4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.
본 논문에서는 핀테크 보안에 활용 가능한 딥러닝 기술을 살펴본다. 먼저 인공지능과 관련된 보안 이슈를 인공지능이 사람을 위협하는 상황에 대한 보안(Security FROM AI), 인공지능 시스템이나 서비스를 악의적인 공격으로부터 보호하는 이슈(Security OF AI), 인공지능 기술을 활용해 보안 문제를 해결하는 것(Security BY AI) 3가지로 구분하여 살펴본다. Security BY AI의 일환으로 딥러닝에 기반한 비정상탐지(anomaly detection)과 회귀분석(regression)기법을 설명하고, 이상거래탐지, 바이오인증, 피싱, 파밍 탐지, 본인확인, 명의도용탐지, 거래 상대방 신뢰도 분석 등 핀테크 보안 문제에 활용할 수 있는 방안을 살펴본다.
다양한 분야에서 인공지능을 활용한 사례가 증가하면서 침입탐지 분야 또한 다양한 이슈를 인공지능을 통해 해결하려는 시도가 증가하고 있다. 하지만, 머신러닝을 통한 예측된 결과에 관한 이유를 설명하거나 추적할 수 없는 블랙박스 기반이 대부분으로 이를 활용해야 하는 보안 전문가에게 어려움을 주고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 다양한 분야에서 머신러닝의 결정을 해석하고 이해하는데 도움이 되는 설명 가능한 AI(XAI)에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기반의 침입탐지 예측 결과에 대한 신뢰성을 강화하기 위한 설명 가능한 AI를 제안한다. 먼저, XGBoost를 통해 침입탐지 모델을 구현하고, SHAP을 활용하여 모델에 대한 설명을 구현한다. 그리고 기존의 피처 중요도와 SHAP을 활용한 결과를 비교 분석하여 보안 전문가가 결정을 수행하는데 신뢰성을 제공한다. 본 실험을 위해 PKDD2007 데이터셋을 사용하였으며 기존의 피처 중요도와 SHAP Value에 대한 연관성을 분석하였으며, 이를 통해 SHAP 기반의 설명 가능한 AI가 보안 전문가들에게 침입탐지 모델의 예측 결과에 대한 신뢰성을 주는데 타당함을 검증하였다.
4차 산업혁명의 발달로 스마트공장 기술이 발달하면서, 딥 러닝을 활용한 공정 과정에서 나타나는 이상을 탐지하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 하지만 공정 과정에서 발생하는 휘발성유기화합물(VOCs) 저감 설비에서 발생하는 이상을 탐지하기 위한 연구는 적극적으로 진행되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 딥 러닝 기술을 이용하여 VOCs 저감설비에서 발생하는 이상을 탐지하고, 설명가능 인공지능(XAI)을 활용하여 이상에 큰 영향을 미치는 주요 설비를 특정하여 이상 발생 시 관리자가 용이하게 설비들을 관리할 수 있도록 하였다.
데이터 처리 기술은 의사결정을 위해 중요한 역할을 하며, 데이터 결측값 및 이상값 처리, 예측, 추천 모델 등이 포함 된다. 이는 모든 과정과 결과의 타당성, 신뢰성, 정확성에 대한 명확한 설명이 필요하다. 또한 의사결정트리, 추론 등을 이용한 설명가능한 모델을 통해 데이터의 문제를 해결하고, 다양한 유형의 학습을 고려하여 모델 경량화를 진행할 필요가 있다. 육하원칙을 적용한 다중 계층 마이닝 분류 방법은 데이터 전처리 후 트랜잭션에서 빈번하게 발생하는 변수와 속성 간의 다차원 관계를 발견하는 방법이다. 이는 트랜잭션에서 마이닝을 이용하여 유의미한 관계를 발견하고, 회귀분석을 통해 데이터를 모델링 하는 방법을 설명한다. 이에따라 확장 가능한 모델과 로지스틱 회귀모델을 개발하고, 데이터 정제, 관련성 분석, 데이터 변환, 데이터 증강을 통해 클래스 레이블을 생성하여 설명가능한 의사결정을 위한 미이닝 기술을 제안한다.
최근 전세계의 탄소중립 요구에 따른 에너지 효율 증대를 통한 에너지 절감을 위한 효율성 관련 연구가 확대되고 있다. 방송과 미디어 분야에는 에너지 효율이 더욱 시급하다. 이에 본 연구에서는 효율적인 에너지 시스템 구축을 위해 난방 에너지 시계열 데이터를 기반으로 한 수요 예측 모델을 선정하고, 설명하는 인공지능 모델을 도입하여 수요 예측에 영향을 미치는 원인을 파악하는 프레임워크를 제안한다.
임진강 수계는 북측 지역이 다수를 차지하는 유역 특성으로 예고 없는 상류 급방류, 강우 등으로 인해 댐 운영에 근본적 어려움이 있으며, 이에 따라 홍수조절지 및 댐 하류 계측 가능 지역의 취득 자료를 고려한 하천 수위 변화에 대한 사전 예측을 필요로 하고 있다. 홍수기 하천 도달시간 및 수위예측 기법으로는 물리 기반 및 데이터 기반 모델들이 다양하게 연구되어 왔으며, 일부 연구성과들은 현업에 활용하고 있다. 물리기반 모델은 하천 지형 변화에 대한 자료 취득 및 분석에 많은 시간을 요하는 단점은 있으나, 설명 가능한 모델을 구현할 수 있을 것으로 사료 된다. 반면, 데이터 기반 인공지능 모델은 짧은 시간 및 비용으로 모델을 개발할 수 있으나, 복잡한 알고리즘구현 시 설명이 불가하여 일관성을 의심 받을 수 있다. 본 논문에서는 홍수 도달시간과 하류 수위 상승에 대하여 설명 가능한 인공지능 알고리즘 및 시뮬레이션 프로그램을 개발하고자 하였다. 홍수 도달시간 예측은 기존 조견표 방식에서 고려하지 않았던 홍수파의 영향을 추가 변수화 하고, 데이터의 전후처리를 통하여 도달시간을 예측하였다. 실시간 하류 수위 예측은 댐 방류량, 주변 강우, 조위 등을 고려하여 도달시간 후 수위를 예측할 수 있도록 구현하였으며, 자료 동화 기술을 일부 적용하였다. 미래 방류조건에 대한 시뮬레이션을 위해서는 미래 방류량, 예상 강우 입력 시 하천 지점별 수위 상승을 예측할 수 있도록 알고리즘 및 프로그램을 개발하였다. 이를 구현하기 위하여 다양한 인공지능 알고리즘을 이용한 학습, 유전자 알고리즘을 이용한 가중치 학습 제한 조건내 최적화, 수위파와 조위파의 중첩의 정리 등을 이용하여 예측 정확도 및 신뢰성을 제고 하였다. 인공지능 분석결과의 현업활용성 제고를 위하여 시뮬레이터 프로그램을 개발하여 현업에 적용하였다.
최근 전자 상거래 시장이 급격한 성장을 이루면서 고객들의 급변하는 니즈를 파악하는 것이 기업들의 수익에 직결되는 요소로 인식되고 있다. 이에 기업들은 고객들의 니즈를 신속하고 정확하게 파악하기 위해, 기축적된 고객 관련 각종 데이터를 활용하려는 시도를 강화하고 있다. 기존 시도들은 주로 구매 행동 예측에 중점을 두었으나 고객 행동의 전후 과정을 해석하는데 있어 어려움이 존재했다. 본 연구에서는 고객이 구매한 상품을 확정 또는 환불하는 행동을 취할 때 해당 행동이 발생하는데 있어 어떤 요소들이 작용하였는지를 파악하고, 어떤 고객이 환불할 지를 예측하는 예측 모형을 새롭게 제시한다. 예측 모형 구현에는 트리 기반 앙상블 방법을 사용해 예측력을 높인 XGBoost 기법을 적용하였으며, 고객 의도에 영향을 미치는 요소들을 파악하기 위하여 대표적인 설명가능한 인공지능(XAI) 기법 중 하나인 SHAP 기법을 적용하였다. 이를 통해 특정 고객 행동에 대한 각 요인들의 전반적인 영향 뿐만 아니라, 각 개별 고객에 대해서도 어떤 요소가 환불결정에 영향을 미쳤는지 파악할 수 있었다. 이를 통해 기업은 고객 개개인의 의사 결정에 영향을 미치는 요소를 파악하여 개인화 마케팅에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 인공지능 시스템이 발전함에 따라 사람보다 높은 성능을 보이고 있다. 또한 전문 지식에 특화된 분야(질병 진단, 법률, 교육 등)에도 적용되고 있지만 이러한 전문 지식 분야는 정확한 판단이 중요하다. 이로 인해 인공지능 모델의 결정에 대한 근거나 해석의 중요성이 대두되었다. 이를 위해 설명 가능한 인공지능 연구인 XAI가 발전하게 되었다. 이에 착안해 본 논문에서는 기계독해 프레임워크에 순환 신경망 디코더를 활용하여 정답 뿐만 아니라 예측에 대한 근거를 추출하고자 한다. 실험 결과, 모델의 예측 답변이 근거 문장 내 등장하는지에 대한 실험과 분석을 수행하였다. 이를 통해 모델이 추론 과정에서 예측 근거 문장을 기반으로 정답을 추론한다는 것을 확인할 수 있었다.
인공지능 기술이 사회 전반에 적용되면서 인공지능에 대한 인간의 이해도 역시 중요해지고 있다. 이러한 필요성을 기반으로 설명 가능한 인공지능(XAI) 분야 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 이 중 입력의 변화를 통하여 반사실적 대안을 제시하는 반사실적 예제 기반의 설명은 피쳐수가 많아지는 이미지 데이터에서 연산량이 크게 증가하는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하고자 이미지의 추상화된 피쳐 영역에서 프로토타입 피쳐를 이용한 반사실적 예제를 생성하는 기법을 제안한다. 나아가 이러한 이미지 형식의 반사실적 예제를 활용할 분야를 제시하고자 한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.