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  • 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


  • 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