増マスダ田 聡サトシテキスト情報を利用した時系列データの特徴量推薦システムの概要図自動運転車の走行テストにおける周囲車両テストケース作成222 TCU Research Directory 2023品質の高いソフトウェアを効率良く開発する技術ソフトウェア工学 / ソフトウェアテスト / 高品質ソフトウェア開発 / 機械学習工学研究テーマキーワード教授メディア情報学部 情報システム学科増田研究室（ソフトウェア工学）研究室HP研究者情報最近の研究テーマ現在、社会のあらゆる所でソフトウェアは利用されており、ソフトウェアの品質や効率化などの課題が存在しています。それらの課題に対して、ソフトウェア工学を活用しまたは発展させて、解決を図る研究を行っています。これまでに取り組んだ研究は以下のようなテーマがあります。（1） データサイエンスのためのテキスト情報を利用した時系列デー研究内容と目指すもの品質の高いソフトウェアを効率良く開発する技術の研究外部資金2 2 K 2 1 2 8 8 メタデータのテキスト情報を利用したデータサイエンス自動化プラットホームの開発タの特徴量推薦システム（2） 正確な運転モデルのためのベイズ最適化を用いたゲート付き再帰型ニューラルネットワークによるパラメータの動的適用（3） 自動運転走行シミュレーションテストのためのルールベースによる衝突ケース探索（4） ソフトウェアのテストケース作成自動化のための意味役割付与方法（5） AIプロダクト品質保証ガイドラインの作成論文: Online Adaptation of Parameters using GRU-based Neural Network with BO for Accurate Driving Model, Datetime Feature Recommendation Using Textual Information, ほか著書: 実践アジャイルテスト（翻訳）、ほか研究の特徴既存技術の組み合わせ、または新技術の開発などにより現実的な課題の解決を行っています。研究の内容データサイエンスや自動運転走行シミュレーションなど社会的な要請やご相談いただいた内容をもとに研究を進めています。研究成果をツール（ソフトウェア）として利用できるように心がけています。企業等との連携可能テーマソフトウェアの品質や効率化などが課題になっている企業との連携が可能です。例えば、自動運転走行シミュレーションのテストケース作成やソフトウェアのテストケース自動作成などがあります。知的財産権・関連論文情報・著書特許: US11157006B2 Training and testing automated driving models, US20230177856A1 Date and time feature identification, ほか
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