座長： 小川 秀人（日立製作所）

9:30-9:50 講演(1) 【タイトル邦題】 Ammonia: プロジェクト特有バグパターンの導出法
林　晋平（東京工業大学 情報理工学院 准教授）
【原発表の書誌情報】 Higo, Y., Hayashi, S., Hata, H., Nagappan, M.: Ammonia: an approach for deriving project-specific bug patterns. Empirical Software Engineering 25(3), 1951-1979 (2020). DOI: https://doi.org/10.1007/s10664-020-09807-w
【概要】 本論文では，ソフトウェア開発プロジェクトの開発履歴を静的に分析することによりプロジェクト特有のバグパターンを特定するアプローチAmmoniaを提案する．得られたプロジェクト特有バグパターンに基づく警告により，一般的なパターンに限定された通常の静的解析ツールの出力を補完できる．
	【略歴】 2008年東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士後期課程修了．博士（工学）．同専攻助教を経て，2018年より東京工業大学情報理工学院准教授．ソフトウェア進化やソフトウェア開発環境の研究に従事．
9:50-10:10 講演(2) 【タイトル邦題】 ラージバリアンスクローンの高速な検出法
肥後　芳樹（大阪大学 ）
【原発表の書誌情報】 Tasuku Nakagawa, Yoshiki Higo, and Shinji Kusumoto, "NIL: Large-Scale Detection of Large-Variance Clones", In Proc. of the ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering (ESEC/FSE2021), pp.830--841, August 23--27, 2021.
【概要】 本論文では、大規模ソースコードからラージバリアンスクローンを高速に検出するための新しい手法を提案する．提案手法は字句ベースのクローン検出技術であり，字句列のN-gramと転置インデックスを用いて効率的にクローンの候補となり得るソースコードのペア（C言語の関数ペアやJavaのメソッドペア）を取得する．次に最長共通部分列アルゴリズムを用いてそれらのペア間の類似度を計測することによりクローンの検出を行う．
	【略歴】 2002年大阪大学基礎工学部情報科学科中退．2006年同大学大学院博士後期課程修了．2007年同大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻助教．2015年同准教授．博士(情報科学)．ソースコード分析，特に自動プログラム修正やコードクローン検出およびリファクタリング支援に関する研究に従事．情報処理学会，電子情報通信学会，日本ソフトウェア科学会，IEEE各会員．
10:10-10:30 講演(3) 【タイトル邦題】
平尾　俊貴（奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 情報科学領域 ソフトウェア設計学 ）
【原発表の書誌情報】 Toshiki Hirao, Shane McIntosh, Akinori Ihara, and Kenichi Matsumoto, “Code Reviews With Divergent Review Scores: An Empirical Study of the OpenStack and Qt Communities,” IEEE Transactions on Software Engineering (TSE), 2020.
【概要】 ソフトウェア開発における品質管理工程で用いられるコードレビューに着目し，複数の開発者たちが品質について議論した際の内容について定量・定性的な研究を進めた．研究結果より，コードレビュー実施中に開発者間の意見は度々不一致することがあり，その原因も多岐に渡ることが確認できた．
	【略歴】 奈良先端科学技術大学院大学 博士(工学)．日本学術振興会 特別研究員DC1 採用．ソフトウェア品質管理プロセスの自動化に関する研究に従事． 機械学習，ビッグデータ分析，プログラム解析，及び自然言語処理が研究領域．世界大学ランキング上位のMcGill大学（カナダ）で訪問研究員として，機械学習とビッグデータ分析技術を活用したソフトウェア開発支援システムを共同開発． その後，アメリカに渡り，世界４大産業用ロボットメーカー ABB Group（2020年度 従業員数：10万5千人，売上規模：2.9兆円）にてソフトウェア研究者として，数多くの産学連携プロジェクトを牽引． ABB社の双腕型ロボットYuMiを活用して工場生産ラインの自動化に向けた研究などが顕著． ソフトウェア業界で世界的に権威のある国際会議ICSEやFSE，海外論文誌TSEなどで研究成果を数多く発表した実績． 特任助教及び(株)dTosh 代表取締役として，現在は数多くの グローバルな産学連携事業を牽引．Virginia Commonwealth University (アメリカ)，University of Waterloo (カナダ)などと連携し，数多くの企業をデジタル変革する研究支援を実施．
10:30-10:50 講演(4) 【タイトル邦題】 npmの脆弱性修正プログラムのリリース、適用、伝搬の遅延分析
伊原　彰紀（和歌山大学 システム工学部 講師）
【原発表の書誌情報】 B. Chinthanet, R. G. Kula, S. McIntosh, T. Ishio, A. Ihara, K. Matsumoto.: Lags in the release, adoption, and propagation of npm vulnerability fixes, Empirical Software Engineering, Vol.26, No.47, 28 pages, 2021.
【概要】 脆弱性が検出されたソフトウェアは，当該ソフトウェアを再利用する別のソフトウェアへのリスクとなります．本研究は，npmパッケージに含まれる脆弱性修正プログラムを対象に，パッケージを利用しているソフトウェアが修正プログラムを適用しているか否か実証分析し，修正プログラムの伝搬遅延をどのように軽減するかを示唆するものです．
	【略歴】 2012年奈良先端科学技術大学院大学博士後期課程修了．博士（工学）．同大学助教を経て，2018年4月より和歌山大学講師．ソフトウェア工学，特にオープンソースソフトウェア開発・利用支援の研究に従事．
10:50-11:10 講演(5) 【タイトル邦題】 下限以下の空間で最適アラインメントを計算するゲノム配列解析アクセラレータ
藤木　大地（慶應義塾大学 理工学部情報工学科 助教）
【原発表の書誌情報】 Fujiki, D., Wu, S., Ozog, N., Goliya, K., Blaauw, D., Narayanasamy, S. and Das, R., 2020, October. Seedex: A genome sequencing accelerator for optimal alignments in subminimal space. In 2020 53rd Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO) (pp. 937-950). IEEE.
【概要】 ムーアの法則の減衰につれ、ゲノムシーケンスのボトルネックはリードを参照DNAにマッピングするための計算に移行しつつある。マッピングで大きな編集距離を必要とするリードはごく一部であり、実際には面積効率の良い近似的手法で十分である。しかし、精度が重要なゲノム解析では、アライメント結果の最適性を保証することが重要となる。このため、本研究では厳密かつ強力な最適性チェック機構を用いた投機的実行＆テストに基づくフレームワークを提案した。
	【略歴】 2016年慶應義塾大学理工学部情報工学科卒業 2022年University of Michigan, Ann Arbor, Ph.D. 同年慶應義塾大学理工学部情報工学科助教 インメモリ計算、ゲノム処理アクセラレータ、データ中心型計算等の研究に従事。
11:10-11:30 講演(6) 【タイトル邦題】 OPTWEB:高効率な集合通信を実現する軽量・全接続のFPGA間ネットワーク機構
水谷　健二（日本電気株式会社 マネージャー）
【原発表の書誌情報】 Mizutani, K., Yamaguchi, H., Urino, Y.,Koibuchi, M.: OPTWEB: a lightweight fully connected inter-FPGA network for efficient collectives, IEEE Trans. Comput. 70, 849–862 (2021).
【概要】 メモリとネットワーク双方に複数の広帯域I/Oを有するFPGAと最新のオンボード光モジュールを活用した新ネットワーク機構：OPTWEBを提案する。従来のパケット通信処理の破棄と専用の多チャンネルメモリ機構との連携で、機構の軽量化と並列データ処理に必要な集合通信の低start-up latencyを実現できる。
	【略歴】 2003年名古屋大学大学院工学研究科博士課程修了。博士（工学）。 2003年より日本電気株式会社にて光通信に関する研究に従事。 2014年～2021年には光電子技術研究組合（PETRA）に出向し、光インターコネクト技術とその応用としてFPGAクラスターの研究の開発に従事。2021年にIEICEのシニア会員を受賞。
11:30-11:50 講演(7) 【タイトル邦題】 大規模な再構成可能データフロー計算基盤の数理的性能推定
安戸　僚汰（京都大学 情報学研究科通信情報システム専攻コンピュータ工学講座 助教）
【原発表の書誌情報】 Ryota Yasudo, Jose Gabriel de Figueiredo Coutinho, Ana Lucia Varbanescu, Wayne Luk, Hideharu Amano, Tobias Becker, Ce Guo: Analytical Performance Estimation for Large-scale Reconfigurable Dataflow Platforms, ACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems, Vol. 14, No. 3, Article 12, pp. 1-21 (2021).
【概要】 本研究では、データフロー計算を行うFPGAによる大規模システムの性能推定手法を提案している。Maxelerのシステムを使った実験の結果、AdPredictor等の実用的アプリケーションに対しても、単純な数理モデルにより性能予測が高い精度で可能であることを示す。
	【略歴】 2019年慶應義塾大学理工学研究科博士課程修了。博士（工学）。同年より広島大学情報科学部特任助教。2021年より京都大学情報学研究科助教。2016年度情報処理学会山下記念研究賞、IEEE Computer Society Young Author Award 2018等受賞。インペリアル・カレッジ・ロンドン滞在中、本研究に着手。