• 융합신호처리학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.100-112
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• 2024

이 연구는 인공지능(AI)을 인적 자원 관리에 활용하는 것의 윤리적 및 법적 함의, 특히 채용 과정에서 AI 인터뷰에 초점을 맞추어 조사합니다. 추론, 학습, 적응과 같은 인간 지능과 관련된 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램의 능력으로 정의되는 AI는 점점 더 HR 관행에 통합되고 있습니다. AI가 주도하는 인터뷰를 통해 채용에 AI를 배치하면 효율성과 객관성을 약속하지만, 동시에 중요한 윤리적 및 법적 문제도 제기됩니다. 이러한 문제에는 AI 알고리즘의 잠재적 편향, AI 의사 결정 과정의 투명성, 데이터 프라이버시 문제, 기존 노동법 및 규정 준수 등이 포함됩니다. 이 논문은 사례 연구를 분석하고 관련 문헌을 검토함으로써 이러한 과제에 대한 포괄적인 이해를 제공하고 AI 기반 HR 관행에서 윤리적 및 법적 준수를 보장하기 위한 권장 사항을 제시하는 것을 목표로 합니다. 연구 결과는 AI가 채용 효율성을 향상시킬 수 있지만, 위험을 완화하고 공정하고 투명한 채용 관행을 보장하기 위해 견고한 윤리 지침과 법적 프레임워크를 마련하는 것이 필수적임을 시사합니다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.681-683
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• 2023

폐암은 전 세계적으로 사망률이 가장 높은 암 질환으로, 조기 발견 및 신속한 치료를 위해서는 흉부 X-ray 영상 내 악성 결절을 놓치지 않는 것이 중요하다. 그러나 흉부 X-ray 영상은 정밀도의 한계로 진단 결과에 대한 신뢰도가 낮아, 이를 보조하는 도구의 개발이 요구된다. 기존의 폐암 진단 보조 도구는 학습 기반의 기법으로, 진단 결과에 대한 설명성(explainability)이 없다는 위험성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 통계 분석에 기반한 결절의 석회화 여부 진단 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 결절과 해부학적 구조물의 밝기 차 분포로부터 석회화 여부를 판단하며, 그 결과 민감도 65.22%, 특이도 88.48%, 정확도 83.41%의 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.612-614
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• 2023

대규모 산불로 인한 재해가 최근 급증하고 있어 이에 대한 예방과 대응이 중요해지고 있다. 기존 산불 화재 예방에 대한 다양한 연구와 기술 적용이 있어 왔다. 그러나 예방과 대응에 한계가 있어 필요성과 기존 사례연구를 통해 인공지능 기반의 산불대응 재난 안전관리시스템 구축을 위한 제안을 7 단계로 구분하여 제시한다. 향후 제안시스템의 고도화를 위해 지속적인 다양한 연구와 데이터 수집과 분석 등 기술적인 연구와 함께 법과 제도에 대한 개선 논의도 필요하다.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.439-463
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• 2024

최근 학교도서관은 교과융합수업을 실행하고 수업 콘텐츠를 개발하는 역할을 요구받고 있다. 이에 본 연구는 융합교육 플랫폼의 역할이 가능하도록 학교도서관의 독서 활동과 인공지능 교육을 융합한 프로그램을 개발하고 중학교 수업에 적용한 후, 결과를 분석하였다. 프로그램은 인공지능 주제와 연관된 독서 활동을 통해서 인공지능의 개념과 원리를 이해하고, 인공지능 교육용 도구를 활용하여 생활 속 문제 상황을 창의적으로 해결하는 창의적 문제해결 함양을 목표로 하였다. 프로그램은 총 18차시(6회기)로 개발하였고, 2022학년도 경기도 A중학교의 학교도서관 자유학기 주제선택 수업에 참여하는 1학년 36명을 대상으로 적용하였다. 교육 프로그램 적용 후, 사전-사후 차이를 대응표본 t-test로 수행한 결과, 인공지능 학습에 대한 자기효능감과 창의적 문제해결력이 유의하게 향상되었다. 또한 프로그램을 수강한 학습자의 수업 태도와 독서 태도가 긍정적으로 나타났다. 연구 결과를 토대로 학교도서관과 연계한 인공지능 융합교육에 대한 시사점을 논의하였다.

• 정보화정책
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• 제27권2호
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• pp.3-19
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• 2020

인공지능과 블록체인은 4차산업혁명을 이끌어 갈 핵심기술로 각광을 받으며 발전하고 있다. 그러나 아직까지 인공지능은 데이터 확보 및 검증, 결과값에 대한 근거 설명 등에서 한계를 보이고 있고 블록체인 역시 과다한 에너지 소모, 데이터 관리의 유연성 부족 등이 확산을 저해하는 단점으로 꼽히고 있다. 이에 본 연구는 상호보완적인 성격을 지닌 인공지능과 블록체인의 기술 및 산업 동향과 한계점, 그리고 이를 극복하기 위한 기술융합 방안을 분석하고 정책 개선방안을 제시하였다. 구체적으로 혁신정책 관점을 적용해 연구개발(R&D) 강화 측면에서 1) 국가 차원의 중장기 인공지능/블록체인 융합 연구 추진, 2) 블록체인 기반 인공지능 데이터 플랫폼 구축, 혁신 생태계 조성 측면에서 3) 산업별 인공지능/블록체인 융합 응용 발굴 지원, 4) 인공지능/블록체인 융합 비즈니스 모델 개발 스타트업 지원, 법제도 개선 측면에서 5) 규제 샌드박스 확대 적용, 6) 개인정보보호 관련 규제 정비를 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.428-434
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• 2020

최근 ICT 기술의 발달로 인해 정보시스템의 융합 서비스 플랫폼에 대한 변화가 고속화되고 있다. 5G 통신, IoT, AI, Cloud가 적용된 사이버 시스템으로 확장된 융합 서비스가 실제 사회에 반영되고 있다. 하지만 사이버 공격과 보안 위협에 대한 대응과 보안기술 강화를 위한 사이버 보안 감리 분야는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 5G 통신, IoT, AI, Cloud 기반의 정보시스템 보안성 확장에 따른 정보보호 관리체계 국제표준 분석, 보안 감리 분석과 관련 시스템들의 보안성을 분석한다. 그리고 정보시스템의 사이버 공격과 보안 위협에 따른 보안성 확장을 위한 사이버 보안 감리 점검 사항과 내용을 설계하고 연구한다. 본 연구는 5G, IoT, AI, Cloud 기반 시스템들의 융합 서비스 확장에 따른 사이버 공격과 보안 위협대응을 위한 감리 방안과 감리 내용의 기초자료로 활용될 것이다.

• 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.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.97-104
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• 2018

본 연구는 보건계열 전공 학생들의 의료용 인공지능에 대한 기대도를 조사하여 의료용 인공지능의 보건의료영역에서의 전반적 활용을 위한 기초자료로 이용하고자 충청남도 천안시에 소재한 일개 대학교 보건계열 전공 대학생들 500명을 대상으로 인공지능에 대한 인지도와 의료용 인공지능에 대한 신뢰도 및 활용에 대한 기대도를 조사하였다. 의료용 인공지능에 대한 인지도는 대상자의 18.6%가 높다고 응답하였고, 의료용 인공지능에 대해 신뢰도는 대상자의 24.8%가 높다고 응답하였으며 의료용 인공지능의 활용에 대한 찬성은 대상자의 38%가 그렇다고 응답하였다. 또한, 인공지능에 대한 인지도와 신뢰도가 높을수록 인공지능의 보건의료 활용에 대한 기대도도 높게 조사되었다. 이상의 결과로 볼 때 전공과정에서의 의료용 인공지능에 대한 교육은 인공지능에 대한 인지도와 신뢰도 및 기대도를 제고시켜 의료용 인공지능을 활용하는 효율적인 보건의료 환경 조성에 초석이 될 것으로 사료된다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제19권2호
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• pp.135-144
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• 2023

Artificial Intelligence (AI) is a prominent topic in almost every field. In Korea, Systems Engineering (SE) procedures are applied in Defense Acquisition, and it is anticipated that SE procedures will also be applied to systems incorporating AI capabilities. This study explores the applicability of the concepts "AI4SE (AI for SE)" and "SE4AI (SE for AI)," which have been proposed in the United States, to the Korean context. The research examines the feasibility of applying these concepts, identifies necessary tasks, and proposes implementation strategies. For the AI4SE, many attempts and studies applying AI to SE Processes both Requirements & Architectures Define, System implementation & V&V, and Sustainment. It needs Explainability and Security. For the SE4AI, the Functional AI implementation level, Quality & Security of the Data-set, AI Ethics, and Review policies are needed. Furthermore, it provides perspectives on how these two concepts should ultimately converge and suggests future directions for development.

• 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.