Big Data & Database Lab 빅데이터 처리 및 데이터베이스 연구실

어떻게 잘 저장하고 잘 찾을 것인가

빅데이터 처리 및 데이터베이스 연구실은 데이터를 '어떻게 잘 저장하고 잘 찾을 것인가'라는 데이터베이스의 근본 문제를 오늘날의 데이터 규모와 형태에 맞게 다시 풉니다. 다양한 분야의 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위한 비지도 학습 기술인 군집화 알고리즘을 연구하고, 트위터·페이스북·인스타그램 등 소셜미디어에서 생성되는 대용량 그래프 데이터에 대한 다양한 마이닝 기법을 개발합니다. 다차원 대용량 공간 데이터의 효과적인 검색을 위한 인덱싱 기법과 질의 처리 최적화 기법도 핵심 주제입니다. 최근에는 블록체인에 저장된 지리공간 데이터 검색에 적합한 인덱싱 및 질의 처리 기법으로 연구를 확장하고 있습니다.

Information Security Lab 정보보안 연구실

소프트웨어 오류와 취약점을 자동으로 탐지합니다

오늘날 소프트웨어는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그 안에 존재하는 오류 및 보안 취약점은 심각한 사고와 피해를 초래할 수 있습니다. 정보보안 연구실은 이러한 오류를 자동으로 탐지하고 사전에 제거하는 기술을 연구합니다. 프로그램을 실제로 실행하지 않은 채로 그 동작을 어림잡아 오류를 예측하는 정적 분석(static analysis) 이론과, 프로그램을 다양한 입력으로 반복 실행하여 오류를 찾아내는 퍼즈 테스팅(fuzz testing) 기술을 활용하여 다양한 도메인의 소프트웨어에서 오류를 탐지하는 연구를 수행합니다. 최근에는 거대언어모델(large language model)의 뛰어난 코드 이해 능력을 프로그램 분석 및 테스팅 기술과 결합하여, 소프트웨어 오류 탐지의 새로운 가능성을 모색하고 있습니다.

Human-Centered AI & Visualization Lab 인간 중심 AI 및 시각화 연구실

AI의 답을 사람이 이해하게 만드는 일

인공지능이 아무리 좋은 답을 내놓아도, 사람이 그 답을 이해하고 신뢰하지 못한다면 실제 의사결정으로 이어지지 않습니다. 본 연구실은 인간 중심 인공지능(Human-Centered AI)과 정보 시각화(Information Visualization)가 만나는 지점에서, 사람과 AI가 함께 더 나은 판단을 내릴 수 있게 하는 인터랙티브 시스템을 연구합니다. 시각적 분석(visual analytics) 기법과 HCI 방법론을 결합하여 복잡한 데이터를 사람이 읽을 수 있는 형태로 바꾸고, 사용자가 처한 물리적·업무적 맥락 안에서 분석이 자연스럽게 이루어지는 상황 기반 분석(situated analytics)을 탐구합니다. 컴퓨터과학의 기술적 엄밀함과 사람에 대한 이해를 함께 요구하는, 소프트웨어융합대학에서 가장 학제적인 연구 영역 중 하나입니다.