AI4SE(AI for Software Engineering)는 인공지능과 머신러닝 기술을 활용하여 소프트웨어 개발 과정을 개선하고 자동화하는 연구 분야입니다. 현대의 소프트웨어 시스템은 점점 더 복잡해지고 있으며, 고품질의 소프트웨어를 개발하기 위해서는 많은 시간과 전문성이 필요합니다. AI4SE는 대규모 언어 모델(LLM), 딥러닝, 머신러닝과 같은 인공지능 기술을 활용하여 소스코드를 이해하고, 소프트웨어 시스템을 분석하며, 개발 과정을 자동화하는 방법을 연구합니다. AI4SE(AI for Software Engineering) is a research field that uses artificial intelligence and machine learning techniques to improve and automate the software development process. Modern software systems are becoming increasingly complex, and developing high-quality software requires a lot of time and expertise. AI4SE studies how to use large language models (LLMs), deep learning, and machine learning techniques to understand source code, analyze software systems, and automate the development process.
SE4AI(Software Engineering for AI)는 소프트웨어 공학적 원리와 방법론을 활용하여 인공지능 시스템을 보다 신뢰성 있고 안정적으로 개발하는 연구 분야입니다. 현대의 인공지능 시스템은 대규모 데이터셋, 복잡한 머신러닝 모델, 그리고 대규모 컴퓨팅 인프라를 기반으로 동작하며 점점 더 복잡해지고 있습니다. 이러한 시스템을 개발하고 운영하기 위해서는 단순히 모델을 학습시키는 것을 넘어 체계적인 소프트웨어 공학적 접근이 필요합니다. SE4AI는 시스템 설계, 테스트, 버전 관리, 모니터링, 재현성 확보와 같은 소프트웨어 공학 기술을 인공지능 시스템에 적용하는 방법을 연구합니다. SE4AI(Software Engineering for AI) is a research field that uses software engineering principles and methodologies to develop AI systems that are more reliable and stable. Modern AI systems are becoming increasingly complex due to large-scale datasets, sophisticated models, and computing infrastructure. SE4AI studies how to apply software engineering techniques such as system design, testing, version management, monitoring, and reproducibility to AI systems.
Data4AI(Data for AI)는 인공지능 시스템의 성능과 신뢰성을 향상시키기 위해 데이터 중심 관점에서 AI를 연구하는 분야입니다. 현대의 인공지능 시스템에서 데이터는 모델 성능을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 그러나 실제 환경에서는 데이터의 품질, 편향, 부족한 라벨링 등 다양한 문제가 존재합니다. Data4AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터셋 구축, 데이터 품질 평가, AI 벤치마크 설계, 데이터 분석과 같은 연구를 수행합니다. 또한 대규모 데이터와 소프트웨어 저장소를 활용하여 AI 모델을 학습하고 평가하기 위한 데이터 기반 방법을 탐구합니다. Data4AI(Data for AI) is a research field that studies AI from a data-centric perspective to improve the performance and reliability of AI systems. In modern AI systems, data is one of the most important factors determining model performance. However, in real-world environments, various issues such as data quality, bias, and insufficient labeling exist. Data4AI conducts research to address these issues by building datasets, evaluating data quality, designing AI benchmarks, and analyzing data. Additionally, it explores data-based methods to train and evaluate AI models using large-scale data and software repositories.
