SDEV Lab

소프트웨어학부 홍신

SDEV Lab은 소프트웨어학부에 소속된 연구실로, 자동화 소프트웨어 테스트와 퍼징 기법, 신경 임베딩을 활용한 소스 코드 변경 추적, 멀티스레드 프로그램 오류 탐지 등의 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 최근 3년간 정부 연구 보조금과 산업 협력을 통해 다양한 프로젝트를 수행하였으며, 특히 자동화 소프트웨어 오류 수정 기술과 퍼징 기반 테스트 케이스 생성 기법 개발에 주력해왔습니다. 주요 연구 성과로는 OSS-Fuzz 프로젝트의 코드 변경에 대한 실증 연구, SAP HANA와의 산업 사례 연구, 그리고 Javadoc 주석과 JUnit 테스트 코드 간의 세밀한 추적 링크 추론 등이 있습니다. 이러한 연구를 통해 소프트웨어 테스트와 디버깅 분야에서 높은 수준의 기술력을 인정받고 있습니다.

Neural Embedding in Software

Multithreaded Program Error Detection

Automated Software Testing

대표 연구 분야

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코드 분석과 오류 탐사를 통한 자동 소프트웨어 오류 수리 기술 개발

본 연구는 소프트웨어 코드 분석과 오류 탐사를 결합하여 자동으로 소프트웨어 오류를 수리하는 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. 소스 코드의 자연어와 코드 구조를 분석하여 잠재적인 오류를 탐지하고, 탐지된 오류를 자동으로 수정하는 알고리즘을 설계합니다. 이러한 기술은 소프트웨어 개발 과정에서 발생하는 오류를 신속하게 수정함으로써 개발 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

효과적인 지속적 소프트웨어 테스트를 위한 퍼징 기반 테스트 케이스 생성 기술

소프트웨어 프로젝트의 지속적 테스트를 효과적으로 수행하기 위해 퍼징 기반의 테스트 케이스 생성 기술을 연구합니다. 퍼징 기법을 이용하여 다양한 입력 값을 자동으로 생성하고, 이를 통해 소프트웨어의 다양한 경로를 검증합니다. 이 과정에서 발생하는 오류와 결함을 신속하게 탐지하고 수정할 수 있는 방법을 연구합니다. 이러한 기술은 소프트웨어의 안정성과 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

주요 논문

발행물 전체보기

BugOss: A Regression Bug Benchmark for Empirical Study of Regression Fuzzing Techniques

J. Kim, S. Hong

IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST), 2023

Learning-based Mutant Reduction using Fine-grained Mutation Operators

Y. Kim, S. Hong

Software Testing, Verification and Reliability (STVR), 2022

Inferring Fine-grained Traceability Links between Javadoc Comment and JUnit Test Code

J. Kim, S. Hong

the 38th IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME), 2022

완료된 프로젝트

프로젝트 전체보기

Development of automatic software error repair technology that combines code analysis and error mining

2021년 01월 ~ 2024년 01월

Fuzzing based Test Case Generation Techniques for Effective Continuous Testings of Software Projects

2020년 01월 ~ 2023년 01월

Intelligent Automation Techniques for Fullstack Software Debugging

2017년 01월 ~ 2021년 01월