• Review of KIISC
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• v.33 no.5
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• pp.11-16
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• 2023

오늘 날의 클라우드 워크로드는 인공지능 및 빅 데이터 활용의 비약적인 발전으로 인하여 메모리 대역폭이 프로세서의 연산 속도를 따라가지 못해 병목 현상을 겪고 있다. 이러한 이른바 메모리 벽 문제 (Memory Wall Problem)를 해결하기 위해 컴퓨터 아키텍처 및 운영체제는 변화해 나가고 있다. 그 중 최근 가장 주목 받는 기술 중 하나인 메모리내 연산기술(Processing-In-Memory)는 프로세서를 메모리 디바이스 내에 탑재함으로써, 데이터를 메인 프로세서에 이동시켜 처리할 필요 없이 데이터 내부에서 처리한다. 이로 인해 대용량 데이터의 처리속도 향상과 동시에 메인 메모리버스의 부하를 줄여 클라우드 시스템의 전반적인 성능 향상 또한 꽤할 수 있다. 한편, 클라우드 아키텍처는 또 다른 요구에 의하여 변화를 거치고 있으며, 이는 바로 보안이다. 오늘 날의 컴퓨터 아키텍처 및 GPU등의 가속기들은 신뢰실행 기술 (Trusted Execution)의 지원을 통하여 클라우드에서의 민감한 연산을 격리 및 보호하고자 한다. Intel의 SGX와 NVIDIA GPU의 confidential computing기능 지원이 이러한 흐름을 대표한다. 최근 PIM을 활용한 보안기술의 새로운 방향들을 제시하는 연구들이 소개되고 있는 가운데, 본 논문은 클라우드 신뢰실행 (Trusted Execution)에서의 PIM을 적용한 최신 연구들의 방향을 소개하고 또한 향후 연구 전망을 제공하고자 한다. PIM기술의 동향과 PIM을 보안에 특화시킨 연구, 그리고 앞으로 해결되어야할 과제들을 논함으로써, 새로이 주목받는 PIM 기반 보안 기술들을 정리하고 향후 전망을 제공한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.7
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• pp.81-88
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• 2022

This study is to investigate the perception of domestic appraisers about the possibility of using artificial intelligence (AI) and related risks from the use of AI in the appraisal industry. We conducted a mobile survey of evaluators from February 10 to 18, 2022. We collected survey data from 193 respondents. Frequency analysis and multiple response analysis were performed for basic analysis. When AI is used in the appraisal industry, factor analysis was used to analyze various types of risks. Although appraisers have a positive perception of AI introduction in the appraisal industry, they considered collateral, consulting, and taxation, mainly in areas where AI is likely to be used and replaced, mainly negative effects related to job losses and job replacement. They were more aware of the alternative risks caused by AI in the field of human labor. I was very aware of responsibilities, privacy and security, and the risk of technical errors. However, fairness, transparency, and reliability risks were generally perceived as low risk issues. Existing studies have mainly studied analysis methods that apply AI to mass evaluation models, but this study focused on the use and risk of AI. Understanding industry experts' perceptions of AI utilization will help minimize potential risks when AI is introduced on a large scale.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.222-227
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• 2023

환각 현상이란 LLM이 생성 태스크에서 사실이 아닌 내용을 생성하거나 근거가 없는 내용을 생성하는 현상을 말한다. 환각 현상은 LLM이 생성한 출력물에 대한 사용자의 신뢰를 떨어뜨리기 때문에 환각을 완화할 수 있는 방법이 필요하다. 최근 사후 편집 모델 중 하나인 RARR는 입력 텍스트를 질문들 순서에 따라 순차적으로 편집하여 환각을 완화하였지만 이전 단계의 편집 오류가 전파되거나 같은 작업을 반복하는 등의 단점이 있었다. 본 논문은 환각 현상 완화를 위한 단위 사실 기반 사후 교정을 제안한다. 제안한 방법은 입력 텍스트를 단위 사실로 분해하고 각 사실에 대응하는 질문을 생성한 후 검색된 관련 문서로 환각 여부를 판단한다. 환각이라 판단되면 편집을 수행하여 환각을 완화한다. 병렬적으로 편집을 진행하기 때문에 기존 연구의 순차적인 오류 전파 문제를 해결하고 기존 연구에 비해 더 빠른 사후 편집을 진행할 수 있다. 실험 결과, 제안 방법이 RARR보다 Preservation Score, 원문과의 사실성 일치여부, 의도 보존 여부에서 모두 우수한 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.198-201
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• 2021

무인 항공기(UAV, Unmanned Aerial Vehicles)는 높은 기동성을 가지며 설치 비용이 저렴하다는 이점이 있어 홍수, 지진 등의 재난 재해 감시 시스템에 이용되고 있다. 재난 재해 감시 시스템에서 UAV는 지상에 위치한 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기기로부터 데이터를 수집하는 임무를 수행하기 위해 계획된 항로를 따라 비행한다. 이때 UAV가 정상 경로로 비행하기 위해서는 실시간으로 GPS 위치 확인이 가능해야 한다. 만일 UAV가 계산한 현재 위치의 GPS 정보가 잘못될 경우 비행경로에 대한 통제권을 상실하여 임무 수행을 완료하지 못하는 결과가 초래될 수 있다는 취약점이 존재한다. 이러한 취약점으로 인해 UAV는 공격자가 악의적으로 거짓 GPS 위치 신호를 전송하는GPS 스푸핑(Spoofing) 공격에 쉽게 노출된다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하기 위해 지상에 위치한 기기가 송신하는 신호의 세기와 GPS 정보를 이용하여 UAV에 GPS 스푸핑 공격 여부를 탐지하고 공격당한 UAV가 경로를 이탈하지 않도록 대응하기 위해 연합학습(Federated Learning)을 이용하는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.107-108
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• 2019

In the past, regional pilot service is provided by individual pilots directly on board each ship, but it will be difficult to provide this type of service in the near future when autonomous vessels are activated. This can be seen as the need for automation and intelligence of pilot service and provision of remote control system. In this paper, we propose a method, system, and service target that can carry out the electronic pilot service through the intelligence aids to navigation for smart port operation.

• Journal of Integrative Natural Science
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• v.14 no.1
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• pp.27-34
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• 2021

전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.31 no.5
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• pp.889-899
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• 2021

This paper proposes a reliable data sharing scheme on the internet of vehicles (IoV) by utilizing blockchain technology for constructing a decentralized system approach. In our model, to maintain the credibility of the information messages sent by the vehicles to the system, we propose a reputation rating mechanism, in which neighboring vehicles validate every received information message. Furthermore, we incorporate an incentive mechanism based on smart contracts, so that vehicles will get certain rewards from the system when they share correct traffic information messages. We simulated the IoV network using a discrete event simulator to analyze network performance, whereas the incentive model is designed by leveraging the smart contract available in the Ethereum platform.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.43 no.1
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• pp.99-107
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• 2023

Recently, the rate of death and safety accidents at construction sites is the highest among all kinds of industries. In order to apply artificial intelligence technology to construction sites, it is essential to secure a dataset which can be used as a basic training data. In this paper, a number of image data were collected through actual construction site, for which major construction equipment objects mainly operated in civil engineering sites were defined. The optimal training dataset construction was completed by annotation process of about 90,000 image dataset. Reliability of the dataset was verified with the mAP of over 90 % in use of YOLO, a representative model in the field of object detection. The construction equipment training dataset built in this study has been released which is currently available on the public data portal of the Ministry of Public Administration and Security. This dataset is expected to be freely used for any application of object detection technology on construction sites especially in the field of construction safety in the future.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.37-39
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• 2020

인터넷 상에서의 허위정보 생산과 유통은 주로 가짜 뉴스를 통하여 이루어진다. 과거에는 신문이나 공중파 TV등 뉴스 기사의 생산과 유통이 매우 제한적이었지만 지금은 인터넷의 발달로 누구나 쉽게 뉴스를 생산하고 유통할 수 있다. 뉴스 생산의 용이성은 정보 공유의 즉각성과 수월성이라는 장점을 제공하지만 반대로 불확실한 뉴스 남발로 인한 정보의 신뢰성 하락과 선량한 피해자를 양산하는 단점 또한 존재한다. 이는 가짜 뉴스가 사회적 문제로 대두되고 있는 이유이다. 에이전트나 스파이더 등의 소프트웨어를 통해 인터넷으로 급속도로 전파되는 가짜 뉴스를 전통 방식인 소수의 전문가가 수동으로 잡아내는 것은 불가능하다. 이에 기술발달로 잡아내기 힘들어진 가짜뉴스에 대해, 역으로 발달된 기술을 활용하여 잡아내려는 시도가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 판별하는 다양한 기법들을 탐색하고 해결방안을 제시하고자 한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.1
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• pp.403-409
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• 2024

In this paper, the guidelines for the design of an Artificial Intelligence(AI) based Integrated Process Safety Management(PSM) system to enhance workplace safety using data from process safety reports submitted by hazardous and risky facility operators in accordance with the Occupational Safety and Health Act is proposed. The system composed of the proposed guidelines is to be implemented separately by individual facility operators and specialized process safety management agencies for single or multiple workplaces. It is structured with key components and stages, including data collection and preprocessing, expansion and segmentation, labeling, and the construction of training datasets. It enables the collection of process operation data and change approval data from various processes, allowing potential fault prediction and maintenance planning through the analysis of all data generated in workplace operations, thereby supporting decision-making during process operation. Moreover, it offers utility and effectiveness in time and cost savings, detection and prediction of various risk factors, including human errors, and continuous model improvement through the use of accurate and reliable training data and specialized datasets. Through this approach, it becomes possible to enhance workplace safety and prevent accidents.