• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.260-280
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• 2020

Cyber-attacks emerge in a more intelligent way, and various security technologies are applied to respond to such attacks. Still, more and more people agree that individual response to each intelligent infringement attack has a fundamental limit. Accordingly, the cyber threat intelligence analysis technology is drawing attention in analyzing the attacker group, interpreting the attack trend, and obtaining decision making information by collecting a large quantity of cyber-attack information and performing relation analysis. In this study, we proposed relation analysis factors and developed a system for establishing cyber threat intelligence, based on malicious code as a key means of cyber-attacks. As a result of collecting more than 36 million kinds of infringement information and conducting relation analysis, various implications that cannot be obtained by simple searches were derived. We expect actionable intelligence to be established in the true sense of the word if relation analysis logic is developed later.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권3호
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• pp.345-351
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• 2021

This study is designed to determine how to identify misleading news articles based on natural language processing on Artificial Intelligence & Bigdata. A misleading news discrimination system and method on natural language processing is initiated according to an embodiment of this study. The natural language processing-based misleading news identification system, which monitors the misleading vocabulary database, Internet news articles, collects misleading news articles, extracts them from the titles of the collected misleading news articles, and stores them in the misleading vocabulary database. Therefore, the use of the misleading news article identification system and methods in this study does not take much time to judge because only relatively short news titles are morphed analyzed, and the use of a misleading vocabulary database provides an effect on identifying misleading articles that attract readers with exaggerated or suggestive phrases. For the aim of our study, we propose news article identification methods in natural language processing on Artificial Intelligence & Bigdata.

• 정보화정책
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• 제29권2호
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• pp.3-36
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• 2022

지금까지의 인공지능 연구는 컴퓨터 분야의 새로운 알고리즘에 관한 것이 대부분이며, 인공지능의 활용 사례연구도 주로 인간과의 대결에서 승리한 것을 보여 주고 있다. 사회와 기업의 지속적인 관심 속에 학계에서도 단순 기술적 측면의 인공지능 연구에서 벗어나 인공지능의 활용적 측면, 특히 조직·전략과의 연계, 인공지능의 활용 리스크 등의 문제에서 이론을 정립하려는 노력이 최근 시도되고 있다. 본 문헌 연구에서는 2015년부터 2022년 현재까지 인공지능의 활용에 관한 연구를 인공지능 활용 분야, 인공지능 프로젝트 관리 그리고 인공지능의 활용 리스크 측면에서 조사하였다. 또한 세부 분석을 위하여 인용 수 20개 이상의 785개 연구에 대하여 세부 분야로 분류하여 조사하였다. 연구 결과 아직 많은 인공지능의 활용연구는 산업 또는 기업 업무별 과거 데이터를 중심으로 한 프로토타이핑 프로젝트 연구에 치우쳐져 있었다. 향후 인공지능 활용을 위한 조직 구조, 프로젝트 선정과 적용과정 등의 연구가 인공지능 활용의 리스크 연구와 함께 필요할 것으로 보인다.

• 디지털콘텐츠
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• 1호통권80호
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• pp.62-67
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• 2000

기업에서 Competitive Intelligence의 개념을 적용하는 것은 기업의 상이한 활동 영역간의 장벽을 제거함과 문제에 대한 현실적이고 총괄적인 접근 방식을 전제로 한다. 물론 이러한 접근 방식의 목적은 의사결정권자들에게 실질적이고 활용할 수 있는 해결책을 제시하기 위함이다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권3호
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• pp.375-386
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• 2024

Autonomous weapon systems act according to artificial intelligence-based judgement based on recognition through various sensors. Test and evaluation for various scenarios is required depending on the characteristics that artificial intelligence-based judgement is made. As a part of this approach, this paper proposed a LiDAR point cloud augmentation method for mixed-reality based test and evaluation. The augmentation process is achieved by mixing real and virtual LiDAR signals based on the virtual LiDAR synchronized with the pose of the autonomous weapon system. For realistic augmentation of test and evaluation purposes, appropriate intensity values were inserted when generating a point cloud of a virtual object and its validity was verified. In addition, when mixing the generated point cloud of the virtual object with the real point cloud, the proposed method enhances realism by considering the occlusion phenomenon caused by the insertion of the virtual object.

• 문화기술의 융합
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• 제4권4호
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• pp.261-266
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• 2018

본 연구는 인공지능 기반 작곡 프로그램 현황을 살펴보고 실정을 고려한 제언을 제공하고자 한다. 인공지능 기반 작곡 프로그램은 기존의 '전문가 시스템' 방식의 알고리즘을 벗어나 심층신경망 이론의 발전 및 빅데이터 처리 기술 향상과 더불어 눈부신 성장을 보이고 있다. 이에 따라 클래식 음악과, 팝음악을 작곡하는데 있어 인공지능 기반 작곡 프로그램이 학계와 산업계에서 다양하게 제안되고 있으며, 최근 수년 사이 대중의 평가도 달라지고 있다. 다만 해당 기술 개발과 관련하여 여전한 한계점들이 분명히 존재하는 바, 대중의 인식 문제, 데이터베이스화되지 않은 가치 있는 사료들의 누락, 관련 법규의 미비, 음악적인 부분보다는 기술적 관점에서 해당 산업이 주도되는 점 등을 개선할 필요가 있겠다. 이 같은 점이 보완된다면, 인공지능 기반 기술은 국가 경쟁력 확보와 유지에 있어 중요한 역할을 해낼 것으로 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4308-4325
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• 2021

The importance and necessity of artificial intelligence, particularly machine learning, has recently been emphasized. In fact, artificial intelligence, such as intelligent surveillance cameras and other security systems, is used to solve various problems or provide convenience, providing solutions to problems that humans traditionally had to manually deal with one at a time. Among them, information security is one of the domains where the use of artificial intelligence is especially needed because the frequency of occurrence and processing capacity of dangerous codes exceeds the capabilities of humans. Therefore, this study intends to examine the definition of artificial intelligence and machine learning, its execution method, process, learning algorithm, and cases of utilization in various domains, particularly the cases and contents of artificial intelligence technology used in the field of information security. Based on this, this study proposes a method to apply machine learning technology to the method of classifying and detecting malware that has rapidly increased in recent years. The proposed methodology converts software programs containing malicious codes into images and creates training data suitable for machine learning by preparing data and augmenting the dataset. The model trained using the images created in this manner is expected to be effective in classifying and detecting malware.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.795-799
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• 2022

근래 인공지능 기술이 비약적으로 발전하고 이에 대한 관심이 폭증하는 가운데 인공지능에 대한 교육이 다양한 분야로 확산되고 있다. 이에 따라 많은 대학에서 인공지능 관련 학과를 신설하거나 정원을 확대하는 실정이다. 이러한 추세에 맞춰 C 대학에서는 지역 내 산업기반에 맞추어 AI운영학과를 신설하였다. 본 논문에서는 신설된 AI운영학과를 위한 교육과정을 개발하였고, 이 교육과정은 AIOps(Artificial intelligence for IT Operations)에 기초하여 산업체의 수요를 반영한 교과목을 중심으로 설계되고 개발되었다. 이를 위해 산업체 전문가와의 협의체를 구성하여 자문을 구하고 설문 조사를 통해 의견을 수렴하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.695-702
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• 2023

본 연구의 목적은 단위 유치원인 연구 참여 유치원의 유아 인공지능교육 프로그램을 개발하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해 문헌 분석, 프로그램 설계 및 개발, 실행, 평가의 4단계 프로그램 개발 절차를 거쳤다. 본 연구는 단위 유치원 차원의 유아 인공지능교육 프로그램 목적과 목표, 교육내용, 교수-학습 방법, 평가를 제시하였으며, 프로그램 개발 과정에서 인공지능교육을 실행함으로서 프로그램의 현장성 및 활용성을 확보하였다. 본 연구는 유아교육 현장에서 인공지능교육 프로그램을 적용하고 활성화하기 위한 실제적 지원 방안을 도출하였다는데 의의가 있다.

• 디지털콘텐츠
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• 2호통권81호
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• pp.40-45
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• 2000

Competitive Intelligence이 기업 활동의 한 부분으로서 의사결정 과정에서 중요한 측면을 지니고 있는, 정보를 수집하고 다루고 활용하는 총체적 기술로 요약할 수 있다. 이 글에서는 어떠한 정보를 다루어야 하는지 알아본다. 따라서 정보의 선택과 정보의 질에 관련한 문제를 살펴본다. 비형식이거나 형식적인 수많은 여러 정보원들을 식별하고, 이 정보원들을 평가하고 정보원들이 내포하고 있는 정보들을 평가하는 작업에 관한 문제를 다루도록 한다. 또한 "정보 왜곡"에 관련한 정보의 부정적 측면에서 정보를 다루어 본다. 그리고 Competitive Intelligence 활동의 한계와 윤리문제에 관해 다룬다.