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전북대학교 소프트웨어공학과 인공지능&소프트웨어공학 연구실(AI&SE Lab., 지도교수 류덕산) 소속 심은진 학부연구생이 최근 열린 2026 한국소프트웨어공학 학술대회(KCSE 2026)에서 「In-Context Learning 기반 표형 Foundation Model(TabICL)을 활용한 소프트웨어 결함 예측」 논문을 발표해 우수 단편 논문상(Best Short Paper Award)을 수상했다.
이 논문은 소프트웨어 결함 예측(Software Defect Prediction, SDP) 문제에 대해 최근 주목받고 있는 In-Context Learning 기반 표형 파운데이션 모델(TabICL)의 적용 가능성을 분석한 연구다.
기존 지도학습 기반 기법이 대규모 학습 데이터와 반복적인 재학습을 요구하는 것과 달리 본 연구는 별도의 모델 학습 없이 추론 단계에서 소수의 예시만을 활용해 결함 예측을 수행하는 새로운 접근 방식을 제시했다.
연구진은 공개 소프트웨어 결함 데이터셋을 활용해 기존 머신러닝 기반 결함 예측 모델과 성능을 비교·분석했다. 그 결과 학습 비용을 최소화하면서도 실무 환경에서 활용 가능한 가능성을 확인했다. 특히 대규모 학습 인프라가 제한된 환경에서도 적용할 수 있다는 점에서 학술적·실용적 가치가 높다는 평가를 받았다.
이번 학술대회에서 류덕산 교수가 이끄는 AI&SE Lab 연구원들은 심은진 학생의 수상 논문을 포함해 총 8편의 논문을 발표하며 활발한 연구 성과를 선보였다.
심은진 학생은 “첫 학회 논문임에도 불구하고 교수님의 지도와 연구실 구성원들의 도움 덕분에 의미 있는 결과를 얻을 수 있었다”며 “이번 경험을 계기로 소프트웨어공학과 인공지능 연구를 더욱 깊이 탐구해 나가고 싶다”고 소감을 밝혔다.
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