• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.21-31
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• 2012

정보 기술의 발전과 더불어 전장상황에서도 정보 시스템들의 고도화가 이루어짐으로써 적기에 대한 정보 획득 및 상황분석은 전장상황에서 주요한 요소가 되었다. 전장상황 분석의 핵심 요소인 위협평가는 피아식별을 통해 식별된 항공 정보를 가지고 해당 상황에 대한 위협치를 평가하여 무기할당에 정보를 제공하는 기술로써, 전장상황의 어느 단계 보다 확실한 정보를 요구하는 단계이다. 전장상황에서 대부분의 위협평가 데이터들은 감지된 센서 값에 의해 연산되어 전달되는데, 기존의 기법들에서 발생할 수 있는 센서 데이터들의 잘못된 연관관계 표현 및 데이터 누락은 전장상황에서의 의사결정에 혼란을 야기 시킬 수 있다. 따라서 각종 센서 데이터들의 연관 관계를 올바르게 정의하고, 센서데이터 누락에 따른 예측 불가능한 전투상황에 대한 신뢰도 높은 위협치 연산 알고리즘을 이용하는 효율적인 의사결정 위협평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 JDL 정보 융합 모델을 기반으로 애매모호한 관계성을 표현하는데 유리한 퍼지 이론, 데이터 습득의 불확실한 전장상황에서 위협치를 추론하고 상황에 대한 학습이 가능한 베이지안 네트워크를 하이브리드하여 새로운 위협평가 방법을 제안한다. 또, 제안된 방법을 이용하여 가상의 전장 시나리오에 따른 위협평가 결과를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.233-240
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• 2019

사이버 공격을 예측하고 대응하기 위해서 수많은 보안 기업 회사에서는 공격기법의 특성, 수법 유형을 빠르게 파악하고, 이에 대한 Security Intelligence Report(SIR)들을 배포한다. 하지만 각 기업에서 배포하는 SIR들은 방대하며, 형식이 맞춰져 있지 않다. 본 논문은 대량의 비정형한 SIR들에서 정보를 추출하는데 소요되는 시간을 줄이고 효율적으로 파악하기 위해 SIR들에 대해 정형화하고 주요 정보를 추출하기 위해 5가지 분석기술이 적용된 프레임워크를 제안한다. SIR들의 데이터는 정답 라벨이 없기 때문에 비지도 학습방식을 통해 키워드 추출, 토픽 모델링, 문서 요약, 유사문서 검색 총 4가지 분석기술을 제안한다. 마지막으로 SIR들에서 위협 정보 추출하기 위해 데이터를 구축하였으며, 개체명 인식 기술에 적용하여 IP, Domain/URL, Hash, Malware에 속하는 단어를 인식하고 그 단어가 어떤 유형에 속하는지 판단하는 분석기술을 포함한 총 5가지 분석기술이 적용된 프레임워크를 제안한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.99-108
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• 2021

최근, 예상치 못하고 지능적인 보다 고도화된 사이버 의료 위협 공격이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 다양한 패턴의 사이버 의료 위협 공격 대응에 있어, 물리적인 차단과 의료기기 교체와 같은 규칙 기반 보안방법론은 인력 부족, 고가의 비용 부담 등의 한계를 지닌다. 이를 해결하기 위한 방안으로 최근 의료계에서도 인공지능 기술에 주목하고 있다. 인공지능 기술은 기존의 규칙 기반의 보안 프로그램과는 달리 과거의 이상행태를 스스로 학습하여 보안 위협 감지 및 예측을 가능케 하는 기술이다. 본 연구에서는 의료기관 통합의료정보시스템 내 의료정보 데이터를 수집 및 학습하여 AI 기반 네트워킹 행동 적응형 정보 플랫폼 개발 연구 방법론에 대한 소개를 포함한다. 이를 통해 규칙 기반의 보안 프로그램의 기술적 제반사항 소개와 제약 사항 대비 의료정보분야에서의 인공지능 기술을 활성화하기 위한 전략에 대해 논의한다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제19권2호
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• pp.126-134
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• 2023

Drones are emerging as a new security threat, and the world is working to reduce them. Detection and identification are the most difficult and important parts of the anti-drone systems. Existing detection and identification methods each have their strengths and weaknesses, so complementary operations are required. Detection and identification performance in anti-drone systems can be improved through the use of artificial intelligence. This is because artificial intelligence can quickly analyze differences smaller than humans. There are three ways to utilize artificial intelligence. Through reinforcement learning-based physical control, noise and blur generated when the optical camera tracks the drone may be reduced, and tracking stability may be improved. The latest NeRF algorithm can be used to solve the problem of lack of enemy drone data. It is necessary to build a data network to utilize artificial intelligence. Through this, data can be efficiently collected and managed. In addition, model performance can be improved by regularly generating artificial intelligence learning data.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권11호
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• pp.2966-2986
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• 2023

Climate change is a constant threat to human life, and it is important to understand the public perception of this issue. Previous studies examining climate change have been based on limited survey data. In this study, the authors used big data such as news articles and social media data, within which the authors selected specific keywords related to climate change. Using these natural language data, topic modeling was performed for discourse analysis regarding climate change based on various topics. In addition, before applying topic modeling, sentiment analysis was adjusted to discover the differences between discourses on climate change. Through this approach, discourses of positive and negative tendencies were classified. As a result, it was possible to identify the tendency of each document by extracting key words for the classified discourse. This study aims to prove that topic modeling is a useful methodology for exploring discourse on platforms with big data. Moreover, the reliability of the study was increased by performing topic modeling in consideration of objective indicators (i.e., coherence score, perplexity). Theoretically, based on the social amplification of risk framework (SARF), this study demonstrates that the diffusion of the agenda of climate change in public news media leads to personal anxiety and fear on social media.

• 시큐리티연구
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• 제36호
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• pp.227-253
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• 2013

오늘날 범죄에 대한 위협은 전 세계적인 이슈가 되고 있다. 대표적으로 테러, 조직화된 범죄, 범국가적 범죄가 바로 그것이다. 현대사회의 범죄는 전통적 범죄(살인, 강도, 강간, 방화)와는 다르게 언제 어디서 어떻게 일어날지 특정화할 수 없다. 이는 치안환경의 변화에 기인한 결과인데 현대의 범죄위협은 불특정 다수를 목표로 하는 테러위험과 같은 산발적 특성을 가지고 있으며, 조직적 범죄와 같은 체계적 현상이 대두되고 있고, 범국가적 범죄와 같은 광범위적 범죄현상에 대처해야 하는 치안환경으로 변화했기 때문이다. 이와 관련해 2001년에 일어난 9.11사건은 치안환경의 극적인 변화를 보여준 사례로 볼 수 있다. 테러 이후 미국은 물론 전 세계의 범죄를 다루는 관련기관에게 범죄정보의 수집과 관리, 활용에 대해 다시 한 번 고민하게 되는 계기를 제공하였다. 그 결과 범죄정보를 보다 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 경찰활동의 변화들이 일어났는데 영미국가를 중심으로 나타난 "정보 지향적 경찰활동(ILP)"이 바로 그것이다. 이는 범죄문제를 해결하기 위해 정보를 수집하고 가공함으로써 보다 직접적으로 범죄를 관리하기 위한 업무체계(framework)를 반영하는 시스템으로 범죄위협을 최소화하는 경찰활동을 지향하고 있다. 치안 환경변화가 세계적 공동화 현상으로 일어나고 있는 만큼, 우리나라의 경우도 이와 같은 치안환경의 변화에 따라 정보 주도형 경찰활동을 지향해야할 필요성이 커졌다. 이에 따라, 본 연구에서는 영미국가의 정보 주도형 경찰활동을 살펴봄으로써 도입 방안과 논의사항을 제시하는데 중점을 두어 연구가 이루어졌다.

• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제9권1호
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• pp.56-78
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• 2020

Changes in our lives due to Artificial Intelligence (AI) are currently ongoing, and there is little refutation of the effectiveness of AI. However, there have been active discussions to minimize the side effects of AI and use it responsibly, and publishing the AI Charter of Ethics (AICE) is one result of it. This study examines how our society is responding to threats from AI that may emerge in the future by examining various AIECs in the Republic of Korea. First, we summarize seven AI threats and classify these into three categories: AI's value judgment, malicious use of AI, and human alienation. Second, from Korea's seven AICEs, we draw fourteen topics based on three categories: protection of social values, AI control, and fostering digital citizenship. Finally, we review them based on the seven AI threats to evaluate any gaps between the threats and our responses. The analysis indicates that Korea has not yet been able to properly respond to the threat of AI's usurpation of human occupations (jobs). In addition, although Korea's AICEs present appropriate responses to lethal AI weapons, these provisions will be difficult to realize because the competition for AI weapons among military powers is intensifying.

• 융합보안논문지
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• 제5권4호
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• pp.27-32
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• 2005

최근 초고속 인터넷의 확산과 댁내 가전기기들의 지능화에 따라, 홈 네트워크(Home Network)에 대한 사회적인 관심이 높아지고 있다. 언제 어디서나 컴퓨팅이 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅 사회에서는 개인의 컴퓨터환경 의존도가 증가함에 따라 사이버공격으로 인한 개인생활의 위협도 증가할 수 밖에 없다. 홈네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 가는 시작점이라고 할 수 있으므로 인터넷을 통한 사이버공격의 증가는 눈앞에 현실로 다가오고 있는 홈네트워크의 활성화를 방해하는 장해물로 대두될 것이 틀림없으므로 이에 대한 대응책 마련이 시급하다고 할 수 있다. 이와 같은 다양한 환경에서는 현재보다도 복잡한 위협이 존재할 것이다. 따라서 본 논문에서는 현재의 홈네트워크 시스템 환경을 분석하고 이에 따른 보안 위협과 향후 다가올 유비쿼터스 환경의 침해 유형에 대해서 살펴보고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.59-66
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• 2021

본 논문에서는 통합보안관제에 인공지능 기술을 적용하고, 기존 보안관제와 인공지능 보안관제의 대응절차를 일원화한, 개선된 통합보안관제 절차를 새롭게 제안하였다. 현재의 사이버보안관제는 사람의 능력 수준에 의존도가 매우 높다. 그래서 사람에 의해 여러 이기종 장비에서 발생하는 다양한 로그를 분석하고, 급증하는 보안이벤트를 모두 분석·처리한다는 것은 사실상 무리가 있다. 그리고 문자열과 패턴 일치로 탐지하는 시그니처 기반의 보안장비는 APT(Advanced Persistent Threat)와 같은 고도화·지능화된 사이버공격을 정확히 탐지하기에 기능상 부족한 면이 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로 인공지능 지도·비지도학습 기술을 사이버공격 탐지 및 분석에 적용하고, 이를 통해 수 없이 많이 발생하는 로그와 이벤트의 분석을 자동화하여, 고도화된 사이버공격의 지속적인 발생을 예측·차단할 수 있도록 하여 전반적인 측면에서 대응수준을 높였다. 그리고 보안관제에 인공지능 기술을 적용한 후 AI와 SIEM의 중복 탐지 등의 문제점을 일원화 된 침해대응 프로세스(절차)로 통합·해결함으로써 개선된 통합보안관제 서비스 모델을 새롭게 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.37-46
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• 2019

본 연구는 인공지능 혁신에 대한 태도에 영향을 미치는 기대와 불안요소들을 알아보고, 이들이 현재 대중들의 인식 속에서 어느 정도의 영향력을 가지는 지에 대해 확인해보고자 하였다. 본 연구는 비슷한 기술변화 문화를 공유한 세대별로 인공지능을 바라보는 태도가 다를 수 있음을 고려하여, 연구 대상을 미래 인공지능 주 소비층인 I-세대로 한정하였다. 본 연구의 결과, '업무 성과 향상', '사회 질적 향상'의 기대요인과 '인간의 사회적 가치 위협'의 불안요인을 도출하였고, 이들 요인이 각각 약한 인공지능과 강한 인공지능에 미치는 영향을 확인하였다. 또한 I-세대가 현재 약한 인공지능에는 업무 성과 향상에 대한 높은 기대와 함께 매우 긍정적인 태도를 가지는 한편, 강한 인공지능에는 약한 인공지능과 비교해 불안을 많이 느끼며 태도의 긍정성도 낮아짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 인공지능이 인류와 유쾌한 관계 속에서 발전하는 방향에 대한 시사점을 제시한다.