• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.91-102
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• 2019

자율주행 시스템에서, 카메라에 포착된 영상을 통하여 보행자를 분류하는 기능은 보행자 안전을 위하여 매우 중요하다. 기존에는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)나 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 등으로 보행자의 특징을 추출한 후 SVM(Support Vector Machine)으로 분류하는 기술을 사용했었으나, 보행자 특징을 위와 같이 수동(handcrafted)으로 추출하는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 깊은 특징(deep features)과 전이학습(transfer learning)을 사용하여 보행자를 안정적이고 효과적으로 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문은 2가지 대표적인 전이학습 기법인 고정특징추출(fixed feature extractor) 기법과 미세조정(fine-tuning) 기법을 모두 사용하여 실험하였고, 특히 미세조정 기법에서는 3가지 다른 크기로 레이어를 전이구간과 비전이구간으로 구분한 후, 비전이구간에 속한 레이어들에 대해서만 가중치를 조정하는 설정(M-Fine: Modified Fine-tuning)을 새롭게 추가하였다. 5가지 CNN모델(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, MobileNet)과 INRIA Person데이터 세트로 실험한 결과, HOG나 SIFT 같은 수동적인 특징보다 CNN의 깊은 특징이 더 좋은 성능을 보여주었고, Xception의 정확도(임계치 = 0.5)가 99.61%로 가장 높았다. Xception과 유사한 성능을 내면서도 80% 적은 파라메터를 학습한 MobileNet이 효율성 측면에서는 가장 뛰어났다. 그리고 3가지 전이학습 기법중 미세조정 기법의 성능이 가장 우수하였고, M-Fine 기법의 성능은 미세조정 기법과 대등하거나 조금 낮았지만 고정특징추출 기법보다는 높았다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.20-33
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• 2021

본 연구는 인공지능서비스가 확대되면서 개인정보의 처리 및 보호에 관한 안전성이 요구되어짐에 따라, 우리나라가 추진해야 할 개인정보보호 개선사항을 도출하고자 하였다. 이를 위해서 문헌조사를 통해서 자료 수집 및 분석을 기반으로 하였으며, 자율주행자동차, 의료/헬스케어, 에너지, 금융, 유통/물류, 법률자문, 홈비서 등 주요 인공지능서비스를 중심으로 개인정보 이슈사항 및 각 서비스에 적합한 개인정보보호기준을 도출하였다. 또한, 인공지능서비스에서의 개인정보보호에 관한 법제적 기준과 처리과정의 기준을 중심으로 주요국가의 추진사례를 검토하였고, 이를 중심으로 국내에 적용하여 개선방안으로 제시하였다. 이와 관련하여, 법제적 기준에서는 인공지능서비스 확대에 따른 개인정보보호 법률의 재정비, 인공지능서비스의 개발 및 제공에서의 책임과 원칙 준수, 인공지능서비스로 인한 개인정보침해 및 보안위협 등으로부터의 위험관리체계 운영 등이 요구된다. 처리과정의 기준에서는 첫째, 전처리 및 정제에 관해서 데이터셋 참조모델 표준화, 데이터셋 품질관리, AI애플이케이션의 자발적 라벨링이 필요하며, 둘째, 알고리즘 개발 및 활용에서는 알고리즘의 명확한 범위규정과 그에 대한 규제를 마련하여 적용할 필요가 있다. 특히, 국내의 안전한 인공지능서비스를 제공하기 위해서는 비식별조치 외에 우리나라에 적합한 개인정보보호 개선과제로 적용해 나가야 할 것이다. 따라서, 본 연구를 바탕으로 향후 인공지능서비스에서의 개인정보보호를 위한 프레임워크를 도출하는 연구를 하고자 한다.

• 시큐리티연구
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• 제44호
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• pp.7-35
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• 2015

본 논문은 관광이 기간산업인 호주 퀸즐랜드주를 대상으로 민간시큐리티 산업의 선진화 과정과 제도적 개선점 등에 대해 검토하였다. 90년대 중반을 기점으로 단계적으로 진행된 제1,2차 개혁과정의 검토를 통해 제도운영상의 종합적인 성과 및 개선사항을 점검하였으며, 사례분석을 통해 도출한 시사점은 Button(2012)과 Prenzler와 Sarre (2014)가 제시한 표준모델(Best Practice Model)에 대입하여 개선방안을 논의하였는데, 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, 퀸즐랜드주는 연방정부의 시큐리티 사업자 규제 권고안을 충실히 이행하고 있으나 현장에서의 실시간 음주 약물 측정, 정신장애정도에 대한 감정, 경비 사업자 측근(close associates)에 대한 프로파일링 등과 같은 선제적 규제기법은 케이스-바이-케이스로 운용중이어서 보다 적극적인 쇄신이 요구된다. 둘째, 퀸즐랜드주 시큐리티 자문업 기계경비업자들의 경우 교육 훈련 과정 이수의 법적의무가 없어 자율준수로 운영되는 현행 커리큘럼의 의무화 방안 역시 재고되어야 한다. 마지막으로, 퀸즐랜드주 시큐리티사업자에 대한 현장관리감독은 관광특구에 크게 집중되어 있어 관리당국인 공정거래청(Fair Trading)에서 그 범위를 확대하는 등 능동적인 개입이 필요하다고 판단된다. 호주 시큐리티서비스 산업이 한국에 주는 의미 있는 시사점으로는 첫째, 교육훈련의 표준화 공인화와 같은 지속적인 제도정비 개선노력 둘째, 이 같은 시큐리티산업의 전략적 육성과 경쟁력 향상 도모를 통한 민 경 공조체계의 실효성 강화 등을 대표적으로 꼽을 수 있다. 국내에서는 사경비자격제도에 해당하는 산업보안관리사, 공인탐정사 등의 전문자격증이 정부산하 협회 혹은 민간단체 등에서 발급되는 관계로 일관성 신뢰성에 대한 문제가 제기되어 왔고 공신력 부여 방안에 대한 논의 또한 지속되어 온 것이 사실이다. 따라서 호주의 모범선행사례를 참조하여 자격제도 관리 운영의 노하우 활용방안에 대한 체계적 접근을 모색해 볼 필요가 있다고 사료된다.