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  • Systems Security 연구실 (SSLAB) - 이호준 교수님

    주요 연구 분야 및 최근 3년간 실적


    □주요 연구 분야

    Software Security

    - 공격: 최신 HW-assisted 소프트웨어 방어 기법 우회 공격 연구

    - 방어: HW-assisted 소프트웨어 방어기법 연구, 프로그램 Isolation/Sandboxing기술 개발

    OS and Cloud Security

    - 운영체제 취약점 발견 및 공격 기술 연구

    - 클라우드에서의 연산 보호를 위한 신뢰실행 (Trusted Computing) 및 망각연산 (Oblivious Computing) 기술의 연구

    개인정보보호 내재 AI 연산 및 활용을 위한 시스템 개발


    □최근 3년간 실적

    - Choi, Yeseul, Yunjong Jeong, Daehee Jang, Brent Byunghoon Kang, and Hojoon Lee. "EmuID: Detecting presence of emulation through microarchitectural characteristic on ARM." Computers & Security 113 (2022): 102569.

    - Duy, Kha Dinh, Taehyun Noh, Siwon Huh, and Hojoon Lee. "Confidential Machine Learning Computation in Untrusted Environments: A Systems Security Perspective." IEEE Access 9 (2021): 168656-168677.

    - Huh, Siwon, Seonghwan Cho, Jinho Choi, Seungwon Shin, and Hojoon Lee. "A Comprehensive Analysis of Today’s Malware and Its Distribution Network: Common Adversary Strategies and Implications." IEEE Access 10 (2022): 49566-49584.

    - Lee, Hojoon, Chihyun Song, and Brent Byunghoon Kang. "Harnessing the x86 Intermediate Rings for Intra-Process Isolation." IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing (2022).


    현재 진행 중인 연구과제

    - 클라우드에서의 망각성 연산 (Oblivious Computing) 기술 연구 (2022~2026)

    - 개인정보보호 정책 적용 AI 플랫폼 연구 및 개발 (2022~2026)

    - AI를 사용한 시스템 부채널 공격 자동화 연구 (독일 CISPA연구소와 공동 연구)

    - 개별분리 (Disaggregated) 클라우드 환경의 접근 제어 및 보안 기술 연구 (독일 CISPA연구소와 공동 연구)

    - Apple기기 (macOS, iOS)의 최신 HW-assisted 보안기술 분석 및 우회방법 연구

    - 안드로이드 디바이스 드라이버에 대한 퍼징 (Fuzzing)기반 취약점 발견 기술 연구


    향후 전망 및 진출 가능한 진로

    □향후 전망

    업데이트 예정


    □진출 가능한 진로

    업데이트 예정


    필요 이수 과목 및 지식


    필수 역량

    - The Hacker Mindset: 컴퓨터 시스템들의 내부구조/동작에 대해 궁금해하고, 망가뜨리고, 공격하고, 고치는 것을 좋아하는 학생들을 환영합니다.

    선수 과목

    - 시스템프로그램 (필수): 기초적인 Reverse engineering 능력과 컴퓨터의 동작 원리 이해를 위하여 필요합니다.

    - 운영체제 (필수): 시스템 보안에 있어 운영체제의 동작은 필수적입니다.

    - 정보보호개론 (선택): 보안 이론 및 암호학 기초가 큰 도움이 됩니다만, 필수는 아닙니다.

    - 신입생 Training Program을 통해 기초적인 소프트웨어 공격/방어 교육이 제공되기에 위 과목 외에는 선수 과목은 없습니다.


    학부 연구생이 하는 일과 선배의 팁/후기


    연구실 진행 과제 참여

    - 연구실 과제에 참여하여 해당 분야를 접하고, 작은 부분들을 맡아 경험을 쌓게 됩니다.

    논문 세미나 참여

    - 논문 세미나에 참여하여, 분야에 대한 지식을 얻고, 유예기간 (1~2달) 이후 논문 발표를 직접 하게 됩니다.

    연구실 생활 Tip 및 장점

    - 참여 과제 및 연구 주제 선택에 있어 학생 본인의 관심분야가 가장 크게 반영됩니다.

    - 출퇴근이 자유로운 대신 프로젝트 timeline 및 milestone 위주로 일합니다.

    - 랩 세미나 및 학생들이 자발적으로 진행하는 Tutorial / Paper reading들이 다수 진행됩니다.

    - Tip1: 학부 연구생 생활을 통해 Linux및 Systems

  • Software Engineering 연구실 - 이은석 교수님

    주요 연구 분야 및 최근 3년간 실적

    □주요 연구 분야


    Automated Program Repair and Code Generation(프로그램 자동수정 및 자동생성)

    소프트웨어 개발과정에서 발생하는 프로그램 오류을 자동으로 인식하고, 오류 위치를 추정하며, 최종적으로는 오류를 수정하는 패치를 자동으로 생성하는 연구. 이 과정에서 기계 학습, 자연어처리, 유전 알고리즘 등을 활용


    Energy efficient Green Software(탄소배출량을 최소화하는 그린 소프트웨어)

    소프트웨어 개발 과정에서 발생하는 각종 에너지 사용과 이로 인한 탄소 발생을 최소화하는 환경친화적 소프트웨어 개발을 목표로 하는 연구. 블록체인, 이더리움 기반 공유 플랫폼에 적용


    Automated Feedback Generation(학습자에 특화된 피드백 자동생성)

    프로그래밍 학습 과정에서 학습자가 작성한 코드의 품질을 개선 또한 오류를 수정하기 위해 학습자의 능력이나 경험을 고려하여 학습자에게 특화된 피드백을 제공하기 위한 방법론에 관한 연구


    □최근 3년간 실적


    - Misoo Kim, Youngkyoung Kim, Hohyeon Jeong, Jinseok Heo, Sungoh Kim, Eunseok Lee, "Impact of Defect Instances for Successful Deep Learning-based Automatc Program Reapir", International Conference on Software Maintenance and Evolution(ICSME), Oct.2022 (Accepted)



    - Misoo Kim, Youngkyoung Kim, Kicheol Kim, Eunseok Lee, "Multi-objective Optimization-based Bug-fixing Template Mining for Automated Program Repair", International Conference on Automated Software Engineering (ASE-NIER), Oct.2022. (Accepted)



    - Misoo Kim, Youngkyoung Kim, Eunseok Lee, "Deep Learning-based Production and Test Bug Report Classification using Source Files", International Conference on Software Engineering: Companion (ICSE), pp.343-344, May.2022



    - Jinyoung Kim, Misoo Kim, Eunseok Lee, "ECench: An Energy Bug Benchmark of Ethereum Client Software", International Conference on Mining Software Repositories (MSR), pp.634-638, May.2022



    - Misoo Kim, Youngkyoung Kim, Eunseok Lee, "How Does the First Buggy File Work Well for Iterative IR-based Bug Localization?", ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing (SAC), pp.1509-1516, Apr.2022



    - Youngkyoung Kim, Misoo Kim, and Eunseok Lee, "Feature Assortment for Deep Learning-based Bug Localization With a Program Graph", ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing (SAC), pp.1536-1544, Apr.2022



    - Misoo Kim, Youngkyoung Kim, Eunseok Lee, "An Empirical Study of IR-based Bug Localization for Deep Learning-based Software", International Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST), pp.128-139, Apr.2022



    - Youngkyoung Kim, Misoo Kim, and Eunseok Lee, "Tracking Down Misguiding Terms for Locating Bugs in Deep Learning-based Software (Student Abstract)", AAAI Conference on Artificial intelligence (AAAI), Vol.36(11), pp.12983-12984, Feb.2022



    - Quang Ngoc Phung, Misoo Kim, Eunseok Lee, "Identifying Incorrect Patches in Program Repair Based on Meaning of Source Code", IEEE Access, Vol.10, pp.12012- 2030, Jan.2022



    - Dongwook Choi, Jinseok Heo, and Eunseok Lee. "Automated Feedback Generation for Multiple Function Programs", Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC), pp.582-583, Dec.2021



    - Misoo Kim, Youngkyoung Kim, Eunseok Lee, "A Novel Automatic Query Expansion with Word Embedding for IR-based Bug Localization", International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE), pp.276-287, Oct.2021



    - Misoo Kim, Youngkyoung Kim, Eunseok Lee, "Denchmark: A Bug Benchmark of Deep Learning-related Software", International Conference on Mining Software Repositories (MSR), pp.540-544, May.2021



    - Juhyoung Kim, Eunseok Lee, "Fix Director for Automated Program Repair", International Conference on Computer and Communication Systems (ICCCS), pp.1108-1111, Apr.2021



    - Misoo Kim, Eunseok Lee, "Are Datasets for Information Retrieval-based Bug Localization Techniques Trustworthy?", Empirical Software Engineering (ESE), Vol.26, No.3, pp.1-66, Mar.2021


    현재 진행 중인 연구과제

    - 『디버깅 자동화를 위한 자동 프로그램 수정 기술 및 통합 프레임워크』, 한국연구재단, (2019.03.01 ~ 2024.02.29 )


    - 『딥러닝 기반 소프트웨어를 위한 자동 디버깅 기술의 검증 및 개선』, 한국연구재단, (2021.09.01 ~ 2024.08.31)


    - 『머신러닝기반 패치자동생성 기술』, 삼성전자 챌린지 연구, (2022.01.01 ~ )


    향후 전망 및 진출 가능한 진로

    □향후 전망


    소프트웨어 개발에 소모되는 비용의 70% 이상이 테스팅 및 디버깅과 관련된다. 본 연구실은 이 과정에서의 자동화를 통한 고신뢰 소프트웨어 개발 및 소요 비용의 절감을 목표로, 결함 위치 추적(Fault Localization)의 자동화 및 머신러닝기반의 코드 수정의 자동화(Automatic Program Repair) 기술을 연구하고 있다. 이러한 자동화 연구는 글로벌 소프트웨어 산업 전반에서 필수적인 핵심 요소 기술로 자리잡고있다.

    □진출 가능한 진로


    본 연구실 졸업생은 삼성전자, KT융합기술원, KAKAO, NHN, SAP, 우리은행, 현대오토에버 등의 다양한 기업에 진출하여 소프트웨어 산업 기술 향상에 이바지하고 있다. 현재까지 9명의 박사와 68명의 석사를 배출하였으며, 이중 41명이 삼성전자에 진출하였다.

    (https://skkuzine.skku.edu/skkuzine/section/coverStory.do?mode=list&articleNo=86634)

    필요 이수 과목 및 지식

    필요 과목

    - 1-2학년 전공코어 과목(자료구조개론, 문제해결, 알고리즘개론, 컴퓨터구조개론, 시스템프로그래밍)


    - 소프트웨어공학개론


    - 인공지능개론



    수강 시 도움이 되는 과목

    - 프로그래밍언어: 유지보수와 관련된 연구를 진행할 때 프로그래밍 언어를 다뤄야 하는 경우가 많아 도움이 됩니다.


    - 정보보호개론: 보안 관련 결함 수정 연구를 진행할 때 많은 도움이 됩니다.


    - 기계학습원론, 심층신경망개론: AI가 많이 대두됨에 따라 소프트웨어공학 분야에서도 AI를 많이 차용하여 연구합니다.


    - 멀티코어 컴퓨팅, 빅데이터 분석방법론: 실험을 효율적으로 진행하고, 결과를 낼 때 도움이 됩니다.



    필요 지식

    - Python, Java 프로그래밍: 주로 많은 연구가 python 혹은 java로 이루어지고 있습니다.



    도움이 되는 지식

    - 딥러닝 프레임워크 관련 활용 경험: 많은 연구가 AI를 활용하여 진행됨에 따라 딥러닝 모델을 훈련하고 테스트해볼 수 있다면 큰 도움이 됩니다.


    - Green computing 관련 지식: 탄소 중립과 관련된 연구 분야가 떠오르고 있습니다. 해당 연구 분야에 관심이 있다면 역시 도움이 됩니다.



    학부생이 하는 일

    - 학부 졸업 논문 및 졸업 프로젝트

    - 본 연구실의 주요 연구 분야 관련 연구 및 공부


    선배의 팁/후기

    - 관심 분야의 관련 논문을 읽어볼 것

    - 한 분야에 대해 깊게 공부해볼 것

    - 현상에 대한 인과관계를 생각하는 연습해볼 것


  • 컴퓨터시스템 Lab - 정진규 교수님

    주요 연구 분야 및 최근 3년간 실적


    주요 연구 분야


    - 고성능 스토리지를 위한 시스템 소프트웨어

    - 슈퍼컴퓨터를 위한 운영체제 기술

    - 클라우드 컴퓨팅 및 서버리스 컴퓨팅

    - 머신러닝 기반 시스템 소프트웨어 최적화


    최근 3년간 실적


    탑티어 학회 논문

    - “Z-Journal: Scalable Per-Core Journaling Δ," in Proceedings of The 2021 USENIX Annual Technical Conference (ATC'21), Virtual Event, July 2021


    - “ASAP: Fast Mobile Application Switch via Adaptive Prepaging Δ", in Proceedings of The 2021 USENIX Annual Technical Conference (ATC'21), Virtual Event, July 2021


    - "D2FQ: Device-Direct Fair Queueing for NVMe SSDs," in Proceedings of 19th USENIX Conference on File and Storage Technologies (FAST'21), Virtual event, Feb 23–25, 2021


    - "A Case for Hardware-based Demand Paging," in Proceedings of the 47th IEEE/ACM International Symposium on Computer Architecture (ISCA'20), Valencia, Spain, May 30-June 3, 2020.


    - "Asynchronous I/O Stack: A Low-latency Kernel I/O Stack for Ultra-Low Latency SSDs," in Proceedings of The 2019 USENIX Annual Technical Conference (ATC'19), Renton, WA, USA, July 10–12, 2019.



    SCI 학술지 논문 다수

    현재 진행 중인 연구과제

    “이종 컴퓨팅 환경을 위한 인과관계 프로파일러 개발”, 한국연구재단 중견연구자지원사업, 본 연구 과제에서는 CPU, GPU, FPGA 이종 컴퓨팅 환경에서 응용 성능 프로파일링의 효과를 높이는 인과관계 프로파일링 기법을 개발한다. 인과관계 프로파일링은 병렬성을 포함하는 응용에서, 응용의 특정 부분의 최적화 정도에 따른 성능 향상 예측치를 제공하기에, 응용의 성능 최적화 이전에 성능 향상의 효과를 볼 수 있는 유용한 성능 최적화 도구이다. 본 연구는 이러한 인과관계 프로파일링 기술을 I/O 장치, GPU, FPGA 등 이종 컴퓨팅 장치로 범위를 넓히는 기술을 연구한다.



    “모바일 시스템을 위한 디맨드 페이징 가속화 기법 연구”, 삼성미래기술육성사업, 본 연구 과제는 스마트폰과 같이 다수의 응용 구동/재구동이 발생하는 환경에서, 가상메모리 페이징과 그에 따른 페이지 폴트로 인해 발생하는 성능 저하를 분석하고, 성능 최적화를 수행한다. 가상 메모리에 핵심 동작 요소인 페이지 폴트 처리는 발생할 수 있는 다양한 경우를 고려하기에, 모바일 기기와 같이 단기간에 집중적으로 페이지 폴트가 발생하는 상황에서는 그 효율성이 떨어진다. 본 연구는 이러한 환경에서 효율적으로 동작하는 가상메모리 페이징 및 페이지 폴트 처리 기법을 연구한다.



    “차세대 슈퍼컴퓨터를 위한 운영체제 기술 개발”, 한국연구재단 슈퍼컴퓨터개발선도사업, 본 연구과제는 자체개발 초병렬 프로세서 환경에서 동작하는 운영체제 기술을 개발한다. 초고성능 컴퓨팅 환경에서는 범용적인 운영체제 보다 초고성능에 적합한 경량화된 운영체제 동작이 요구된다. 본 과제는 초고성능 컴퓨터의 최신 프로세서 구조에 맞추어 가속기를 고성능/고경량으로 지원하는 운영체제 기술을 연구한다.



    “엣지 마이크로데이터센터를 위한 엣지-친화적 운영체제”, 정보통신기획평가원 컴퓨팅핵심기술사업, 본 연구과제는 엣지 마이크로데이터센터에서 동작하는 엣지-친화적 운영체제 기술을 연구하는 과제이다. 본 연구과제는 집단연구과제로, 본 연구실은 과제 내에서 엣지 데이터센터에서 활용하는 이종의 컴퓨팅 장치 및 메모리 장치를 활용하는 데이터센터 운영체제 기술, 사용자 단말 시스템 기술을 연구한다.


    향후 전망 및 진출 가능한 진로


    향후 전망


    업데이트 예정

    진출 가능한 진로


    업데이트 예정

    필요 이수 과목 및 지식

    선수 과목


    - 시스템프로그램

    - 시스템프로그래밍실습

    - 컴퓨터구조개론

    - 운영체제


    권장 과목


    - 컴퓨터네트웍개론

    - 임베디드소프트웨어개론

    - 멀티코어컴퓨팅

    - 정보보호개론


    학부 연구생이 하는 일과 선배의 팁/후기


    학부 연구생은 연구실에 자리를 배정받고, 대학원생이 진행하고 있는 연구에 참여하게 됩니다. 시스템 소프트웨어 분야는 러닝 커브가 다소 있는 분야로, 진행하고 있는 연구에 참여하면서 연구의 스킬, 관련 지식 등을 배우는 기회를 먼저 갖는게 좋습니다. 그러한 과정에서 학부생이 주도적으로 진행할 수 있는 소규모 연구 주제를 발굴하게 되면 교수님, 석박사 선배와 함께 해당 연구를 진행하게 되고, 연구결과를 국내 학회 등에 발표하며 연구 경험을 쌓는 기회를 갖게 됩니다. 이러한 연구 수행과 별개로, 연구실에서 진행하는 랩미팅, 논문세미나 등에 참여하여 관련 분야의 최신 동향을 공부하는 기회를 가질 수 있습니다.

  • Info Lab - 타메르 교수님


    Info Lab

    (타메르 교수님)




    주요 연구 분야 및 최근 3년간 실적


    주요 연구 분야

    Info Lab (In4Lab) is a part of the College of Computing, Sungkyunkwan University (SKKU), and members of the Lab are leading research activities in several areas of biomedical and information security.Our research work concentrates on computer security topics: user identification, authentication, hardening systems, malware, integrating AI for security tasks, robust machine learning, and adversarial machine learning. We are also actively engaged on several topics in biomedical research, including disease research, for a better understanding of the disease’s pathological causes and syndromes. Topics in biomedical research include brain neurodegenerative diseases detection and progression, intensive care unit, explainable deep learning and multi-modal architectures for biomedical problems, and GANs for medical images synthesis. The mission of the in4Lab is to progressively contribute to the fields of information security and biomedical fields through research and teaching.


    최근 3년간 실적

    None



    현재 진행 중인 연구과제

    As we collaborate widely with other researchers locally and globally to solve research problems related to information security and biomedical topics, we are also welcome new researchers and students interested in joining our team at In4Lab. Currently, we are engaged in the following funded projects.

    - Intelligent and robust clinical decision support system for Alzheimer's disease.

    - Artificial Intelligent-based skin analysis algorithms.

    - Software authorship identification based on deep learning.

    - Practical mobile continuous authentication



    향후 전망 및 진출 가능한 진로


    향후 전망


    In4Lab research activities generally strengthen skills and knowledge related to data analysis, machine learning and deep learning modeling, statistical analysis, technical writing, and presentation. These skills are well-acknowledged by industry (companies) and academia. Prospective career path includes data science analyst, biomedical scientist, security professional, security scientist, forensic scientist, information security analyst.


    진출 가능한 진로



    필요 이수 과목 및 지식


    - Since most of the research work at In4Lab requires programming skills to implement prototypes, solutions, or simulations, it is important to know well one or more programming languages (ex. Python, Java, C++/C languages)

    - Computer security course is essential for security-related research.

    - Fundamental knowledge about machine learning and deep learning are important for security and biomedical research

  • Human-AI Interaction Lab - 송하연 교수님

    송하연 교수님





    주요 연구 분야 및 최근 3년간 실적


    [ 주요 연구 분야 ]

    - Human-Computer Interaction, Human-AI Interaction

    - 미디어의 심리적 효과

    - AI 에이전트를 어떻게 디자인 하면 사람들이 더 신뢰하고 사람같다고 느끼고 더 좋아할까


    [최근 3년간 실적]


    저서

    • Kim, J. & Song, H. (Eds.). (2020). Technology and health: Promoting attitude and behavior change. San Diego: Elsevier.


    저널 페이퍼 

    • Taenyun Kim and Hayeon Song. How should intelligent agents apologize to restore trust?: Interaction effects between anthropomorphism and apology attribution on trust repair. Telematics and Informatics 61:101596, 2021
    •  Hayeon Song, Taenyun Kim, Jieun Kim, Dohyun Ahn, and Youngcheol Kang. Effectiveness of VR crane training with Head-Mounted Display: Double mediation of presence and perceived usefulness. Automation in Construction 122:103506, 2021
    •  Hayeon Song, Jieun Kim, and Taenyun Kim. Artificial intelligence and health communication. Journal of Communication Research, 57(3):196–238, 2020
    •  Hee Jin Kim and Hayeon Song. Effort justification for fun activities?: The effect of location-based mobile coupons using games. Journal of Retailing and Consumer Services, 54:102029, 2020


    컨퍼런스 페이퍼

    • Jieun Kim, Woochan Kim, Jungwoo Nam and Hayeon Song. I Can Feel Your Empathic Voice': Effects of Nonverbal Vocal Cues in Voice User Interface. In Extended Abstracts of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pages 1–8, 2020
    •  Taenyun Kim and Hayeon Song. The effect of message framing and timing on the acceptance of artificial intelligence’s suggestion. In Extended Abstracts of the 2020 CHI Conference on Human Factors