2026 한국 소프트웨어공학 학술대회 (KCSE 2026)

소프트웨어 공학 가치의 확산:
DevSecOps, MLSecOps, 그리고 그 너머

[행사개요] [모시는 글] [오시는 길] [참가 등록] [논문 모집 분야] [논문 접수] [주요 일정] [논문 및 제안서 제출] [기조연설] [튜토리얼] [신진 연구자] [초청 우수 논문] [KCSE 2026 논문상] [특별 행사] [근처 가볼만한 곳] [조직위원] [학술위원]

공지사항

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행사개요

• 일시: 2026년 2월 4일 (수) ~ 2월 6일 (금)
• 주최: 한국정보과학회, 한국정보처리학회
• 주관: 한국정보과학회 소프트웨어공학 소사이어티, 한국정보처리학회 소프트웨어공학연구회
• 장소: UNIST (울산과학기술원) 114동 경영관 (참조: 캠퍼스 지도)

모시는 글

한국정보과학회와 한국정보처리학회가 공동 주최하고 한국정보과학회의 소프트웨어공학 소사이어티와 한국정보처리학회의 소프트웨어공학 연구회가 공동 주관하는 “제 28회 한국 소프트웨어공학 학술대회 (KCSE 2026)”가 2026년 2월 4일 (수)부터 2월 6일 (금)까지 UNIST에서 개최됩니다. DevOps, MLOps, DevSecOps, MLSecOps와 같은 다양한 신조어의 등장은 소프트웨어공학의 개념과 가치가 개발뿐 아니라, 보안, 인공지능, 데이터 등 컴퓨터공학의 여러 분야로 확장되고 융합되고 있음을 보여줍니다. 소프트웨어공학적 관점과 접근법은 이제 여러 분야의 연구와 실무에서 새로운 형태로 해석되고 적용되며 그 영향력을 넓혀가고 있습니다. 이번 KCSE 2026에서는 이러한 변화의 흐름 속에서 소프트웨어공학의 가치가 어떻게 재해석되고 확산되며, 다양한 분야와 어떻게 연결되어 새로운 시너지를 만들어내는지를 함께 논의하고자 합니다. 학계와 산업계의 연구자와 실무자 여러분의 많은 관심과 참여를 부탁드립니다.

오시는 길

• 울산(통도사)역 하차 후 택시로 약 10분 소요

후원사

골드
실버
브론즈

참가 등록

참가등록비(조식 2회, 중식 1회, 석식 2회 포함)

• 한국정보과학회 회원/비회원 참가비 동일
• 사전등록 사이트: https://www.kiise.or.kr/conference/conf/183/ (2026년 1월 21일 (수)까지)
• 숙박 안내: https://www.kiise.or.kr/conference/board/boardList.do?CC=conf&CS=183&PARENT_ID=020100 (2026년 1월 21일 (수)까지)
• 참가등록문의: 한국정보과학회 문은정 차장 (Email: ejmoon@kiise.or.kr, Tel. 02-588-4002)
  • 납입증명서, 참가확인서(행사종료 후) 요청 가능
• 기타문의
  • 행사관련 문의: UNIST 이주용 교수 (Email: jooyong@unist.ac.kr)
  • 논문관련 문의: UNIST 김미정 교수 (Email: mijungk@unist.ac.kr)

논문 모집 분야

다음에 나열된 분야를 포함한 소프트웨어공학 전 분야의 논문을 모집합니다.

논문 접수

논문 성격에 따라 아래와 같은 트랙으로 구분하여 접수합니다.

• 일반 (Regular) 논문: 대학, 연구소 또는 기업에서 수행한 이론, 실험, 아이디어 제시 위주의 논문 (8-10쪽)
• 단편 (Short) 논문: 대학, 연구소 또는 기업에서 수행한 이론, 실험, 아이디어 제시 위주의 논문 (2-4쪽)
• 산업체 논문: 소프트웨어 공학의 각종 기법을 실제 업무에 적용한 논문 (4-8쪽 논문 또는 발표자료)
• 학부생 논문: 학부생이 수행한 프로젝트, 이론/실험, 아이디어 위주의 논문 (4-8쪽 논문 또는 발표자료)
• 튜토리얼 제안서: 개인이나 팀을 구성하여 제안

※ 트랙별 우수논문을 선정하여 시상할 예정이며, 제출된 일반논문 중 우수논문을 선정하여 한국정보과학회 논문지 및 한국정보처리학회 논문지에 게재 추천

주요 일정

• 논문 접수 마감: 2025년 12월 23일 (화), 12월 30일 (화) 2026년 1월 13일 (화) (최종 마감)
• 튜토리얼 제안서 접수: 2025년 12월 30일 (화)
• 심사 결과 통보: 2026년 1월 20일 오전 (화) (연장 없음)
• 최종 원고 제출: 2026년 1월 26일 (월)

논문 및 제안서 제출

• 논문 양식: http://sigsoft.or.kr/category/자료실/기타/
• 논문 제출 사이트: https://easychair.org/conferences?conf=kcse2026
• 튜토리얼 제안서는 학술위원장에게 이메일로 제출해주시기 바랍니다.
• 기타 문의 사항 연락처: 학술위원장 UNIST 김미정 (mijungk@unist.ac.kr)

기조연설

• 2월 4일 (수): 박인욱 (LG 전자)
  

  • 강연 제목: AI-Native DevOps: What Should We Do — Accelerating Software Engineering with Shift-Left, CI/CD, and IDP
  • 초록: AI-Native DevOps의 핵심은 “새로운 도구 나열”이 아니라 기존 SW공학의 가속과 표준화다. SW 개발의 핵심인 Shift-Left 와 CI/CD 전략을 개발자 역량의 연장선으로 보고, 이를 포함한 SDLC를 IDP(Internal Developer Platform) 위에서 AI 지원을 통해 일관된 가드레일과 골든 패스로 제공하는 방향을 제시한다. 결과적으로, 사람의 역량 × IDP × AI 의 증폭으로 속도와 신뢰를 동시에 끌어올리는 실행 프레임을 제시한다.
  • 연설자 소개: 박인욱 상무는 현재 LG전자 webOS SW개발그룹 DevOps 개발실장으로, 제조사에 DevOps를 도입하여 정착·고도화하고, webOS Re:New 업그레이드 프로그램과 DevSecOps·플랫폼 엔지니어링·AI 기반 생산성 혁신을 이끌고 있다.
  
  
• 2월 5일 (목): 이희조 (고려대학교)
  

  • 강연 제목: 보이지 않던 소프트웨어를 투명하게: SBOM과 취약점 관리가 던지는 질문
  • 초록: 소프트웨어 공급망 공격이 증가하면서, 소프트웨어는 더 이상 “잘 동작하는가”만으로 평가되기 어려워졌다. 최근 미국과 유럽을 중심으로 강화되고 있는 제품 보안 및 공급망 보안 규제는, 소프트웨어가 "무엇으로 구성되어 있는지(SBOM)"와 발견된 취약점이 실제로 어떤 영향을 미치는지를 설명할 것을 요구하고 있다.
  • 연설자 소개: 이희조 교수는 고려대학교 정보대학 컴퓨터학과 교수이자 소프트웨어보안연구소(CSSA) 연구소장으로, 지난 20여 년간 국가·산업·학계를 아우르며 공급망 보안과 취약점 분석 기술 연구, 보안 인재 양성에 힘써왔다. 안랩 CTO를 역임했으며, 현재는 고려대학교 기술지주 자회사 ㈜래브라도랩스 공동대표로서 SBOM 및 오픈소스 보안 솔루션의 확산을 추진하고 있다.
  
  
• 2월 6일 (금): 최재식 (KAIST)
  

  • 강연 제목: 설명가능 인공지능을 통한 대형 인공지능 모델의 기능 및 안전성 확인
  • 초록: 대형인공지능모델(혹은 대형언어모델, LLMs: Large Language Models)이 많은 응용 분야에 활용되고 있다. 이런 LLM의 장점과 함께 거짓답변(hallucination)과 같은 문제는 근본적인 원인 뿐만 아니라 해결이 어려운 면이 있다. 최근 설명가능 인공지능의 발전은 이런 LLM 내부를 확인하고 그 의사 결정을 명확히 하는데 기여하고 있다. 이 강의에서는 이런 설명성 기술이 LLM에 적용되는 최근 기술과 연구 동향을 소개한다.
  • 연설자 소개: 최재식 교수는 KAIST 김재철AI대학원 석좌교수(㈜인이지 대표이사)이자 설명가능 인공지능(XAI) 연구자로, 한국공학한림원 회원으로 활동하며 산업부 제조 AI 전환(M.AX) 얼라이언스 총괄위원으로서 국가 AI 정책 수립과 제조업 AI 전환에 기여하고 있다.

튜토리얼

• 박상돈 (POSTECH)

  

  • 튜토리얼 주제: AI Red Teaming Toward AI Alignment
  • 초록: 우리는 생성형 AI가 선보이는 놀라움 속에 살고 있습니다. 성능이 뛰어난 생성형 AI는 지식 베이스, 웹 검색, 개인화된 에이전트, 예술, 코딩, 컴퓨터 보안 등 다양한 분야에서 그 가능성을 대중에게 선보이고 있습니다. 그러나 빛이 밝을수록 그림자는 더욱 짙어집니다. 생성형 AI는 환각 현상, 편향된 생성, 개인정보 침해 우려, 유해한 콘텐츠 생성 등의 문제로 비판을 받아왔습니다. 이렇게 신뢰할 수 없고 인간의 가치에 정렬되지 않은 생성형 AI에게 우리의 일상을 공유하는 것을 재고할 필요가 있습니다. 본 튜토리얼에서는 이런 생성형 AI의 문제를 적극적이고 능동적으로 평가하는 AI Red Teaming 기법의 역사 및 현재 트렌드를 공유하고자 합니다.
  • 연설자 소개: 박상돈 박사는 POSTECH GSAI/CSE의 조교수입니다. 그의 연구 관심사는 이론부터 구현까지 아우르는 접근을 통해 인간의 가치에 정렬된 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 설계하고, 이를 컴퓨터 보안 및 로보틱스 등 다양한 실제 응용 분야에 적용하는 데 있습니다. 그는 탑티어 머신러닝 국제학회인 NeurIPS, ICLR, ICML에서 Area Chair로 활동하고 있습니다. POSTECH에 합류하기 전에는 조지아 공과대학교(Georgia Institute of Technology)에서 박사후연구원으로 근무하였고, 2021년 펜실베이니아 대학교(University of Pennsylvania)에서 Computer & Information Science 박사 학위를 취득하였습니다.
  
  

• 지은경 (KAIST)

  

  • 튜토리얼 주제: 원자력 분야 소프트웨어 안전성 확인 및 검증: 기준, 절차, 방법, 사례 및 현안
  • 초록: 원자력 분야에서 발전소 계측제어 시스템 등 안전 기능 수행에 직접적으로 관여하거나 안전성에 영향을 미칠 수 있는 소프트웨어에 대해서는 규제 기관이 제시하는 다양한 국내외 기준과 표준을 충족해야 하며, 개발 전 생명주기에 걸쳐 체계적인 검증 절차와 객관적인 증거 확보가 필수적이다. 본 튜토리얼은 엄격한 안전성 확인 및 검증(Verification and Validation, V&V)이 요구되는 소프트웨어의 경우, 어떤 기준에 따라 어떤 활동들이 요구되는지, 절차나 방법은 어떠한지, 어떤 현안들이 있는지를 구체적 사례와 함께 다룬다. 본 튜토리얼은 원자력 분야 소프트웨어 안전성 확인 및 검증에 대한 입문 수준의 체계적인 이해를 제공하는 것을 목표로 한다. 원자력 시스템에서 소프트웨어가 수행하는 역할과 안전성 개념을 소개하고, IAEA, IEC, IEEE 등 국제 기준과 국내 규제 체계를 중심으로 원자력 소프트웨어에 적용되는 주요 기준과 요구사항을 설명한다. 이어서 V-모델 기반 개발 생명주기에서의 검증 절차, 독립적 확인 및 검증(IV&V)의 개념, 그리고 대표적 소프트웨어 안전성 확인, 검증 방법들을 소개한다. 실제 적용 사례를 중심으로, 연구·산업 현장의 경험을 바탕으로 실무적인 관점을 공유하고, FPGA, AI 기반 소프트웨어 등 신기술 도입에 따른 규제적 현안과 연구 주제들도 함께 논의한다. 본 튜토리얼은 소프트웨어 안전성 확보가 중요한 분야에서 실무가 어떻게 이루어지는지 관심 있는 학부생, 대학원생, 그리고 관련 연구를 시작하려는 연구자들에게 유용한 기초 지식과 연구 방향성을 제공할 것이다.
  • 연설자 소개: 지은경 교수는 KAIST 전산학부 연구부교수로 재직 중입니다. 안전 중요 소프트웨어, 소프트웨어 테스팅, 정형 검증, 안전성 분석, 소프트웨어 신뢰성, AI 시스템 안전성 등의 주제들에 대해 연구 중입니다.
  
  

• 김진현 (경상대학교)

  

  • 튜토리얼 주제: RoboRacer AI 경주 로봇 개발의 SW공학적 접근
  • 초록: 본 튜토리얼은 RoboRacer 기반의 AI 경주 로봇(소형 자율주행 레이싱 플랫폼)을 대상으로, 자율주행 시스템을 “구현 가능한 제품 수준”으로 끌어올리기 위한 소프트웨어공학적 개발·검증·테스트 접근을 소개합니다. RoboRacer는 교육과 연구를 동시에 겨냥한 경주형 자율주행 프로그램으로, 제한된 센서·연산 자원과 높은 동역학적 요구 조건 하에서 인지–계획–제어 파이프라인을 안정적으로 통합해야 합니다. 이러한 특성 때문에, 단순히 알고리즘을 “동작”시키는 것을 넘어, 재현성·안전성·성능(랩타임)·견고성을 함께 만족시키는 체계적 개발 방법론이 필수적입니다. 먼저, RoboRacer 자율주행 및 경주-교육 프로그램의 목표, 운영 방식, 플랫폼 구성(차량, 센서, 컴퓨팅, 시뮬레이터/트랙 환경)과 같은 실무적 맥락을 소개합니다. 이어서 자율주행의 핵심 파이프라인을 구성하는 대표 알고리즘들을 레이싱 환경에 적합한 관점에서 정리합니다. 구체적으로, LiDAR 기반 인지 및 로컬라이제이션, 주행 가능 영역/장애물 표현(코스트맵·거리장 등), 경로 생성 및 속도 프로파일링, 그리고 추종 제어(Pure Pursuit/MPC/MPPI 등)를 하나의 시스템으로 결합하는 과정에서 발생하는 설계 이슈를 다룹니다. 그 다음, 본 튜토리얼의 중심으로서 RoboRacer 자율주행을 SW공학적으로 설계·검증·테스트하는 방법을 제시합니다. 여기에는 (1) 모듈 경계와 인터페이스를 명확히 하는 아키텍처 설계, (2) 시뮬레이션 기반 회귀 테스트와 로그 기반 디버깅, (3) 안전 요구사항과 성능 지표를 동시에 다루는 평가 메트릭 설계, (4) 형식기법 및 V&V(Verification & Validation)를 활용한 신뢰성 강화 전략이 포함됩니다. 또한 최근 각광받는 에이전트형 자동화(예: 테스트 생성–실행–분석–수정 루프)가 로봇 레이싱 시스템 개발에서 어떤 장점과 한계를 갖는지도 함께 논합니다. 마지막으로 실제 RoboRacer 자율주행의 통합 시연을 통해, 동일한 기능을 구현하더라도 테스트 가능성(testability), 관측 가능성(observability), 실패 분석 가능성을 어떻게 설계로부터 확보하는지가 성능과 안정성을 좌우함을 보여줍니다. 본 튜토리얼은 로봇/자율주행 알고리즘에 익숙하지만, 제품 수준의 SW공학적 개발·검증 체계는 이제 확립하고자 하는 참가자들을 주요 대상으로 합니다.
  • 연설자 소개: 김진현 교수는 경상국립대학교 AI정보공학과 부교수로 재직 중입니다. 정형기법(Formal Methods), AI Safety, Medical LLM, Robot Racing을 중심으로, CPS(사이버물리시스템)의 검증·검증가능 설계 및 의료/자율주행 분야의 신뢰 가능한 AI 개발에 관심을 두고 있습니다. 최근에는 도메인 특화 의료 언어모델 Ophtimus(안과 특화 SLM/LLM) 개발을 포함하여, 안전하고 신뢰 가능한 의사결정 지원을 위한 방법론을 연구하고 있습니다. 또한 UPenn PRECISE Lab, KAIST, Aalborg University, INRIA/IRISA 등과 협력해 왔으며, Kim G. Larsen, Axel Legay, Sungwon Kang 교수 등과의 연구 협업 경험이 있습니다.
  
  

신진 연구자

• 안가빈 (고려대학교)

  

  • 강연 주제: 대규모 소프트웨어에서 바늘을 찾다: LLM 기반 결함 위치 식별의 산업 적용
  • 초록: 대규모 소프트웨어에서 결함 위치를 찾는 일은 여전히 큰 도전 과제이다. 본 강연에서는 LLM 에이전트를 활용한 AutoFL 시리즈를 통해, 설명 가능한 결함 위치 식별 연구가 어떻게 산업 규모 소프트웨어의 크래시 분석으로 확장될 수 있는지를 소개한다. 이를 통해 LLM 기반 자동 디버깅 기법의 가능성과 한계를 함께 논의한다
  • 연설자 소개: 안가빈 교수는 고려대학교 정보대학 컴퓨터학과 조교수로, AI 기반 소프트웨어 공학 연구를 주로 수행하고 있다. 주요 연구 분야는 대형 언어 모델을 활용한 자동 디버깅, 결함 위치 식별, 그리고 소프트웨어 테스트 및 유지보수 자동화이다. 산업 규모의 실제 소프트웨어 시스템을 대상으로 신뢰 가능한 자동 분석 기법을 개발하는 데 주력하고 있다.
  
  

• 유명성 (서울시립대학교)

  

  • 강연 주제: 컨테이너 기반 클라우드 환경을 위한 RDMA-aware CNI
  • 초록: 분산 마이크로서비스 및 AI 워크로드를 위한 RDMA 채택이 늘고 있으나, 커널 바이패스 특성으로 인한 가시성 부재와 기존 TCP/IP 애플리케이션과의 호환성 문제가 존재한다. 본 강연에서는 유저 공간 eBPF 런타임을 활용해 컨테이너 단위의 RDMA 활동을 정밀 모니터링하고, eBPF 기반 트래픽 처리를 통해 코드 수정 없이도 기존 컨테이너의 통신 성능을 크게 향상시키는 RDMA-aware CNI 기술을 소개한다.
  • 연설자 소개: 유명성 교수는 서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학부 조교수로, 차세대 네트워크 및 시스템 연구실(TNS Lab)을 운영하고 있다. 주요 연구 분야는 고성능 네트워킹(RDMA), 클라우드 시스템 보안, 그리고 AI 기반 소프트웨어 공학이다. 최근에는 LLM을 활용한 네트워크 프로그램의 자동 생성 및 AI 모델의 보안 취약점(Jailbreaking) 분석 연구를 수행하며, 시스템 네트워킹 기술과 소프트웨어 자동화 및 보안 기술을 융합한 신뢰 가능한 컴퓨팅 인프라 구축에 주력하고 있다.
  
  

• 신용준 (ETRI)

  

  • 강연 주제: 로보틱스 소프트웨어의 원인-결과 체인 지연시간 검증
  • 초록: 로보틱스 소프트웨어의 원인-결과 체인 지연시간 검증은 시스템의 반응성 및 안전성 보장을 위해 필수적이나, 체인 구성 요소의 실행 비결정성과 소스코드 비가시성은 신뢰 가능한 검증을 어렵게 만든다. 본 강연에서는 이러한 어려움을 고려한 (1) 원인-결과 체인 지연시간 검증을 위한 모델 기반 접근, (2) 블랙박스 원인-결과 체인의 런타임 지연시간 검증 알고리즘, (3) ROS 2 소프트웨어를 대상으로 한 런타임 검증 도구를 소개한다.
  • 연설자 소개: 신용준 박사는 한국과학기술원(KAIST)에서 공학박사 학위를 취득하고, 현재 한국전자통신연구원(ETRI)에 선임연구원이자 AI전문교수로 재직 중이며 로보틱스 및 모빌리티 소프트웨어의 안전성 검증 기술을 연구하고 있다. 주요 연구 관심 분야는 자율행동체를 위한 모델 기반 소프트웨어 공학, 런타임 검증 및 안전 제약, 지속적 통합/배포 등이다.
  
  

초청 우수 논문

KCSE 2026 논문상

• 일반논문 트랙 최우수상
  • 톰슨 샘플링 기반 지향성 협력 퍼저
    모현민, 김윤호 (한양대)
  • 단일 LLM 기반 테스트 Assertion 생성의 품질 강화: 변이 점수 피드백과 뮤턴트-가드 손실 결합
    김윤기, 양근석 (한경국립대)
• 일반논문 트랙 우수상
  • LLM 기반 자동 프로그램 수정 을 위한 코드 그래프 활용 방식 비교
    강신엽, 이지광, 권혁민, 남재창 (한동대)
  • 증거 생성과 구조적 제약을 결합한 자동 프로그램 정정 기법
    이현수, 양근석 (한경국립대)
• 단편논문 트랙 최우수상
  • 바이너리 코드 (역)어셈블러 자동 생성 방법에 대한 탐구
    김지훈, 정승일, 김준태, 차상길 (KAIST)
• 단편논문 트랙 우수상
  • In-Context Learning 기반 TabICL을 활용한 소프트웨어 결함 예측
    심은진, 류덕산 (전북대)
  • 반응형 시스템을 위한 LLM 기반 상태머신 생성 기법 및 성능평가
    최승빈(소프트웨어재난연구센터), 김요엘, 최윤자(경북대)
  • 상태 공간 모델 기반 오프라인 강화학습의 강건성 테스팅
    한태현, 김장환, 김영철 (홍익대)
• 학부생논문 트랙 우수상
  • Ko-LLM의 디버깅 성능 및 답변 품질 비교 분석
    정수정, 정호연, 박효근, 김진대 (서울과학기술대)
  • AutoFiC: 취약점 탐지부터 PR 생성까지 자동화된 보안 패치 파이프라인
    장인영 (덕성여대), 오정민 (가천대), 김민채 (국민대), 김은솔 (명지대)
• 산업체논문 트랙 우수상
  • 치공구 설계를 위한 RAG-MCP 기반 멀티 에이전트 FreeCAD 오토코딩 시스템
    이의천, 고성진, 이선아 (경상국립대), 이석원((주)씨엘디)

특별 행사

• 태화강 국가정원 은하수길 산책: 전국에 단 2개뿐인 국가정원 중 하나인 태화강 국가정원 내 은하수길을 산책하며 학회 참석자들 간의 교류와 네트워킹의 시간을 갖습니다.

  

  • 일시: 2월 4일 (학회 첫째날)
  • 장소: 태화강 국가정원 은하수길
  • 시간: 저녁 식사 후 (셔틀 서비스 제공 예정)
  • 비고: 공원 근처에 몸을 녹일 수 있는 카페와 식당이 다수 위치해 있습니다.
  
  

• IITP 공청회: IITP에서 추진 중인 AI 네이티브 SW 산업혁신기술개발 사업과 관련하여 공청회를 개최합니다. 본 공청회에서는 사업의 개요와 목표, 기대효과 등에 대해 소개하고, SW공학 전문가들의 의견을 수렴하는 시간을 가질 예정입니다.

  

  • 주제: AI 네이티브 SW 산업혁신기술개발 사업
  • 개요: 추후 공고
  • 일시: 2월 5일 (학회 둘째날)

근처 가볼만한 곳

• 영남알프스 얼음골 케이블카: 영남 알프스 천황산으로 올라가는 케이블카
• 울산 대왕암 공원: 울산 바닷가의 대표적인 관광지로, 아름다운 해안 절경과 함께 산책로가 잘 조성되어 있습니다.
• 통도사: 해인사, 송광사와 함께 한국의 3대 사찰로 꼽히는 유서 깊은 사찰
• 에덴벨리 스키장: 대한민국 최남단 스키장
• 부산: 울산(통도사)역에서 KTX로 약 20분 거리

조직위원

학술위원