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 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 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.