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소프트웨어 테스팅과 프로그램 분석 연구실로, 기호 실행·퍼징 등 전통 기법과 AI 기반 기법을 융합하는 연구를 진행 중입니다.
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2026 · funding_fluctuation · 보통 영향
2024년 대비 2026년에 연구비가 97.0% 감소하여 4,810,625,000원에서 144,985,000원으로 급격히 축소되었습니다.
2024 · funding_fluctuation · 보통 영향
2022년 대비 2024년에 연구비가 91.9% 증가하여 2,506,308,000원에서 4,810,625,000원으로 확대되었습니다.
2022 · funding_fluctuation · 높은 영향
2021년 대비 2022년에 연구비가 376.7% 증가하여 525,721,000원에서 2,506,308,000원으로 회복되었습니다.
2021 · funding_fluctuation · 보통 영향
2019년 대비 2021년에 연구비가 84.5% 감소하여 3,400,000,000원에서 525,721,000원으로 축소되었습니다.
소프트웨어 테스팅과 프로그램 분석 연구실로, 기호 실행·퍼징 등 전통 기법과 AI 기반 기법을 융합하는 연구를 진행 중입니다.
차수영 교수 연구실(성균관대학교 소프트웨어학과)은 지난 5년간 연구비 규모의 큰 기복 속에서도 소프트웨어 분석 및 테스팅 분야의 연구 방향을 지속적으로 심화해왔습니다. 연구비는 2019년 34억 원에서 2021년 약 5억 2,600만 원으로 급감하였다가, 2022년 약 25억 600만 원으로 회복된 후 2024년에는 약 48억 1,000만 원까지 확대되는 등 뚜렷한 상승 흐름을 보였으나, 2026년에는 약 1억 4,500만 원으로 다시 큰 폭으로 축소되었습니다. 이러한 연구비 변동 속에서도 연구실은 최근 5년간 9편의 논문을 발표하였으며, 2026년 현재의 키워드는 기호 실행, 퍼징, 코드 커버리지, 변이 전략, 시드 선택 등 자동화된 프로그램 분석과 소프트웨어 테스팅에 집중되어 있습니다. 특히 코드-LLM, 신경망 테스팅 등 AI 기반 기법이 연구 키워드에 포함되면서, 전통적인 기호 실행 및 퍼징 기법과 최신 언어 모델 기술을 접목하는 방향으로 연구 주제가 확장되고 있음을 확인할 수 있습니다.