Jan 20, 1970
130 測定値
OpenHarmony のソフトウェア エンジニアリング: 関連作業
長すぎる; 読むには
このセクションでは、自己適応システム、モデル駆動型開発、サービス指向コンピューティング、ソフトウェア エンジニアリング用人工知能などのトピックにわたる、ソフトウェア エンジニアリングにおける研究ロードマップと文献レビューからの洞察に焦点を当てます。新興分野における将来の研究努力を導くための貴重な視点を発見してください。著者:
(1) LI LI、北京杭大学、中国。
(2) XIANG GAO、中国、北杭大学。
(3) HAILONG SUN、北京航大学、中国。
(4) CHUNMING HU、北京航大学、中国。
(5) XIAOYU SUN、オーストラリア国立大学、オーストラリア。
(6) HAOYU WANG、華中科学技術大学、中国。
(7) HAIPENG CAI、ワシントン州立大学、プルマン、米国。
(8) TING SU、華東師範大学、中国。
(9) XIAPU LUO、香港理工大学、中国。
(10) TEGAWENDÉ F. BISSYANDÉ、ルクセンブルク大学、ルクセンブルク。
(11) ジャック・クライン、ルクセンブルク大学、ルクセンブルク。
(12) JOHN GRUNDY、モナシュ大学、オーストラリア。
(13) TAO XIE、北京大学、中国。
(14) HAIBO CHEN、上海交通大学、中国。
(15) Huaimin WANG、国立国防技術大学、中国。
リンク表
7 関連作品
OpenHarmony ソフトウェア エンジニアリングは初期段階にあり、この分野に貢献した作品は限られています。実際、セクション 3.4 で強調したように、この側面に関して発表された論文は 8 件のみです。このセクションでは、これらの OpenHarmony 関連の作品についてはこれ以上説明しません。その代わりに、この機会を利用して、新しい研究分野を導くための研究ロードマップや立場表明、あるいは成熟した研究の方向性を要約するための文献レビューを含む調査を提供する関連研究に焦点を当てます。ここでは代表的なものを取り上げます。
研究ロードマップ。最も代表的な研究ロードマップ レポートの 1 つは、Cheng らによって提示されたレポートです。 [22] 彼らは、自己適応システムのためのソフトウェア工学研究を行うことを提案しました。自己適応システムのソフトウェア エンジニアリングに関する Dagstuhl セミナーでの著者間の徹底的な議論の後、著者は、自己適応システムのソフトウェア エンジニアリングに不可欠と考えられる 4 つの観点を特定しました。次に、各ビューについて著者は最先端技術を要約し、最終目標を達成するために対処すべき課題を強調します。つまり、ソフトウェアが今日のソフトウェア集約型システムの複雑さに自動的に対処できるようにするということです。 。著者らは、最初のバージョンの成功から 5 年後に別のバージョン (第 2 研究ロードマップと呼ばれる) をリリースしました。この 2 番目のロードマップ ペーパー [25] の目標は変わりません。つまり、最先端技術を要約し、自己適応システムの体系的なソフトウェア エンジニアリングに対する重要な課題を特定することです。その他の代表的な研究ロードマップ論文には、France らによって提案された論文が含まれます。 [34] 彼らは、Papazoglou らによって提案されたものと同様に、複雑なソフトウェアのモデル駆動型開発を提唱しています。 [85] 彼らは、分散アプリケーションの迅速、低コスト、簡単な構成の開発をサポートするための新しいコンピューティング パラダイムとしてサービス指向コンピューティングを提唱しています。これらの著作は両方とも、進行中の研究活動が直面する最先端の課題と課題を要約しています。より最近では、マクダーモットら。 [79] ソフトウェア エンジニアリングのための人工知能 (AI4SE) および人工知能のためのソフトウェア エンジニアリング (SE4AI) に関する研究ロードマップを提示し、従来のシステム エンジニアリング実践の自動化 (AI4SE) を可能にすることを目的とした重要な側面を示し、新しいシステム エンジニアリングの実践をサポートする新しいシステム エンジニアリングの実践を奨励します。自動化された適応型学習システム (SE4AI) の波。
文献レビュー。文献レビューには、特定のトピックに関する学術情報源 (主に研究出版物) の調査が含まれ、その資料の批判的評価でさらに裏付けられた最先端の概要を提供することを目的としています。過去を振り返るだけでなく、将来の研究の方向性を導くのに役立つ、そのテーマに関する知識の現状を明確に示すものでもあります。前述の利点のため、この作業では、モバイル ソフトウェア エンジニアリングの分野で発表された文献レビュー論文 (主要な出版物の大半ではなく) を調査することにしました。実際、アンケート調査を実施することはコミュニティにとって新しいことではありません。私たちの同僚の研究者たちは、一次出版物の数が増加し続け、この分野で増え続ける文献論文を追跡することが困難になったときに、さまざまな分野でこの種の研究を調査してきました。たとえば、AI-Zewairi et al. [3] は、アジャイル ソフトウェア開発手法に関連する調査を実施しました。これは、ソフトウェア エンジニアリング コミュニティで厳しい注目を集めており、非常に多くの研究結果が発表されています。別の例として、McNabb et al. [80] は、情報の視覚化に関する調査結果をコミュニティに提示しましたが、これも非常に人気があり、出版物の数を追跡するのがますます困難になっています。他の代表的な研究には、Giraldo らによって提案された研究が含まれます。 [41] 彼らは、Chatzimparmpas らによって提案されたものと同様に、サイバー物理システムにおけるセキュリティとプライバシーのテーマに関する調査の調査を提案しました。 [20] 人は、機械学習モデルを解釈するための視覚化の使用に関する調査を実施しました。
この論文は、CC 4.0 ライセンスに基づいてarxiv で入手できます。
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