AI 원천기술연구 | 서울대학교AI연구원(AIIS)


AI 원천기술연구

서울대학교 AI연구원은 AI의 난제를 해결할 수 있는 세계 최고 수준의 AI 원천기술 인력을
대규모로 보유하고 있는 국내 최대의 AI 연구기관입니다.

AI 보안 (AI Security)

인공지능을 활용해 컴퓨터 보안 기술을 향상시키는 연구와 동시에,
AI 기술을 이용한 공격에 대비하는 보안 기술을 연구하고 있습니다.

허충길공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야소프트웨어 원리 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Platform, AI Security
  • 연구분야(X+AI)Medicine


천정희자연과학대학 수리과학부

  • 연구실/전공분야동형암호, 정보보호
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Security, AI Theory
  • 연구분야(X+AI)Medicine, Finance, Commerce


Numerical Method for Comparison on Homomorphically Encrypted Numbers, With Dongwoo Kim, Duhyeong Kim, Hunhee Lee and Keewoo Lee, Asiacrypt'19 (Invited to Journal of Cryptology)
Statistical Zeroizing Attack: Cryptanalysis of Candidates of BP Obfuscation over GGH15 Multilinear Map, With Wonhee Cho, Minki Hhan, Jiseung Kim and Changmin Lee, CRYPTO'19
Cryptanalyses of Branching Program Obfuscations over GGH13 Multilinear Map from the NTRU Problem, With Minki Hhan, Jiseung Kim and Changmin Lee, CRYPTO'18

박순애행정대학원 행정학과

  • 연구실/전공분야성과관리, 위험관리, 환경정책, 정책평가
  • 연구분야(AI 원천기술)Human-AI Interaction, Data Intelligence, AI Security
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Finance, Energy


Public Choice in Transit Organization and Finance: The Structure of Support. Transportation Research Record (SCI) 1669:87-95.
Regional Model of EKC for Air Pollution: Evidence from the Republic of Korea. Energy Policy (SSCI). 39, 2011
The Environmental Effects of the CNG Bus Program on Metropolitan Air Quality in Korea, The Annals of Regional Science (SSCI). 49 (1) 2012
Imperfect Information and Labor Market Bias against Small and Medium-sized Enterprises: A Korean Case, Small Business Economics: An Entrepreneurship Journal (SSCI). 2014. 10
Public Management in Korea: Performance Evaluation and Public Institutions (Ed). Routledge, 2018

이광근공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야프로그래밍 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Platform, AI Security, ai verification, security, safety
  • 연구분야(X+AI)


[book] Introduction to Static Analysis: an abstract interpretation perspective, MIT Press, 2020
Adaptive Static Analysis via Learning with Bayesian Optimization, TOPLAS 40(4), no.14, 2018
Global Sparse Analysis Framework, TOPLAS 36(3), no.8, 2014
Optimizing Homomorphic Evaluation Circuits by Program Synthesis and Term Rewriting, PLDI 2020
Selective Context-Sensitivity Guided by Impact Pre-Analysis, PLDI 2014
과기부 연구재단 선도연구센터(ERC), 소프트웨어무결점 연구센터, 센터장, 2008-2015
과기부 연구재단 창의연구단(CRI), 프로그램분석시스템 연구단, 연구단장, 1998-2003

윤성로공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야인공지능 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Vision & Perception, Language & Cognition, AI Platform, AI Chip, Data Intelligence, AI Security
  • 연구분야(X+AI)Bio, Medicine, Pharma, Finance, Manufacturing, Energy


  • 연구실/전공분야Statistical Learning & Computational Finance Laboratory
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, AI Security
  • 연구분야(X+AI)Finance


백윤흥공과대학 전기정보공학부

  • 연구실/전공분야보안 최적화 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)AI Chip, AI Security
  • 연구분야(X+AI)Finance, Commerce


Hawkware: Network Intrusion Detection based on Behavior Analysis with ANNs on an IoT Device, Design Automation Conference (DAC), Jul 2020
DADE: a fast data anomaly detection engine for kernel integrity monitoring, The Journal of Supercomputing, Aug 2019
Real-Time Anomalous Branch Behavior Detection with a GPU-inspired Engine for Machine Learning Models, Design Automation and Test in Europe (DATE), Mar 2019
An SoC Architecture for Learning-Based Online Anomaly Detection on ARM, Design Automation Conference (DAC) WIP, Jun 2018
Mimicry Resilient Program Behavior Modeling with LSTM based Branch Models, DEEP LEARNING AND SECURITY WORKSHOP, May 2018
Behavior-based Malware Detection in HW support, 1억, 삼성전자
AI 포렌식 빅데이터 기반 지능형 보안 위협 분석, 8500만, 서울특별시
Embedded 시스템에서의 (AI 기반) 공격탐지 및 데이터 전송 솔루션, 1억, 삼성전자

송현오공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야머신러닝 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Learning & Reasoning, Robotics & Action, AI Security
  • 연구분야(X+AI)Medicine, Finance


Learning Discrete and Continuous Factors of Data via Alternating Disentanglement (ICML19)
Parsimonious Black-Box Adversarial Attacks via Efficient Combinatorial Optimization (ICML19)
EMI: Exploration with Mutual Information (ICML19)
End-to-End Efficient Representation Learning via Cascading Combinatorial Optimization (CVPR19)
[뉴럴 프로세싱 시스템 연구/16세부]Deep adversarial reinforcement learning via expert video demonstrations, 삼성전자(주)/민간지원사업, 2017-2020
머신러닝 기반 Storage 품질 예측 시스템의 향상을 위한 최적화기반 data augmentation 방법에 관한 연구, 삼성전자(주)/민간지원사업, 2019-2024
데이터간 범용적인 상호 유사성 추론을 위한 딥러닝 모형 연구, 과학기술정보통신부/이공분야기초연구사업전략공모사업, 2017-2020

권태경공과대학 컴퓨터공학부

  • 연구실/전공분야인터넷 융합 및 보안 연구실
  • 연구분야(AI 원천기술)Vision & Perception, Data Intelligence, AI Security
  • 연구분야(X+AI)Humanities/Social Sciences, Commerce


"Magnetic Field based Indoor Localization System: A Crowdsourcing Approach",  International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN 2019), Pisa, Italy, September 2019
"Unveiling a Socio-Economic System in a Virtual World: A Case Study of an MMORPG", World Wide Web Conference (WWW) 2018 (Industry track), Lyon, France, April. 2018.
"Privacy Leakage in Event-based Social Networks: A Meetup Case Study", In Proceedings of ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW`18), Jersey City, United States, November 2018