スライド 1

Object Group ANalizer
Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• OGAN visualizes representative
interactions between a pair of classes
– 1st Classifying objects into groups so that
objects in the same group have similar
behaviors each other
• It applies to the objects of each class
– 2nd Visualizing interactions of each pair of
groups as a sequence diagram
• When the combination of groups is different, it is
expected that the interaction is also different
Representative interactions
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Classifying Objects Into Groups
• Based on dynamic interaction contexts
– Iff : Use(o1)=Use(o2) ∧ Used(o1)=Used(o2)
– Use(obj) = Classes CALLING a method of obj
– Used(obj) = Classes CALLED by obj
It’s expected that the behaviors of o1 and o2
Class A
Class X
Method Call
Group
o2
o1
Class Y
o3
Class B
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Visualizing interactions
• Selecting each pair of objects from each
combination of 2 groups
– In each pair, one calls the another one
• For each pair
– 1st Extracting events directly related to one of the pair
– 2nd Visualizing those events as a sequence diagram
Class A
Class B
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1枚目
（実行履歴には大抵，人間が理解するには困難なほど大量の相互作用が含まれてい
るため，適切に量を減らし動作理解を支援する手法が必要です．）
OGANは，Javaプログラムから取得した実行履歴を解析し，開発者が注目する2つの
クラスの間の相互作用の内，特に代表的なもののみを抽出し可視化します．
この可視化は2ステップで行われます．
まず，それぞれのクラスのオブジェクト群を，振舞いの類似するものが同じグループに
なるように分類します．
（この時，それぞれのグループはそのクラスの代表的な振舞いに対応しているといえ
ます．）
次に，2つのクラスの各グループ群から，それぞれ1つずつグループを選ぶことで組を
作り，各組ごとにその間の相互作用を抽出し1枚のシーケンス図として可視化します．
この可視化は全ての組み合わせについて行われ，例えば，クラスA・Bがそれぞれ2つ
グループをもつ場合，2×2=4通りの組み合わせが考えられるため，最大で4枚のシー
ケンス図が生成されます．
グループの組み合わせが異なるとき，その間の相互作用も異なることが期待でき，抽
出した相互作用はそれぞれ2つのクラスの間の代表的な相互作用であるといえます．
以上が，OGANがとっている戦術です．
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2枚目
１つのクラスのオブジェクト群を，振舞いの違いごとに分類するために，OGANは各オ
ブジェクトの動作コンテキスト（実行中にどのような要素を用いて，どのような相互作用
を行ったのか）を比較に用います．
具体的には，’メソッド呼び出ししたクラスの集合’ と ‘メソッド呼び出しをされた（受け
た）クラスの集合’ が完全に一致するオブジェクトを，同じグループに分類します．
（FileInputStreamクラスはファイル入力担当するなど）クラスにはそれぞれ異なる役割
があるため，関係するクラス群が等しいとき，その振舞いもまた類似することが期待で
きます．
（ただし，そうならない場合も観測されており，他の分類基準も幾つか提案しています．
これらの基準を組み合わせることで，より妥当な分類ができると考えています．）
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3枚目
このグループ化を用いて，2つのクラスの間の代表的な相互作用の可視化を，次の手
順で行います．
まず，それぞれにグループ化を行い，両クラスのグループの全ての組み合わせについ
て，相互作用するオブジェクトのペアを1つずつ抽出します．
（相互作用するオブジェクトのペアとは，それぞれ異なるクラスのグループに所属して
いて，かつ一方がもう一方を呼び出しているものを指します．）
（同じ組み合わせで抽出されるペアは，互いに相互作用が類似することが期待できる
ため，複数抽出し確認することは効率が悪いと考えられます．）
（ペアは両クラスがそれぞれ2つグループをもつとき最大で2×2=4つ抽出されるが，実
際には高々少数のグループの組み合わせでのみ相互作用が存在する傾向があるた
め，抽出数はより少ない可能性が高いです．）
次に，この（グループの組み合わせごとの）ペア１つ１つについて，ペアのどちらかのオ
ブジェクトと直接関係のあるイベント（メソッド呼び出しや復帰イベントなど）を実行履歴
から取り出し，これをシーケンス図として可視化します．
各シーケンス図は，両クラス間の代表的な相互作用に対応しており，これらを比較しな
がら確認することで，より効果的に動作理解をすることができると考えています．
以上が，OGANが提供している可視化機能の概要です．
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