• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.135-143
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• 2022

북한의 핵 및 미사일 위협, 전쟁 양상의 변화, 저출산에 따른 병역자원의 감소 등 국방환경이 급격하게 변화하고 있다. 이러한 변화에 능동적으로 대응하기 위해 우리 군은 국방혁신 4.0을 추진하고 있으며 인공지능, 빅데이터 분석 등과 같은 첨단과학기술을 적용한 과학기술 강군을 육성하고자 노력하고 있다. 이에 본 연구에서는 경계작전을 위해 최첨단 과학기술이 적용된 레이더 기반 AI 과학화 경계시스템의 효과를 계층분석적 의사결정방법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 활용하여 분석하고자 한다. 이를 위해 우선 과학화 경계시스템의 효과를 평가할 수 있는 평가요소를 선정하고, 그 상대적 중요도를 분석한다. 각각의 평가요소들은 경계시스템의 작동 및 운용의 핵심 개념으로부터 핵심 요소를 도출하고, 각 요소와 경계작전의 효과 사이의 상관관계에 대한 전문가들의 자문을 통해 선정되었다. 평가요소들의 중요도를 토대로 레이더 기반의 AI 과학화 경계시스템과 기존의 과학화 경계시스템의 상대적 효과를 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.862-865
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• 2020

최근 5G, 인공지능(AI) 등과 함께 사물인터넷 (IoT) 기술이 주목받고 있으며, 보안 위협 또한 증가하고 있다. IoT 기기에 대한 다양한 공격 기법들이 존재하는 만큼 IoT 보안에 관한 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 보안 위협에 대응하기 위한 딥러닝 기반의 탐지기법들의 최신 연구 동향과 앞으로의 방향을 살펴본다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.601-602
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• 2023

본 논문에서는 인공지능을 결합한 EDR(Endpoint Detection and Response) 시스템을 확인하고, 그 현황을 파악하는 것을 목적으로 한다. 현대에는 점차 보안 위협이 더욱 증가하면서 기존의 방식으로는 대응하기 어려운 상황이 발생하고 있으며, 위협에 대한 예측과 선제적인 대응력을 강화하기 위해 스스로 학습해 감시 및 공격에 대응하는 인공지능 기반의 보안 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 AI 기반 EDR 시스템과 그 현황에 대해 살펴보고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.17-22
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• 2022

본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권4호
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• pp.587-596
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• 2024

사이버 공격, 위협이 복잡해지고 빠르게 진화하면서, 4차 산업 혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI)을 이용하여 사이버 위협 탐지 시스템 구축이 계속해서 주목받고 있다. 특히, 기업 및 정부 조직의 보안 운영 센터(Security Operations Center)에서는 보안 오케스트레이션, 자동화, 대응을 뜻하는 SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) 솔루션 구현을 위해 AI를 활용하는 사례가 증가하고 있으며, 이는 향후 예견되는 근거를 바탕으로 한 지식인 사이버 위협 인텔리전스(Cyber Threat Intelligence, CTI) 구축 및 공유를 목적으로 한다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽, 웹 방화벽(WAF) 로그 데이터를 대상으로 한 사이버 위협 탐지 기술 동향을 소개하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 기술과 자동화된 머신러닝(AutoML)을 이용하여 웹 트래픽 로그 공격 유형을 분류하는 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.160-163
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• 2019

4차 산업혁명의 시대가 도래함에 따라 자율주행자동차 및 인공지능(Artificial Intelligent; AI) 로봇의 법적 지위와 민·형사법적 문제 해결을 위한 법제도 도입의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구는 법제도 마련과 함께 준비되어야 할 기술적 패러다임으로서 AI 법인 및 블록체인 기반 AI 법인 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 특정 업무를 수행하는 AI 로봇 (하드웨어 또는 소프트웨어)이 정부의 엄격한 검증 및 테스트 기준에 따라 심사 및 인증을 받고, 그것의 정보, 인증 내용 및 알고리즘 코드가 임의로 조작될 수 없도록 암호화되어 블록체인에 기록된다. AI 로봇의 하드웨어 및 소프트웨어가 AI 법인으로서 정부의 인증을 받기 위해서는, 주요 업무 수행 및 네트워크 접근이 블록체인에 기록되고, 법인 시스템의 승인 없이는 작동될 수 없도록 하드웨어 또는 소프트웨어가 프로그래밍 되어 있어야 한다. 블록체인은 불변성과 보안성이 우수한 세계적으로 공유된 분산 데이터베이스이므로, 블록체인 기반 AI 법인 시스템을 국가적 정보시스템으로 도입하면 자율주행자동차 및 각종 AI 로봇의 상용화가 가져올 국내외적 문제와 혼란들을 대비하는데 큰 도움이 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.526-528
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• 2022

실외 자율주행 청소 로봇을 위한 인공지능기반 자율주행 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 ROS(Robot Operationg System) 기반으로 이루어졌으며, 3D 라이다와, 초음파 센서를 활용하여 주변의 장애물을 감지하고 GPS와 영상을 활용하여 로봇의 위치 인식을 하여 자율 주행을 진행하였다. 자율주행 실험결과 영상과 RTK-GPS를 사용하여 정해진 경로를 ±20cm이내의 오차를 가지고 추종하면서 청소를 진행하였다.

• 지식경영연구
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• 제25권3호
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• pp.1-22
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• 2024

AI의 사용이 일상 생활의 많은 부분에서 현실화 되어감에 따라 AI가 가져오는 긍정적인 기회와 혜택이 주목 받는 한편, AI가 초래할 수 있는 윤리적 문제들에 대한 염려도 커지고 있다. 정보시스템 분야는 기술이 비즈니스와 사회에 미치는 영향을 연구하는 분야로서 AI가 인류 사회에 바람직한 영향을 미칠 수 있도록 기여해야 한다. 따라서 AI와 윤리 관련한 다양한 연구들을 살펴보고 정보시스템 분야의 연구가 나아가야 할 방향을 탐색할 필요가 있다. 본 연구는 이를 위해 먼저 2020년부터 현재까지의 문헌을 수집하여 연구자의 코딩과 토픽 모델링을 통해 연구 주제를 범주화 하였다. 분석 결과 AI 윤리 원칙, 윤리적 AI 디자인 및 개발, 윤리적 AI 도입 및 활용, 윤리적 AI 사용의 네 가지로 연구 주제를 범주화하고, 각 범주 별로 문헌을 고찰하여 연구 현황을 짚은 후, 정보 시스템 분야에서의 AI 윤리에 대한 향후 연구 방향을 제언하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.227-229
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• 2021

본 논문에서는 노약자 및 장애인의 증가로 인한 조행보조기구 사용량이 증가하고 있으나 물리적인 보조기구는 있지만 AI를 통한 서비스와 보조보행기구에 관한 AI 데이터셋이 부족하다. 이러한 문제점을 보안하기 위해 본 논문에서는 상기 데이터셋을 설계 및 구축하기 위해 Node JS를 사용하여 이미지 크롤링 프로그램을 구현하여 이미지 데이터를 수집했으며, Yolo Maker를 활용하여 수집된 이미지를 데이터셋으로 변환시켰다. 이를 통해 노약자 및 장애인을 위한 AI 서비스 구축에 필요한 데이터를 손쉽게 설계 및 구축한다.

• 정보보호학회지
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• 제33권6호
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• pp.5-14
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• 2023

최근 산업제어시스템을 대상으로 하는 보안 사고가 지속적으로 증가함에 따라서 이상탐지 시스템에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 AI 기술의 급속한 발달과 함께 수준 높은 AI기반 이상탐지시스템이 연구되고 있다. 이러한 AI 모델은 산업제어시스템 환경에서 적용할 수 있도록 실시간의 처리가 필요하며, 데이터 세트의 학습에는 산업제어시스템 특성을 고려하는 것이 요구된다. 따라서, 데이터 세트가 산업제어시스템에서 적합하게 활용될 수 있는지 판별할 수 있는 세부 기준을 마련하게 된다면, 우수한 데이터 세트의 활용을 통해 산업제어시스템을 위한 AI 모델의 성능이 향상될 것으로 보인다. 본 논문에서는 산업제어시스템의 AI 침입 탐지시스템의 성능 향상을 위한 데이터 품질 연구의 동향을 조사하고, 향후 발전을 위한 방향성을 구체적인 평가항목을 통해 제시하고자 한다.