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목차
1. 과학기술&ICT 정책·기술 동향 240호 (230609)
2. 과기정통부, 챗지피티 등 생성형 인공지능 보안 위협 대응방향 본격 논의 (230613)
3. 과기정통부 누누티비2에 더 신속 강력 대응 추진 (230618)
4. 보이스피싱 예방과 근절을 위한 중앙전파관리소-강원경찰청 간 업무협약 체결 (230620)

1. 과학기술&ICT 정책·기술 동향 240호 (230609)

(출처: S&T GPS 글로벌 과학기술정책정보 서비스, 간행물, 240호)

 

미국, 생성형 AI와 저작권법에 관한 보고서 발표

  • 저작권법이 생성형 AI가 제작하거나 사용하는 콘텐츠에 어떻게 적용되는지에 대해 검토한 보고서 발표*(23.5.)
  • 최근 ChatGPT 등 생성형 AI의 사용 확대에 따라 생성형 AI의 저작권에 관한 법적 문제가 제기, 의회는 관련 입법 조치의 필요성을 고려
  • 생성형 AI 출력물에 대한 저작권 인정 여부, 인정 시 저작자 귀속 대상
  • 생성형 AI 학습 과정에서 다른 저작물의 저작권 침해 여부, 기존 저작권 침해 가능성 및 침해 시 책임 대상

2. 과기정통부, 챗지피티 등 생성형 인공지능 보안 위협 대응방향 본격 논의 (230613)

(출처: 과학기술정보통신부, 보도자료, 정보보호기획과 임재현 사무관(044-202-6441))

230614 조간 (보도) 과기정통부, 챗지피티 등 생성형 인공지능 보안 위협 대응방향 본격 논의.pdf
0.46MB
  • 챗지피티를 악용하여 악성코드, 랜섬웨어, 피싱메일 제작 등 사이버공격에 활용할 가능성*이 대두되고 있음
  • 챗지피티 이용 과정에서 개인정보 및 기업의 영업 기밀 정보가 유출되는 등 보안 문제가 대두됨
* 다크웹 등에서 챗지피티를 사용하여 새로운 악성코드 등을 제작할 수 있는 사이버공격 도구를 생성했다는 시도 발견 보고(checkpoint 社, ‘23.1월)

이상근 고려대학교 교수, '챗지피티 기술의 진화, 그리고 사이버보안'

  • 챗지피티 등 생성형 인공지능 기술의 발전 동향
  • 생성형 인공지능의 한계와 보안 위협 분석
  • 생성형 인공지능 기술의 발전에 대비한 심층 연구 필요성

정일옥 이글루코퍼레이션 기술위원, ‘챗지피티 등 인공지능이 보안 산업에 미치는 영향’

  • 국내외 인공지능 활용한 사이버보안 산업 동향 분석
  • 인공지능을 접목한 사이버보안 위협·탐지 기술의 성장 가능성 발표
  • 자체 개발한 인공지능 모델과 챗지피티를 연계하여 사이버 위협 정보를 판단하는 보안 솔루션을 시연

김정희 한국인터넷진흥원 미래정책연구실장은 ‘챗지피티의 보안위협 동향분석 및 대응방향‘

  • 디지털 체계(패러다임) 변화에 따른 보안 위협 대응 현황
  • 생성형 인공지능를 통한 보안위협 현황 및 사례분석
  • 생성형 인공지능의 보안위협 예방을 위한 대응방안

3. 과기정통부 누누티비2에 더 신속 강력 대응 추진 (230618)

(출처: 과학기술정보통신부, 보도자료, OTT활성화지원팀 윤영인 사무관(044-202-6531))

230618 즉시 (보도) 과기정통부 누누티비2에 더 신속 강력 대응 추진.pdf
0.11MB

  • 국내 온라인동영상서비스(OTT) 콘텐츠를 불법 스트리밍하던 '누누티비'가 종료된 지 2개월여 만에 최근 유사 사이트인 '누누티비 시즌2'가 개설
  • 작년 12월부터 국내 OTT 업계, 인터넷서비스사업자*(ISP), 한국전파진흥협회(RAPA)와 함께 주기를 단축하며 불법서비스를 차단하는 노력 끝에 지난 4월 '누누티비'의 서비스 종료를 이끈 바 있음

* KT, SKB, SKT, LGU+, 드림라인, 삼성SDS, 세종텔레콤, KINX 등 8개사

  • 현재는 불법 사이트 탐지·대응이 인력 투입에 기반한 수작업 중심으로 이뤄짐
  • 이러한 한계를 극복하고자 인공지능(AI)를 활용하여 자동으로 신규 및 대체 불법사이트 탐지·채증할 수 있는 기술 개발을 추진할 계획

4. 보이스피싱 예방과 근절을 위한 중앙전파관리소-강원경찰청 간 업무협약 체결 (230620)

(출처: 과학기술정보통신부, 보도자료, 중앙전파관리소 전파보호과 김세한 사무관(02-3400-2330))

230620 조간 (보도) 보이스피싱 예방과 근절을 위한 중앙전파관리소-강원경찰청 간 업무협약 체결.pdf
0.24MB

  • 중앙전파관리소(김정삼 소장)는 619(오후 2시 강원경찰청 회의실에서 강원경찰청(김도형 청장)과 보이스피싱 예방과 근절을 위한 업무협약을 체결
  • 통신사업자 현황 등 통신서비스 관련 자료 강원경찰청의 보이스피싱 수사 요령(노하우) 결합하여 날로 지능화되고 있는 보이스피싱에 효과적으로 대응하기 위해 마련됨

 

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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))

 
230404 조간 (보도) 과기정통부, 챗지피티 기본 원리 부내 교육 실시.pdf
0.48MB
  • 챗지피티(Chat.GPT)의 원리를 이해할 수 있도록 두 번째 전문가 초빙 특강을 4월 3일에 개최함
  • 지난 1차 특강:  챗지피티를 소개하고 정부업무에 활용할 수 있는지를 소개
  • 이번 2차 특강: 챗지피티의 원리를 이해하기 위한 인공신경망과 같은 심화 학습(딥러닝, Deep Learning) 기술의 이해와 활용사례 중점
  • 과학기술정보통신부는 3월 27일(월) 삼성전자와 협력하여 광주과학기술원(GIST), 대구경북과학기술원(DGIST), 울산과학기술원(UNIST) 등 3개 과학기술원에서 반도체 계약학과를 신설
  • 한국과학기술원은 삼성전자와 계약학과(학사급) 기 운영 중('21.11~)

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))

  • 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)

OECD.AI에서 제공하는 교육을 포함한 20개 분야

 

  • 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

[그림 3] 한국 포함 주요국 AI 관련 사업 투자금액(Cumulative, 단위: USD millions)
[그림 4] 한국 포함 주요국 AI 관련 사업 투자금액(Log Scale, 단위: USD millions)

  • 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

 

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