型付き言語MLにおけるメモリ管理手法として，リージョン推論に基づく方式がTofteらによって提案，実装されている．この手法では，通常のMLの型システムにメモリ情報（リージョン）を付加して拡張した型システムに基づいて型推論を行うことで，各オブジェクトの生存区間を推定し，メモリの解放・獲得のためのコードをコンパイル時に挿入する．リージョンに基づくメモリ管理は，ガーベジコレクションに比べて早期にオブジェクトを解放でき，また，参照カウントによるメモリ管理方式に比べて実行時のオーバーヘッドが少ない．しかしながら，リージョン推論はMLの静的な型推論の拡張であるため，他の言語，特にSchemeのように動的に型付けされた言語に適用できるかどうかは自明でなかった．本研究では，CartwrightらのSoft typeとリージョン付き型システムとを統合することにより，動的型付き言語に対してもリージョン推論に基づくメモリ管理が行なえることを示す．
