There are many attempts to apply AI technology to diagnose facilities or improve the work efficiency of the power industry. The emergence of new machine learning technologies, such as deep learning, is accelerating the digital transformation of the power sector. The problem is that traditional power systems face security risks when adopting state-of-the-art AI systems. This adoption has convergence characteristics and reveals new cybersecurity threats and vulnerabilities to the power system. This paper deals with the security measures and implementations of the power system using machine learning. Through building a commercial facility operations forecasting system using machine learning technology utilizing power big data, this paper identifies and addresses security vulnerabilities that must compensated to protect customer information and power system safety. Furthermore, it provides security guidelines by generalizing security measures to be considered when applying AI.
Artificial intelligence or big data technologies can benefit finance companies such as those in the insurance sector. With artificial intelligence, companies can develop better customer segmentation methods and eventually improve the quality of customer relationship management. However, the application of AI-based customer segmentation in the insurance industry seems to have been unsuccessful. Findings from our interviews with sales agents and customer service managers indicate that current customer segmentation in the Korean insurance company relies upon individual agents' heuristic decisions rather than a generalizable data-based method. We propose guidelines for AI-based customer segmentation for the insurance industry, based on the CRISP-DM standard data mining project framework. Our proposed guideline provides new insights for studies on AI-based technology implementation and has practical implications for companies that deploy algorithm-based customer relationship management systems.
정보와 기술의 탈중앙화/분권, 공유/개방, 연결을 통한 개별 맞춤 시대의 지능화 세계 지향으로 그 어느 때 보다도 인공지능에 대한 관심과 기술적 담론 속에 기대와 우려가 교차하는 경향을 자주 보게 된다. 최근에는 2045년 전, 후로 AI의 특이성(Singularity)이 나타날 것이라는 미래학자들의 주장도 쉽게 찾아볼 수 있다. 이제는 다가올 인공지능 시대에서 AI와 함께 상생하고 번영하는 공존 패러다임을 만들기 위한 준비의 일환으로 보다 올바른 AI 윤리와 규제 설정을 위한 표준 프레임워크가 요구되고 있다. 주요지침 설정 누락의 위험성 배제와 타당하고 보다 합리적인 지침 항목과 평가 기준을 가늠 할 수 있는 방안이 점차 큰 연구문제로 나타나고 있기 때문이다. 이런 연구문제 해결과 동시에 AI 윤리와 규제 설정에 대한 지속적인 경험과 학습효과가 연결 발전될 수 있도록 국제기구/국가/기업의 AI 윤리와 규제에 대한 가이드 라인 자료 등을 수집하여 설정 연구모형과 텍스트 마이닝 탐색 분석을 통해 표준 프레임워크(SF: Standard Framework) 설정 방안을 연구 제시한다. 본 연구결과는 향후 보다 발전적인 AI 윤리와 규제지침 항목 설정과 평가 방안연구에 기초 선행연구 자료로 기여될 수 있을 것이다.
The remarkable achievements of the artificial intelligence in recent years are also raising awareness about its potential risks. Several governments and public organizations have been proposing the artificial intelligence ethics for sustainable development of artificial intelligence by minimizing potential risks. However, most existing proposals are focused on the developer-centered ethics, which is not sufficient for the comprehensive ethics required for ongoing intelligent information society. In addition, they have chosen a number of principles as the starting point of artificial intelligence ethics, so it is not easy to derive the guideline flexibly for a specific member reflecting its own situation. In this paper, we classify primitive members who need artificial intelligence ethics in intelligent information society into three : Developer, Supplier and User. We suggest a new artificial intelligence ethics, Seoul PACT, with minimal principles through publicness (P), accountability (A), controllability (C), and transparency (T). In addition, we provide 38 canonical guidelines based on these four principles, which are applicable to each primitive members. It is possible for a specific member to duplicate the roles of primitive members, so that the flexible derivation of the artificial intelligence ethics guidelines can be made according to the characteristics of the member reflecting its own situation. As an application example, in preparation for applying artificial intelligence to e-government service, we derive a full set of artificial intelligence ethics guideline from Seoul PACT, which can be adopted by the special member named Korean Government.
Despite the growing interest and normative discussions on AI ethics, there is a lack of discussion on policy instruments that are necessary for companies to develop AI-based services in compliance with ethical principles. Thus, the purpose of this study is to explore policy instruments that can encourage companies to voluntarily comply with and adopt AI ethical standards and self-checklists. The study reviews previous research and similar cases on AI ethics, conducts interviews with AI-related companies, and analyzes the data using AHP to derive action plans. In terms of desirability and feasibility, Research findings show that policy instruments that induce companies to ethically develop AI-based services should be prioritized, while regulatory instruments require a cautious approach. It was also found that a consulting support policy consisting of experts in various fields who can support the use of AI ethics, and support for the development of solutions that adhere to AI ethical standards are necessary as incentive policies. Additionally, the participation and agreement of various stakeholders in the process of establishing AI ethical standards are crucial, and policy instruments need to be continuously supplemented through implementation and feedback. This study is significant as it presents the necessary policy instruments for companies to develop ethical AI-based services through an analytical methodology, moving beyond discursive discussions on AI ethical principles. Further analysis on the effectiveness of policy instruments linked to AI ethical principles is necessary for establishing ethical AI-based service development.
Application of artificial intelligence (AI) approaches in eco-environmental modeling has gradually increased for the last decade. Comprehensive understanding and evaluation on the applicability of this approach to eco-environmental modeling are needed. In this study, we reviewed the previous studies that used AI-techniques in eco-environmental modeling. Decision Tree (DT) and Artificial Neural Network (ANN) were found to be major AI algorithms preferred by researchers in ecological and environmental modeling areas. When the effect of the size of training data on model prediction accuracy was explored using the data from the previous studies, the prediction accuracy and the size of training data showed nonlinear correlation, which was best-described by hyperbolic saturation function among the tested nonlinear functions including power and logarithmic functions. The hyperbolic saturation equations were proposed to be used as a guideline for optimizing the size of training data set, which is critically important in designing the field experiments required for training AI-based eco-environmental modeling.
본 연구는 린 스타트업 환경 내에서 생성형 AI를 활용한 심층 인터뷰의 효율적인 활용 방안을 탐구한다. 최근 기술적 진보에 따라 다양한 조직에서 생성형 AI를 활용하여 업무 생산성을 증진시키는 사례가 증가하고 있으며, 이는 린 스타트업 환경에서도 적용되고 있다. 본 연구는 린 스타트업에서 비교적 부족한 시간과 한정된 자본내에서도 실무자들이 AI를 활용하여 심층 인터뷰를 수행할 수 있도록 돕기 위해 구체적인 가이드라인과 가이드북을 개발했다. 제안된 가이드북은 실무자들이 신속하게 인터뷰를 설계하고 진행할 수 있도록 지원함으로써, 린 스타트업의 민첩하고 유연한 작업 환경을 촉진하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 또한 ChatGPT 4, 뤼튼 등과 같은 텍스트 기반 생성형 AI 서비스를 디자인 및 인터뷰 분야에 활용하는 실무적 방법을 탐구하며, 이를 통해 학술적 논의와 실무적 적용의 기여를 하는 데에 의의가 있다.
Purpose: The purpose of this study is to derive major policies that domestic small and medium-sized manufacturing companies should consider to maximize productivity and quality improvement by utilizing manufacturing data and AI, and to find priorities and implications. Methods: In this study, domestic and international issues and literature review by country were conducted to derive major considerations such as manufacturing AI technology, manufacturing AI talent, manufacturing AI data and manufacturing AI ecosystem. Additionally, the questionnaire survey targeting 46 experts of manufacturing data and AI industry were conducted. Finally, the major considerations and detailed factors importance were derived by applying the Analytic Hierarchy Process (AHP). Results: As a result of the study, it was found that 'manufacturing AI technology', 'manufacturing AI talent', 'manufacturing AI data', and 'manufacturing AI ecosystem' exist as key considerations for domestic manufacturing AI. After empirical analysis, the importance of the four key considerations was found to be 'manufacturing AI ecosystem (0.272)', 'manufacturing AI data (0.265)', 'manufacturing AI technology (0.233)', and 'manufacturing AI talent (0.230)'. The importance of the derived four viewpoints is maintained at a similar level. In addition, looking at the detailed variables with the highest importance for each of the four perspectives, 'Best Practice', 'manufacturing data quality management regime, 'manufacturing data collection infrastructure', and 'manufacturing AI manpower level of solution providers' were found. Conclusion: For the sustainable growth of the domestic manufacturing AI ecosystem, it should be possible to develop and promote manufacturing AI policies in a balanced way by considering all four derived viewpoints. This paper is expected to be used as an effective guideline when developing policies for upgrading manufacturing through domestic manufacturing data and AI in the future.
Yunja Yoo;Kyoung-Kuk Yoon;David Kwak;Jong-Woo Ahn;Sangwon Park
한국항해항만학회지
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제47권2호
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pp.57-65
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2023
In 2017, the International Maritime Organization (IMO) adopted MSC.428 (98), which recommends establishing a cyber-risk management system in Ship Safety Management Systems (SMSs) from January 2021. The 27th International Association of Marine Aids to Navigation and Lighthouse Authorities (IALA) also discussed prioritizing cyber-security (cyber-risk management) in developing systems to support Maritime Autonomous Surface Ship (MASS) operations (IALA guideline on developments in maritime autonomous surface ships). In response to these international discussions, Korea initiated the Korea Autonomous Surface Ship technology development project (KASS project) in 2020. Korea has been carrying out detailed tasks for cybersecurity technology development since 2021. This paper outlines the basic concept of ship network security equipment for supporting MASS ship operation in detailed task of cybersecurity technology development and defines ship network security equipment interface for MASS ship applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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