• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.91-98
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• 2024

ICT기술의 발전으로 인해 인터넷을 통한 판결문 검색은 점점 간편해지고 있다. 하지만 판결문을 기반으로 양형을 예측하는 것은 개인에게는 아직까지는 매우 어려운 실정이다. 양형이 법률상의 형량에서 많은 가중과 감경요소가 적용되는 복잡한 과정을 수반하고, 법관의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많기 때문이다. 이에 본 연구에서는 법률 판결문의 데이터를 구조화하여 AI 적용에 적합하게 만드는 것에 초점을 맞추어 양형 예측 모델을 개발하고자 했다. 기존 선행연구들의 이론적, 통계적 분석을 통해 양형을 예측하는 데에 설명력이 높은 변수들을 파악하였다. 또한, 현재 공개되어있는 판결문 중 강력범죄 판결문 50건을 분석함으로써 판결문에 필수적으로 포함되는 정보를 추출할 수 있는 구조를 제시했다. 이 구조에는 기본정보, 양형 정보, 양형 이유, 선고형의 결정 이유와 같은 필수 정보뿐 아니라, 판결문의 구체적 내용에서 드러나는 가해자와 피해자 그리고 공범의 정보들을 추출할 수 있는 틀을 제시하였다. 이는 향후 법률 분야의 인공지능 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제14권1호
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• pp.101-116
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• 1996

Increased attention has been paid in recent years to the need of traffic management for alleviating urban traffic congestion. This paper presents a discrete event modeling and simulation framework for analyzing the traffic flow. Traffic simulation models can be classified as being either microscopic and macroscopic models. The discrete event modeling and simulation technique can be basically employed to describe the macroscopic traffic simulation model. To do this, we have employed the System Entity Structure/Model Base (SES/MB) framework which integrates the dynamic-based formalism of simulation with the symbolic formalism of AI. The SES/MB framework supports to hierarchical, modular discrete event modeling and simulation environment. We also adopt the Symbolic DEVS (Discrete Event System Specification) to developed the automated analysis methodology for generating optimal signal light policy. Several simulation tests will demonstrates the techniques.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.159-166
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• 2019

The collection and manipulation of Internet of Things (IoT) data is increasing at a fast pace and its importance is recognized in every sector of our society. For efficient utilization of IoT data, the vast and varied IoT data needs to be reliable and meaningful. In this paper, we propose an IoT framework to realize this need. The IoT framework is based on a four layer IoT architecture onto which context aware computing technology is applied. If the collected IoT data is unreliable it cannot be used for its intended purpose and the whole service using the data must be abandoned. In this paper, we include techniques to remove uncertainty in the early stage of IoT data capture and collection resulting in reliable data. Since the data coming out of the various IoT devices have different formats, it is important to convert them into a standard format before further processing, We propose the RDF format to be the standard format for all IoT data. In addition, it is not feasible to process all captured Iot data from the sensor devices. In order to decide which data to process and understand, we propose to use contexts and reasoning based on these contexts. For reasoning, we propose to use standard AI and statistical techniques. We also propose an experiment environment that can be used to develop an IoT application to realize the IoT framework.

• 벤처혁신연구
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• 제6권4호
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• pp.153-170
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• 2023

ChatGPT를 포함한 생성형 AI 서비스가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 대학생의 관점에서 생성형 AI 서비스의 확산하는 요인에 대하여 실증적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 Value-based Adoption Model의 프레임워크를 토대로 연구모형을 도출하였다. 혜택요인으로 유용성과 즐거움을, 희생요인으로 보안성과 할루시네이션을 도출하였다. 이러한 요인들이 생성형 AI 서비스 이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 실증 분석을 위하여 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 유효한 200부를 분석하였다. 분석은 AMOS 24를 활용하여 구조방정식으로 하였다. 실증 분석 결과 유용성, 즐거움은 인지된 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보안성과 할루시네이션은 인지된 가치에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 인지된 가치에 영향을 미치는 영향력의 크기는 유용성, 할루시네이션, 보안성, 즐거움 순이었다. 인지된 가치는 이용의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 또한, 인지된 가치는 유용성, 즐거움, 보안성, 할루시네이션과 생성형 AI 서비스 이용의도간 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 학술적으로는 기존의 검정된 모형을 바탕으로 생성형 AI 서비스의 특성을 결합하여 그 유효성을 검정함으로써 연구의 지평을 넓혔고, 실무적으로는 유용성이 여전히 중요한 요인인 것을 검정하였다는 점에서 의의가 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.97-105
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• 2022

본 논문에서는 산업제어시스템(Industrial Control System, ICS)을 위한 보안기술의 동향과 인공지능 활용을 설명한다. 산업제어시스템은 대규모의 국가적 주요기반 및 산업분야에 적용되어 사용되기 때문에 사이버 공격에 의한 사소한 문제라도 막대한 경제적 비용을 발생 시킬 수 있다. 산업제어시스템은 기존의 IT (Information Technology) 시스템과는 다른 특성을 가지고 있기 때문에 최신 보안기술 개발을 위해서는 산업제어시스템에 맞는 보안위험요소를 고려해야한다. 산업제어시스템에서 최근에 발생되었던 사이버 공격의 방법, 기술을 분석한 프레임워크를 설명한다. 또한, 산업제어시스템의 보안을 위한 대표적인 기술인 침입탐지시스템의 동향을 알아보고 침입탐지시스템에 활용된 인공지능 기술을 분석한다. 구체적으로 침입탐지를 위한 인공지능 기술 적용을 위해 필요한 데이터 수집 및 분석, 인공지능 모델, 인공지능 모델 성능평가를 위한 기법을 설명한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.9-16
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• 2020

본 연구는 현 정부가 적극적으로 추진·지원하는 AI교육에 관한 대중의 요구를 파악하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31까지 AI교육에 대한 11개의 중앙지 뉴스기사와 트위터 게시글을 수집하여 단어 빈도분석과 토픽모델링분석을 실시하였다. 단어빈도 분석은 TF(Term Frequency)기법을, 토픽모델링분석은 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)기법을 사용하였다. 분석결과, 뉴스기사는 AI분야의 여성인재 육성, 대학교육과정의 변화, K-12의 소프트웨어 교육 및 교육과정 변화 등 거시적인 정책 지원에 대한 토픽이, 트위터에서는 지능형로봇과의 공존시대와 같은 보다 구체적인 미래시대에 대한 사회적 인식과 코딩교육, 인간의 고유역량개발 등과 같은 미래역량과 교육방법론 등에 대한 토픽이 도출되었다. 이러한 연구결과는 AI교육과정 구성 및 운영 방안과 미래 산업 인재 양성 정책 개발을 위한 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.319-334
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• 2024

본 연구의 목적은 인공지능 수학교과서의 최적화 내용에서 사용하는 구체적 대상이 명명하기와 담론적 조작을 통해 담론적 대상으로 전환되는 과정을 분석함으로써 인공지능 기반 수학적 대상들에 대한 담론적 구성을 밝히는 것이었다. 이러한 목적을 달성하기 위해 5종의 고등학교 인공지능 수학교과서의 최적화 내용에서 사용하는 구체적 대상을 추출하고, 담론적 대상을 분석할 수 있는 인공지능 기반 수학적 대상들에 대한 담론적 구성과 담론적 조작 분석틀을 개발하였다. 연구 결과, 최적화 내용의 손실함수 단원과 경사하강법 단원에서 사용하는 구체적 대상은 총 15개였으며, 명명하기와 담론적 조작을 통해 추상적 담론 대상으로 창발하는 구체적 대상은 1개인 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 문서화된 교육과정 측면에서 인공지능 기반 수학적 대상들에 대한 담론적 구성을 구체화하고 학생들이 인공지능 기반 수학적 담론을 탐구적으로 개발할 수 있는 실천 방안을 제공할 수 있다는데 그 의의가 있을 뿐 아니라, 인공지능 기반 수학적 대상에 대한 효과적인 담론적 구성과정과 교육과정 개발에 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.51-66
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• 2023

본 논문에서는 비즈니스 프로세스 모델의 생명주기관리를 지원하는 대표적인 지식발견기술인 프로세스 마이닝과 지식개선기술인 프로세스 리엔지니어링 접근방법을 기반으로 하는 새로운 유형의 프로세스 발견 프레임워크를 제안한다. 또한, 제안된 프레임워크를 기반으로 하는 프로세스 마이닝 시스템을 개발하고, 이를 통한 실험적 검증을 수행한다. 실험적 효과검증에 적용된 프로세스 실행 이벤트 로그를 특별히 프로세스 빅-로그(Process BIG-Logs)라고 정의하고, 분산 비즈니스 프로세스 관리 시스템의 로깅메커니즘과 연계된 조각-실행로그이력들을 클러스터링하는 전처리과정을 거친 마이닝의 입력데이터세트로 활용한다. 결과적으로, 본 논문에서는 구조적 정보제어넷기반 프로세스 마이닝 알고리즘인 ρ-알고리즘을 개선한 제어경로기반 프로세스 그룹 발견 알고리즘과 프레임워크를 설계 및 구현하고, 구현된 시스템을 이용하여 제안한 알고리즘과 프레임워크의 정확성을 실험적으로 검증한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.1019-1034
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• 2022

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.107-112
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• 2020

본 연구에서는 IEEE 802.1 time sensitive network(TSN) task group(TG)에서 표준화 중인 asynchronous traffic shaping (ATS) 기술에서 제시된 minimal interleaved regulator(IR) 개념을 확장 적용한 통합 플로우 기반 지연시간 보장 프레임워크를 분석하였다. 해당 프레임워크는 단위 네트워크의 출력포트에 IR을 적용하여 burst 축적을 방지하면서, 동시에 단위 네트워크 안에서는 입출력 포트를 기준으로 플로우를 통합하여 복잡도를 낮출 수 있다. 본 연구에서는 다양한 파라미터들 가진 네트워크에서의 수치적 분석을 통해서, 제안된 낮은 복잡도의 프레임워크의 성능이 기존 integrated services (IntServ) 프레임워크보다 더 우수하거나 비슷함을 보였다. 특히 통합 플로우의 크기와 단위 네트워크의 크기가 클수록 성능이 우수해짐을 확인하였다.