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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-11-17 15:30 スケーラビリティ改善のための可変性モデル分割について ○岸 知二（早大）  KBSE2023-37 SC2023-20 |
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| 抄録 | （和） | 可変性モデルを利用して論理に基づく解析や検証が行われているが，バリエーションの数は組み合わせ的になるため，近年のシステムではスケーラビリティの観点から限界に近付きつつある．本稿では，可変性モデルをより構成数の小さなモデルに分割する手法について議論する． |
| （英） | Variability models have been used for logic-based analysis and verification, but the number of variations is combinatorial, and scalability is an issue. This paper discusses a method for dividing a variability model into models with a smaller number of configurations in order to improve scalability. | |
| キーワード | （和） | 可変性モデル / フィーチャモデル / 形式手法 / / / / / |
| （英） | variability model / feature model / formal method / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 270, KBSE2023-37, pp. 31-36, 2023年11月. | |
| 資料番号 | KBSE2023-37 | |
| 発行日 | 2023-11-10 (KBSE, SC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | KBSE2023-37 SC2023-20 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE SC |
| 開催期間 | 2023-11-17 - 2023-11-18 |
| 開催地（和） | 仙都会館 |
| 開催地（英） | Sento Kaikan |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2023-11-KBSE-SC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スケーラビリティ改善のための可変性モデル分割について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Variability Model Division for Scalability Improvement |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 可変性モデル / variability model |
| キーワード(2)（和/英） | フィーチャモデル / feature model |
| キーワード(3)（和/英） | 形式手法 / formal method |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岸 知二 / Tomoji Kishi / キシ トモジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： WU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-11-17 15:30:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2023-37, SC2023-20 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.270(KBSE), no.271(SC) |
| ページ範囲 | pp.31-36 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-11-10 (KBSE, SC) |
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