高田 眞吾 (タカダ シンゴ)

Takada, Shingo

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所属(所属キャンパス)

理工学部 情報工学科 (矢上)

職名

教授

外部リンク

経歴 【 表示 / 非表示

  • 1992年09月
    -
    1993年06月

    慶應義塾大学(理工学研究科日本IBM寄付講座) ,嘱託助手

  • 1995年04月
    -
    1999年03月

    奈良先端科学技術大学院大学(情報科学研究科) ,助手

  • 1999年04月
    -
    2006年03月

    慶應義塾大学(理工学部) ,専任講師

  • 2006年04月
    -
    2015年03月

    慶應義塾大学(理工学部),助教授(准教授)

  • 2015年04月
    -
    継続中

    慶應義塾大学(理工学部),教授

学歴 【 表示 / 非表示

  • 1990年03月

    慶應義塾, 理工学部, 電気工学科

    大学, 卒業

  • 1992年03月

    慶應義塾, 理工学研究科, 計算機科学専攻

    大学院, 修了, 修士

  • 1995年03月

    慶應義塾, 理工学研究科, 計算機科学専攻

    大学院, 修了, 博士

学位 【 表示 / 非表示

  • 工学 , 慶應義塾, 1995年03月

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • ソフトウェア (ソフトウエア)

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • ソフトウェア工学

 

著書 【 表示 / 非表示

  • 情報学基礎

    高田 眞吾, 共立出版, 2013年03月

    担当範囲: 1章,4章,7章

  • グローバル化するITSと国際標準

    高田 眞吾, 森北出版, 2013年01月

    担当範囲: 324-338

論文 【 表示 / 非表示

  • コーディング規約違反メトリクスに基づくソフトウェア変更に対する不具合予測手法の提案

    名倉正剛, 田口健介, 高田眞吾

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2019(SES2019) 2019年08月

    研究論文(研究会,シンポジウム資料等), 共著, 査読無し

  • Semantic analysis for deep Q-network in android GUI testing

    Vuong T., Takada S.

    Proceedings of the International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, SEKE (Proceedings of the International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, SEKE)  2019-July   123 - 128 2019年07月

    研究論文(国際会議プロシーディングス), 共著, 査読有り,  ISSN  1891706489

     概要を見る

    Since the big boom of smartphone and consequently of mobile applications, developers nowadays have many tools to help them create applications easier and faster. However, efficient automated testing tools are still missing, especially for GUI testing. We propose an automated GUI testing tool for Android applications using Deep Q-Network and semantic analysis of the GUI. We identify the semantic meanings of GUI elements and use them as an input to a neural network, which through training, approximates the behavioral model of the application under test. The neural network is trained using the Q-Learning algorithm of Reinforcement Learning. It guides the testing tool to explore more often functionalities that can only be accessed through a specific sequence of actions. The tool does not require access to the source code of the application under test. It obtains higher code coverage and is better at fault detection in comparison to state-of-the-art testing tools.

  • A reinforcement learning based approach to automated testing of android applications

    Vuong T., Takada S.

    A-TEST 2018 - Proceedings of the 9th ACM SIGSOFT International Workshop on Automating TEST Case Design, Selection, and Evaluation, Co-located with FSE 2018 (A-TEST 2018 - Proceedings of the 9th ACM SIGSOFT International Workshop on Automating TEST Case Design, Selection, and Evaluation, Co-located with FSE 2018)     31 - 37 2018年11月

    研究論文(国際会議プロシーディングス), 共著, 査読有り,  ISSN  9781450360531

     概要を見る

    In recent years, researchers have actively proposed tools to automate testing for Android applications. Their techniques, however, still encounter major difficulties. First is the difficulty of achieving high code coverage because applications usually have a large number of possible combinations of operations and transitions, which makes testing all possible scenarios time-consuming and ineffective for large systems. Second is the difficulty of achieving a wide range of application functionalities, because some functionalities can only be reached through a specific sequence of events. Therefore they are tested less often in random testing. Facing these problems, we apply a reinforcement learning algorithm called Q-learning to take advantage of both random and model-based testing. A Q-learning agent interacts with the Android application, builds a behavioral model gradually and generates test cases based on the model. The agent explores the application in an optimal way that reveals as much functionalities of the application as possible. The exploration using Q-learning improves code coverage in comparison to random and model-based testing and is able to detect faults in applications under test.

  • Image-Based Approach to Determining Regression Test Results of Dynamic Web Applications

    Hori A., Takada S., Kurabayashi T., Tanno H.

    International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering (International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering)  28 ( 7 ) 1001 - 1025 2018年07月

    研究論文(学術雑誌), 共著, 査読有り,  ISSN  02181940

     概要を見る

    Much work has been done on automating regression testing for applications. But most of them focus on test execution. Little work has been done on automatically determining if a test case passes or fails. This decision is often made by comparing the results of executing test cases on a base version of the application and post-modification version of the application. If the two results match, the test case passes, otherwise fails. However, to the best of our knowledge, there is no regression testing method for automatically deciding pass/fail of dynamic Web applications which use JavaScript or CSS. We propose a method that automatically decides if a dynamic Web application passes a regression test case. The basic idea is to obtain a screenshot each time the GUI of the Web application (i.e. Web page) changes its state, and then compare each corresponding screenshot to see if they match. The evaluation results showed that the accuracy rate of our approach is high and our approach can be considered as fast enough for practical use.

  • Testing android applications using multi-objective evolutionary algorithms with a stopping criteria

    Rohella A., Takada S.

    Proceedings of the International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, SEKE (Proceedings of the International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, SEKE)  2018-July   308 - 313 2018年07月

    研究論文(国際会議プロシーディングス), 共著, 査読有り,  ISSN  1891706446

     概要を見る

    The ever increasing usage of Android devices and apps has created a demand for faster and reliable testing techniques. While the quality of test cases can be summed up based on the amount of code they cover, fault detection in applications is one of the main objectives for testing. We introduce an Android app testing approach which uses multiobjective genetic algorithm with elitism which finds optimal test cases by minimizing their length, maximizes the code coverage and fault detection capability, and minimizes the whole test suite for re-usability. In addition to that, we also incorporate a progress indicator which checks for improvements in test suite quality after subsequent generations and use it as a stopping criterion. The effectiveness of our approach is shown in our evaluation where it is able to perform better than the existing state-of-The-Art tools.

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KOARA(リポジトリ)収録論文等 【 表示 / 非表示

総説・解説等 【 表示 / 非表示

  • 省略された代名詞の解釈 - 工学系 -

    高田眞吾,土居範久

    日本語学 14 ( 4 ) 19 - 26 1995年04月

    総説・解説(商業誌、新聞、ウェブメディア), 共著

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    省略された代名詞の解釈に関する過去の研究を概観し,それから具体的な研究例としてセンターリストモデルという枠組みを取り上げる.

研究発表 【 表示 / 非表示

  • CC2020 Tool

    Shingo Takada

    COMPUTE2019, 2019年10月, 口頭(招待・特別), ACM

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    This talk will describe the ongoing work on the CC2020 tool. This tool will help users (such as academics, industry, and prospective students) understand the differences between the various computing subdisciplines.

  • GUI Testing incorporating Context Events in Android Applications

    Maria Azriel Therese Eala, Shingo Takada

    Software Engineering Symposium (SES2017), 2017年08月, ポスター(一般), Information Processing Society of Japan

  • Test-Data Generation for Android Applications using Multi-Objective Genetic Algorithms

    Anshuman Rohella, Shingo Takada

    Software Engineering Symposium (SES2017), 2017年08月, ポスター(一般), Information Processing Society of Japan

  • GUI Testing Using Dynamic Model for Android Application

    Muangsiri Woramet, Shingo Takada

    Software Engineering Symposium (SES2016), 2016年08月, ポスター(一般), Information Processing Society of Japan

  • セマンティック類似コードの存在とソフトウェア品質メトリクスの関係の一考察

    田島 諒, 名倉 正剛, 高田 眞吾

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム(SES2016), 2016年08月, ポスター(一般), 情報処理学会

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競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • コンテキスト情報に基づいたモバイルアプリケーションのテストケース生成に関する研究

    2015年04月
    -
    2019年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 高田 眞吾, 基盤研究(C), 補助金,  代表

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • ソフトウェア工学特論

    2019年度

  • 情報工学輪講

    2019年度

  • プログラミング方法論

    2019年度

  • プログラミング第2同演習B

    2019年度

  • プログラミング第2同演習A

    2019年度

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所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 情報処理学会 ソフトウェア工学研究会, 

    2006年05月
    -
    継続中
  • 情報システム学会, 

    2005年
    -
    継続中
  • 電子情報通信学会, 

    1998年
    -
    継続中
  • ACM (Association for Computing Machinery), 

    1997年
    -
    継続中
  • 情報処理学会, 

    1996年
    -
    継続中

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委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2019年11月
    -
    2021年04月

    編集委員, 情報処理学会論文誌「ソフトウェア工学」特集号

  • 2019年10月
    -
    2020年03月

    Program Committee, 1st WoRkshop on System and Acceptance Testing (WRSAT 2020)

  • 2019年09月
    -
    2020年11月

    編集委員, コンピュータソフトウェア誌 FOSE特集号

  • 2019年06月
    -
    継続中

    副理事長, 日本ソフトウェア科学会

  • 2019年01月
    -
    2020年03月

    Publicity Co-Chair, IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST 2020)

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