SeoulTech SELab.

서울과기대 소프트웨어공학 연구실은 소프트웨어 개발 과정에서 발생하는 문제를 체계적으로 분석하고 자동화 기술로 해결하는 것을 목표로 다양한 연구를 수행하고 있습니다.
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주요 연구 주제 중 하나는 대규모 언어 모델(LLM)의 코드 관련 작업 성능을 보다 정확하고 신뢰성 있게 평가하는 방법에 대한 연구입니다. 단순히 벤치마크 점수를 얻는 것을 넘어, 데이터 유출 문제 등을 고려해 실제 개발 환경에서의 활용 가능성을 반영한 평가 지표와 벤치마크 설계를 다룹니다. 또한 Mining Software Repositories(MSR) 연구를 통해 대규모 오픈소스 저장소에서 결함 패턴, 개발자 행동, 코드 변경 이력 등을 분석하고, 이를 기반으로 실제 소프트웨어 개발 및 유지관리 과정에서 일어나는 일을 이해하고 소프트웨어 품질 향상을 위한 인사이트를 도출합니다. 아울러 디버깅 자동화를 위해 Fault Localization(FL)과 Automated Program Repair(APR) 연구를 수행하며, 테스트 기반 결함 위치 추정, 패치 생성 기법, 그리고 LLM을 활용한 디버깅 및 자동 수정 기법의 효과를 분석합니다. 본 연구실은 실무에 적용 가능한 소프트웨어 분석 및 자동화 기술 개발을 지향합니다.
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​The Software Engineering Lab at SeoulTech focuses on analyzing problems in the software development process and addressing them through practical automation techniques.

Our research includes reliable evaluation of large language models (LLMs) for code-related tasks, with an emphasis on realistic benchmarks and metrics that reflect real-world development settings and consider issues such as data leakage. We also conduct Mining Software Repositories (MSR) research to analyze large-scale open-source projects and gain insights into software quality and maintenance.
In addition, we study debugging automation through Fault Localization (FL) and Automated Program Repair (APR), including test-based fault localization, patch generation, and LLM-based debugging and repair techniques.