Software Engineering (SELab)

@ HanKyong National University (HKNU)

[Now Recruiting] Call for Postdoctoral and Graduate Researchers

우리 연구실에서는 성실하고 책임감 있는 학·석사 연계과정생, 석사과정생, 박사후연구원을 모집하고 있습니다.
관심 있는 분은 다양한 연구 기회를 직접 탐색해보시고, 자세한 사항은 양근석 교수님께 문의하시거나 연구실 웹사이트를 방문해 주세요.

주요 연구 주제

  • LLM-Based Multi-Agent Bug Fixing: 소프트웨어 버그 정정 과정을 자동화하기 위해, 버그 라인 식별, 패치 생성, 검증을 각각 담당하는 sLLM 기반 멀티 에이전트 프레임워크를 연구
  • LLM-Based Bug Report Generation: 유사 리포트 검색과 도메인 지식 보강을 활용하여, 명확하고 재현 가능한 버그 리포트를 자동 생성하는 기법을 연구
  • LLM-Based Test Case Generation and Validation: 요구사항과 소스코드를 기반으로 의미 있는 테스트 케이스를 생성하고, 유효성과 커버리지를 기준으로 검증하는 기법을 연구
  • LLM-Based Commit Message Generation: 코드 변경 내역을 분석하여, 개발자의 의도를 잘 반영하는 커밋 메시지를 자동 생성하는 기술을 연구
  • LLM-Based Bug Fixing under Zero-shot, Few-shot, and Fine-tuned Settings: Zero-shot, Few-shot, Fine-tuning 방식별로 LLM의 버그 탐지 및 패치 생성 성능 향상을 연구
  • LLM-Based DevSecOps: LLM과 SAST/DAST 정적·동적 분석 도구를 연계하여 코드 취약점을 실시간으로 탐지하고 자동 패치 제안 및 CI/CD 파이프라인 보안 자동화를 구현하는 연구
  • LLMOps 인프라: Kubernetes 환경에서 LLM 프롬프트 관리, 모델 배포·버전 관리, 자원 오토스케일링, 성능·비용·품질 모니터링을 자동화하여 안정적이고 효율적인 LLM 운영을 지원하는 플랫폼 연구
  • LLM-Based Medical: 비정형 텍스트(EMR, 임상 노트), 정형 데이터(진단 코드, 검사 수치), 의료 영상·이미지 데이터를 분석하여 키워드 기반 프롬프트를 생성하고 의학적 문맥을 자동으로 생성하는 연구
  • LLM-Based Fintech: LLM을 활용해 고객의 금융 데이터를 분석하고, 그 결과로 금융상품을 추천하고 이상거래를 탐지하며, 이러한 판단 과정을 자연어로 설명하고 내부 문서화까지 자동 수행하는 XAI 기반의 통합 금융 인공지능 시스템을 연구

연구 인프라 및 환경 지원

  • 개인 전용 연구 서버: Intel i9-14세대 CPU, 192GB RAM, RTX 4090 GPU 탑재 고성능 서버 + LG 27인치 트리플 모니터 개별 제공
  • 공용 고성능 클러스터: Dual Xeon Platinum CPUs (총 64코어 / 128스레드), RAM 2TB, Dual H100 GPUs 기반 Ray + Kubernetes 클러스터 공용 제공

※ 소프트웨어 개발 및 AI 응용 분야에 관심 있는 별도의 주제가 있는 경우, 지도교수와 협의를 통해 자유롭게 연구 방향 설정 가능

[News] Our Recent Achievements

우리 연구실에서 2025 한국컴퓨터종합학술대회의 소프트웨어공학 트랙에 정규 논문(학부 2학년 최서진, 유사 리포트 문맥 보강을 활용한 Retrieval-Augmented LLM 기반 버그 리포트 생성 기법, 제주ICC)을 발표 및 우수논문상을 수상하였습니다.
우리 연구실에서 2025 한국컴퓨터종합학술대회의 소프트웨어공학 트랙에 정규 논문(학-석사 남규민, LLM 기반 오픈소스 소프트웨어 결함 위치 추정을 위한 AST 보강 의미 기반 검색 기법, 제주ICC)을 발표하였습니다.
우리 연구실에서 2025 한국컴퓨터종합학술대회의 오픈소스소프트웨어 트랙에 포스터(학부 4학년 김낙균, Kubernetes 클러스터에서 리소스 제약이 etcd 성능에 미치는 영향, 제주ICC)을 발표하였습니다.
우리 연구실에서 2025 IEEE Access(석사과정 Jinfeng Ji, Leveraging Cross-Project Similarity for Data Augmentation and Security Bug Report Prediction) SCIE 논문을 게재하였습니다.
우리 연구실에서 2024 한국소프트웨어종합학술대회의 인공지능-소프트웨어공학 트랙에 정규 포스터(텍스트 유사도 기반 RAG와 sLLM을 활용한 소프트웨어 보안 버그 리포트 템플릿 생성 및 예측 기법, 여수EXPO)을 발표하였습니다.

[Notice] Seeking Industry-Academia Collaboration Partners

SELAB@HKNU는 사용자 중심의 실용적 소프트웨어 기술과 AI 기반 서비스 개발을 목표로 다양한 프로젝트를 수행하고 있으며, 실제 현장에서 활용 가능한 솔루션을 함께 기획·개발할 수 있는 협력 파트너를 모집합니다.

  • AI 서비스 개발 – RAG 기반 sLLM/sLMM, 멀티에이전트 시스템, 챗봇 등 실제 응용 가능한 모델 설계 및 구현
  • 데이터 기반 솔루션 – 비정형/정형 데이터를 활용한 자동화 분석, 시각화 및 운영 툴 개발
  • 클라우드 & MLOps – Kubernetes 기반 서비스 운영, CI/CD 적용, 사용자 맞춤형 모델 배포
  • 소프트웨어 품질 및 인증 – GS 인증 대응형 제품화 지원, 감리·테스트·보안 등 품질 중심 개발
  • 정부지원 과제 공동 수행 – NIA, NIPA, IITP, 중기청 등 실적 기반 협력 네트워크 보유

Join us at ACM SAC 2026 in Thessaloniki, Greece!

Discover groundbreaking ideas and cutting-edge technologies at the 41st ACM Symposium on Applied Computing (SAC) from March 23–27, 2026. Connect with global researchers, attend insightful presentations and workshops, and network with peers in beautiful Thessaloniki. Don’t miss this opportunity to shape the future of applied computing.

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