최첨단 자산인 항공무기체계에 대한 사이버공격이 현실화되고 지속적인 위협으로 다가오고 있다. 그러나 현재 항공무기체계의 내장형 소프트웨어 특성상 평시 네트워크와 연결성 없이 관리되고 운용되어지고 있어 상대적으로 사이버공격에 대한 대응 관리가 취약한 실정이다. 따라서 사이버공격이 현실화 되었을 경우 그러한 공격이 항공임무명령서(ATO: Air Tasking Order) 수행에 미칠 악영향에 대한 평가방안과 대비가 절실하다. 본 논문에서는 항공무기체계에 대한 사이버공격이 발생할 경우 이에 대한 ATO수행의 혼란을 피하고 체계적인 대응을 위하여 작전영향성평가 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 항공무기체계 시스템별로 항공작전에 미치는 영향을 분석하고 이를 위한 대응조치들을 표준화함으로써 무경고하에 발생할 수 있는 사이버공격에 대하여 작전에 미치는 부정적 영향을 최소화할 수 있도록 설계되었다. 그리고 작전 지휘관이 사이버공격이 발생하는 상황 하에서도 작전수행을 위한 신속한 지휘결심을 할 수 있도록 지원한다.
제 5의 전장이라고 불리는 사이버 전장은 육·해·공·우주의 기존 물리 전장과 달리, 지형적인 정보를 기반으로 하지 않으며 각 정보간 긴밀한 연관 관계를 갖는 특징을 갖고 있다. 사이버 전장은 물리 전장에 위치한 장비의 네트워크 연결 정보를 기반으로 생성되므로 지형 정보와 완전히 분리되어 있지 않으면서도, 물리적 공간 제약을 넘어서 네트워크 토폴로지 기반의 논리적인 연결 상태와 OS 및 SW의 취약점 등에 의존적인 특징을 가진다. 그러므로 사이버 전장의 상황인식을 위한 정보 분석은 지리적이거나 논리적인 특정 정보 분석으로는 제한적이며, 여러 도메인의 상황을 한 눈에 인식할 수 있는 형태로 정보가 제공되어야 한다. 본 논문에서는 사이버 전장에서의 지휘통제를 위해 반드시 필요한 사이버작전 상황도 개발에 관한 연구를 기술한다. 특히 멀티레이어드 개념을 적용한 시각화 기술을 기반으로 지리정보를 비롯한 사이버 자산, 위협, 임무 등 상호 연관분석이 필요한 여러 계층의 정보를 상황도에서 직관적으로 도시할 수 있는 아키텍쳐를 제안한다. 본 연구를 통해 사이버작전 수행을 위해 필요한 지휘결심 지원 정보들이 도시요소로 표현되어, 복잡하고 이해하기 어려운 사이버 전장에서 지휘관이 신속하고 정확하게 지휘통제를 수행할 수 있도록 지원하는 상황도 구조를 제안한다.
정보 통신 및 인공지능 기술의 발전은 우리 군의 지휘통제체계의 지능화를 요구하며, 이를 달성하기 위해 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문은 특히, 지휘통제 워크플로우에서 활용 가능한 정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 지휘통제체계 사용자에게 제공되는 정보 중 수행 업무에 가장 핵심적인 정보를 제공할 수 있는 협업 필터링(Collaborative Filtering, CF) 및 추천 시스템(Recommendation System, RS)에 주목한다. 군 지휘통제체계에서 정보의 필터링을 수행하는 RS는 가장 우선 설명 가능한 추천을 수행하여야 하며, 그 다음 지휘관들이 임무를 수행하는 다양한 상황을 고려한 추천이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 지휘통제 워크플로우를 지원하기 위하여 정보를 선택적으로 추천하는 contextual pre-filtering CARS 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 1) 지휘결심자의 상황 및 관계에 기반하여 데이터를 사전에 필터링하는 contextual pre-filtering, 2) CF의 취약한 데이터 희소성 문제를 극복하기 위한 피쳐 선택, 3) 피쳐 간의 디스턴스를 사용자의 유사도 산출에 활용한 CF, 및 4) 사용자의 선호를 반영하기 위한 규칙 기반 포스트 필터링의 4 단계로 구성되어 있다. 본 연구의 우수성을 평가하기 위해서 상용 수준의 실험 데이터셋 2종에 대해 기존 CF 방법의 다양한 디스턴스 방법을 적용하여 비교 실험하였다. 비교 실험 결과 제안된 프레임워크가 3가지 평가지표(MAE, MSE, MSLE) 측면에서 우수함을 나타내었다.
4차 산업 혁명의 핵심 동력으로 각광받고 있는 인공지능은 고성능 하드웨어와 빅데이터의 활용, 데이터 처리기술, 학습방법 및 알고리즘의 발전에 따라 단순한 학문적 지식 수준을 넘어 스마트 공장, 자율주행 등 다양한 산업분야에서 활용되며 영역을 넓혀가고 있다. 국방 분야에서도 국방 예산 감축, 병역 자원 감소, 무인 전투체계의 보편화 등 안보 환경이 변화함에 따라 선진국을 중심으로 상황 인식, 결심 지원, 업무 프로세스 간소화, 효율적 자원 활용 등 인공지능을 국방 업무에 접목하기 위한 정책 및 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 이유에서 잠재력 있는 미래 국방기술의 발굴 및 연구개발을 위해 기술주도형 기획과 조사의 중요성 또한 증대되고 있다. 본 연구에서는 미래 국방기술 도출을 위해 진행되었던 연구 자료를 바탕으로 인공지능 분야 미래기술에 관한 특성 평가지표를 분석하고 실증연구를 수행하였다. 이를 통해 국방 인공지능 분야 미래기술에서는 무기체계 적용성, 경제적 파급효과가 유망도와 유의미한 관련성을 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 초기 노년기에 이혼한 여성노인을 대상으로 진행된 상담사례를 통해 이혼결정단계별로 경험한 심리적 어려움에 대해 살펴보고자 하였다. 이를 위해 2012년 11월부터 2013년 3 월까지 총 18회기 진행된 상담 사례를 수집하여 질적 분석을 시도하였다. 상담과정에서 진술된 의미 있는 주제를 분석하여 도출된 연구 결과로 이혼결정은 <불일치로 인한 잠재적 갈등>, <소통 장애로 인한 이혼 위기 촉발>, <밖으로 도는 남편과의 정서적 균열>, <자식을 위한 이혼철회>, <분리를 시도하는 딸들에 대한 배신감 증폭>, <결혼생활 유지 의미 상실과 이혼결심>의 단계를 거친 것으로 나타났다. 또한 이혼결정과정에서 나타난 심리적 경험으로는 <실망과 불신>, <피해의식과 분노>, <정서적 유기와 상처>, <자책과 감내>, <원통함과 소외>, <무기력과 한(恨)>으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 이혼결정과정에서 어려움을 겪는 초기노년기 여성노인의 심리사회적 어려움을 지원하기 위한 상담 전략을 제공하였다는데 의미가있다.
인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용하여 인공지능 기반의 전쟁 (AI-enabled warfare)가 미래전의 핵심이 될 것으로 예상한다. 자연어 처리 기술은 이러한 AI 기술의 핵심 기술로 지휘관 및 참모들이 자연어로 작성된 보고서, 정보 및 첩보를 일일이 열어확인하는 부담을 줄이는데 획기적으로 기여할 수 있다. 본 논문에서는 지휘관 및 참모의 정보 처리 부담을 줄이고 신속한 지휘결심을 지원하기 위해 언어 모델 기반의 다출처 정보 통합 (Language model-based Multi-source Information Integration, LAMII) 프레임워크를 제안한다. 제안된 LAMII 프레임워크는 자기지도 학습법을 활용한 언어 모델에 기반한 표현학습과 오토인코더를 활용한 문서 통합의 핵심 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 자기지도 학습 기법을 활용하여 구조적으로 이질적인 두 문장간의 유사 관계를 식별할 수 있는 표현학습을 수행한다. 두 번째 단계에서는, 앞서 학습된 모델을 활용하여 다출처로부터 비슷한 내용 혹은 토픽을 함양하는 문서들을 발견하고 이들을 통합한다. 이 때, 중복되는 문장을 제거하기 위해 오토인코더를 활용하여 문장의 중복성을 측정한다. 본 논문의 우수성을 입증하기 위해, 우리는 언어모델들과 이의 성능을 평가할 때 활용되는 대표적인 벤치마크 셋들을 함께 활용하여 이질적인 문장간의 유사 관계를 예측의 비교 실험하였다. 실험 결과, 제안된 LAMII 프레임워크가 다른 언어 모델에 비하여 이질적인 문장 구조간의 유사 관계를 효과적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.
본 연구는 창업관심과 창업의도의 영향관계를 파악하여 대학생이 창업을 결심하기까지의 전주기 과정을 이해하려는 목적을 지닌다. 즉 창업활동에서 비롯된 개인의 창업관심과 자녀의 창업에 대한 부모의 창업관심이 창업의도에 영향을 끼치는지를 탐색한 연구이다. 이를 위해 계획적 행동이론의 구성요소인 창업에 대한 태도, 주관적 규범, 지각된 행동통제를 매개변수로 설정하였으며, 창업자기효능감은 조절변수로 설정하여 요인 간 영향관계를 알아보고 각 요인이 미치는 중요도에 대해서도 고찰하였다. 또한 본조사에서 국내 대학생 300명을 대상으로 설문지를 회수하였으며 그중에서 불성실한 응답 18부를 제외하여 총 282부의 데이터를 추출하고 SPSS 26과 AMOS 26을 통해 분석하였다. 연구의 주요한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본인의 창업관심은 창업에 대한 태도, 주관적 규범, 지각된 행동통제를 매개로 창업의도에 유의미한 영향을 끼친 것으로 나타났다. 따라서 향후 대학생 창업교육은 계획적 행동이론의 구성요소를 적용하여 교육의 효과성을 높일 수 있도록 해야 하며, 대학생이 창업관심을 가질 수 있도록 다양한 창업활동을 제공해야 할 것이다. 둘째, 부모의 창업관심은 주관적 규범, 지각된 행동통제에 유의미한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 이는 부모가 자녀의 창업활동에 관심이 있더라도 이러한 관심이 호의적 태도로 필연적으로 이어지는 것은 아님을 의미한다. 그러나 주관적 규범, 지각된 행동통제에는 유의미한 영향을 주는 것으로 확인된 만큼 이와 연계될 수 있는 학부모를 대상으로 한 창업교육이 이루어진다면 대학생들의 창업관심과 창업의도를 높일 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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