자동차 디지털 포렌식 연구는 차량 진단 앱과 인포테인먼트 시스템에서 생성된 데이터와 로그를 분석하여 중요한 정보를 추출하는 기술을 개발합니다. 이 연구는 차량 내부 시스템의 작동 상태를 모니터링하고, 사고 발생 시 원인을 규명하는 데 도움을 줍니다. 또한, 차량의 다양한 전자 장치와 통신 네트워크에서 발생하는 데이터를 통합 분석하여 보다 정확한 진단을 가능하게 합니다. 이를 통해 자동차 산업에서의 안전성과 신뢰성을 높이는 것을 목표로 합니다.

스마트 빌딩의 에너지 및 환경 통합 관리 시스템을 위한 사이버 보안 기술을 연구합니다. 이 연구는 LLM 기반의 침입 탐지 시스템을 개발하여 스마트 빌딩 내 다양한 기기와 시스템을 보호하는 데 중점을 둡니다. 지능형 건물 관리 시스템의 취약점을 분석하고, 실시간으로 발생할 수 있는 사이버 공격을 탐지하고 차단하는 기술을 개발하여 스마트 빌딩의 안전성을 확보합니다. 이 기술은 에너지 효율성을 높이고, 환경 보호를 위한 스마트 빌딩 운영의 필수 요소로 자리잡을 것입니다.