者名: --概要： --論文：&attachref(); --資料：&attachref(making_system_user_interactive_tests_repeatable.pptx); ***[W3.1]Automated Decomposition of Build Targets（大典） [#t6429846] --著者名:Mohsen Vakilian, Raluca Sauciuc, J. David Morgenthaler,Vahab Mirrokni，Google, USA --概要：コードレビュー対象をライブラリ分割することでコンパクト化する --論文：&attachref(); --資料：&attachref(); ***[W4.3]Do Security Patterns Really Help Designers?（前田） [#c29018be] --著者名:Koen Yskout ，Riccardo Scandariato，Wouter Joosen --概要：セキュリティパターンはソフトウェア設計に役立っているかを検証 --論文：&attachref(Do Security Patterns Really Help Designers?.pdf); --資料：&attachref(Do Security Patterns Really Help Designers?_0.pptx); ***[T2.2]Work Practices and Challenges in Pull-Based Development: The Integrator's Perspective（山谷） [#q8e23b2c] --著者名:Georgios Gousios, Andy Zaidman, Margaret-Anne Storey, Arie van Deursen --概要：インテグレーターがPull-based開発において，Pull Requestをどのように扱い，どのような問題を抱えているかをアンケートを用いて調査した --論文：&attachref(1934a358.pdf); --資料：&attachref(Work Practices and Challenges in Pull-Based.pptx); ***[W3.2]Measuring Software Redundancy（優太） [#gdec674c] --著者名:Antonio Carzaniga，Andrea Mattavelli，Mauro Pezze --概要：ソフトウェアの冗長性を客観的に測定するために，改めて定式化を行い，測定手法を提案した．さらに実験を行い，手法の有用性を示した． --論文：&attachref(); --資料：&attachref(Measuring Software Redundancy.pdf); ***[W4.3]AppContext- Differentiating Malicious and Benign Mobile App Behaviors Using Context(前田) [#r5af496e] --著者名:Wei Yang, Xusheng Xiao, Benjamin Andow, Sihan Li, Tao Xie, William Enck --概要：Androidマルウェアアプリの検出手法の提案 --論文：&attachref(AppContext- Differentiating Malicious and Benign Mobile App Behaviors Using Context.pdf); --資料：&attachref(AppContext- Differentiating Malicious and Benign Mobile App Behaviors Using Context.pptx); ***[F1.2] Why Good Developers Write Bad Code: An Observational Case Study of the Impacts of Organizational Factors on Software Quality(山谷)[#a8be779b] --著者名:Mathieu Lavallee, Pierre N. Robillard --概要：徹底したケーススタディでソフトウェアの質を悪くする原因を組織的な観点から探る --論文：&attachref(1934a677.pdf); --資料：&attachref(Why Good Developers Write Bad Code.pptx); ***[F3.2](1)Hercules: Reproducing Crashes in Real-World Application Binaries(松野) [#a8be779b] --著者名:Van-Thuan Pham, Wei Boon Ng,Konstantin Rubinov, Abhik Roychoudhury --概要：アプリケーションをクラッシュさせる入力データを自動生成する手法を提案 --論文：&attachref(ICSE15-Hercules.pdf); --資料：&attachref(ICSE15-Hercules.pptx); ***[F3.2](2)CARAMEL: Detecting and Fixing Performance Problems That Have Non-Intrusive Fixes(松野) [#p65bbd8e] --著者名:Adrian Nistor , Po-Chun Chang , Cosmin Radoi , Shan Lu --概要：Performance bugを検出し，非侵入的に自動修正 --論文：&attachref(icse15.pdf); --資料：&attachref(ICSE15-CARAMEL_0.pptx); ***[F3.2](3)An Empirical Study on Real Bug Fixes(松野) [#rb4f351c] --著者名:Hao Zhong , Zhendong Su --概要：OSSプロジェクトの9000件以上のバグ修正を分析 --論文：&attachref(icse15-bugstudy.pdf); --資料：&attachref(ICSE15-bugstudy.pptx); ***F3.3(吉行) [#gb899032] Does the Failing Test Execute a Single or Multiple Faults? An Approach to classifying Failing Tests --著者名：Zhongxing Yu, Chenggang Bai, Kai-Yuan Cai --論文：&attachref(); --資料：&attachref(); --概要 ***[F2.2]Revisiting the Impact of Classification Techniques(優太) [#m6cac359] --著者名：Baljinder Ghotra, Shane McIntosh, Ahmed E. Hassan --概要：過去の研究結果（分類手法によって欠陥予測モデルの精度は変わらないとするもの）を改めて検証し，欠陥予測モデルの精度は，分類手法によって有意差があることを改めて実証． --論文：&attachref(icse2015-ghotra.pdf); --資料：&attachref(Revisiting the Impact of Classification Techniques.pdf); ***[F2.2]LACE2: Better Privacy-Preserving Data Sharing for Cross Project Defect Prediction(松本) [#m6cac359] --著者名：Fayola Peters, Tim Menzies, Lucas Layman --概要：組織間データを用いてDefect Predictionを行う際に有用な，privateなデータの保護を考慮したデータシェアリング手法の提案 --論文：&attachref(1934a801.pdf); --資料：&attachref(LACE2 Better Privacy-Preserving Data Sharing for Cross Project Defect Prediction.pptx);
