박승규 연구실은 NHPP(Non-Homogeneous Poisson Process) 기반의 소프트웨어 신뢰성 모델과 개발비용 모델에 대한 심층적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실에서는 다양한 수명분포(지수분포, Inverse-Exponential, Inverse-Rayleigh, Lindley 등)를 적용하여 소프트웨어의 고장 발생 현상과 신뢰성 속성을 정량적으로 분석합니다. 이를 통해 소프트웨어 개발 과정에서 발생할 수 있는 다양한 고장 패턴을 예측하고, 신뢰성 향상을 위한 최적의 모델을 제시하고 있습니다. 특히, 고장시간 데이터를 활용하여 각 분포별 신뢰성 모델의 성능을 비교 분석하고, 최대우도추정(MLE) 등 통계적 방법론을 적용하여 모델의 효율성을 평가합니다. 이러한 연구는 소프트웨어 개발 초기 단계에서 신뢰성 예측 및 비용 산정에 필요한 기초 데이터를 제공하며, 실제 개발 현장에서의 실질적인 의사결정에 큰 도움을 주고 있습니다. 연구 결과는 다양한 국제 저널과 학회에 발표되었으며, 소프트웨어 신뢰성 분야에서 새로운 이론적 기반을 마련하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 소프트웨어 신뢰성 모델의 고도화와 산업 현장 적용을 위한 연구를 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다.

본 연구실은 클라우드 및 IoT(사물인터넷) 환경에서의 보안 위협에 대응하기 위한 지능형 보안 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 최근 온라인 환경에서의 허위 과대광고, 랜섬웨어, 데이터 위·변조 등 다양한 보안 이슈가 대두됨에 따라, 인공지능 및 블록체인 기술을 융합한 차세대 보안 솔루션을 연구하고 있습니다. 예를 들어, 클라우드 기반의 지능형 허위 과대광고 위험경보 분석 시스템은 AI를 활용하여 온라인 광고의 위험도를 자동 분석하고, 실시간 경보를 제공함으로써 안전한 비대면 소비 환경 조성에 기여하고 있습니다. 또한, IoT 환경에서의 경량 블록체인 플랫폼 개발, 소프트웨어 정의 경계(Software Defined Perimeter) 기반 접근제어 시스템, 대규모 데이터 서명 및 랜섬웨어 예방·복구 시스템 등 다양한 프로젝트를 수행하였습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장에서 요구되는 보안성과 효율성을 동시에 만족시키는 혁신적인 기술로 평가받고 있습니다. 특히, 정부 및 산업체와의 산학협력 프로젝트를 통해 실용적이고 확장성 있는 보안 솔루션을 개발하고 있으며, 특허 출원 및 기술이전 등 실질적인 성과도 창출하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 클라우드와 IoT 환경에서의 신뢰성 높은 보안 시스템 개발을 위해 지속적으로 연구 역량을 강화할 예정입니다.