PURE Lab.
Privacy, Unlearning, and Robust Engineering
지도교수노승민 (Seungmin Rho) 교수
PURE Lab은 인공지능이 학습한 민감하거나 불필요한 정보를 안전하게 제거하고, 개인정보를 보호하면서도 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하기 위한 연구를 수행합니다. 머신 언러닝, 프라이버시 보호형 AI, 강건한 AI 엔지니어링을 중심으로 데이터와 모델의 보안·안전성·신뢰성을 종합적으로 다룹니다. 특히 개인정보 침해, 적대적 공격, 데이터 삭제 요구, 생성형 AI의 오남용과 같은 현실적인 위험에 대응할 수 있는 이론과 기술을 개발합니다.
Security Strategy Lab.
지도교수민진영 (Jinyoung Min) 교수
통계적 기법과 머신러닝을 활용해 다양한 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 기업과 정부가 보안 전략 및 정책을 수립할 수 있도록 돕는 연구실입니다. "보안을 비용이 아닌 가치로" 만드는 방향을 지향하며, 프라이버시를 침해하지 않는 기술 발전과 기술의 시대에 인간이 지켜야 할 가치를 고민합니다. 보안과 기업 가치 창출의 전략적 연결, 신기술이 사회 구조에 미치는 사회기술적 역동성 등을 주요 연구 주제로 다룹니다.
CPSS Lab.
사이버물리시스템 보안 연구실 / Cyber-Physical System Security Lab
지도교수이재우 (Jaewoo Lee) 교수
AI와 디바이스의 융합을 시스템 관점에서 접근하여 효율적인 응용 방안을 연구하며, 학문적 연구를 넘어 실제 산업에 적용 가능한 시스템 구현을 지향합니다. 주요 주제는 사이버물리시스템(CPS), 머신러닝 보안 및 자율주행, 혼합 임계 임베디드 시스템입니다. 커넥티드카·차량 디지털트윈, 스마트 에너지 시티, 자율주행 플랫폼 등 다양한 국책·산학 과제를 수행하고 있습니다.
Data Computing Systems Lab.
지도교수박동철 (Dongchul Park) 교수
우리 연구실은 대용량 데이터를 더욱 빠르고 효율적으로 처리하기 위한 다양한 시스템적 해답을 찾습니다. 빅데이터 소프트웨어 플랫폼, AI 추론을 위한 분산·엣지 컴퓨팅 시스템, 고성능 메모리 기반 스토리지 시스템 응용, 그리고 이를 안전하게 보호하기 위한 보안 기술에 이르기까지, 빅데이터와 컴퓨팅 시스템을 기반으로 한 다양한 차세대 핵심 기술을 연구하고 있습니다.
Security Risk Insight Lab
지도교수이주락 (Julak Lee) 교수
보안관리와 리스크관리를 핵심 축으로 하여 물리보안, 사이버범죄, 경제범죄, 비즈니스연속성관리 등 다양한 분야를 연구합니다. 또한 CPP, PSP, PCI, CPOI, CFE, PMI-RMP, CISA, CIA 등 국제 공인 자격과 전문지식을 기반으로 보안·리스크 분야의 학문적 연구와 현장 실무를 유기적으로 연결하고, 복합적인 보안 위협에 효과적으로 대응할 수 있는 글로벌 보안 전문인력 양성을 목표로 합니다.