双方向変換とは，ソースデータをターゲットデータに変換した後，ターゲットデータ上の更新をソースデータに反映させることが可能な計算の枠組みのことである．双方向変換の考え方は，古くはデータベース分野におけるビュー更新問題として扱われてきたが，近年は新しいプログラミングモデルと進化的ソフトウエア開発の手法として注目を浴び，プログラミング言語の観点から様々な双方向変換言語が提案されてきた．この解説論文は，会話の形で，プログラミング言語，ソフトウェア工学，データベースの視点から，双方向変換の歴史，基本原理，実践，応用，そして今後の課題について概説する．

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ギター演奏において運指(指使い)は演奏に影響する重要な要素である．また，触弦(指が弦に触れている状態)や押弦，離弦(指と弦が離れている状態)といった状態や，複数の指が1本の弦上にあるなど，左手の指と弦との関係は多彩である．これらの情報を演奏支援システムが取得することで，ミュート(触弦により弦の振動を防ぎ消音すること)のために弦上に配置された指や，次の発音の準備のために弦上に配置されている指など，発音に関わらない運指情報を判別でき，効率的な独習支援や，細かい演奏技術が盛り込まれた楽譜の自動生成に応用できる．そこで本研究では，押弦，触弦，離弦を認識可能な，ギターのための触弦認識システムの構築を目的とする．本研究では弦やフレットの導電性に着目した電気的な機構による触弦認識手法を新たに提案する．また，実装したプロトタイプを用いて，システムの認識率を調査する実験を行い，高精度に触弦認識できることを確認した．さらに，本研究の枠組みを利用したアプリケーションを提案した．

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既存システムの再利用開発手法を用いたシステム開発プロセスの効率化に対する期待が高まっている．顧客の要求を正しく反映し再利用すべき機能を容易に選択できるよう，過去に複数の既存システムに共通して存在するゴールを集約して作成された結合ゴールモデルを用いる手法が提案されている．しかし大規模システムのゴールモデル中から結合ゴールモデルの核となる共通ゴールを正しく判別することは困難である．そこで本研究では，効率よく共通ゴールを判別するための手法を提案し，それをツールに実装した．その際手法の精度を上げるために，ゴール間の類似度だけではなくゴールモデルの構造に基づいた判別ルールを提案している．テレビ・SNS・就職支援システムのゴールモデルを用いた実験の結果から，提案ルールが有効な場合とそうでない場合があることがわかった．またカメラのゴールモデルを用いた実験結果から，提案手法を使うと効率よく共通ゴールを判別できることが確認された．

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ソフトウェアの形式検証では，イベント生起順序などの制約に関する定性的性質がしばしば注目されてきた．しかしながら，性能に関する定量的性質の検証だけでなく，定量的性能解析や最適化などの手法も求められている．本研究では，平均コストやイベント生起頻度に関する定量的性質を記述可能な平均利得式を導入することによって，LTLを拡張した平均利得線形時相論理LTL^mpを提案する．また，その効率的なモデル検査，充足可能性判定，最適化手法を与える．

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ソフトウェア品質の確保とテストの効率化を目的として，バグモジュール予測方法が盛んに研究されている．しかし，予測結果を用いたテスト戦略(多数のモジュールに対するテスト工数の配分方法)については，従来，ほとんど研究されていない．本論文では，多数のテスト戦略の効果を評価するための，テストのシミュレーションモデルを提案する．シミュレーションモデルは，総テスト工数，テスト戦略，テスト対象のモジュールの複雑さ，及び，バグモジュール予測結果を入力とし，発見可能なバグ数を出力とする．ケーススタディとして，2つのオープンソース開発プロジェクト(Eclipse，Mylyn)を対象としたシミュレーションを行い，総テスト工数と有効な戦略との関係を明らかにした．

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本研究では，上流工程の活動実績に基づく工数見積もりに着目し，その見積もり精度を定量的に評価する．具体的には，上流工程での実績工数を説明変数とする開発総工数見積もりモデルを作成し，ソフトウェア規模に基づく工数見積もりモデルと精度を比較する．さらに，実績工数とソフトウェア規模の両方を説明変数とした場合のモデルとも比較する．実験ではISBSGデータセットを用い，計画工程と要求分析工程を上流工程とみなしてモデルを構築した．実験の結果，計画・要求分析の合計工数とソフトウェア規模の両方を説明変数として用いることにより，見積もり精度が最も改善する(BRE(Balanced Relative Error)平均値が148.4%から75.4%に改善する)ことがわかった．

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近年，企業が開発するソフトウェアプロダクト中に，OSSが組み込まれることが多くなった．企業の開発者は，OSSを採用するかどうか判断する際に，関心のある機能に貢献している開発者に連絡をとり，その機能に関するバグ修正や拡張の保守計画を知りたいと考える．しかし，個々の機能に貢献している開発者を特定することは，OSSがボランティア活動で成り立っていることから難しい場合が多い．本研究では，開発履歴に対してトピック抽出を行うことで，個々のOSS開発者の活動を可視化するツールを開発する．本ツールを用いることで，個々の機能に貢献しているOSS開発者を特定する作業を支援できると期待される．

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In this paper we present a survey on natural language corpora, with particular focus on corpora of large scale and those applicable to sentiment analysis. Natural language corpora are crucial for training various Software Engineering applications, from part-of-speech taggers and dependency parsers to dialog systems or sentiment analysis software. We compare several natural language corpora created for different languages, analyze their distinctive features and the amount of additional annotations provided by the developers of those corpora.

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