한양대학교ERICA의 이우석 교수, 컴퓨터 과학 분야에서 놀라운 성과 달성
한양대학교ERICA 이우석 교수(소프트웨어융합대학 컴퓨터학부)가 컴퓨터 과학 분야에서 훌륭한 성과들을 창출하여 학계에서 주목을 받고 있다. 이교수는 세계적으로 중요한 컴퓨터 과학 분야의 학회에서 활발한 연구활동을 펼치고 있으며, 이번에 발표한 3개의 논문들이 한국정보과학회가 최우수 학술대회로 지정한 POPL, PLDI 그리고 CCS에서 최우수 논문으로 선정되는 영광을 안았다. 이러한 성과는 이교수가 컴퓨터 과학 분야에서 뛰어난 연구 업적과 학술적 기여를 인정받은 것으로, 그의 연구가 해당 분야에서 큰 주목을 받고 있다는 것을 시사한다. 이교수는 앞으로도 컴퓨터 과학 분야에서의 중요한 연구와 혁신을 계속할 것으로 촉망받는 학자이며 그의 연구가 해당 분야에 크게 기여할 것으로 기대된다. 이우석교수가 발표한 논문들의 내용을 요약하여 아래와 같이 소개한다. 1.[논문 제목]Inductive Synthesis of Structurally Recursive Functional Programs fr|om Non-Recursive expressions [논문 내용(요약)] 프로그램 합성은 사용자가 제공하는 요구조건을 만족하는 프로그램을 자동으로 생성하는 기술이다. 이 때 사용자의 요구조건은 프로그래밍 기반 지식이 없어도 읽히고 쓰일 수 있는 형태를 따른다 (예: 원하는 프로그램의 입출력 예제들). 프로그램 합성은 크게 프로그래밍 언어 이론에 기반한 방식과 인공신경망에 기반한 방식으로 나뉜다. 최근 ChatGPT 등 인공신경망에 기반하여 프로그래밍을 자동화하는 시도가 많이 이루어지고 있는데, 이와 비교해서 프로그래밍 언어 이론에 기반한 방식의 가장 큰 차이는 합성된 프로그램의 정확성을 보장할 수 있다는 점이다(반면 ChatGPT 등 인공신경망은 틀린 프로그램을 자주 생성한다). 본 논문에서는 사용자의 의도가 입출력 예제들로 주어졌을때, 프로그래밍 언어 이론에 기반한 방식으로 재귀호출이 있는 함수형 프로그램을 합성하는 방법을 제안한다. 함수형 프로그래밍 언어는 복잡한 계산도 간략하게 표현가능케하고 프로그램의 정확성을 증명하기 쉽게 해준다. 하지만 재귀호출이 있는 함수형 프로그램을 합성하는 것은 어려운 문제로 여겨져왔다. 이 논문에서는 재귀호출이 없는 함수형 프로그램을 합성한 후, 이를 재귀호출이 있는 프로그램으로 변환하는 방식을 제안한다. 이 방식은 합성된 프로그램이 항상 정확하다는 것을 보장한다. 실험결과 다양한 자료구조(리스트, 트리 등)를 다루는 프로그램을 합성하는데 기존 기술대비 뛰어난 성능을 보였다. [의미]프로그램 합성의 난제 중 하나인 재귀호출(및 반복문)이 있는 프로그램을 합성하는 문제에 대한 새로운 해법을 제안하였다. 본 연구의 결과물인 프로그램 합성 SW도구는 오픈소스로 공개되어 있으며 기존 도구들 대비 뛰어난 성능을 보이므로 실용적으로도 의미가 있다. [출판학회]POPL 23: the 50th ACM SIGPLAN Symposium on Principles of Programming Languages 2.[논문 제목]Inductive Program Synthesis via Iterative Forward-Backward Abstract Interpretation [논문 내용(요약)] 본 논문은 기존 프로그램 합성의 성능을 비약적으로 개선시킬 수 있는 일반적인 방법을 제시한다. 일반적으로 프로그램 합성 문제는 무한히 많은 후보 프로그램들 중 정답 프로그램을 찾는, 난이도 높은 탐색 문제로 귀결된다. 기존의 프로그램 합성 기술들은 탐색공간을 줄이기 위해 여러가지 휴리스틱을 사용해왔다. 본 논문에서는 프로그램 정적 분석 기술을 사용하여 탐색공간을 줄이는 방법을 제안한다. 정적분석은 프로그램의 실행결과를 실제 실행없이 엄밀하게 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 정적분석을 사용하여 사용자 요구조건을 만족시킬 가능성이 없는 후보군을 탐색공간에서 제거한다. 이를 통해 기존 프로그램 합성 기술들 대비 뛰어난 성능 향상을 이룰 수 있었다. 제시된 기술은 정적분석 기술의 일반적인 틀을 따르므로, 다양한 프로그래밍 언어에 적용이 가능하다. 실험결과 문자열, 정수, 부울논리 등 다양한 자료형을 다루는 프로그램을 합성하는데 기존 기술대비 뛰어난 성능을 보였다. [의미]프로그램 합성의 성능을 비약적으로 개선시킬 수 있는 일반적인 방법을 제시하였다. 본 연구의 결과물인 프로그램 합성 SW도구는 오픈소스로 공개되어 있으며 기존 도구들 대비 뛰어난 성능을 보이므로 실용적으로도 의미가 있다. [출판학회]PLDI 23: the 44th ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation 3.[논문 제목]Simplifying Mixed Boolean-Arithmetic Obfuscation by Program Synthesis and Term Rewriting [논문내용(요약)]본 논문은 MBA 난독화(Mixed Boolean-Arithmetic Obfuscation)된 프로그램을 프로그램 합성 기술을 사용하여 역난독화하는 새로운 방법을 제시한다. MBA 난독화는 프로그램 코드를 이해하기 어렵게 만드는 난독화 기술 중 하나로, 간단한 계산식도 겉보기에 매우 복잡한 계산식으로 바꾼다. 이 난독화 기술은 기존 프로그램의 의미를 바꾸지 않고 프로그램 성능에 영향을 거의 주지 않으면서도 프로그램 코드를 이해하기 어렵게 만든다. 악성 소프트웨어 개발자들은 이 난독화 기술을 사용하여 자신들의 악성코드를 난독화하는데, 이를 통해 악성코드를 분석하는 보안업체들의 분석을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 MBA 난독화된 프로그램을 역난독화하는 방법을 제시한다. 이 방법은 프로그램 합성 기술을 사용하여 난독화된 프로그램과 의미가 동일하면서도 간단한 프로그램을 합성한다. 본 논문에서 제시된 방법은 기존의 역난독화 기술들 대비 뛰어난 성능(역난독화 성공률 6배 이상 향상)을 보였다. [의미] 기존의 MBA 역난독화 기술들은 원본 프로그램과 의미가 다른 결과를 내거나, 큰 프로그램은 역난독화 하지 못하거나, 역난독화 가능한 프로그램 종류가 제한적인 등의 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 모두 해결한 새로운 방법을 제시하였다.본 연구의 결과물인 프로그램 합성 SW도구는 오픈소스로 공개되어 있다. [출판학회]CCS 23: the 30th ACM Conference on Computer and Communications Security [주] POPL (Principles of Programming Languages), PLDI (Programming Language Design and Implementation), 그리고 CCS (Conference on Computer and Communications Security)는 각각 ACM SIGPLAN (Association for Computing Machinery Special Interest Group on Programming Languages)과 ACM SIGSAC (Association for Computing Machinery Special Interest Group on Security, Audit, and Control)에서 주관하는 세계 최고의 컴퓨터 과학 분야 학회이며 한국정보과학회가 지정한 최우수 학술대회임(BK컨퍼런스 기준 IF 4). 이 학회들은 컴퓨터 과학 및 정보 보안 분야에서 최고 수준의 연구와 혁신을 촉진하고, 국제적인 연구자와 전문가들 간의 네트워킹과 지식 교류를 지원하고 있슴. 이 학회들이 한국정보과학회가 지정한 최우수 학술대회로 언급되었다는 것은 해당 분야에서 한국 정보과학 연구자들에게 중요한 인정을 받고 있다는 것을 의미함.
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