• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.9-17
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• 2024

본 논문은 기업 내 생성형 AI(Generative Artificial Intelligence) 시스템의 보안 위협과 대응 방안을 제시한다. AI 시스템이 방대한 데이터를 다루면서 기업의 핵심 경쟁력을 확보하는 한편, AI 시스템을 표적으로 하는 보안 위협에 대비해야 한다. AI 보안 위협은 기존 사람을 타겟으로 하는 사이버 보안 위협과 차별화된 특징을 가지므로, AI에 특화된 대응 체계 구축이 시급하다. 본 연구는 AI 시스템 보안의 중요성과 주요 위협 요인을 분석하고, 기술적/관리적 대응 방안을 제시한다. 먼저 AI 시스템이 구동되는 IT 인프라 보안을 강화하고, AI 모델 자체의 견고성을 높이기 위해 적대적 학습 (adversarial learning), 모델 경량화(model quantization) 등 방어 기술을 활용할 것을 제안한다. 아울러 내부자 위협을 감지하기 위해, AI 질의응답 과정에서 발생하는 이상 징후를 탐지할 수 있는 AI 보안 체계 설계 방안을 제시한다. 또한 사이버 킬 체인 개념을 도입하여 AI 모델 유출을 방지하기 위한 변경 통제와 감사 체계 확립을 강조한다. AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼 AI 모델 및 데이터 보안, 내부 위협 탐지, 전문 인력 육성 등에 역량을 집중함으로써 기업은 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 활용을 통해 디지털 경쟁력을 제고할 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.31-56
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• 2023

코로나19 펜데믹이 장기화되면서 비대면 업무가 늘어나고 단순반복적인 질문 및 업무에 대한 자동화 수요가 증가하였으며 성과도 보고 있다. 따라서 기업은 더 나아가 E2E 업무에 복잡한 여러 업무 프로세스를 연계하고 위해 AI 등 다양한 기술을 적용하여 모든 작업을 자동화하려고 시도하고 자동화 업무영역을 확장하고 있다. 하지만 Intelligent Process Automation(IPA)부분으로의 확장은 아직 적용사례 및 관련 솔루션을 찾아보기 어려울 정도로 시작 단계에 머물고 있어 복잡하고 다양한 업무 프로세스들로 구성되어 있는 전사업무의 자동화를 고려하고 있는 기업에서는 도입에 대한 의사결정을 내리기에는 부족한 면이 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 RPA, Chatbot, AI 기술을 적용한 Hyperautomation Platform(HAP) 구성을 제안하였고, HAP를 사용하여 지능형 프로세스 자동화를 가져올 수 있는 적용방안과 현업 업무에 적용 가능한 구현사례를 제시하여 객관적이고 종합적으로 도입을 검토할 수 있도록 하였으며, Hyperautomation 개념의 실현 가능성을 확인하여 HAP를 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1283-1292
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• 2022

현재 보건의료 분야에서 여러 인공지능 프로젝트가 서로 경쟁하고 있어서 시스템 간 인터페이스의 통일된 사양이 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 보건의료 부문 관련 응용 알고리즘, 모델 및 서비스 지원을 제공할 수 있는 하나의 보건의료 인공지능 서비스 플랫폼을 제안한다. 제안된 플랫폼은 다수의 이기종 데이터 처리, 지능형 서비스, 모델 관리, 일반 응용 시나리오 및 다양한 수준의 비즈니스를 위한 기타 서비스를 제공할 수 있다. 플랫폼 적용과 관련해서 최근 대두되고 있는 행위 인터넷 개념을 바탕으로 보건의료 분야의 사물 인터넷 서비스 관련 환자 행위 분석을 통해 보건의료 소비 행위에 대해 신뢰할 수 있고, 이해 가능한 추적 및 분석 시나리오를 나타낸다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제2권2호
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• pp.27-32
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• 2006

The emerging standards since 1990's can be classified as 'system standards' (process-oriented standards) and they specify the process of an enterprise and also apply to almost all industries regardless of size, type and products. Notice that the conventional specification-oriented standards present relatively clear criteria even though the structure, performance, and terminology are defined in text-based form. However, the system standards dealing with the processes do not present a coherent guide. Therefore, it is difficult to analyze them with the same viewpoint, thereby resulting in differences in the level of understanding. This study is aimed at graphically modeling the system standards originally described in text-based form. The study has been carried out in the framework of the PMTE (Process, Methods, Tools, and Environment) paradigm. The system standard targeted here is ISO/IEC 15288. Firstly, review of the literature on the systems engineering (SE) standard/process and on the graphic model IDEF0 was done, respectively, for the parts of 'E' and 'M'. Then the SE process of the MIL-STD 499B was applied to ISO/IEC 15288 as 'P'. Finally, the graphical model was generated by AI0Wins as 'T'. As a result, the graphical model-based approach can complement the drawbacks of the text-based form.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2207-2218
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• 2008

기업 내에는 여러 가지의 비즈니스 프로세스가 존재한다. 이러한 비즈니스 프로세스들은 eAI 솔루션을 이용하여 구동되고, 조정되면서 비즈니스 목적을 달성하게 된다. 그러나 ERP, PDM과 같은 기존에 구축된 레거시 시스템들과 협업하여 상호운용해야 하는 경우가 많다. 일반적으로 비즈니스 프로세스를 처리하는데 있어서 내부적으로 레거시 시스템상의 데이터베이스에 SQL질의 기반의 저장-프로시저를 이용하여 실제 데이터가 상호운용되고 있다. 하지만 프로세스 내의 데이터를 상호운용하는데 스키마 변환, 매칭, 매핑과 같은 이질성 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 SQL 질의 기반인 저장-프로시저 레포지토리를 이용하여 비즈니스 프로세스 상호운용이 가능한 XMDR 허브 기반의 프레임워크를 제시한다. 이를 이용함으로써, 비즈니스 프로세스를 수행할 때 레거시 시스템간의 데이터 상호운용이 용이해진다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.750-762
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• 2019

기업의 대고객 접점으로써 콜센터의 중요성은 커지고 있다. 하지만, 콜센터는 상담사의 지식 부족과 업무 부적응에 따른 잦은 이직으로 인해 상담사 운영이 어렵고, 이로 인한 고객 서비스 품질 저하의 문제를 안고 있다. 이에 본 연구에서는 상담사에게 업무 지식에 대한 부하를 줄이고 서비스 품질을 향상 시키기 위해 음성 인식 기술과 자연어 처리 및 질의응답을 지원하는 AI 기술과 PBX, CTI 등의 콜센터 정보시스템을 결합하여 실시간으로 상담사에게 고객의 질의 내용에 대한 답변을 제공해주는 "실시간 상담 도우미" 시스템 개발 방안에 대해 N은행 콜센터 사례를 통해 연구하였다. 사례연구 결과, 실시간 통화 분석을 위한 음성인식 시스템의 구성방안과, 질의응답 시스템의 자연어처리 성능 향상을 위한 말뭉치 구축 방안을 확인 할 수 있었으며, 특히 개체명 인식기의 경우 도메인에 맞는 말뭉치 학습 후 정확도가 31% 향상됨을 확인하였다. 또한, 상담 도우미 시스템을 적용한 후 상담 도우미의 답변에 대한 상담사들의 긍정적 피드백 비율이 93.1%로써 충분히 상담사 업무에 도움을 주고 있음을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.137-152
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• 2024

본 연구는 안전보건경영 시스템의 현장 실효성을 높이기 위한 방안을 도출하고자 공기업의 지역본부가 관리하는 현장을 대상으로 안전보건경영 시스템의 실질적인 적용을 위한 방안을 제시하고, 실제 현장에 적용하기 위해 고려해야 하는 실무적 시사점을 제시하고자 하였다. 이를 위해 현장의 안전보건 업무를 전담하는 직원들과 심층 인터뷰를 진행하여 공기업 지역본부의 안전보건경영 시스템을 분석하였고, 지역본부에서 발주한 공사를 수행하는 시공사의 현장 실태를 파악하여 관리시스템 구축을 위한 실행 과정과 프레임워크를 제시하였다. 본 연구를 통해, 공기업에서 안전보건경영이 내재화되기 위해서는 업무를 수행하는 조직의 위계 구조와 프로세스를 고려하여 현장에서 적용할 수 있는 계획과 성과지표를 구체적으로 제시하고, 안전보건과 관련된 실질적 업무에 집중할 수 있는 업무 환경을 조성해야 한다는 점을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제51권6호
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• pp.973-988
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• 2014

This paper presents a factor-analysis based questionnaire categorization method to improve the reliability of the evaluation of working conditions without influencing the completeness of the questionnaire both in Taiwanese and Chinese construction enterprises for structural engineering applications. The proposed approach springs from the AI application and expert systems in structural engineering. Questions with a similar response pattern are grouped into or categorized as one factor. Questions that form a single factor usually have higher reliability than the entire questionnaire, especially in the case when the questionnaire is complex and inconsistent. By classifying questions based on the meanings of the words used in them and the responded scores, reliability could be increased. The principle for classification was that 90% of the questions in the same classified group must satisfy the proposed classification rule and consequently the lowest one was 92%. The results show that the question classification method could improve the reliability of the questionnaires for at least 0.7. Compared to the question deletion method using SPSS, 75% of the questions left were verified the same as the results obtained by applying the classification method.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-178
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• 2020

국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.