• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.301-321
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• 2024

생성형 인공지능은 현재 빠른 속도로 발전하고 있고, 산업적으로도 확대되고 있다. 생성형 인공지능의발전은 대부분의 산업 분야에서 생산성을 향상시킬 수 있을 것이라 기대되고 있다. 그러나 생성형 인공지능은 악용될 수 있으며, 실제로 범죄까지 이어지는 사례들이 등장하고 있다. 빠르게 발전하는 인공지능의 속도에 비해 이를 규제할 수 있는 법안이 존재하지 않는다. 국내의 경우, 법률제정을 위한 생성형 인공지능 기술과 관련된 범죄 및 위험에 대한 분류가 명확하게 이루어지지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 생성형 인공지능 관련 범죄를 기존 사이버범죄 분류법에 착안하여 생성형 인공지능 침해범죄 위협, 생성형 인공지능 이용범죄 위협, 기타 인공지능 관련 위협으로 구분하고자 하였다. 또한, 범죄 및 위험에 대한 기술적 대응 방안을 인공지능 개발 단계별로 제시하여 현실성 있는 위협 대응 방안을 다루었다. 법·제도적 개선사항을 통해 생성형 인공지능 범죄에 대한 개발사의 책임과 데이터 수집 방법론의 법제화 등을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.644-646
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• 2023

스마트팩토리는 협동 로봇과 같은 프로그래머블한 설비의 유기적인 협업을 통해 최적화된 공정을 수행한다. 따라서 수집되는 센서 데이터의 특징과 환경 조건의 복잡도가 높아, 예지보전을 위한 AI 소프트웨어의 개발 시 요구사항 기반의 체계적인 개발 및 검증이 필수적이다. 본 논문에서는 AI 소프트웨어의 요구사항을 사용자와 시스템 관점에서 정의하고, AI 모델 개발 프로세스와 스마트팩토리 예지보전 측면에서 분석한다. 도출된 요구사항을 CNN 기반의 협동 로봇 기어 마모 예측 모델의 개발에 적용하여 데이터 관리와 모델 신뢰성 관점의 요구사항을 분석 및 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.465-466
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• 2023

AI 기술의 발전으로 AI가 그린 그림과 인간이 직접 그린 그림을 식별하는 것이 어려워졌다. AI 기술을 통해 작품을 특정 화풍으로 그리는 것이 쉬워져 작품 도용과 평가 절하가 증가하고 있으며, AI가 인간과 유사하게 그림을 표현하는 경우 딥페이크 피싱과 같은 악용 사례도 늘어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 AI 그림을 식별하기 위한 인공지능 모델 개발을 목표로 하고 있으며, 데이터셋을 구축하여 인공지능 기술을 활용한 알고리즘을 개발한다. YOLO Segmentation과 CNN을 활용하여 학습을 진행하고, 이를 통해 도용과 딥페이크 피해를 방지하는 프로세스를 제안한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제31권3호
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• pp.165-179
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• 2024

Although firms with advanced analytics and machine learning (which is often called AI) capabilities are considered to be highly successful in the market by making decisions and actions based on quantitative analysis using data, the scarcity of historical data and the lack of right data infrastructure are the problems for the organizations to perform such projects. The objective of this study, is to identify a road map for the organization to reach data capability maturity to become AI matured organizations. First, this study defines the terms, AI capability, data capability and AI matured organization. Then using content analyses, organizations' data practices performed for AI system development and operation are analyzed to infer a data capability roadmap to become an AI matured organization.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.69-79
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• 2024

AI technology is a central focus of the 4th Industrial Revolution. However, compared to some existing non-artificial intelligence technologies, new AI adversarial attacks have become possible in learning data management, input data management, and other areas. These attacks, which exploit weaknesses in AI encryption technology, are not only emerging as social issues but are also expected to have a significant negative impact on existing IT and convergence industries. This paper examines various cases of AI adversarial attacks developed recently, categorizes them into five groups, and provides a foundational document for developing security guidelines to verify their safety. The findings of this study confirm AI adversarial attacks that can be applied to various types of cryptographic modules (such as hardware cryptographic modules, software cryptographic modules, firmware cryptographic modules, hybrid software cryptographic modules, hybrid firmware cryptographic modules, etc.) incorporating AI technology. The aim is to offer a foundational document for the development of standardized protocols, believed to play a crucial role in rejuvenating the information security industry in the future.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.305-310
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• 2024

생성형 AI의 등장으로 AI는 인류와 본격적인 공존을 시작하였다. 방대한 데이터 기반의 AI 학습역량은 인간의 학습과는 다른 차원의 생산성으로 산업체에서 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 AI는 테크노포비아와 같은 어두운 이면의 사회적 현상도 보인다. AI에 대한 이해를 바탕으로 협업이 가능한 AI 모델을 분석하고 주얼리 산업에서 활용이 가능한 분야를 확인한다. 협업형 AI 모델을 활용하면 '아이디어 전개의 가속화', '디자인 역량의 강화', '생산성 강화' , '멀티모달 기능의 내재화' 등을 기대할 수 있다. 결국 AI는 협업이 가능한 도구적 관점에서 활용해야 하며, 이를 위해서는 주체성 있는 인간 중심의 마인드 셋이 필요하다. 본 연구의 주얼리 비즈니스를 위한 AI 협업방안 제언을 통해 주얼리 산업의 경쟁력 강화에 도움이 되기를 바란다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.701-703
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• 2012

양돈산업에서의 인공수정(Artificial Insemination, AI) 기술은 1994년 이후 본격적으로 국내 양돈농가에 보급되어 양돈 산업 발전에 기초가 되었다. 현재 우리나라에서 양돈분야에서의 AI 공급은 크게 3단계 그룹으로 분류되어 있다. 각 단계에서의 수많은 변수들로 인하여 현재까지 체계적이고 종합적인 관리의 시도는 이루어지지 않았다. 이에 웹을 기반으로 전국 AI센터의 통합정보시스템을 설계 구축하고 AI센터와 소비자 단계의 이력 관리를 지원하는 개선된 AI PigMoS 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 AI PigMoS 시스템은 웹을 기반으로 전국 AI센터의 정보를 통합관리 운영할 수 있으며, 또한 웅돈, 정액생산 및 판매관리 등에 대해서 이력추적을 할 수 있도록 설계 하였다. 이는 전국 AI센터의 효율적인 관리운영 뿐만 아니라 통합된 AI센터 관련정보의 분석 및 미래 예측자료 등으로 활용되어 효율적인 돼지 개량 체계를 구축할 것으로 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.577-589
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• 2023

국방부는 국방혁신 4.0 계획에 기반한 첨단과학기술군 육성을 위해 AI를 향후 전력 증강의 핵심 기술로 활용할 계획이다. 그러나 AI의 특성에 따른 보안 위협은 AI 기반의 국방정보시스템에 실질적인 위협이 될 수 있다. 이를 해소하기 위해서는 최초 개발 단계에서부터 체계적인 보안 활동의 수행을 통한 보안 내재화가 필요하다. 이에 본 논문에서는 AI 기반 국방정보시스템 개발 시 단계별로 수행해야 하는 보안 활동 수행 방안을 제안한다. 이를 통해 향후 국방 분야에 AI 기술 적용에 따른 보안 위협을 예방하고 국방정보시스템의 안전성과 신뢰성을 확보하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.219-221
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• 2022

초등학교 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 교육은 학교급별 특성과 수준을 고려하여 놀이 및 체험 활동 중심으로 계획되고 있다. 그러나 교육 현장의 수요 및 AI 리터러시 연구에서 AI 개념의 지도 필요성이 제시되고 있다. 초등학생에게 어렵고 생소한 AI 개념을 교육하기 위해 학습자의 발달 특성을 고려한 교수학습 전략이 필요하다. 선행조직자는 개념 지도 시 학습자의 인지적 부하를 줄일 수 있는 효과적인 교수학습 전략 중 하나로 이미 초등학생을 위한 인공지능 교재에 널리 사용되고 있다. 그러나 교재 분석 결과 선행조직자는 학생별 경험과 양육환경의 차이로 인해 선행조직자로서 기능하지 못할 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 초등학교에 널리 활용될 수 있는 선행조직자를 초등 교육과정에서 추출하여 AI 교육 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 초등학교 5~6학년 AI 교육 내용 기준에서 AI 개념 요소를 추출하여 초등학교 1~4학년 교과 교육과정에서 선행조직자를 선정하였고 4차시의 교육 프로그램을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램이 초등학생의 효과적인 AI 개념을 학습과 AI 리터러시 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.130-135
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• 2024

The Stable diffsuion AI tool is popular among designers because of its flexible and powerful image generation capabilities. However, due to the diversity of its AI models, it needs to spend a lot of time testing different AI models in the face of different design plans, so choosing a suitable general AI model has become a big problem at present. In this paper, by comparing the AI images generated by two different Stable diffsuion models, the advantages and disadvantages of each model are analyzed from the aspects of the matching degree of the AI image and the prompt, the color composition and light composition of the image, and the general AI model that the generated AI image has an aesthetic sense is analyzed, and the designer does not need to take cumbersome steps. A satisfactory AI image can be obtained. The results show that Playground V2.5 model can be used as a general AI model, which has both aesthetic and design sense in various style design requirements. As a result, content designers can focus more on creative content development, and expect more groundbreaking technologies to merge generative AI with content design.