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목차
1. 과학기술&ICT 정책·기술 동향 241호 (230623)
2. 소프트웨어 개발 유통 운영 공급망 전단계 보안체계 구축한다 (230627)

1. 과학기술&ICT 정책·기술 동향 241호 (230623)

(출처: S&T GPS 글로벌 과학기술정책정보 서비스, 간행물, 241호)

 

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2. 소프트웨어 개발 유통 운영 공급망 전단계 보안체계 구축한다

(출처: 과학기술정보통신부, 보도자료, 정보보호산업과 김성환 사무관(044-202-6451))

230628 조간 (보도) 소프트웨어 개발 유통 운영 공급망 전단계 보안체계 구축한다.pdf

0.65MB

 

• 과기정통부, 소프트웨어 공급망 보안 체계 구축을 위한 실증사업 착수
• 제품･서비스 개발단계: 스패로우의 ‘Sparrow SCA’라는 오픈소스 관리 솔루션을 통해 SBOM 생성, 취약점 분석･조치 및 컨설팅 등을 수행, 취약점을 분석할 때는 보안 취약점 공통식별자 목록(CVE, Common Vulnerability Exposure) 등을 활용
• 운영단계: 수요 기업이 활용하는 제품･서비스에 대해 레드펜소프트의 ‘XSCAN’이라는 솔루션을 통해 같은 절차를 수행하고 결과를 비교하는 방법 등을 통해 유효성을 입증하는 등의 실증을 추진할 것

목차
1. 과기정통부, 챗지피티 기본 원리 부내 교육 실시 (230403)
2. 자기지도 학습을 활용한 수학 서술형 문제 풀이 모델 (230405)
3. 과학기술&ICT 정책·기술 동향 235호 (230331)

1. 과기정통부, 챗지피티 기본 원리 부내 교육 실시 (230403)

(출처: 과학기술정보통신부, 보도자료, 과학기술정보통신부 정보화담당관 전영철 사무관(044-202-4472))

2. 자기지도 학습을 활용한 수학 서술형 문제 풀이 모델 (230405)

(출처: ITFIND 정보통신기획평가원 IITP, 간행물 > 주간기술동향 2086호, 성균관대학교 이종욱 교수(031-299-4329, jongwuklee@skku.edu))

230405_IITP_자기지도 학습을 활용한 수학 서술형 문제 풀이 모델.pdf

1.16MB

 

• 결과물 형태: 한국어 수학 문장형 문제 데이터, 심층 신경망 기반 언어 모델, 개체명 인식을 통한 파서 모델, 자기지도 학습 방법
• 경쟁기술: 수학 문제와 관련된 풀이과정이 있는 데이터베이스 안에서 검색을 수행하기 때문에 데이터베이스 밖에 있는 문제에 대해서는 서비스를 제공하지 못함
• 본 기술의 우수성/차별성: 수학 서술형 문제를 입력으로 받아 템플릿 기반의 수식을 생성해냄으로 데이터베이스에 없는 문제에 대해서도 서비스를 제공
• 제품/서비스: 한글 수학 문장형 문제 풀이과정 제공 서비스
• 제품 및 활용 분야 세부내용: 서비스 사용자가 입력하는 한글 수학 문장형 문제에 대해 풀이 과정을 파이썬 기반의 코드 혹은 수식으로 제공

3. 과학기술&ICT 정책·기술 동향 235호 (230331)

(출처: S&T GPS 글로벌 과학기술정책정보 서비스, 간행물, 235호)

230331_과학기술 ICT 정책 기술 동향 235호_SnT GPS_235_최종본.pdf

2.15MB

 

• AI 교육적 활용에 대한 국제기구들의 움직임: OPEN.AI 정책 관측소
• OECD.AI가 현재 제공하는 분야를 살펴보면 2016년부터 구분 영역이 변화하는 과정을 거침
• 교육의 경우에는 운송, 농업, 금융, 건강, 환경과 함께 그 구분 영역과 명칭을 그대로 유지한 상태로 관련 정보를 서비스함

• OECD.AI 홈페이지를 활용하여 살펴본 한국을 비롯한 주요국의 AI 투자 현황
• 한국을 비롯한 주요국(미국, 영국, 일본, 중국)의 AI 관련 사업 투자 현황을 확인하면 [그림 3]과 같이 2012년부터 지속적으로 그 투자액이 꾸준히 늘어나고 있음
• 특히 코로나19가 본격적으로 확산된 2020년부터는 그 투자액이 급격히 상승함
• 2012년부터 2022년까지의 절대적인 투자금액을 비교해 보면, 미국이 압도적으로 높고, 중국, 영국, 일본, 한국 순으로 AI 관련 사업에 투자하였음을 확인할 수 있음
• 다만 Cumulative 방식([그림 3])이 아닌 Log Scale([그림 4])로 투자액을 확인해 보면, 2022년에는 한국이 일본보다 AI 관련 사업에 더 많이 투자했다는 것을 쉽게 확인할 수 있음