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Research

현재 검토하고 있는 연구 방향과 석사논문 주제 후보를 정리합니다.

Master's Thesis Candidates

석사논문 연구 주제 후보

현재 세 가지 연구 방향을 검토하고 있습니다. 연구가 진행됨에 따라 주제와 범위는 변경될 수 있으며, 그 변화와 선택의 과정 역시 Research Journey에 기록할 예정입니다.

CANDIDATE 01

문맥 기반 민감정보 탐지

폐쇄망 기업 환경에서 경량 언어모델이 전송 데이터의 의미와 문맥을 분석하여 민감정보 및 위험 콘텐츠를 식별할 수 있는지 평가합니다.

Research Title

폐쇄망 기업 환경에서 경량 언어모델을 활용한 전송 데이터의 문맥 기반 민감정보 및 위험 콘텐츠 탐지·평가

Keyword / Regex · TF-IDF · Embedding · Transformer · Lightweight LLM · Hybrid

Precision · Recall · F1 · False Positive / Negative · Evasion Detection · Latency · CPU / GPU / Memory

CANDIDATE 02

다중 로그 상관분석 기반 조기 위험 탐지

개별적으로는 정상일 수 있는 여러 보안 이벤트를 사용자, 단말, IP 및 시간 흐름에 따라 연결하여 공격이나 정보유출로 발전하는 위험을 조기에 탐지하는 방법을 연구합니다.

Research Title

폐쇄망 기업 환경에서 경량 언어모델을 활용한 다중 보안 로그의 문맥 기반 이벤트 상관분석 및 조기 위험 탐지

SIEM · SOC · XDR · Account Compromise · Privilege Escalation · Data Exfiltration · MITRE ATT&CK

Precision · Recall · F1 · Detection Time · Scenario Detection · ATT&CK Mapping · Resource Usage

CANDIDATE 03

오프라인 생성형 AI 교육 시스템

인터넷 연결이 어렵거나 비용 부담이 큰 교육환경에서 경량 언어모델과 RAG를 활용하여 로컬에서 동작하는 생성형 AI 학습지원 시스템을 설계하고 평가합니다.

Research Title

저연결성 교육환경을 위한 경량 언어모델 기반 오프라인 생성형 AI 학습지원 시스템의 설계 및 평가

RACHEL · Kolibri · Local Wi-Fi · RAG · Lightweight LLM · Offline Knowledge Base

Accuracy · Curriculum Alignment · Hallucination · Latency · Concurrent Users · CPU / RAM · Power Consumption

Shared Technical Direction

세 연구 모두 폐쇄망 또는 저연결성 환경에서 경량 언어모델을 활용하고, 외부 클라우드 API에 의존하지 않는 로컬 추론 환경에서 기존 키워드·규칙·임계치 기반 방법과 AI 기반 방법의 정확도 및 자원 효율성을 비교·평가한다는 공통 기반을 갖습니다.

Python → pandas → Data Analysis → Machine Learning → Text Classification → Embeddings → Transformer → Lightweight LLM → RAG → Quantisation → Local Deployment

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