박수진

요구사항 공학 및 소프트웨어 품질 관리

박수진 교수는 소프트웨어 공학 분야에서 핵심적인 요구사항 공학 및 SW 테스트 기술 개발에 주력하고 있습니다. 본 연구는 소프트웨어 개발 초기 단계부터 최종 품질 관리까지 전 과정에서 발생하는 문제점을 해결하고 효율성을 극대화하는 데 중점을 둡니다. 특히, 복잡한 시스템의 요구사항을 명확하게 정의하고, 이를 기반으로 SW 테스트를 자동화하며, 개발 프로세스를 혁신하는 연구를 수행합니다. 이를 위해 자연어처리(NLP) 기반의 요구사항 자동 생성 및 분석 기법, 모델 기반 테스트 기법, 그리고 소프트웨어 개발 프로세스 테일러링을 통한 맞춤형 품질 확보 전략을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 소프트웨어의 신뢰성을 향상시키고 개발 비용을 절감하며, 사용자 만족도를 높이는 데 기여합니다. 다양한 산업 분야에서 고품질 소프트웨어 개발을 위한 핵심 역량으로 활용될 수 있으며, 효율적인 시스템 구축을 위한 협력 기회를 창출합니다.

인공지능 기반 데이터 분석 및 예측 시스템

박수진 교수는 인공지능(AI)과 머신러닝 기술을 활용하여 다양한 분야의 빅데이터를 분석하고 미래를 예측하는 혁신적인 시스템을 개발합니다. 특히, 기계학습 모델을 기반으로 질병 예측, 주식 투자 시그널 판별 등 복잡한 실세계 문제를 해결하는 데 집중합니다. 자연어처리(NLP) 기술을 적용하여 비정형 텍스트 데이터에서 유의미한 정보를 추출하고, 이를 예측 모델에 통합함으로써 예측 정확도를 높입니다. 예를 들어, 날씨 및 미세먼지 데이터를 이용한 질병지수 예측 모델과 자연어 피처를 결합한 주식 매도/매수 시그널 판별기는 실제 산업에서 높은 활용 가치를 가집니다. 이러한 연구는 방대한 데이터 속에서 패턴을 발견하고, 정보에 기반한 의사결정을 지원하며, 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 잠재력을 제공합니다. 금융, 헬스케어, 스마트 시티 등 데이터 기반의 의사결정이 중요한 모든 분야와의 협력에 열려 있습니다.

융합기술 사업화 및 IT 생태계 아키텍처

박수진 교수는 융합기술 사업화와 IT 생태계의 효율적인 구축 및 운영을 위한 연구를 선도하고 있습니다. 사물인터넷(IoT) 및 클라우드 컴퓨팅 환경에서 자율적이고 지능적인 시스템을 구현하기 위한 프레임워크 및 아키텍처 설계에 전문성을 가지고 있습니다. 특히, 모바일 애플리케이션의 사용성 분석 및 개선, 자가 적응형 로봇 시스템 개발, 그리고 복잡한 IT 생태계를 제어하는 동적 오케스트레이션 프레임워크 개발에 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 임베디드 시스템, 스마트 무인 자동차 핵심 기술 개발 등 다양한 산업 응용 분야에서 실질적인 성과를 도출하고 있습니다. 학계와 산업계의 가교 역할을 하며, 융합기술의 상용화를 촉진하고 전문 인력 양성에도 힘쓰고 있습니다. 본 연구는 미래 지향적인 IT 기술을 실제 비즈니스 가치로 전환하고, 지속 가능한 IT 생태계를 구축하려는 기업 및 기관과의 협력을 모색합니다.