• Korean Journal of Radiology
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• 제25권7호
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• pp.613-622
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• 2024

Objective: In Korea, radiology has been positioned towards the early adoption of artificial intelligence-based software as medical devices (AI-SaMDs); however, little is known about the current usage, implementation, and future needs of AI-SaMDs. We surveyed the current trends and expectations for AI-SaMDs among members of the Korean Society of Radiology (KSR). Materials and Methods: An anonymous and voluntary online survey was open to all KSR members between April 17 and May 15, 2023. The survey was focused on the experiences of using AI-SaMDs, patterns of usage, levels of satisfaction, and expectations regarding the use of AI-SaMDs, including the roles of the industry, government, and KSR regarding the clinical use of AI-SaMDs. Results: Among the 370 respondents (response rate: 7.7% [370/4792]; 340 board-certified radiologists; 210 from academic institutions), 60.3% (223/370) had experience using AI-SaMDs. The two most common use-case of AI-SaMDs among the respondents were lesion detection (82.1%, 183/223), lesion diagnosis/classification (55.2%, 123/223), with the target imaging modalities being plain radiography (62.3%, 139/223), CT (42.6%, 95/223), mammography (29.1%, 65/223), and MRI (28.7%, 64/223). Most users were satisfied with AI-SaMDs (67.6% [115/170, for improvement of patient management] to 85.1% [189/222, for performance]). Regarding the expansion of clinical applications, most respondents expressed a preference for AI-SaMDs to assist in detection/diagnosis (77.0%, 285/370) and to perform automated measurement/quantification (63.5%, 235/370). Most respondents indicated that future development of AI-SaMDs should focus on improving practice efficiency (81.9%, 303/370) and quality (71.4%, 264/370). Overall, 91.9% of the respondents (340/370) agreed that there is a need for education or guidelines driven by the KSR regarding the use of AI-SaMDs. Conclusion: The penetration rate of AI-SaMDs in clinical practice and the corresponding satisfaction levels were high among members of the KSR. Most AI-SaMDs have been used for lesion detection, diagnosis, and classification. Most respondents requested KSR-driven education or guidelines on the use of AI-SaMDs.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.245-261
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• 2024

코로나19 팬데믹으로 인해 비대면 거래가 보편화되면서, 완전 무인 매장의 증가 추세가 두드러지고 있다. 이러한 매장에서는 모든 운영 과정이 자동화되어 있으며, 주로 인공지능 기술이 적용된다. 그러나 이러한 인공지능기술에는 여러 보안 취약점이 존재하고, 이러한 취약점들은 완전 무인 매장 환경에서 치명적으로 작용할 수 있다. 본 논문은 인공지능 기반의 완전 무인 매장이 직면할 수 있는 보안 취약점을 분석하고, 특히 객체 검출 모델인 YOLO에 초점을 맞추어, 적대적 패치를 활용한 Hiding Attack과 Altering Attack이 가능함을 보인다. 이러한 공격으로 인해, 적대적 패치를 부착한 객체는 검출 모델에 의해 인식되지 않거나 다른 객체로 잘못 인식될 수 있다는 것을 확인한다. 또한, 보안 위협을 완화하기 위해 Data Augmentation 기법이 적대적 패치 공격에 어떠한 방어 효과를 주는지 분석한다. 우리는 이러한 결과를 토대로 완전 무인 매장에서 사용되는 인공지능 기술에 내재된 보안 위협에 대응하기 위한 적극적인 방어 연구의 필요성을 강조한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.64-72
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• 2024

In recent times cyber attackers can use Artificial Intelligence (AI) to boost the sophistication and scope of attacks. On the defense side, AI is used to enhance defense plans, to boost the robustness, flexibility, and efficiency of defense systems, which means adapting to environmental changes to reduce impacts. With increased developments in the field of information and communication technologies, various exploits occur as a danger sign to cyber security and these exploitations are changing rapidly. Cyber criminals use new, sophisticated tactics to boost their attack speed and size. Consequently, there is a need for more flexible, adaptable and strong cyber defense systems that can identify a wide range of threats in real-time. In recent years, the adoption of AI approaches has increased and maintained a vital role in the detection and prevention of cyber threats. In this paper, an Ensemble Deep Restricted Boltzmann Machine (EDRBM) is developed for the classification of cybersecurity threats in case of a large-scale network environment. The EDRBM acts as a classification model that enables the classification of malicious flowsets from the largescale network. The simulation is conducted to test the efficacy of the proposed EDRBM under various malware attacks. The simulation results show that the proposed method achieves higher classification rate in classifying the malware in the flowsets i.e., malicious flowsets than other methods.

• 정보화정책
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• 제26권3호
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• pp.3-35
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• 2019

4차 산업혁명시대에 지능정보기술의 발전에 따라 인공지능의 다양한 역할이 주목을 받고 있다. 구글의 알파고를 계기로 인공지능은 더 이상 공상의 기술이 아닌 실존하는 기술이라는 점에서 사회전역에 파급효과를 가져올 것으로 예상되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 공공부문에서 인공지능을 활용한 정책결정의 가능성과 쟁점에 대한 탐색적 논의를 진행하였다. 이에 따른 연구목적은 세 가지 측면으로 구분되며, 첫째, 공공부문에서 인공지능이 정책결정까지 이어질 수 있는지에 대한 검토이다. 둘째, 인공지능의 정책결정과정이 기존 정책결정과의 어떠한 차이를 가지는가이다. 셋째, 인공지능이 정책결정에 도입될 경우에 나오게 될 쟁점을 다루었다. 이러한 인공지능에 의한 정책결정이 기존의 정채결정과 구별되는 점은 많은 정보와 대안에 기반한 합리적 의사결정, 투명성 및 신뢰성의 제고, 정책이슈에 대한 객관적인 시각, 신속한 의사결정 등이다. 하지만 인공지능의 정책의사결정시 야기되는 쟁점 역시 존재 한다. 첫째는 인공지능의 우월성, 둘째 윤리성 논란, 셋째 책임성, 넷째 기존 민주주의의 변화, 다섯째 공공부문 인력의 대체 논쟁, 여섯째 인공지능에 필요한 데이터 활용의 문제점 등이다. 공공부문 정책의사결정에서 인공지능의 도입은 향후 실현될 것이기 때문에, 사회적 충격을 최소화하기 위해 그에 따른 순기능과 역기능에 대한 융합적인 접근이 필요하다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권2호
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• pp.65-98
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• 2020

온라인 상점에서 인공 지능 기술의 채택이 지속적으로 증가하는 중이다. 그러나 각 인공지능 기능이 온라인 쇼핑에 대한 소비자의 지속사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 여부를 실증분석한 연구는 거의 없다. 따라서 본 연구의 목적은 실증연구를 통해 온라인 상점의 지속사용의도에 인공지능의 주요 기능이 미치는 영향을 이해하는 것이다. 특히 온라인 상점 자원으로서의 인공지능 기능이 자원 기반관점에서 온라인 상점의 차별성에 어떠한 영향을 미치는지에 초점을 맞추고자 한다. 또한 인공 지능 기능과 지속사용의도 간의 매개 효과로서 온라인 상점 이미지를 고려하였다. 설문은 중국 소비자들을 대상으로 실시하였으며 분석 결과 온라인 상점에서 인공지능 기능의 존재가 자원 기반 관점에서 지속가능성에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한 인공지능 기능은 제품 및 서비스의 이미지에 긍정적인 영향을 미치며, 인공지능 기능에 의한 온라인 상점 사용 의도에 영향을 미치는 방식에 차이가 있음을 발견했다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.13-21
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• 2021

본 논문에서는 현직 초·중등 교사의 인공지능 융합교육 역량 강화 및 소양 함양을 위한 인공지능 소양교육 프로그램을 개발하고 이를 적용하여 인공지능 융합교육 관심도에 미치는 영향을 검증하였다. 검사도구는 Hall et al.(1979)의 관심중심수용모형을 기반으로 George, Hall & Stiegelbauer(2006)이 개발한 관심단계 설문 척도를 사용하였다. 인공지능 소양교육 프로그램 적용 전, 후 인공지능 융합교육에 대한 관심도를 분석한 결과, 프로그램 적용 전, 후 모두 비사용자의 유형이 나타났으나 전반적인 관심도는 적용 전에 비해 상승하였다. 인공지능 소양 교육 프로그램의 만족도 결과를 분석한 결과 대부분의 영역에서 만족한다는 응답이 도출되었으나, 인공지능과 산업의 융합 및 적용 사례에 대해서는 다소 만족도가 떨어지는 경향이 나타났다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권11호
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• pp.1061-1080
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• 2023

Artificial intelligence (AI) in radiology is a rapidly developing field with several prospective clinical studies demonstrating its benefits in clinical practice. In 2022, the Korean Society of Radiology held a forum to discuss the challenges and drawbacks in AI development and implementation. Various barriers hinder the successful application and widespread adoption of AI in radiology, such as limited annotated data, data privacy and security, data heterogeneity, imbalanced data, model interpretability, overfitting, and integration with clinical workflows. In this review, some of the various possible solutions to these challenges are presented and discussed; these include training with longitudinal and multimodal datasets, dense training with multitask learning and multimodal learning, self-supervised contrastive learning, various image modifications and syntheses using generative models, explainable AI, causal learning, federated learning with large data models, and digital twins.

• 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.

• 아태비즈니스연구
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• 제12권3호
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• pp.1-36
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• 2021

Purpose - This empirical study, aims to identify the determinants of adoption and acceptance of mobile payment as to understand why it is successful in some countries in Sub-Saharan Africa but failing in others. A comparative study of a successful mobile payment service and a purported failed one was done as to have some insights to the factors affecting acceptance of the technology. Design/methodology/approach - The strength of three notable theories: theory of diffusion of innovation (DOI), the extended unified theory of user acceptance of information technology (UTAUT2) and self-efficacy theory were use. The self-efficacy of government support inclusion as, a moderating variable in the form of infrastructure, securing transaction and price value revealed the relevance of government in the success of mobile payment service. By means of a field survey of 705 subjects in two separate regions of Africa (East and West), the data was collected and use to test the research model. Findings - The study result shows the importance of the moderating factor of government support to the success of mobile payment of any nation. The result also shows the importance of the perception of relative advantage, compatibility, complexity, social influence as already revealed by other studies. Research implications or Originality - Mobile payment success in some part of Sub-Saharan Africa is well known but also suggested to fail in some Sub-Saharan African countries. Buttressing the need for understanding of the factors affecting mobile payment acceptance. This article empirically examined the factors influencing the success of mobile payment, and we implicated that if the implementation of mobile payment is to be successful for mobile commerce in any nation, adoption, acceptance and use by its citizen is imperative.