2003年度詳細

[推薦理由]
本論文は、アスペクト指向プログラミング(AOP)と呼ばれる、ソフトウェアの様々な特性をモジュール化する新たな方法を対象とし、特に、個別に設計されたアスペクトを合成した場合に、全体としてのアスペクトがデッドロックなどを起こさないことをモデル検証の方法を用いて自動的に検証する方法を提案している。AOPにおけるアスペクトの合成では実行に依存した動的な振舞いを合成することになるため、その合成したソフトウェアの振舞いが所期の振舞いをすることを示すことは困難である。また、振舞いが大きく変わる可能性がある。これに対して、本論文では、モデル検査の方法を適用し、合成されたプログラムの検証方法を提案し、AOP言語の一つであるAspectJを用いた例題により、その有効性を示した。また、モデル検査の記述にもAOPが有効であることも示した。本研究の成果は、AOPという新たなプログラミングパラダイムの確立に寄与する新規性の高い成果であり、今後のソフトウェア工学の研究への貢献が大きいと考えられることから、山下記念研究賞に相応しい論文として推薦する。

●アクセス制御ポリシーによるClass of Serviceの導入
[OO-2002（2002.8.28）]（ソフトウェア工学研究会）

 

[推薦理由]
Webシステムのサービス品質として重要な応答性を優先ユーザに保証するためにアクセス制御ポリシーに基づく機構を採用し、優先ユーザへの応答時間を予測する モデルを提案した。実験システムを構築することで提案の予測モデルが実測値をうまく説明することを示した。今後のネットワークソフトウェアで重要となるSLAを支える技術として、さらなる研究の発展を期待できる。以上の点から、今後のソフトウェア工学の研究への貢献が大きいと考えられ、山下記念研究賞に相応しい論文として推薦する。

●0/1の局所性を利用したデータ値予測機構のハードウエア量削減
[2002-ARC-146（2002.2.1）]（計算機アーキテクチャ研究会）

[推薦理由]
本論文は、値の局所性を有効に活用し、データの投機実行に欠かせない値予測の信頼性を向上させる重要な概念を提案している。また本研究は、電力消費の削減という投機実行において従来あまり考慮されていなかった検討を行ったという観点からも独創性の高いものである。さらに、候補者は従来より投機実行において多くのパイオニア的研究を行っており、当該分野の研究推進に大きく貢献してきた。本論文は今後のプロセッサアーキテクチャ研究の発展に対し大きな貢献が期待できるものであり、山下記念研究賞に相応しい論文として推薦致します。

●分散メモリシステム上でのマクロデータフロー処理のためのデータ到達条件
[JSPP2002（2002.5.31）]（計算機アーキテクチャ研究会）

[推薦理由]
本論文はマクロデータフロー処理(MDF)を分散メモリ環境で実現するためのデータ
到達条件を提案している。MDFはループ並列処理の限界を越える技術として従来共有メモリ型並列計算機を対象として実現されてきた。本研究では、このMDFを現在急速に普及しているクラスタ型並列計算機などの分散メモリ環境環境上で実現するためのタスク間データ授受関係表現法としてデータ到達条件という新規性の高い概念を提案している。本研究は今後の並列分散処理研究への大きな貢献が期待され、山下記念研究賞に相応しい論文として推薦致します。

●プッシュダウンシステムの拡張およびそのモデル検査法
[（2003.1.23）]（プログラミング研究会）

[推薦理由]
本研究は、モデルの自動検査、特にプッシュダウンシステムのモデル検査に関して新しい方法を示唆している。その方法は項書換え系をモデル検査に適用するもので、論文では、プッシュダウンシステムを拡張した遷移システムを項書換えシステムの部分クラスとして、そのクラスで線形時相論理式のモデル検査が決定可能であることを示している。
モデル検査に項書換えシステムを適用することには独創性と新規性があり、さらにモデル検査で決定可能な対象が拡張されていて、モデル検査の研究の進展に大きく貢献している。
山下記念研究賞を受賞するにふさわしい研究である。

●遺伝的アルゴリズムのスキーマ定理による解析－突然変異と交叉の役割－
[2002-MPS-38（2002.3.4）]（数理モデル化と問題解決研究会）

[推薦理由]
スキーマ定理は数少ないＧＡの基礎理論の一つであるが、当初導かれた定理は不等式の形で与えられ、定性的な議論しかできなかった。しかし近年、著者らにより厳密なスキーマ定理が導かれ、ＧＡに関する定量的な解析が可能となった。本研究では、得られた定理をOneMax問題に適用し、一次のスキーマに関する厳密なスキーマ定理を導出した。交叉と突然変異の役割に注目し、二つの操作は互いに関係しあっており、強い突然変異を用いた場合、交叉の効果がマスクされてしまうことなどを示した。ＧＡの理論的解析における有力な方法を提案した研究として評価できる。よって、山下記念研究賞に推薦するものである。

●枝重み最大クリーク抽出アルゴリズムと実験的評価
[2002-MPS-42（2002.11.28）]（数理モデル化と問題解決研究会）

 

[推薦理由]
本研究は、枝に重みが付与されているグラフの中から、サイズが最大でかつその枝重み総和が最大であるクリークを効率良く抽出する厳密アルゴリズムを提唱し、良好な実験的評価結果を示している。これは、同グループにおいて開発された非常に高効率の重みなし最大クリーク抽出アルゴリズムをさらに発展させた結果であり,重みを考慮することによる計算時間の増大を巧妙に押さえている。枝重み最大クリーク抽出問題はこれまで他に研究例が見られない新しい着眼であり、同アルゴリズムはバイオインフォマティクスや画像処理におけるある種の実問題に対して有効利用が考えられることも示されている。以上の様に本研究は優れた成果を示しており、山下記念研究賞に推薦する。