• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.401-402
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• 2024

인공지능 기술은 사회 전반에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 인공지능 기술의 발전과 함께 인공지능 기술을 악용한 적대적 공격의 위험성도 높아지고 있다. 적대적 공격은 작은 왜곡으로도 의료, 교통, 커넥티드카 등 인간의 생명과 안전에 직결되는 인공지능 학습 모델의 성능에 악영향을 미치기 때문에 효과적인 탐지 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 설명 가능한 AI 를 활용한 적대적 공격을 탐지하는 최신 연구 동향을 분석한다.

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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.243-244
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• 2024

IoT 장치의 개수가 급증함에 따라 네트워크 환경에서 송수신되는 데이터 양이 증가하였고, 이에 따라 데이터 전송과정의 보안 강화가 중요해지고 있다. 기존에는 데이터에 인공 노이즈를 추가하는 차등 프라이버시 기법(Differential Privacy, DP)을 적용하여 데이터를 보호하고 있다. 하지만 DP가 적용된 데이터를 수신하는 정상 사용자의 머신러닝 학습 정확도가 감소되는 문제가 있다. 본 논문에서는 고신뢰 데이터 전송을 위한 데이터 인코딩 기반의 DP 기법인 EN-DP (Encoding-based DP) 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면, EN-DP 를 통한 정상 사용자와 공격자 간의 학습 능력 정확도 간극을 종래 모델 대비 최대 17.16% 개선할 수 있음을 입증하였다.

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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.875-877
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• 2024

AI 기술의 발전으로 상담 및 심리치료 분야에서도 인공지능을 활용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 정신건강 지원에 대한 수요가 증가하면서 인공지능, 특히 챗봇을 활용한 심리상담은 효율성과 접근성 측면에서 많은 이점을 가지지만 한계점 또한 존재한다. 본 연구에서는 AI 챗봇을 활용한 상담 및 심리치료 서비스의 국내 현황과 기술적 측면에서의 한계점을 분석한다.

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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.707-708
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• 2024

최근 디지털 헬스케어 기술과 서비스가 널리 활용되면서 의료 인공지능 성능 향상에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 양성 데이터 대비 질병 데이터가 희소하여 학습 과정에서 과적합이 발생하거나 질병 예측 모델의 성능이 떨어진다는 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터가 균질하지 않은 상황에서 생성형 인공지능 모델을 사용하여 합성 데이터를 생성하는 방안을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 종래 방법 대비 제안한 방법의 정확도가 약 5.8% 향상되었고, 재현율이 약 21% 개선되었다.

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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.254-257
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• 2024

5G 통신과 인공지능 기술이 발전하고, 사물인터넷 기기의 수가 증가함에 따라 종래의 정보보호체계를 우회하는 지능적인 사이버 공격이 증가하고 있다. 그러나, 종래의 기계학습 기반 멀웨어 탐지 방식은 이미 알려진 멀웨어만 탐지할 수 있으며, 새로운 멀웨어는 탐지가 어렵거나, 기존의 알려진 멀웨어로 잘못 분류되는 문제가 있다. 본 연구에서는 비지도학습을 사용하여 알려지지 않은 멀웨어를 탐지하고, 새롭게 탐지된 멀웨어를 새로운 라벨로 분류하여 재학습하는 준지도 학습 기반의 멀웨어 탐지 기법을 제안한다. 다양한 데이터 환경에서 알려지지 않은 멀웨어 데이터가 탐지 모델로 입력될 때 제안한 방식의 성능을 평가했다. 실험 결과에 따르면 제안한 준지도 학습 기반의 멀웨어 탐지 방법은 종래의 방식 대비 정확도를 약 16% 개선했다.

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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.154-157
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• 2024

최근 무선랜은 증가하는 트래픽 수요와 사용자의 다양한 애플리케이션 요구사항을 충족하기 위해 표준 기술이 진화하고 있다. 상용화가 본격적으로 시작된 WiFi 7 표준은 더 낮은 지연 시간과 더 높은 스루풋을 달성하기 위해서 멀티링크 동작(Multi-Link Operation, MLO) 기능을 도입하였다. 멀티 링크 동작은 다른 주파수 대역이나 채널을 활용하여 동시에 데이터를 송수신하는 기술로서 스루풋은 증가하지만, 전력 소모량이 커지는 문제가 있다. 또한, 종래의 무선랜 표준 기술들은 대부분 저전력의 경량 단말에서만 에너지 절감을 고려해 왔으며, AP(Access Point)의 에너지 효율성은 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 멀티링크 동작을 지원하는 AP에서 에너지 효율을 개선하는 파워 세이빙 메커니즘을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 스루풋을 높이기 위해 링크를 산발적으로 사용하는 종래의 방식 대비 제안하는 방식의 에너지 효율성이 최대 19.18% 개선되었다.

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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.371-373
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• 2024

디지털 헬스케어 기술이 고도화되면서 디지털 치료제와 원격 의료 서비스가 의료 산업과 일상생활에 널리 활용되고 있다. 그러나 빅데이터 기반의 AI 서비스가 보편화될 수 있도록 데이터 수집, 가공, 활용 과정에서 개인정보가 남용되거나 유출되는 보안 위협도 증가하고 있다. 본 논문에서는 AI 챗봇을 활용한 정신건강 서비스를 위한 보안 위협 대응책을 마련하고 개인정보보호 가이드라인을 수립하여 사용자들에게 안전한 서비스를 제공하고 개인정보보호를 강화하는 AI 챗봇 서비스를 위한 데이터 보안 가이드라인을 제안한다.

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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.648-649
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• 2024

웨어러블 디바이스 착용자의 PPG 신호 데이터로 위협 상황을 감지하는 알고리즘을 개발한다. 본 논문에서는 외부 환경에 예민한 PPG 센서에 최적화된 전처리 알고리즘을 제안하고 긍정 및 부정 영상 시청 실험을 통해 얻은 PPG 신호 데이터를 이용하여 위험 상황과 안전한 상황을 구분하는 정확도 96.87%의 1D-CNN 모델을 개발한다.

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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.167-168
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• 2024

본 연구에서는 물리계층 보안을 위한 키 길이를 IoT 무선 채널 상태에 따라 조정하는 링크 적응 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안 방식은 종래 방식 대비 평균 78.52% 개선된 처리율과 약 2배 개선된 보안성을 보인다.

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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.283-284
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• 2024

디지털 워터마킹은 디지털 컨텐츠에 정보를 삽입하는 기술이다. 종래의 디지털 워터마킹 기술은 견고성과 비가시성 사이에 트레이드오프 관계를 가지고, 변형 및 노이즈 공격 등에 취약하다. 본 논문에서는 호스트 이미지의 비가시성을 보장하면서 효율적인 공격 탐지와 소유자 식별이 가능한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방식은 주파수 분할 기반의 계층적 워터마킹 및 공격 탐지 시그니처 삽입을 통해 비가시성을 보장하며 용량과 견고성 측면에서 종래의 방법보다 향상된 성능을 보였다. 실험 결과에 따르면 종래의 디지털 워터마크가 무력화되는 왜곡 공격 상황에서 공격 탐지 시그니처 검출이 가능하여 워터마크 공격을 탐지하고 소유자를 식별할 수 있었다.