International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.245-251
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2021
This work aims to focus on the current features and characteristics of Human Element and Artificial intelligence (AI), ask some questions about future information security, and whether we can avoid human errors by improving machine learning and AI or invest in human knowledge more and work them both together in the best way possible? This work represents several related research results on human behavior towards information security, specified with elements and factors like knowledge and attitude, and how much are they invested for ISA (information security awareness), then presenting some of the latest studies on AI and their contributions to further improvements, making the field more securely advanced, we aim to open a new type of thinking in the cybersecurity field and we wish our suggestions of utilizing each point of strengths in both human attributions in software security and the existence of a well-built AI are going to make better future software security.
인공지능의 발전으로 산업계 전반에서 시스템의 자동화를 위해 인공지능을 도입하고 있다. 해양산업분야에서도 자율운항선박이라는 패러다임을 통해 인공지능을 단계적으로 적용하고 있다. 이러한 흐름에 따라 ABS와 DNV에서는 자율운항선박에 대한 가이드라인을 발표하였다. 하지만 선급의 가이드라인은 선박의 운항 및 해양 서비스 관점에서 요구사항을 기술하고 있으므로, 인공지능의 위험에 대해서는 충분히 고려되지 못했을 가능성이 있다. 그래서 본 연구에서는 ISO/IEC JTC1/SC42 인공지능 분과에서 제정한 표준들을 활용하여 선급 요구사항을 위험의 원인으로 분류하고, 위험원인과 인공지능 메트릭(metrics)의 조합을 통해 위험을 평가할 수 있는 척도로 사용하고자 한다. 본 연구에서 제안한 인공지능의 위험 원인과 이를 평가하기 위한 특성의 조합을 통해 해양 시스템에 인공지능이 도입됨으로써 발생하는 위험을 정의하고 식별하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 생각되며, 선급을 포함한 다양한 기구에서 자율운항선박을 위한 안전 요구사항을 더욱 자세하고 구체적으로 작성하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
제조물책임 범위 확장이 필요한 것은 제조물책임법 제정 시 산업 환경이 변했기 때문이다. 사람이 코딩한 알고리즘과 다르게, 인공지능은 기계학습에 따라 블랙박스화 되면서 개발자도 결과를 설명하지 못한다. 특히, 인공지능으로 인하여 발생하는 문제의 원인을 알 수 없기 때문에 책임소재도 불분명할뿐더러 피해자 배상도 쉽지 않다. 동산 등으로 한정된 제조물책임법에 따라 소프트웨어(SW)나 인공지능은 무체물로 제조물성이 인정되지 않기 때문이다. 고육지책으로 매체에 저장되거나 내장된 경우에는 제조물성이 인정될 수 있다고 한다. 그러나 매체에 따라 달리 적용되는 것은 타당하지 않다. EU는 인공지능이 포함된 경우, 제조물책임을 인정하는 제조물책임지침 개정을 추진 중이다. 피해자에 대한 보상이 제조물책임법이 추구하는 가치임에도 제조물성에 치중하여 본질을 간과해왔다. 다만, 인공지능이 채택된 서비스를 이용하여 발생한 사고라도 무조건적으로 제조물책임을 지우는 것이 아닌 실질적인 위험성에 따른 기준이 제시되는 것이 바람직하다.
In this study, we will analyze the design, development and application of these small drones using open source. These drones are used in flight exercises, aerial photography, and coding education. In the era of the fourth industrial revolution, such as the development of sensor technology, expansion of open source sharing, and application of artificial intelligence, Is expected to be able to demonstrate convergence. In this paper, we have studied the design and fabrication of small drones using open source. In the case of drones, various functions and differentiated materials are required depending on the application, and the future development of the unmanned mobile object, namely the drone, in which the creativity and the technology are combined with each other continues to be enhanced by the improvement of autonomy and artificial intelligence. Software-based architecture-based technologies have been developed in collaboration with embedded SWs that combine sensors, motors, and control systems. In hardware, it is customary to use a combination of materials and design to increase the freedom of design. It will be made in a free structure.
Everyone is aware that air and environmental pollutants are harmful to health. Among them, indoor air quality directly affects physical health, such as respiratory rather than outdoor air. However, studies that have examined the correlation between environmental and health information have been conducted with public data targeting large cohorts, and studies with real-time data analysis are insufficient. Therefore, this research explores the research with an indoor air quality monitoring (AQM) system based on developing environmental detection sensors and the internet of things to collect, monitor, and analyze environmental and health data from various data sources in real-time. It explores the usage of wearable devices for health monitoring systems. In addition, the availability of big data and artificial intelligence analysis and prediction has increased, investigating algorithmic studies for accurate prediction of hazardous environments and health impacts. Regarding health effects, techniques to prevent respiratory and related diseases were reviewed.
본 연구는 인공지능에 대해 초등학생들이 최근 인식하고 있는 이미지를 분석하였다. 인공지능에 대한 인식과 관련된 이미지 형용사 23쌍을 추출하고 인식과 감성, 능력의 3가지 유형으로 구분하였다. 827명의 초등학생들을 대상으로 검사하여 이미지 요인을 편리성, 기술진보성, 인간친화성, 우려성의 4가지 요인으로 분류하였다. 검사결과 초등학생들은 인공지능이 똑똑하고 새로우며 복잡하지만 신나는 뚜렷한 이미지를 나타냈다. 변인별 비교에서 여학생, 코딩 경험 학생과 고학년이 인공지능에 대해 우려하는 이미지를 갖고 있었다. 반면 인공지능의 관심과 인식이 높은 학생이 인간 친화적이고, 편리하고, 기술 진보적이라는 이미지를 갖고 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4308-4325
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2021
The importance and necessity of artificial intelligence, particularly machine learning, has recently been emphasized. In fact, artificial intelligence, such as intelligent surveillance cameras and other security systems, is used to solve various problems or provide convenience, providing solutions to problems that humans traditionally had to manually deal with one at a time. Among them, information security is one of the domains where the use of artificial intelligence is especially needed because the frequency of occurrence and processing capacity of dangerous codes exceeds the capabilities of humans. Therefore, this study intends to examine the definition of artificial intelligence and machine learning, its execution method, process, learning algorithm, and cases of utilization in various domains, particularly the cases and contents of artificial intelligence technology used in the field of information security. Based on this, this study proposes a method to apply machine learning technology to the method of classifying and detecting malware that has rapidly increased in recent years. The proposed methodology converts software programs containing malicious codes into images and creates training data suitable for machine learning by preparing data and augmenting the dataset. The model trained using the images created in this manner is expected to be effective in classifying and detecting malware.
경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은 성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능 엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터 세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다.
정보 혁명 시대를 맞이하여 전 세계적인 변화의 흐름 속에서 인공지능 융합 교육의 필요성이 더욱 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 인공지능을 융합한 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육 방법을 개발 및 적용하였다. 통제집단에는 인공지능을 융합하지 않은 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육을 실시하였으며, 실험집단에는 인공지능을 융합한 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육 방법을 개발하여 적용한 후 초등학생의 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 인공지능을 융합한 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육이 인공지능을 융합하지 않은 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육과 비교하여 초등학생의 컴퓨팅 사고력 신장에 더욱 긍정적인 효과를 나타내었음에 대한 통계적으로 유의미한 결과를 확인할 수 있었다.
The speed of processes and the extremely large amount of data to be used in Intelligence Transportations System (ITS) cannot be handling by humans without considerable automation. However, it is difficult to develop software with conventional fixed algorithms (hard-wired logic on decision making level) for effectively manipulate dynamically evolving real time transportation environment. This situation can be resolved by applying methods of artificial intelligence and data mining that provide flexibility and learning capability. This paper presents a brief introduction of data mining and artificial intelligence (AI) applications in Intelligence Transportation System (ITS), analyzing the prospects of enhancing the capabilities by means of knowledge discovery and accumulating intelligence to support in decision making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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