高田　眞吾 (タカダ　シンゴ)

Takada, Shingo

写真a

所属（所属キャンパス）

理工学部 情報工学科 （矢上）

職名

教授

HP

外部リンク
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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

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 1990年03月

    慶應義塾大学, 理工学部, 電気工学科

    大学, 卒業

  • 1992年03月

    慶應義塾大学, 理工学研究科, 計算機科学専攻

    大学院, 修了, 修士

  • 1995年03月

    慶應義塾大学, 理工学研究科, 計算機科学専攻

    大学院, 修了, 博士

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学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 工学　, 慶應義塾大学, 1995年03月

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 情報通信 / ソフトウェア (ソフトウエア)

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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • ソフトウェア工学

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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

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • CC2020 Visualization Tool

    Clear A., Cuadros-Vargas E., Takada S.

    SIGCSE 2022 - Proceedings of the 53rd ACM Technical Symposium on Computer Science Education V.2 （SIGCSE 2022 - Proceedings of the 53rd ACM Technical Symposium on Computer Science Education V.2)     1063 - 1064 2022年03月

    　概要を見る

    A significant part of the recently published ACM and IEEE-CS report "Computing Curricula 2020: Paradigms for Global Computing Education"[1] was the development of visualizations of any computing degree and the comparison with the ACM and IEEE-CS approved curricula. This visualization covers discipline areas that have approved curricula: Computer Engineering, Computer Science, Software Engineering, Information Systems, Information Technology and Cyber Security. The CC2020 report developed a "Landscape of Computing Knowledge"table (see table 1) aggregating all the topic areas of all six approved curricula into 34 topic areas and then assigned a minimum and maximum value for each of topic areas. As part of the visualizations project an online application has been developed (see Figure 1) where stakeholders can assign a minimum and maximum value to each of the topic areas that are required in their degree program and then that program can be matched against the current ACM/IEEE-CS approved curricula and other degree programs globally. This will have significant importance for educators and other stakeholders of computing degree programs.

  • Fault Localization in Server-Side Applications Using Spectrum-Based Fault Localization

    Sha Y., Nagura M., Takada S.

    Proceedings - 2022 IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering, SANER 2022 （Proceedings - 2022 IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering, SANER 2022)     1128 - 1135 2022年03月

    研究論文（国際会議プロシーディングス）, 共著, 査読有り

    　概要を見る

    Today's software has a very complex structure with multiple components, making it difficult to identify the cause of a fault. The process of identifying the cause of a fault may include referring to the logs from the system if they exist. But large and complex systems may generate a huge amount of logs, making the task of finding the important log messages to be a tedious task. In the case of systems that require continuous operation, the cause of faults must be identified quickly in an efficient manner. In this paper, we propose a method that identifies the log messages that are key for finding faults in server-side applications that has a tiered structure, such as LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP), and outputs logs (including traces during operation). The key part of our proposed approach is the application of Spectrum-Based Fault Localization (SBFL) to log files.

  • Fairness Testing of Machine Learning Software through a Combinatorial Approach

    Daniel Perez Morales, Takashi Kitamura, and Shingo Takada

    電子情報通信学会 知能ソフトウェア工学研究会 信学技報 （電子情報通信学会)  KBSE2021-50   54 - 59 2022年03月

    研究論文（研究会，シンポジウム資料等）, 共著

  • An efficient discrimination discovery method for fairness testing

    Sano S., Kitamura 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)     200 - 205 2022年

    ISSN  23259000

    　概要を見る

    With the increasing use of machine learning software in our daily life, software fairness has become a growing concern. In this paper, we propose an individual fairness testing technique called KOSEI. Individual fairness is one of the central concepts in software fairness. Testing individual fairness aims to detect individual discriminations included in the software. KOSEI is based on AEQUITAS by Udeshi et al., a landmark fairness testing technique featuring a two-step search strategy of global and local search. KOSEI improves the local search part of AEQUITAS, based on our insight to overcome the limitations of the local search of AEQUITAS. Our experiments show that KOSEI outperforms AEQUITAS by orders of magnitude. KOSEI, on average, detects 5,084.8% more discriminations than AEQUITAS, in just 7.5% of the execution time.

  • Comparing Global Curricula and Local Computing Degree programs using the CC2020 Curriculum Visualization Tool

    Clear A., Clear T., Takada S., Cuadros-Vargas E.

    Proceedings - Frontiers in Education Conference, FIE （Proceedings - Frontiers in Education Conference, FIE)  2022-October 2022年

    ISSN  15394565

    　概要を見る

    This special session will introduce the participants to the CC2020 Visualization Tool based on the Landscape of Computing Knowledge Table and its 34 topics areas. It will guide them through the process of assigning a minimum and maximum value to the discipline areas of their own degree programme, then enter them into the application and allow the participants to see where in the landscape of computing their own program fits. It will also allow participants to compare their own programme with any other programme entered into the application. We hope to populate the database with programmes from all over the world over the next few months to ensure a global reach for comparison. There has never been a tool to compare computing degrees and this tool not only allows for comparison with current approved curricula but also allows participants to compare their degree with each other. This tool also enables employers to develop a guideline for potential employees and compare with job definitions to help with alignment of qualifications and competencies.

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

  • CC2020 プロジェクトと 情報系カリキュラムについて

    高田眞吾

    情報処理 (情報処理学会)  61 ( 11 ) 1119 - 1119 2020年11月

    記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）

  • Introduction to the Special Issue on Foundations of Software Engineering

    Monden A., Morisaki S., Ohira M., Aman H., Sawada A., Sugiyama Y., Takada S., Hanakawa N., Washizaki H.

    Computer Software (Computer Software)  37 ( 4 )  2020年10月

    ISSN  02896540

  • 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

    記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 共著

    　概要を見る

    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．

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

  • 記号実行を利用したセマンティックコードクローンの検出に関する一考察

    武元憲将, 高田眞吾

    第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021), 

    2021年11月
    , 

    ポスター発表

  • モバイルゲームのテスト自動化における強化学習の利用に関する一考察

    村瀬渓太, 高田眞吾

    第28回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ (FOSE2021), 

    2021年11月
    , 

    ポスター発表

  • コミット前後で変化したコード片のクラスタリングに基づく変更内容の分類に関する一考察

    末次健太郎, 名倉正剛, 高田眞吾, 角幸一郎

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021 (SES2021), 

    2021年09月
    , 

    ポスター発表

  • Black-Box Fairness Testing Through Combinatorial Testing

    Daniel Perez Morales, 北村崇師, 高田眞吾

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021 (SES2021), 

    2021年09月
    , 

    ポスター発表

  • Overcoming input generation and output comparison problems in test-based semantic clone detection

    Francesco Leone, 高田眞吾

    ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021 (SES2021), 

    2021年09月
    , 

    ポスター発表

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 機械学習に基づいたソフトウェアテストにおけるカバレッジ向上に関する研究

    2022年04月
    -
    2025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,  研究代表者

  • 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,  研究代表者

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担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

  • ソフトウェア工学特論

    2024年度

  • 情報工学輪講

    2024年度

  • プログラミング方法論

    2024年度

  • プログラミング第２同演習Ｂ

    2024年度

  • プログラミング第２同演習Ａ

    2024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 】

  • 2023年03月
    -
    2023年09月

    プログラム委員, 16th International Conference on the Quality of Information and Communications Technology (QUATIC 2023)

  • 2022年12月
    -
    2023年05月

    プログラム委員, Student Contest On Software Engineering (SCORE 2023)

  • 2022年11月
    -
    2023年05月

    プログラム委員, 10th IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems (MOBILESoft 2023)

  • 2022年11月
    -
    2023年04月

    プログラム委員, 1st International Workshop on Context aware and Adaptive Software systems Testing

  • 2022年10月
    -
    2023年10月

    プログラム委員長, 17th International Workshop on Software Clones (IWSC 2023)

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