인공지능 보안은 최근 정보기술 분야에서 가장 주목받는 연구 주제 중 하나로, 인공지능 시스템과 알고리즘의 보안 취약점을 분석하고 이를 방어하는 기술 개발에 중점을 둡니다. ACE Lab에서는 적대적 공격(Adversarial Attack)과 설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI) 등 최신 이슈를 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 인공지능 모델이 실제 환경에서 다양한 위협에 노출될 수 있음을 인식하고, 모델의 신뢰성과 안전성을 높이기 위한 방안을 모색합니다. 특히, 적대적 공격에 대한 탐지 및 방어 기술 개발은 인공지능 보안의 핵심입니다. 연구실에서는 시퀀셜 데이터(동영상, 오디오 등)에 대한 섭동 강도 조정 기법, 도메인 생성 알고리즘(DGA) 탐지, 사전학습 모델의 백도어 공격 등 다양한 공격 유형을 분석하고, 이에 대응하는 최적화된 방어 전략을 제안합니다. 또한, XAI 기법을 활용하여 인공지능 모델의 의사결정 과정을 투명하게 분석함으로써, 보안 위협에 대한 설명 가능성과 신뢰성을 동시에 확보하고자 합니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장과 사회 전반에 걸쳐 인공지능 시스템의 안전한 도입과 활용을 가능하게 합니다. ACE Lab은 AI 보안의 이론적 연구뿐만 아니라, 실제 응용 환경에서의 실증적 연구와 특허, 논문, 프로젝트를 통해 국내외 학계 및 산업계에 기여하고 있습니다.

모바일 및 시스템 보안은 스마트폰, IoT 기기, 클라우드, 네트워크 등 다양한 IT 시스템의 안전성을 확보하는 데 필수적인 연구 분야입니다. ACE Lab은 모바일 앱 및 플랫폼의 보안 취약점 분석, 악성 앱 탐지, 스마트 기기 인증 등 실질적인 위협에 대응하는 기술을 개발하고 있습니다. 최근에는 안드로이드 시스템의 취약점 탐지와 자동 수리, IoT 디바이스의 환경 기반 인증, 스마트 스피커와 음성 인터페이스의 생체 인증 등 다양한 프로젝트를 수행하고 있습니다. 연구실은 실제 산업 현장에서 발생하는 보안 문제를 해결하기 위해, 대규모 데이터 분석, 신호처리, 기계학습 등 첨단 기술을 융합하여 새로운 보안 솔루션을 제시합니다. 예를 들어, 음향 신호를 활용한 IoT 기기 인증, 실시간 전류 소모량을 이용한 드론 인증, 블루투스 기반 보행 보조기 모니터링 등 다양한 특허와 연구 성과를 통해 기술적 우수성을 입증하고 있습니다. 또한, 위성 통신 시스템 보안, 네트워크 트래픽 분석, 클라우드 및 IoT 환경의 통합 보안 등 시스템 전반에 걸친 보안 강화 방안도 연구의 중요한 축입니다. 이러한 연구는 모바일 및 시스템 환경에서의 신뢰성 있는 서비스 제공과 개인정보 보호, 산업 인프라의 안전성 확보에 기여합니다. ACE Lab은 국내외 학술대회와 저널에 다수의 논문을 발표하며, 실제 적용 가능한 보안 기술 개발을 통해 사회적 가치를 창출하고 있습니다.

ACE Lab은 인공지능 기술을 의료 분야에 적용하는 연구도 활발히 진행하고 있습니다. 특히, 고막 내시경 이미지와 청력 데이터를 활용한 귀 질환 자동 진단, 신생아 흉부 X-ray 영상 향상 및 질병 분류, 이상 감지 기반 중이 질환 진단 등 다양한 의료 AI 프로젝트를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 의료 영상의 품질 향상, 진단 정확도 증대, 의료진의 업무 효율화에 크게 기여하고 있습니다. 연구실은 GAN, CNN, 멀티모달 융합 모델 등 최신 딥러닝 기법을 활용하여, 적은 데이터로도 높은 정확도의 질병 진단이 가능한 AI 시스템을 개발합니다. 또한, 의료 데이터의 민감 정보 비식별화, 실시간 피드백 기반 재활운동 시스템, 웨어러블 로봇 모니터링 등 다양한 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다. 실제 임상 적용을 고려한 연구 설계와 의료 현장과의 협력을 통해, 실질적인 의료 혁신을 이끌고 있습니다. 이러한 의료 인공지능 연구는 환자의 조기 진단 및 치료, 의료 접근성 향상, 의료비 절감 등 사회적 파급 효과가 큽니다. ACE Lab은 의료 AI 분야에서의 특허 출원, 논문 발표, 산학협력 프로젝트 등을 통해 국내외 의료 산업 발전에 기여하고 있습니다.