소프트웨어 공학 연구실

딥러닝학습추론지능연구실 (LRNING)

기계학습연구실

기계학습연구실

데이터인텔리전스 연구실

빅데이터 사이언스 연구실에서는 빅데이터 분석을 위한 정보를 가공 전의 정보인 데이터와 가공 후의 정보인 지식으로 구분하고, 이를 효과적으로 저장, 사용, 처리하는 핵심 기술을 다루는 데이터베이스 및 데이터 마이닝 분야에 관하여 연구하고 있습니다. 다년간의 축적된 연구역량을 바탕으로 국제적으로 경쟁력 있는 첨단 기술을 개발하고 있으며, 이러한 연구실의 연구결과를 빅데이터 분야의 탑 컨퍼런스와 탑 저널에 발표하고 있습니다. 또한, 국제적인 연구 경쟁력을 가지고 있는 Carnegie Mellon University, Pennsylvania State University, Microsoft Research Asia, Brookhaven Research Laboratory와의 국제 공동 연구 수행을 통하여 연구실 대학원생들에게 국제적 연구 역량을 높이고 있습니다.

 

컴퓨터 시스템 연구실은 강력하고 효율적인 프로세서와 메모리 및 인터컨넥션 시스템의 구조, 그리고 고신뢰도 컴퓨터 시스템을 설계하고 평가하기 위한 방법을 연구합니다.

 

모바일 인텔리전스 및 라우팅 연구실은 이동성 (Mobility) 제공, 서비스 품질 (Quality of Service) 보장, 네트워크 가상화 (Network virtualization) 등 미래 네트워크의 핵심 기술을 기존 네트워크에 접목하기 위한 방법을 연구 개발하고 있습니다. 특히 이더넷 및 라우터 기반의 네트워크에서 미래 네트워크의 핵심 기술을 직접 연구 개발하고 실험하며 성능분석 등을 수행할 수 있는 역량을 키우고 있습니다.

 

가상현실 연구실은 컴퓨터 비전/그래픽스, 3차원 영상처리, 인간-컴퓨터 상호작용에 관한 핵심적인 연구를 수행하여 현실세계와 가상세계를 실감나게 공존시키는 기술을 개발하고 있습니다. 구체적으로는 패턴인식과 감정인식, 제스처 인식과 같은 인식기술, 스테레오 정합 기술, 다시점 영상합성 기술, 객체추적 기술, 멀티 스펙트럼 기반의 계산 사진 영상 생성 기술, 영상기반 모델링/렌더링 및 라이팅 기술, 직접투사형 증강현실 기술, 모바일 증강현실, 인터랙티브 미디어를 위한 인터랙션 기술 등을 개발하고 있습니다.

 

데이터베이스 연구실에서는 차세대 스토리지 미디어인 NAND Flash Memory용 소프트웨어에 관한 연구 및 다양한 단말기를 활용한 u-Learning System과 e-Learning 표준화, Ontology를 활용한 지식 표현 및 검색에 대한 연구 개발을 하고 있습니다.

 

디지털미디어연구실에서는 디지털 미디어 분야의 표현, 압축 및 처리 기술을 연구하고 있습니다. 국제 멀티미디어 부호화 기술 표준인 MPEG의 최신 표준 기술들에 대한 연구를 진행 중이며, RVC (Reconfigurable Video Coding) 및 3DGC (3D Graphics Coding) 분야에서 표준화 활동에 참가하고 있습니다. 그 외에도 모든 압축방식의 기본이 되는 정지영상의 무손실/고효율 압축, 차세대 초고해상도 비디오 부호화, 3차원 그래픽스 표현 및 압축 기술 등을 연구하고 있습니다.

 

모바일 & 네트워크 융합 연구실에서는 모바일 및 네트워크 융합 분야에 대한 연구를 하고 있다. 최근 모바일 임베디드 시스템 및 네트워크 융복합 추세에 따라 설립된 연구실로, 현재 우리 일상에 깊숙이 자리잡고 있고 또한 미래의 컴퓨팅 및 생활 환경에도 밀접하게 연관되어 있기 때문에 매우 전망이 밝다고 할 수 있다. 우리 연구실은 다음 3가지 분야에 대한 연구를 진행하고 있으며, 프로젝트 수행을 통해 관련 분야의 최신 기술과 실무를 습득하는 것을 목표로 하고 있다.

 

생물정보학은 컴퓨터 및 통계 기술을 활용하여 의생명 데이터를 분석하고 정보를 생산하는 비교적 새로운 학문분야입니다. 본 연구실에서 흔히 다루는 의생명 데이터는 그 크기가 수 기가바이트부터 많게는 수 테라바이트에 이르기 때문에, 이로부터 의미 있는 정보를 도출하기 위해서는 데이터마이닝(data mining), 분산 컴퓨팅 (distributed computing), 기계학습알고리즘(machine learning algorithms) 같은 컴퓨터 기술이 필요합니다. 본 연구실에서는 단백질 변이를 고려한 예측 및 분석 알고리즘, 펩타이드 동정(identification), 데이터 시각화, 단백질 데이터베이스 구축, 단백체와 유전체의 상호 연관성 연구 등을 진행하고 있습니다.

 

인공지능 연구실에서는 컴퓨터가 인간의 지능적인 행위를 모방하여 수행하는 방법을 연구하는 인공지능 분야와 웹과 같은 대규모 컴퓨팅 환경에서 원하는 정보를 효과적으로 검색해주는 정보검색시스템 분야를 포함한 다양한 분야의 최신 연구를 수행하고 있습니다. 이를 위하여 인공지능 및 지능형 정보검색의 제반 이론 뿐만 아니라 로봇 지능, 스마트 앱, 게임 기반 학습 및 게임지능, 인공신경망응용, 자연어처리기반 질의응답시스템, 기계학습 및 패턴인식 알고리즘, 맞춤형콘텐츠추천 등과 같은 응용/융합 분야에 대한 연구개발을 병행하고 있습니다.

 

본 정보보호 및 알고리즘 연구실에서는 다양한 분야의 컴퓨터 알고리즘을 연구하며 구체적으로 정보보호(Information Security), 생물정보학(Bioinformatics), 스트링매칭(String matching)에 관련된 알고리즘을 연구합니다. 정보보호분야는 정보보호에 사용되는 암호 알고리즘과 암호 프로토콜을 대해 연구하며 생물정보학에서는 DNA sequencing과 질량 스펙트럼 분석 알고리즘을 연구합니다. 스트링매칭 알고리즘은 검색엔진과 사용되는 여러 알고리즘과 인덱스 자료구조인 suffix tree/array에 대해 연구합니다.
이 분야는 높은 연산비용을 요구하는 알고리즘들이 사용되는 분야이며 각 분야에 대한 기본적인 연구 후에는 각 분야의 알고리즘의 성능 향상과 효율적인 구현을 연구하고 있습니다. 연구생들은 학부에서 배운 알고리즘 지식을 바탕으로 고급 알고리즘에 대한 지식을 쌓게 되며, 이를 바탕으로 정보보호와 생물정보학에 관련된 알고리즘에 대해 연구하고 분석을 하며, 이를 통해 알고리즘 시간복잡도의 개선, 효율적인 구현법 등에 대해 연구하게 됩니다.

 

실시간 시스템 연구실은 운영체제 커널과 실시간 시스템에 대한 설계와 구현 방법을 연구하고 있으며, 이를 바탕으로 리눅스 커널 최적화, Multicore/Manycore를 위한 운영체제 아키텍쳐 설계, 모바일 어플리케이션을 위한 소프트웨어 플랫폼(Android 및 Tizen), 차량용 전장 소프트웨어(AUTOSAR)에 대한 응용 연구를 수행하고 있습니다. 또한 소프트웨어 공학적인 관점에서 임베디드시스템 개발을 접근하는데 필요한 요구사항 분석, 설계, 테스팅 및 디버깅 기법을 함께 연구하고 있습니다.

 

소프트웨어플랫폼이란 동일한 범주의 다양한 응용프로그램들이 개발되고 동작할 수 있도록 하는 소프트웨어 환경을 말하며, 응용프로그램 개발을 위한 라이브러리 및 유틸리티, 실행을 위한 런타임 엔진 등을 포함합니다.

본 연구실에서는 대표적인 소프트웨어플랫폼인 모바일 플랫폼, 클라우드 플랫폼, IoT 플랫폼, 엣지 플랫폼 등을 대상으로, Mobile Collaboration, IoT-Edge-Cloud Integrated Computing을 연구합니다. 구체적으로, 스마트 디바이스 기반 협업 컴퓨팅을 위한 모바일 플랫폼 기술, 모바일 기기와 IoT 기기를 클라우드 컴퓨팅 자원으로 활용하기 위한 플랫폼 연계 기술의 개발에 집중하고 있으며, 궁극적으로 IoT-Edge-Cloud 통합 컴퓨팅을 위한 소프트웨어 플랫폼 구축을 목표로 하고 있습니다.

분산 및 클라우드 컴퓨팅 연구실은 클라우드 환경에 주안점을 두고 네트워킹 프로토콜, 미들웨어 서비스, 클라우드 응용 및 플랫폼을 아우르는 영역에서의 최신 기술을 연구하고 있다. 주요 연구 주제로 (1) 클라우드 토대 분야에서는 클라우드 인프라, 메타클라우드 & 멀티클라우드 설계, 리소스 모델링 및 프로비져닝, 모바일 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 기술을, (2) 데이터 분석 프레임워크 분야에서는 분산 처리 프레임워크, 빅데이터 분석 알고리즘, 스트림 데이터 처리 가속화, 리소스 스케줄링 최적화 기술을, 그리고 (3) 클라우드 서비스 및 응용 분야에서는 클라우드 오케스트레이션, 교차 클라우드 이동성, 서비스 가상화 및 클러스터링, 분산 서비스 모델링 기술 등이 있다.

 

컴퓨터 보안 연구실에서는 컴퓨터 시스템 전반에서 발생할 수 있는 다양한 보안 문제를 다루고 있습니다. 주요 연구 분야로는, 운영체제 보안(Operating System Security), 바이너리 코드 분석(Hacking/Reverse Engineering), 웹 공격 분석 및 방어(Web Hacking), 소프트웨어 취약점 분석(Software Vulnerability Analysis), 디지털 콘텐츠 보안(Digital Contents & Media Security), 사물 인터넷 보안(IoT Security) 등을 포함하며, 이에 관한 최신 보안 기술을 연구하고 있습니다.

 

소프트웨어 보안 연구실에서는 악성코드 및 악성트래픽에 대한 분석 및 대응 기술 연구, 펌웨어 분석 기술, 실행 파일 분석, 장비 취약점 분석 등의 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 연구 내용은 악성코드 대응, 원격감시제어시스템(SCADA)/스마트그리드 보안, 바이너리 파일 유사도 분석, IoT 보안 등의 분야에 적용될 수 있습니다. 연구실 졸업생들은 현재 안랩, 국가보안기술연구소, 삼성전자, LG 전자, 파수닷컴, CJ 등의 기업에서 일하고 있습니다.

 

컴퓨터애니메이션 연구실은 (동작 기반 애니메이션) 주어진 입력 모션 캡쳐 데이터를 이용하여 사용자의 조작에 대응하는 새로운 출력 데이터 생성 기술 개발, (물리 기반 애니메이션) 자연스럽고 창발적인 동작의 즉흥적 생성을 위한 물리 시뮬레이션 기술 개발, (동작+물리 기반 애니메이션) 동작 기반의 장점인 고품질과 물리 기반의 장점인 적응성과 견고성을 결합한 애니메이션 기술 개발을 연구하고 있습니다.

 

앞으로의 세상은 인간과 컴퓨터가 더욱더 상호작용하는 세상이 될 것 입니다. 본 인간-컴퓨터 상호작용 연구실(Human-Computer Interaction Lab.; HCI Lab)은 가상현실, 그래픽스, 로봇, 자동차등 컴퓨터 기반 기술과 인간의 행동, 인지, 정서, 뇌, 생체신호 등에 대해서 연구하고 있습니다. 이러한 연구는 크게 두 가지 방향으로 진행하고 있는데, 첫째로 HCI 나 컴퓨터 기술을 활용하여 인간의 신체적, 정신적 문제에 대해 연구하고, 이를 돕고자 합니다. 둘째로 인간에 대한 이해를 바탕으로, 가상현실, 로봇, 자동차 기술의 나가야 할 방향에 대해서 연구하고자 합니다. 이러한 두 방향은 궁극적으로 서로 상호작용하여, 기술이 인간을 치료하고, 인간에 대한 이해가 기술의 가치를 재창조 할 수 있는 연구를 수행하고자 합니다.

 

생물정보 소프트웨어공학 연구실은 기계학습, 확률 모델, 스트링 패턴 매칭, 분산컴퓨팅 등 다양한 컴퓨터공학적 방법을 이용하여, 생물체에서 얻어진 빅데이터로부터 의미 있는 패턴을 찾고 예측하는 생물정보 (bioinformatics) 분석 시스템을 연구 개발하고 있습니다. 특히, 개인마다 갖는 유전정보의 차이 때문에 발생하는 형질의 차이나 질병을 예측하기 위해서 대규모의 샘플에서 얻어진 실험적 데이터를 분석하여 모델링한 후, 생물학, 의학적으로 의미 있는 데이터를 분석하는 시스템을 개발하여 질병의 진단과 치료에 이용하고자 합니다.

데이터베이스 오퍼레이팅 시스템 연구실

빅 데이터 시스템 연구실

시스템보안 연구실