JP7038577B2

JP7038577B2 - プログラム分析装置及びプログラム分析方法

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Publication number: JP7038577B2
Application number: JP2018047805A
Authority: JP
Inventors: 弘毅伊藤; 利治相浦; 悠平小糸; 剛畠山
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2018-03-15
Filing date: 2018-03-15
Publication date: 2022-03-18
Anticipated expiration: 2038-03-15
Also published as: JP2019160008A

Description

この発明は、プログラム分析装置及びプログラム分析方法に関するものであり、プログラムのソースコード等からプログラムの構造及び振舞いを抽出する装置に関するものである。

ソフトウェア開発では、機能追加又は不具合改修を実施する際、対象プログラムの構造及び振舞いを確認してプログラムの修正内容を決定する。しかし、ドキュメントの不備により、対象ソフトウェアの構造及び振舞いの認識が困難な場合がある。その際用いられる技術がリバースエンジニアリングである。

リバースエンジニアリングでは、ソースコード解析等でモジュール同士の関連性及びロジックの呼び出し構造を解析・図式化する。このリバースエンジニアリングの解析・図式化により、ソフトウェアの構造を認識しやすくすることができる。当該技術は、市販されている設計開発支援ツール、モデリングツール、及び、その他の各種ツールで利用されている。

しかし、リバースエンジニアリングした際に、クラス・関数等の構成要素が全て抽出されてしまうため、図が巨大になりがちである。人が認識しやすい図にするには、自身が確認したい要素のみを抽出するよう修正を施さなければならない。

上記課題に対応するため、リバースエンジニアリングによって抽出したプログラム構造又は振舞いについて、重要でない要素を捨象することにより、人が認識しやすい図に変換する先行技術が存在する。例えば、特許文献１では、プログラム構造を基に、オブジェクト指向のプログラム構造の特徴（可視性等）をもとに抽出対象のクラス／メンバ候補の重要度を評価し、重要度の高い要素のみを含んだ図を自動生成する方法を示している。

特開２０００－１１２７４２号公報

特許文献１に示された先行技術で実施している図の抽象化は、オブジェクト指向言語に特化したアルゴリズムであり、入力情報又は出力される図に依存したアルゴリズムとなっており、他形式の場合には適用することができない。
本発明は、ユーザが確認したい図に対し汎用的に抽象化を実行して出力できるプログラム分析装置を提供する。

この発明に係るプログラム分析装置は、
プログラムのプログラム構造と振舞いを示す全体要素群を入力して、プログラムのメトリクスを解析し、メトリクスを出力するメトリクス解析装置と、
前記メトリクスと重み値とを入力し、前記全体要素群の各要素に対して、前記メトリクスと前記重み値とから要素重要度を算出する重要度算出装置と、
前記全体要素群の各要素について前記要素重要度の値に基づいて抽出要素群を出力する要素抽出装置と
を備えた。

この発明によれば、重要度算出装置がメトリクスと重み値とから要素重要度を算出するので、プログラム構造又は振舞いを構成する要素のうち重要度の低い要素を省略して図式化し、ユーザに提示することができる。

実施の形態１に係るプログラム分析装置１００を示す図である。本発明の実施の形態１に係るプログラム分析装置１００の全体処理を示すフローチャートである。実施の形態１に係るプログラム分析装置１００における要素抽出処理１０２の詳細処理を示すフローチャートである。実施の形態１に係るプログラム分析装置１００におけるメトリクス統合処理２０３の具体例を示す図である。実施の形態１に係るプログラム分析装置１００における重要度算出処理２０４の具体例を示す図である。実施の形態１に係るプログラム分析装置１００における最終出力図の具体例を示す図である。実施の形態３に係るプログラム分析装置１００を示す図である。

実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、実施形態１に係るプログラム分析装置としてのプログラム分析装置１００を示す図である。
プログラム分析装置１００は、コード解析装置１１、メトリクス解析装置１２、重要度算出装置１３、要素抽出装置１４、及び、出力装置１５を備える。
プログラム分析装置１００は、ソースコード１６、ログ１７、全体要素群１８、メトリクス１９、重み値２０、要素重要度２１、抽出要素群２２をデータとして取り扱う。
これらのデータは、電子データであり、メモリ又は記憶部に記憶され、メモリ又は記憶部から読み込まれて使用される。

コード解析装置１１は、プログラムのソースコード１６を入力して、プログラム構造と振舞いとを解析してプログラム構造と振舞いとを示す要素群を全体要素群１８として出力する。

メトリクス解析装置１２は、プログラム構造と振舞いを示す全体要素群１８及びログ１７を入力して、プログラムのメトリクスを解析し、メトリクス１９を出力する。
ここでのメトリクスとは、ソフトウェアメトリクスのことであり、ソフトウェアメトリクスとは、ソフトウェア及びソフトウェア開発を種々の視点から定量的に評価したものであり、各種の数値を有する。

重要度算出装置１３は、メトリクス１９と重み値２０とを入力し、全体要素群１８の各要素ｅに対して、メトリクス１９と重み値２０とから要素重要度を算出する。

要素抽出装置１４は、全体要素群の各要素ｅについて要素重要度の値に基づいて、重要要素を抽出して、抽出要素群２２として出力する。

出力装置１５は、抽出要素群２２として出力された重要要素を図式化して出力する。

＊＊＊ハードウェア構成の説明＊＊＊
以下、プログラム分析装置１００のハードウェア構成の補足説明を行う。
図１に示すプロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）である。
プロセッサ９０１は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＤＳＰ（ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｏｒ）等である。
図１に示すメモリ９０２は、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）である。
図１に示す補助記憶装置９０３は、記録媒体の一例であり、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）等である。
図１に示す通信インターフェース９０４は、データを受信するレシーバー及びデータを送信するトランスミッターを含む。
通信インターフェース９０４は、例えば、通信チップ又はＮＩＣ（ＮｅｔｗｏｒｋＩｎｔｅｒｆａｃｅＣａｒｄ）等を有する。

また、コード解析装置１１、メトリクス解析装置１２、重要度算出装置１３、要素抽出装置１４、出力装置１５、オペレーティングシステム６０７、ネットワークドライバ６０８及びストレージドライバ６０９の処理の結果を示す情報、データ、信号値及び変数値が、メモリ９０２、補助記憶装置９０３、プロセッサ９０１内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
また、コード解析装置１１、メトリクス解析装置１２、重要度算出装置１３、要素抽出装置１４、出力装置１５、オペレーティングシステム６０７、ネットワークドライバ６０８及びストレージドライバ６０９の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ＤＶＤ等の可搬記憶媒体その他の記録媒体に記憶されてもよい。

また、コード解析装置１１、メトリクス解析装置１２、重要度算出装置１３、要素抽出装置１４、及び、出力装置１５の「装置」を、「デバイス」又は「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」又は「部」に読み替えてもよい。
また、プログラム分析装置１００は、ロジックＩＣ（ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）、ＧＡ（ＧａｔｅＡｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃ
ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）といった処理回路により実現されてもよい。
なお、プロセッサと、メモリと、プロセッサとメモリの組合せと、処理回路との上位概念を、「プロセッシングサーキットリー」という。つまり、プロセッサと、メモリと、プロセッサとメモリの組合せと、処理回路とは、それぞれ「プロセッシングサーキットリー」の具体例である。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
プログラム分析装置１００のプログラム分析方法について説明する。
プログラム分析方法の具体例として、図２のプログラム分析装置１００の全体処理を示すフローチャートによりプログラム構造と振舞いの抽出方法を説明する。

コード解析装置１１は、全体抽出処理１０１において、ソースコードを入力として、全体要素群１８を出力する。
本手順は、リバースエンジニアリングの従来技術にて実現可能である。市販のツールでは、ソースコードを入力としてプログラム構造をＸＭＬ（ＥｘｔｅｎｓｉｂｌｅＭａｒｋｕｐＬａｎｇｕａｇｅ）構造で出力する機能を提供しているものがあり、その出力を利用して以降の手順を実施しても構わない。

メトリクス解析装置１２と重要度算出装置１３により要素抽出処理１０２で行われる要素抽出処理の詳細手順を図３に示す。
要素抽出処理１０２は、メトリクス算出処理２０１、重要度設定処理２０２、メトリクス統合処理２０３、重要度算出処理２０４、及び、要素選定処理２０５にて構成され、各処理を順に実行することにより実現する。以下、メトリクス解析装置１２と重要度算出装置１３のは、詳細手順の内容を示す。

メトリクス解析装置１２は、メトリクス算出処理２０１において、ログ１７と全体要素群１８を入力として、メトリクス１９を算出する。
ここで、ログ１７とは、対象プログラムが出力するログ又はＯＳ（オペレーティングシステム）から出力されるログ、プログラム開発の過程で発生したデータ（バージョン管理システムのコミットログ等）等を意味している。
メトリクス解析装置１２への入力は、データの内容に応じて、ログ１７と全体要素群１８のどちらか片方のみでも構わない。
メトリクス解析装置１２は、メトリクス１９として、プログラムの内容を解析して得られたソフトウェアメトリクス、又は、プログラム実行ログの内容を解析して得られたソフトウェアメトリクス、又は、プログラム開発の過程で発生したデータを解析して得られたメトリクスを出力する。
メトリクス解析装置１２によるメトリクス算出処理２０１によって算出されるメトリクスの例としては、プロセスフローの実行回数、対象モジュールのライン数、サイクロマティック複雑度、実行時の呼び出し回数、処理実行時間、構成管理のコミット回数等が挙げられる。
図４の（ａ）は、メトリクス１９を表形式で示したものである。
図４の（ａ）のメトリクス１９は、種類数をｎ個としている。
図４の（ｂ）において、Ｐ１～Ｐ５はプロセスであり、ｅ１～ｅ５はプロセス間の関連を示す要素であり、Ｆ１は、Ｐ１，Ｐ２，Ｐ４，Ｐ５からなるプロセスフローであり、Ｆ２は、Ｐ１，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５からなるプロセスフローである。
図４の（ａ）に示すように、メトリクス解析装置１２によるメトリクス算出処理２０１によって、１番目のメトリクスｍ_１としてプロセスフローの実行回数が採用され、プロセスフローＦ１、Ｆ２の実行回数が判明しているものとする。
図４の（ａ）では、プロセスフローＦ１の実行回数は２０００回であり、プロセスフローＦ２の実行回数は１５００回であることが判明している。

重要度算出装置１３は、重要度設定処理２０２において、重み値ｗを設定する。
まず、ユーザは、メトリクス算出処理２０１で得られたメトリクス１９について、重み値２０を決定する。ユーザは、図で確認したい側面に対応するメトリクスの重み値を高めに設定し、捨象したい側面に対応するメトリクスの重み値を低めに設定する。重要度算出装置１３は、ユーザが決定した重み値２０を入力して記憶する。
なお、重要度算出に利用しないメトリクスに関して、ユーザは、当該メトリクスを重要度算出の対象として指定しないか、又は、重み値を０として設定する。

重要度算出装置１３は、メトリクス統合処理２０３において、全体要素群１８とメトリクス１９の内容を照合し、最終的に出力される図中の要素に対する統合メトリクスを算出する。
このメトリクス統合処理２０３は、図中の各要素とメトリクス１９は必ずしも１対１で関連付かないため、演算により各要素に関連するメトリクスを一意に決定するために行う。

重要度算出装置１３は、ｉ番目のメトリクスｍ_ｉに対する統合メトリクスｘ_ｅ ^（ｉ）を下記式によって算出する。
統合メトリクスｘ_ｅ ^（ｉ）は要素ｅと関連するメトリクスｍ_ｉｊの総和を算出することを意味する。ただし、ベクトルｂはメトリクスｍ_ｉが要素ｅと関連するメトリクスであるかを表す関連値を要素に持つベクトルであり、ベクトルｂの要素ｂ_ｊは下記のとおり定義される。もし、得られたメトリクスｍ_ｉｊが要素ｅと関連付く場合、ｂ_ｊの値は１とする。逆に、メトリクスｍ_ｉｊが要素ｅと無関係の場合、ｂ_ｊの値は０とする。
重要度算出装置１３は、要素ｅとメトリクスｍ_ｉｊとが関連するか否かを示す関連値ｂをベクトルｂとして記憶している。

統合メトリクスの算出例を図４の（ｃ）に示す。
要素ｅ１の統合メトリクスｘ_ｅ ^（１）は、要素ｅと関連付くメトリクスｍ_１ｊの総和であり、重要度算出装置１３は、要素ｅ１と関連付くＦ１のｂ_１の値は１とし、要素ｅ１と無関係のＦ１のｂ_２の値は０とし、要素ｅ１の統合メトリクスｘ_ｅ１ ^（１）を、以下の式で求めることができる。

ｘ_ｅ１ ^（１）＝ｂ_１ｍ_１１＋ｂ_２ｍ_１２＝１・２０００＋０・１５００＝２０００

同様に、重要度算出装置１３は、図４の（ｃ）に示すように、要素ｅ２からｅ５の統合メトリクスも計算する。

メトリクスとしてプロセスフローの実行回数を採用した場合、図中のｅ１とｅ３の統合メトリクスはプロセスフローＦ１の実行回数２０００となり、ｅ２とｅ４の統合メトリクスはプロセスフローＦ２の実行回数１５００となり、ｅ５の統合メトリクスはプロセスフローＦ１とＦ２の実行回数の和である３５００となる。
ｅ１の統合メトリクス＝２０００
ｅ２の統合メトリクス＝１５００
ｅ３の統合メトリクス＝２０００
ｅ４の統合メトリクス＝１５００
ｅ５の統合メトリクス＝３５００

重要度算出装置１３は、重要度算出処理２０４において、全体要素群１８の各要素ｅに対して、メトリクス１９と重み値２０の値から要素重要度２１を算出する。例えば、要素ｅに対する重要度Ｓ_ｅは以下の式にて定義できる。
以下の式は、要素重要度２１を、重み値２０の値と統合メトリクスとの積の総和で求めることを示している。
ただし、ｎはメトリクス１９の種類数、ベクトルｗはメトリクスに対する重み値２０のｎ次元ベクトル、ベクトルｘはメトリクス統合処理２０３で算出した統合メトリクスをスケーリングにより０から１まで範囲の値に変換した値のｎ次元ベクトルである。なお、重要度算出式は必ずしも下記である必要はなく、メトリクスの特性に応じて特定のメトリクスの次数を変更し、別の重要度算出式を定義し評価しても構わない。

スケーリングを実施するのは、メトリクスの種類によって取りうる値のスケールが異なるため、値の調整を施さないとスケールの大きいメトリクスの重要度算出に与える影響が支配的となってしまうためである。スケーリングの手法は、従来技術のものを利用して構わない。スケーリング手法の一例として、Ｍｉｎ－Ｍａｘ正規化がある。Ｍｉｎ－Ｍａｘ正規化では、データの最大値を１、最小値を０となるように、値を補正するものである。具体的には、統合メトリクスは下記式により値を補正することができる。

図４の例の場合、要素ｅ１の正規化後の統合メトリクスは下記のとおり算出される。

要素ｅ１の正規化後の統合メトリクス＝（２０００－１５００）／（３５００－１５００）＝０．２５
要素ｅ２の正規化後の統合メトリクス＝（１５００－１５００）／（３５００－１５００）＝０
要素ｅ３の正規化後の統合メトリクス＝（２０００－１５００）／（３５００－１５００）＝０．２５
要素ｅ４の正規化後の統合メトリクス＝（１５００－１５００）／（３５００－１５００）＝０
要素ｅ５の正規化後の統合メトリクス＝（３５００－１５００）／（３５００－１５００）＝１

図５にプロセスフロー図における各プロセス間の関連に関する重要度算出の一例を示す。
２番目のメトリクスから算出された要素ｅ１の正規化後の統合メトリクスが以下のようなものであるとする。
要素ｅ１の正規化後の統合メトリクス＝１
要素ｅ２の正規化後の統合メトリクス＝１
要素ｅ３の正規化後の統合メトリクス＝０
要素ｅ４の正規化後の統合メトリクス＝０．２５
要素ｅ５の正規化後の統合メトリクス＝１
また、メトリクス１９の種類数ｎ＝２とし、メトリクスｍ_１、ｍ_２に対する重み値ｗ_１、ｗ_２が以下のようなものであるとする。
ｗ_１＝１
ｗ_２＝０．２５

重要度算出装置１３は、統合メトリクスの正規化結果とメトリクスに対する重み値の積和により、プロセス間の関連に関する重要度Ｓ_ｅｋ（ｋ＝１，２，…，５）を算出する。
Ｓ_ｅ１＝１・０．２５＋０．２５・１＝０．５
同様に、重要度算出装置１３は、図５に示すように、要素ｅ２からｅ５の重要度Ｓ_ｅｋの値も計算することができる。

要素抽出装置１４は、要素選定処理２０５において、全体要素群１８の各要素について要素重要度２１の値を照らし合わせ、最終的に図として出力する重要要素を、抽出要素群２２として出力する。具体的には、重要度算出処理２０４で算出した値が閾値θ以上の重要度の要素を重要要素として抽出する。閾値θは別途ユーザが指定でき、任意の値をとることができる。
例えば、図５で示した重要度に対して閾値θを０．２５に設定した場合、ｅ１、ｅ２、ｅ３、ｅ５は重要度が閾値θ以上であるため、重要要素として抽出される。ｅ４は重要度が閾値θ未満であるため、重要要素として抽出されない。

出力装置１５は、表示処理１０３において、出力装置１５は抽出要素群２２の内容を図式化して出力し、ユーザに提示する。画面表示、レポート出力等の提示形式は問わない。
図５で示した重要度に対して閾値θを０．２５に設定した場合、最終的に図６で示す図が最終的に出力される。閾値θが０．２５より低いｅ４の関連が省略されて作成される。

＊＊＊実施の形態１のまとめ＊＊＊
実施形態１に係るプログラム分析装置としてのプログラム分析装置１００の特徴点は、重要度算出装置１３である。

重要度算出装置１３は、全体要素群１８とメトリクス１９との内容を照合し、全体要素群１８の各要素に対する統合メトリクスを算出する。具体的には、重要度算出装置１３は、全体要素群の要素ｅと関連付くメトリクスの総和を統合メトリクスとして算出する。

さらに、重要度算出装置１３は、全体要素群の各要素ｅに対して、統合メトリクスと重み値の値から要素重要度を算出する。具体的には、重要度算出装置１３は、全体要素群の各要素ｅに対して、統合メトリクスと重み値の積の総和を要素重要度として算出する。

実施の形態１に係るプログラム分析装置１００は、プログラム構造・振舞い解析機能とリバースエンジニアリングの結果出力機能とに対し、重要度算出装置１３による重要度算出機能を組み合わせることにより抽象化した図を汎用的に作成するものである。

＊＊＊実施の形態１の効果の説明＊＊＊
実施の形態１に係るプログラム分析装置１００は、プログラム構造又は振舞いを構成する要素のうち重要度の低い要素を省略して図式化し、ユーザに提示する機能を有する。
このため、実施の形態１に係るプログラム分析装置１００によれば、リバースエンジニアリングして得られた図について、ユーザが確認したい観点での図が出力され、人手で整形する時間が減少し、プログラムの概要把握に要する時間的コストが削減できることが期待される。

＊＊＊実施の形態１の変形例＊＊＊
コード解析装置１１は、プログラム構造と振舞いとの両方を解析する必要はなくプログラム構造と振舞いとの片方を解析して出力してもよい。
コード解析装置１１は、プログラム構造と振舞いとを解析してプログラム構造と振舞いとを示す要素群をすべて出力する必要はなく部分的な要素群を出力してもよい。

メトリクス解析装置１２は、全体要素群１８をすべて入力する必要はなく部分的な要素群を入力してもよい。

重要度算出装置１３は、関連値ｂを外部から入力してもよい。
重要度算出装置１３は、関連値ｂを１又は０ではなく、０以上１以下の値で記憶してもよい。

実施の形態２．
＜重み値２０の変更＞
実施の形態１のプログラム分析装置１００において、重要度算出装置１３が、ユーザが変更した重み値２０を入力し、要素抽出処理１０２と表示処理１０３とを繰り返すようにしてもよい。すなわち、メトリクスの重み値ｗを変えて与えることにより、重要度Ｓ_ｅを変更する手段を持たせてもよい。

重要度算出装置１３がメトリクスの重み値を入力して重要度を変更する手段を持つので、コード解析装置１１とメトリクス解析装置１２を再度実行することなく、処理時間が減少し、プログラムの概要把握に要する時間的コストが削減できる。

＜閾値θの変更＞
また、実施の形態１のプログラム分析装置１００において、要素抽出装置１４が、ユーザが変更した閾値θを入力し、要素抽出処理１０２と表示処理１０３とを繰り返すようにしてもよい。

要素抽出装置１４が閾値θを入力して変更する手段を持つので、コード解析装置１１、メトリクス解析装置１２、及び、重要度算出装置１３を再度実行することなく、処理時間が減少し、プログラムの概要把握に要する時間的コストが削減できる。

実施の形態３．
実施の形態３では、実施の形態１とは異なるプログラム分析装置としてのプログラム分析装置１００のハードウェア構成の説明を行う。

＊＊＊ハードウェア構成の説明＊＊＊
図７に示すプログラム分析装置１００のコード解析装置１１、メトリクス解析装置１２、重要度算出装置１３、要素抽出装置１４、及び、出力装置１５は、それぞれ、個別のコンピュータであり、各装置がネットワークで接続されている場合を示している。
プログラム分析装置１００は、ソースコード１６、ログ１７、全体要素群１８、メトリクス１９、重み値２０、要素重要度２１，抽出要素群２２をネットワークを経由したオンラインデータとし取り扱うことができる。
コード解析装置１１、メトリクス解析装置１２、重要度算出装置１３、要素抽出装置１４、及び、出力装置１５は、それぞれ、以下のハードウェアを有する。
１．ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＤＳＰ（ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のプロセッサ
２．ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）等のメモリ
３．ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）等の補助記憶装置
４．データを受信するレシーバー及びデータを送信するトランスミッターを含む通信インターフェース

また、コード解析装置１１、メトリクス解析装置１２、重要度算出装置１３、要素抽出装置１４、及び、出力装置１５は、それぞれ、オペレーティングシステム、ネットワークドライバ及びストレージドライバ等を有しており、コード解析装置１１、メトリクス解析装置１２、重要度算出装置１３、要素抽出装置１４、及び、出力装置１５が扱う情報、データ、信号値及び変数値を入出力し、情報、データ、信号値及び変数値をメモリ、補助記憶装置、プロセッサ内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶する。
また、コード解析装置１１、メトリクス解析装置１２、重要度算出装置１３、要素抽出装置１４、出力装置１５、オペレーティングシステム６０７、ネットワークドライバ６０８及びストレージドライバ６０９の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ＤＶＤ等の可搬記憶媒体に記憶され、ＣＰＵにより実行される。

図示しないが、コード解析装置１１、メトリクス解析装置１２、重要度算出装置１３、要素抽出装置１４、及び、出力装置１５のうち２つ以上の装置が一つのコンピュータに実装されてもよい。

＊＊＊実施の形態の組み合わせ＊＊＊
前述した実施の形態のうち、２つ以上を組み合わせて実施しても構わない。
あるいは、これらの実施の形態のうち、１つを部分的に実施しても構わない。
あるいは、これらの実施の形態のうち、２つ以上を部分的に組み合わせて実施しても構わない。

１１コード解析装置、１２メトリクス解析装置、１３重要度算出装置、１４要素抽出装置、１５出力装置、１６ソースコード、１７ログ、１８全体要素群、１９メトリクス、２０重み値、２１要素重要度、２２抽出要素群、１００プログラム分析装置、１０１全体抽出処理、１０２要素抽出処理、１０３表示処理、２０１メトリクス算出処理、２０２重要度設定処理、２０３メトリクス統合処理、２０４重要度算出処理、２０５要素選定処理、６０７オペレーティングシステム、６０８ネットワークドライバ、６０９トレージドライバ、９０１プロセッサ、９０２メモリ、９０３補助記憶装置、９０４通信インターフェース、ｅ要素、ｍメトリクス、ｘ統合メトリクス、ｗ重み値、θ 閾値。

Claims

プログラムのプログラム構造と振舞いを示す全体要素群を入力して、プログラムのメトリクスを解析し、メトリクスを出力するメトリクス解析装置と、
前記メトリクスと重み値とを入力し、前記メトリクスから前記全体要素群の各要素に対する統合メトリクスを算出し、前記全体要素群の各要素に対して、前記統合メトリクスと前記重み値とから要素重要度を算出する重要度算出装置と、
前記全体要素群の各要素について前記要素重要度の値に基づいて抽出要素群を出力する要素抽出装置と
を備えたプログラム分析装置。
プログラムのプログラム構造と振舞いを示す全体要素群を入力して、プログラムのメトリクスを解析し、メトリクスを出力するメトリクス解析装置と、
前記メトリクスと重み値とを入力し、前記全体要素群の各要素と関連する前記メトリクスの総和を統合メトリクスとして算出し、前記全体要素群の各要素に対して、前記統合メトリクスと前記重み値の積の総和を要素重要度として算出する重要度算出装置と、
前記全体要素群の各要素について前記要素重要度の値に基づいて抽出要素群を出力する要素抽出装置と
を備えたプログラム分析装置。
プログラムのプログラム構造と振舞いとを解析して前記全体要素群を出力するコード解析装置を備えた請求項１又は２に記載のプログラム分析装置。
前記抽出要素群を出力する出力装置を備えた請求項１から３のいずれか１項に記載のプログラム分析装置。
メトリクス解析装置が、プログラムのプログラム構造と振舞いを示す全体要素群を入力して、プログラムのメトリクスを解析し、メトリクスを出力し、
重要度算出装置が、前記メトリクスと重み値とを入力し、前記メトリクスから前記全体要素群の各要素に対する統合メトリクスを算出し、前記全体要素群の各要素に対して、前記統合メトリクスと前記重み値とから要素重要度を算出し、
要素抽出装置が、前記全体要素群の各要素について前記要素重要度の値に基づいて抽出要素群を出力するプログラム分析方法。
メトリクス解析装置が、プログラムのプログラム構造と振舞いを示す全体要素群を入力して、プログラムのメトリクスを解析し、メトリクスを出力し、
重要度算出装置が、前記メトリクスと重み値とを入力し、前記全体要素群の各要素と関連する前記メトリクスの総和を統合メトリクスとして算出し、前記全体要素群の各要素に対して、前記統合メトリクスと前記重み値の積の総和を要素重要度として算出し、
要素抽出装置が、前記全体要素群の各要素について前記要素重要度の値に基づいて抽出要素群を出力するプログラム分析方法。