Fixation Num. 00 OUT OF CODE 01 int makesum(int max){ 02 int i, sum; 03 sum = 0; i = 0; 06 while(i < max){ 07 sum = sum + i; 08 i = i + 1; 09 }

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ゆあすすむ
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1 % 1. Checklist-Base Reaing(CBR)[1] Perspective-Base Reaing(PBR)[2] Usage-Base Reaing(UBR)[3] 1 National Institute of Technology, Nara College [1], [2], [3] Checklist-Base Reaing (CBR)[1] Perspective-Base Reaing(PBR)[1]PBR Usage-Base Reaing(UBR)[3] UML 1

2 Fixation Num. 00 OUT OF CODE 01 int makesum(int max){ 02 int i, sum; 03 sum = 0; i = 0; 06 while(i < max){ 07 sum = sum + i; 08 i = i + 1; 09 } 10 return sum; 11 } voi main(voi) 14 { Heaer scan 15 int input, sum; scanf("%",&input); 18 sum = makesum(input); 19 printf("sum from 1 to % is %. n", sum); 20 } Function scan 1 CBR PBR [4] PBR CBR UBR CBR Porter UBR [5] Lanubile [6] [7] 2.2 [8], [9], [10] [8] Law [9] [11], [12], [13], [14] Web [12]Web Web Stein [13] [14]

3 µ µ Œl µ {j µ}h Document Viewer Operation Recorer Winow Event Capturer Fixation Point / Line Converter { Result Viewer Review Information Integrator y {Œ Image Processor {j Fixation Analyzer Eye Camera {j zk 2 3 (1) (2) (3) (2) (3) 4. 2 Java 2 3 Java 1 14 (1) 3

4 情報処理学会研究報告レビュープラットフォーム視線計測装置が出力するディスプレイ上の座標情報からレビュー被験者に表示されるレビュー対象文書の行を特定するためにレビュープラットフォーム Crescent (Coe Review Evaluation System by Capturing Eye movement)[14] を用いた Crescent は被験者にレビュー対象となるソースコードとレビュー時に参照される他の文書設計書やチェックリストをディスプレイに表示すると共に被験者のウィンドウ移動や表示する文書の切り替えスクロールなどの操作を計測するレビュー中に誤りを発見した行をダブルクリックすると誤り報告用のウィンドウが表示され誤りの内容と位置を記録できる本プラットフォームは操作履歴からディスプレイに表示されている文書の行とその座標を算出し視線計測装置が出力する座標情報から被験者がどの文書のどの行を見てい図 3 EMR-AT Voxer Basic+ るか計算するプラットフォームは被験者の視線がその位置にある行を認識しているか単にとどまっただけかを区別するために停留点を計算する停留点とはある時間以上 4.1 実験環境継続して視線が留まった点のことを指し一般に被験者は本研究では図 2 に示す視線計測環境を用いてレビューその位置にある文字やオブジェクトを意識的に見ていると中の視線移動を計測する [14] 本環境は視線計測装置を解釈される本研究では直径 30pixel の円内に 50ms 以上含むハードウェアコンポーネントとコードレビュー実験用の視線が留まった場合にその中心を停留点とみなすこソフトウェアから構成されるれにより計測対象者が認識なく対象上を通過したのかハードウェアコンポーネント対象を意識して注目したのかを区別することができる本計測環境は視線計測装置 1 台と視線計測装置を制御図 4 に Crescent を用いて計測したレビュー時の視線移し視線情報を計測する PC1 台および被験者が利用する動を示す図の左側はレビュー中に被験者が閲覧した文書 PC1 台からなる実験では上記の構成を 2 組用意し被験を示し右側には文書の各行に対する視線の停留と移動を者 2 名を同時に計測したバーチャートで示しているまた Crescent は計測した視視線計測装置は内蔵カメラで撮影した被験者の眼球映像からディスプレイ上の注視している座標点を計測する線移動と被験者の操作を再生しレビューの様子を再現することができる本研究ではソースコードを精読する被験者の視線移動を計測するため被験者の視線の動きを行単位で精密に識別 4.2 予備実験する必要があるそこで本環境では高解像度で精度の高い予備実験は被験者のバグ発見率を計測するために実施す計測が可能である nac Image Technology 社の非接触アイる予備実験におけるバグ発見率を元にバグ発見率が等マークレコーダ EMR-AT Voxer Basic+を用いる本計測しくなるよう被験者を 2 つのグループに分類することで装置は被験者に装置や計測用のめがねなどを装着する必読み方の教示によるバグ発見率の違いを明らかにする予要が無いため被験者に負担をかけることなく計測が可能備実験では練習を含めた 3 つのプログラムを対象に被験である EMR-AT Voxer Basic+は検出分解能 0.3 検出者にレビューを実施してもらうレート 60Hz で計測する計測誤差は当環境においてディ表 1 に予備実験で被験者に提示するプログラムを示すスプレイ上で約 5.4pixel となるこれはソースコードを表いずれのプログラムも Java で記述されたソースコードと示したときに約 0.45 行に相当する本計測装置で視線を日本語で記述された設計書からなるソースコードにの計測している様子を図 3 に示すみ著者らが複数の誤りを混入したバグはソースコードソースコードを表示するために液晶ディスプレイ EIZO 10 から 20 行につき 1 件を混入しソースコードの長さか FlexscanS1721) を解像度で使用したソースらバグの数を予測できないよう配慮した誤りはボーリコードは被験者用 PC 上で動作するレビュープラットスバイザーの作成したバグ分類 [15] に基づいて発生頻フォームを用いてディスプレイに表示されるまたヘッ度が高く特定のプログラム言語に依存しない以下の 3 種ドレストがついた椅子を用いることでレビュー中に被験者類を埋めたの頭が動かないよう配慮した 2014 Information Processing Society of Japan 機能不良要求と実際のソースコードの相違に起因す 4

4 1 Main.java 18 0 n 1 n Sum.java 14 1 12 Day.java 31 3 1 7 1 31 1 1 July.

5 4 1 Main.java 18 0 n 1 n Sum.java Day.java July.java Account.java Bank.java

6 2 Pyrami.java 14 1 n n Main.java Main.java House.java 34 1 bukken.at % 71.4% 8.9% 2 Welch t p = % { el el el l µ µµ Œ 5 3 [%] [%] Main.java House.java bukken.at Welch t p<

7 e e e e e e Œ, D e e Œ, D Main.javaHouse.java bukken.at 6 7 Main.javaHouse.java 5 Main.java 5% 10% Main.java House.java 5 Main.java House.java House.java Main.javaHouse.java, Bukken.at 2 Main.java 20 Main.java % 3 7

8 Œ e e e e D, 8 c D Œ e e e e, 9 j JSPS (B) [1] M. E. Fagan Design an Coe Inspection to Reuce Errors in Program Development, IBM Systems Journal, Vol.15, No.3, pp , (1976) [2] F. J. Shull Developing Techniques for Using Software Documents: A Series of Empirical Stuies, PhD thesis, Univ. of Marylan, (1988) [3] T. Thelin, P. Runeson, an B. Regnell Usage-base Reaing An Experiment to Guie Reviewers with Use Cases, Information an Software Technology, Vol.43, No.15, pp , (2001) [4], Giere Sabaliauskaite,, UML CBR PBR, 2002, pp67-74, (2002) [5] A. A. Porter, L. Votta Comparing Detection Methos for Software Requirements Inspection: A Replication using Professional Subjects, Empirical Software Engineering, Vol.3, No.4, pp , (1988) [6] F. Lanubile, G. Visaggio Evaluating Defect Detection Techniques for Software Requirements Inspections, IS- ERN pp00-08(2000) [7] T. Thelin, P. Runeson, an C. Wohlin An Experimental Comparison of Usage-Base an Checklist- Base Reaing, IEEE Transaction on Software Engineering, Vol. 29, No. 8, pp (2003) [8],,,Vol.46,No.6, pp (2010) [9] B. Law,M. S. Atkins,A. E. Kirkpatrick,,A. J. Lomax, an C. L. Mackenzie Eye gaze patterns ifferentiate novice an expert in a virtual laparoscopic surgery training environment, In Proceeings of ACM Symposium of Eye Tracking Research an Applications (ETRA), pp41-48,(2004) [10],,,,,,Vol.16, No.2, pp27-38(2014) [11] S. Zhai,C. Morimoto,an S. Ihe Manual an gaze input cascae (MAGIC) pointing, In Proceeings of The SIGCHI Conference on Human Factors In Computing Systems 99, pp (1999) [12],,, Web,,Vol.44,No.11,pp (2003) [13] Rany Stein,Susan E. Brennan Another Person s Gaze as a Cue in Solving Programming Problems, In Proceeings of The 6th International Conference on Multimoal Interface, pp9-15(2004) [14] Hietake Uwano Measuring an Characterizing Eye Movements for Performance Evaluation of Software Review, Ph.D. thesis, Nara Institute of Science an Technology, (2009) [15] Boris Beizer (1994) 8

& Vol.5 No (Oct. 2015) TV 1,2,a) , Augmented TV TV AR Augmented Reality 3DCG TV Estimation of TV Screen Position and Ro

& Vol.5 No (Oct. 2015) TV 1,2,a) , Augmented TV TV AR Augmented Reality 3DCG TV Estimation of TV Screen Position and Ro TV 1,2,a) 1 2 2015 1 26, 2015 5 21 Augmented TV TV AR Augmented Reality 3DCG TV Estimation of TV Screen Position and Rotation Using Mobile Device Hiroyuki Kawakita 1,2,a) Toshio Nakagawa 1 Makoto Sato