• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4105-4121
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• 2021

Recently, malware classification based on Deep Neural Networks (DNN) has gained significant attention due to the rise in popularity of artificial intelligence (AI). DNN-based malware classifiers are a novel solution to combat never-before-seen malware families because this approach is able to classify malwares based on structural characteristics rather than requiring particular signatures like traditional malware classifiers. However, these DNN-based classifiers have been found to lack robustness against malwares that are carefully crafted to evade detection. These specially crafted pieces of malware are referred to as adversarial examples. We consider a clever adversary who has a thorough knowledge of DNN-based malware classifiers and will exploit it to generate a crafty malware to fool DNN-based classifiers. In this paper, we propose a DNN-based malware classifier that becomes resilient to these kinds of attacks by exploiting Generative Adversarial Network (GAN) based data augmentation. The experimental results show that the proposed scheme classifies malware, including AEs, with a false positive rate (FPR) of 3.0% and a balanced accuracy of 70.16%. These are respective 26.1% and 18.5% enhancements when compared to a traditional DNN-based classifier that does not exploit GAN.

• 산업진흥연구
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• 제8권2호
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• pp.21-27
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• 2023

본 연구는 인공지능에 대한 정부와 금융권의 정책 및 활용 사례를 연구하고, 금융권의 향후 정책 과제를 도출 하고자 한다. Gartner에 따르면 2022년 금융업을 이끌어가는 주목할 기술로 '생성형 AI', '자율시스템', '프라이버스 강화 컴퓨테이션(PEC)'을 선정하였다. 금융권은 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등 신기술의 발전으로 금융 부분의 혁신을 촉진하고 있다. 코로나 팬데믹 이후 재택근무의 확산 등으로 인한 데이터의 공유, 개인정보 보호 등의 관심이 높아지면서 디지털 신기술에 대한 기업의 변화가 기대된다. 글로벌 금융권 회사들도 디지털 신기술을 활용하여 상품 개발이나 기존 업무의 관리 및 운영에 대한 프로세스 혁신을 도모하고자 IT 비용에 대한 지출을 확대하고 있다. 금융권은 디지털 신기술을 활용하여 자금세탁 방지, 업무 효율성 제고, 개인정보 보호 강화 등의 업무에 적용하고 있다. 산업 간 경계가 사라지는 빅블러의 시대에 새로운 진입자들의 도전에서 경쟁 우위를 선점하기 위해서는 금융권들이 신기술을 업무에 적극 활용해야 한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권4호
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• pp.228-233
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• 2021

In this study, we analyze the credit information (loan, delinquency information, etc.) of individual business owners to generate voluminous training data to establish a bankruptcy prediction model through a partial synthetic training technique. Furthermore, we evaluate the prediction performance of the newly generated data compared to the actual data. When using conditional tabular generative adversarial networks (CTGAN)-based training data generated by the experimental results (a logistic regression task), the recall is improved by 1.75 times compared to that obtained using the actual data. The probability that both the actual and generated data are sampled over an identical distribution is verified to be much higher than 80%. Providing artificial intelligence training data through data synthesis in the fields of credit rating and default risk prediction of individual businesses, which have not been relatively active in research, promotes further in-depth research efforts focused on utilizing such methods.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.715-718
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• 2023

본 연구는 ChatGPT 모델의 특성과 장점을 활용하여 프롬프트 엔지니어링 기법을 연구하고자 하였다. 프롬프트는 엔지니어가 원하는 결과를 잘 얻을 수 있도록 하는 것이 목표이기 때문에 ChatGPT와 프롬프트 엔지니어링의 상호작용과 효과적인 프롬프트 엔지니어링 기법을 개발할 필요가 있다. 연구 방법으로는 ChatGPT에 대한 학습자 사전 설문조사에서 학습자를 분석하였고, 이를 반영하여 프로그래밍 문제를 제시하고 해결하는 과정을 거치면서 다양한 ChatGPT 사용에 대한 분석과 학습자 분석이 이루어졌다. 그 결과 비전공자가 듣고 있는 프로그래밍 수업에서 ChatGPT를 활용하여 얻은 통찰력으로 프롬프트에 필요한 가이드 라인을 마련하였다. 본 연구를 기반으로 향후 비전공자를 위한 파이썬 프로그래밍 수업에서 ChatGPT를 활용한 수업모델을 제시하고 학습자의 피드백 또는 적응형 학습에 활용할 수 있는 방법을 모색할 것이다.

• 전자통신동향분석
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• 제39권2호
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• pp.43-53
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• 2024

The media environment is rapidly evolving to be tailored to viewers using personal mobile devices in accordance with technological evolution and changes in social structures. Broadcast media technology is also advancing to enable new services, including data casting, in various reception environments beyond the existing fixed environment and one-way audio/video content services. In addition, technologies to increase the transmission capacity to accommodate next-generation large-capacity media content as well as communication network utilization and convergence technologies are being developed to facilitate interactive services and expand the broadcasting coverage. We discuss the current status and future prospects in broadcasting technology for terrestrial and mobile communication systems and analyze broadcasting technology elements for upcoming media environments relying on generative artificial intelligence.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.749-752
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• 2021

오늘날 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 분야에서 가장 구현하기 어려운 분야 중 하나는 추론이다. 근래 추론 분야에서 영상과 언어가 결합한 다중 모드(Multi-modal) 환경에서 영상 기반의 질의 응답(Visual Question Answering, VQA) 과업에 대한 AI 모델이 발표됐다. 얼마 지나지 않아 VQA 모델의 성능을 개선한 GVQA(Grounded Visual Question Answering) 모델도 발표됐다. 하지만 아직 GVQA 모델도 완벽한 성능을 내진 못한다. 본 논문에서는 GVQA 모델의 성능 개선을 위해 VCC(Visual Concept Classifier) 모델을 ViT-G(Vision Transformer-Giant)/14로 변경하고, ACP(Answer Cluster Predictor) 모델을 GPT(Generative Pretrained Transformer)-3으로 변경한다. 이와 같은 방법들은 성능을 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있다고 사료된다.

• 지식경영연구
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• 제24권3호
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• pp.1-15
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• 2023

본 논문은 최근 큰 반향을 일으키고 있는 생성형 인공지능 ChatGPT를 연구용으로 사용할 때 고려해야 할 연구윤리의 내용을 살펴본다. ChatGPT와 연구윤리를 직접 연결하는 논의가 많지 않기 때문에, 먼저 연구윤리의 전통적인 주제인 인용과 표절, 위조와 변조, 정당한 저자표기, 연구자 공동체, 연구자의 사회적 책임 등을 차례로 ChatGPT 사용과 연결하여 검토할 것이다. 연구윤리에서 인용이나 정당한 저자 표기를 강조하고 표절이 문제가 되는 원리를 고려할 때, ChatGPT 관련 논의를 허용과 불허, 적발과 처벌의 관점에서만 보는 것은 부적절하고, 기존의 규칙들이 ChatGPT의 작동 방식에 제기하는 근본문제를 직시해야 한다. 이에 따라 연구 목적을 위해서 ChatGPT를 쓸 때에는 일단 그 사실을 최대한 밝히고, 그럼에도 불구하고 해결할 수 없는 문제가 있음을 인식해야 한다. ChatGPT의 장기적인 사용이 연구자 공동체에 미칠 영향과 연구자의 사회적 책임에 대해서도 고민해야 할 부분이 많다. 물론 ChatGPT를 비롯한 생성형 인공지능 기술이 아직 개발 초기 단계에 있는 만큼, 섣부른 결론을 내리는 것은 적절하지 않다. 그러나 신기술과 관련한 연구윤리에 대한 관심이 절실하고, 동시에 ChatGPT와 인공지능 기술의 도래로 근본적인 도전에 직면한 연구의 정의에 대한 연구자들의 논의와 합의가 시도되어야 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.425-433
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• 2023

본 연구에서는 미술 전공 신입생들의 창의적 사고를 촉진하기 위해 게이미피케이션 개념과 AI 생성 예술 프로그램을 활용한 가상 예술가 놀이 수업 모델을 개발하였다. 중국 쓰촨영화&텔레비전대학교 디지털미디어아트과 1학년 신입생들을 대상으로 한 이 수업은 미술 창작에 대한 두려움 해소와 문제해결 능력을 향상시키는 것이 목표이다. 이교육 모델은 페르소나 설정, 창의적 글쓰기, 텍스트 시각화, 가상 전시 등 4단계로 구성되어 있다. 페르소나 설정을 통해 학생들은 예술가 정체성을 확립하였고, 게임적 요소를 도입한 글쓰기 체험으로 잠재적인 창의성을 발견할 수 있었다. AI 생성예술 프로그램을 이용한 텍스트 시각화를 통해 창작에 대한 자신감을 얻었고, 가상 전시에서 다른 학생들의 작품 감상 및 평가를 통해 예술가로서의 자존감을 높일 수 있었다. 게이미피케이션과 AI 생성예술 프로그램의 융합을 통한 이 교육모델은 창의적 사고와 문제해결 능력을 촉진하는 새로운 교육 방법이다. 또한 학습자들의 참여와 흥미를 높이는 효과가 있다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 미래의 교육 환경에 적합한 창의적 사고를 기르는 교육 전략을 개발하고 적용함으로써, 더 많은 학생들이 예술적 역량과 창의력을 키울 수 있을 것으로 기대된다. 우리는 이러한 교육 전략을 통해 미술 전공 학생뿐만 아니라 다양한 분야의 학생들에게도 적용함으로써 예술적 역량과 창의성을 증진시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.21-30
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• 2024

본 연구는 폭증하는 디지털 비즈니스의 수요 증가를 감당하기 위하여 AI를 활용한 새로운 제작 방법을 모색하는데 목적이 있다. 이에 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 실제 웹페이지 생성 가능 시스템을 구축하고자 하였다. 첫째, 이커머스 웹사이트 기능을 바탕으로 분류체계를 수립하였다. 둘째, 웹페이지 구성요소의 유형을 체계적으로 분류하였다. 셋째, 딥러닝이 적용가능한 웹페이지 자동생성시스템 전체를 설계하였다. 실제 데이터를 학습하여 구현된 딥러닝 모델이 기존 웹사이트를 분석하고 자동생성되도록 재설계 함으로써, 산업에서 바로 사용가능한 방안을 제안했다. 나아가 체계가 부족했던 웹사이트 레이아웃 및 특징에 대한 분류체계를 수립했다는 측면에서 의의가 있다. 이는 향후 생성형 AI 기반의 웹사이트 연구 및 산업 분야에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권8호
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• pp.279-285
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• 2018

본 연구는 인공지능 시대에서 미래 디자이너의 역할과 키워야 할 역량을 제안하는 데 목적이 있다. 인공지능 기술이 사회 전반의 핵심 기술로 등장하여 디자이너의 작업 영역에 영향을 주고 있다. 따라서 4차 산업혁명 시대에 존재하는 현역 및 예비 디자이너들은 이에 맞추어 필요한 역량을 키울 준비를 해야 한다. 연구 방법으로는 문헌 연구를 통해 과거부터 현재까지 디자인의 의미와 디자이너의 역할 변화를 조사하였다. 또한, 생성적 디자인, 디자인 프로세스 그리고 인공지능 기반 디자인 소프트웨어에 관한 연구를 진행하고 한계점을 분석하였다. 마지막으로 디자이너에게 필요한 핵심역량을 알아보고, 인공지능 시대 사회에서 미래 디자이너의 역할과 갖추어야 할 역량을 제안하였다. 결론적으로 미래 디자이너의 역할은 사용자에 대한 이해와 공감능력을 바탕으로 인공지능과 협업하여 창의력을 발휘해 사회혁신을 이끌어야 한다. 본 연구를 바탕으로 디자이너는 4차 산업혁명 시대에 대응하여 인공지능이 갖지 못하는 공감능력, 창의성 등 인간 고유의 인문학적 역량을 키우고 인공지능과 협업할 수 있기를 기대한다.