SQUaRE Lab
소프트웨어공학과 이지현
SQUaRE Lab은 소프트웨어 및 시스템 제품라인(SSPL), 소프트웨어 테스팅, 아키텍처 재구성, 코드 클론 탐지 등 소프트웨어 공학의 핵심 분야를 선도적으로 연구하는 연구실입니다. 본 연구실은 다양한 소프트웨어 제품군의 효율적인 개발과 품질 관리를 위한 이론적·실무적 방법론을 개발하고, 이를 실제 산업 현장에 적용함으로써 소프트웨어 산업의 경쟁력 강화에 기여하고 있습니다.
특히, 소프트웨어 및 시스템 제품라인 연구를 통해 제품군 내 공통성과 가변성을 체계적으로 분석하고, 재사용 가능한 아키텍처와 컴포넌트 설계 방법을 제시하고 있습니다. 이를 기반으로 다양한 산업 분야에서 요구되는 맞춤형 소프트웨어 제품을 신속하게 제공할 수 있는 기술적 토대를 마련하고 있습니다. 또한, SSPL의 성공적인 도입과 확산을 위한 정책 및 전략 연구도 함께 수행하고 있습니다.
소프트웨어 테스팅 및 품질 관리 분야에서는 경로 기반 통합 테스팅, 회귀 테스팅, 커버리지 측정, 결함 위치 추정 등 다양한 테스팅 기법과 자동화 도구를 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 소프트웨어 개발 과정에서의 오류 예방과 유지보수 비용 절감에 크게 기여하며, 실제 산업 프로젝트에 적용되어 그 효과를 입증하고 있습니다.
아키텍처 재구성 및 코드 클론 탐지 분야에서는 기존 시스템의 구조적 품질을 향상시키고, 코드 중복 문제를 해결하기 위한 첨단 기술을 연구하고 있습니다. 트리 기반 신경망 등 인공지능 기법을 활용한 코드 클론 탐지 및 통합, 아키텍처 평가 및 개선 방법론 개발을 통해 소프트웨어의 구조적 복잡성을 줄이고, 개발 및 유지보수 효율성을 높이고 있습니다.
SQUaRE Lab은 국내외 학술지 및 학회에서 활발히 연구 성과를 발표하고 있으며, 다양한 산학협력 프로젝트를 통해 연구 결과의 실질적 확산과 기술 이전에도 앞장서고 있습니다. 앞으로도 소프트웨어 공학 분야의 혁신을 이끌어가는 연구실로서, 지속적인 연구와 산학협력을 통해 소프트웨어 산업 발전에 기여할 것입니다.
Clone Detection
Software Product Line Testing
Fault Localization
소프트웨어 및 시스템 제품라인(Software and Systems Product Line)
소프트웨어 및 시스템 제품라인(SSPL)은 다양한 소프트웨어 제품군을 효율적으로 개발하고 관리하기 위한 체계적인 접근 방식입니다. 본 연구실에서는 SSPL의 이론적 기반과 실무 적용 방안에 대해 심도 있게 연구하고 있습니다. SSPL은 제품군 내 공통성과 가변성을 체계적으로 분석하고, 이를 바탕으로 재사용 가능한 아키텍처와 컴포넌트를 설계함으로써 개발 생산성 향상과 비용 절감을 동시에 달성할 수 있습니다.
특히, 본 연구실은 SSPL의 도입 및 확산을 위한 핵심 기술로서 가변성 모델링, 피처 모델링, 플랫폼 범위 최적화, 그리고 제품군 아키텍처 설계 방법론을 개발하고 있습니다. 이를 통해 다양한 산업 분야에서 요구되는 맞춤형 소프트웨어 제품을 신속하게 제공할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다. 또한, SSPL의 성공적인 적용을 위해 실제 산업 현장에서의 사례 연구와 실증적 평가를 수행하여, 이론과 실무의 간극을 좁히고 있습니다.
이러한 연구는 제조, 서비스, 의료, 자동차, 항공 등 다양한 산업 분야에서 소프트웨어 경쟁력을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. SSPL의 도입은 단순한 기술적 변화에 그치지 않고, 조직의 개발 프로세스와 비즈니스 모델 전반에 혁신을 가져올 수 있습니다. 본 연구실은 SSPL 관련 국제 학술지 및 학회에서 활발히 연구 성과를 발표하고 있으며, 국내외 산업체와의 협력을 통해 실질적인 기술 이전과 확산에도 기여하고 있습니다.
소프트웨어 테스팅 및 품질 관리
소프트웨어 테스팅은 고품질 소프트웨어 개발의 핵심 요소로, 본 연구실은 다양한 테스팅 기법과 자동화 도구 개발에 주력하고 있습니다. 특히, 소프트웨어 제품라인 환경에서의 통합 테스팅, 회귀 테스팅, 커버리지 측정, 결함 위치 추정 등 다양한 테스팅 이슈를 다루고 있습니다. 이를 통해 제품군 내 다양한 변형 제품의 품질을 체계적으로 보장할 수 있는 방법론을 제시하고 있습니다.
본 연구실은 경로 기반 통합 테스팅, 조합 시험 설계, 자동화된 테스트 데이터 생성, 인공신경망을 활용한 결함 위치 추정 등 첨단 테스팅 기술을 연구하고 있습니다. 또한, 테스트 커버리지 측정 도구와 클론 코드 탐지 및 통합 도구 등 실무에 적용 가능한 소프트웨어 품질 관리 도구를 개발하여, 실제 산업 현장에서의 활용성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 소프트웨어 개발 과정에서 발생할 수 있는 오류를 사전에 예방하고, 유지보수 비용을 절감하는 데 큰 기여를 하고 있습니다.
더불어, 소프트웨어 테스팅의 효율성과 효과성을 높이기 위한 방법론적 연구뿐만 아니라, 국내외 기업 및 연구기관과의 협력을 통해 실제 프로젝트에 적용하고 있습니다. 이를 통해 연구 결과의 실질적 가치와 파급력을 높이고 있으며, 소프트웨어 품질 향상을 위한 정책 및 표준화 활동에도 적극적으로 참여하고 있습니다.
아키텍처 재구성 및 코드 클론 탐지
아키텍처 재구성은 기존 소프트웨어 시스템의 구조를 분석하고, 이를 보다 효율적이고 유지보수하기 쉬운 형태로 개선하는 연구 분야입니다. 본 연구실은 소프트웨어 제품군의 아키텍처 재구성 기법, 아키텍처 평가 방법론, 그리고 아키텍처 기반 테스팅 기법을 중점적으로 연구하고 있습니다. 이를 통해 복잡한 소프트웨어 시스템의 구조적 품질을 향상시키고, 장기적인 유지보수성과 확장성을 확보할 수 있습니다.
또한, 코드 클론 탐지 및 통합은 대규모 소프트웨어 개발에서 빈번하게 발생하는 코드 중복 문제를 해결하기 위한 핵심 기술입니다. 본 연구실은 트리 기반 합성 신경망(TBCNN) 등 최신 인공지능 기법을 활용하여 코드 클론을 자동으로 탐지하고, 이를 효과적으로 통합 및 관리하는 방법을 개발하고 있습니다. 이러한 기술은 소프트웨어 제품군 내에서의 코드 재사용성을 극대화하고, 품질 저하를 방지하는 데 중요한 역할을 합니다.
아키텍처 재구성과 코드 클론 탐지 연구는 소프트웨어의 구조적 복잡성을 줄이고, 개발 및 유지보수 효율성을 높이는 데 필수적인 요소입니다. 본 연구실은 이 분야에서의 이론적 연구와 함께, 실제 산업 프로젝트에 적용 가능한 도구와 프레임워크를 개발하여, 소프트웨어 엔지니어링 분야의 발전에 기여하고 있습니다.
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An Experimental Evaluation of Path-Based Product Line Integration Testing and Test Coverage Metrics
이지현
Applied Sciences-Basel, 202312
2
The Effect of Vapor Pressure Deficit Regulation on the Growth of Tomato Plants Grown in Different Planting Environments
이지현, 노혜민
Applied Sciences-Basel, 202204
3
Reducing Redundant Test Executions in Software Product Line Testing―A Case Study
이지현, 강성원, 정필수
Electronics, 202204
1
소프트웨어 제품라인 시험에서의 시험 커버리지 측정 기술 연구
3
대단위 노지재배용 데이터 기반 정밀농업 지원 시스템
