대구대학교 SW중심대학사업단(단장 유준혁)이 추진 중인 '오픈소스소프트웨어(OSS) 업사이클링 체계 구축'이 실제 AI 에이전트 기반 연구 성과로 이어지며 우수 사례로 주목받고 있다.
대구대 SW중심대학사업단은 단순 OSS 활용 교육을 넘어 학생 프로젝트 결과물을 지속적으로 재사용·고도화하는 'OSS 업사이클링 체계'를 구축하고 있으며, 이를 기반으로 AI·보안·클라우드 등 최신 SW기술 분야와 연계한 공개SW 시스템 구축과 AI 에이전트 개발을 추진하고 있다.
특히 사업단은 학생들이 졸업 전 최소 1개 이상의 오픈소스 프로젝트를 직접 수행하도록 하는 'OOPS(웁스:Open Source Project per Student) 프로그램'을 운영하고 있다.
이를 통해 학생들은 실제 공개SW 프로젝트 개발과 AI 에이전트 구축에 참여하고 있으며, 개발 결과물은 재사용 가능한 오픈소스 자산으로 지속적으로 개선·확장되고 있다.
이번 추진 성과의 일환으로, 사업단 지원 아래 수행된 '부분 스캔 환경에서 False-Clean 방지를 위한 ODOC AI Agent의 투명성 기반 보안 분석 아키텍처 제안' 연구(신혜리, 정윤환, 진다빈, 이미란 교수)가 '2026 한국산업정보학회 춘계학술대회'에서 우수논문상을 수상했다.
이번 연구는 공개SW 저장소 분석 과정에서 일부만 분석된 결과가 전체가 안전한 것처럼 인식되는 'False-Clean' 문제를 해결하기 위한 AI 기반 OSS 보안 분석 구조를 제안한 연구이다. 연구팀은 저장소 구조 분석, 'exact-version 기반 canonicalization', 점수 마스킹(score masking), 투명성 상태 표시(transparency state) 등의 기술을 적용해 분석 결과의 한계와 불확실성을 사용자에게 명확하게 전달할 수 있는 보안 분석 아키텍처를 구현했다.
특히 이번 연구는 공개SW 업사이클링 과정에서 저장소 구조 분석, OSS 의존성 분석, 보안 취약점 분석, AI Agent 기반 저장소 온보딩 기능 등을 통합 구현했다는 점에서 의미를 가진다. 또한 단순 취약점 탐지를 넘어 AI 기반 자동화 분석 결과에 대한 과신을 줄이고, 공개SW 생태계에서 요구되는 신뢰성과 투명성을 강화했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
사업단은 이러한 연구성과를 기반으로 데이터분석, AI, 네트워크, 클라우드, 보안 등 최신 산업 수요를 반영한 오픈소스SW 프로젝트와 시스템 구축을 확대하고 있다. 또한 GitHub 기반 협업, 오픈소스 레포지토리 운영, OSS 보안 분석 및 AI 에이전트 개발 프로젝트 등을 통해 학생들의 오픈소스 생태계 참여 역량 강화를 추진하고 있다.
유준혁 대구대 SW중심대학사업단장(컴퓨터정보공학부 교수)은 “이번 우수논문상 수상은 오픈소스SW 기반 프로젝트 수행과 OSS 업사이클링 체계 구축이 실제 AI 에이전트 기반 연구성과와 학술적 성과로 이어진 대표 사례”라며 “앞으로도 오픈소스SW 기반 AI·보안 시스템 구축과 OSS 생태계 활성화를 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원(IITP)의 SW중심대학사업 지원을 받아 수행되었다.
경산=정재훈 기자 jhoon@etnews.com
