We study AI coding technologies used in real development: how agents remember, review, and verify code, and what breaks when that memory is stale, shared, or handed over badly.
AI 코딩 에이전트가 코드를 어떻게 기억하고 검토하고 검증하는지, 그 기억이 오래되거나 공유되거나 잘못 인계될 때 무엇이 깨지는지를 연구합니다.
Research Program
SELAB은 실무 개발 현장에서 쓰이는 AI 코딩 기술, 그중에서도 LLM과 코딩 에이전트의 ‘기억’을 연구합니다. 사람의 기억이 피로 같은 조건에서 흐려지듯 LLM의 기억도 어떤 조건에서 왜곡되고 오래되고 약해지는지, 그것이 코드 리뷰·유지보수·검증 같은 실제 개발 작업에서 어떤 결과로 이어지는지를 통제된 실험으로 묻습니다.
AI는 이미 개발 현장에서 소프트웨어를 빠르게 만들어냅니다. 우리 연구실은 그 기술을 실무에서 믿고 쓰려면 무엇이 필요한지를 연구합니다.
How We Work
연구 질문과 성공·실패 기준을 실험 전에 정하고, 결과를 본 뒤 바꾸지 않습니다.
한 번의 실행으로 결론 내리지 않고, 반복 실행의 분산까지 함께 보고합니다.
실행 추적·실패 사례·데이터·스크립트를 남겨 제3자가 재현할 수 있게 합니다.
SELAB의 AI R&D 인프라는 멀티-컴퓨트 노드로 운영됩니다.
Conference
Join us at The 42nd ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing in Gwangju, South Korea (April 5 - 9, 2027). Connect with global researchers and shape the future of applied computing.