정보보호 및 사물지능연구실 졸업과제 후보
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1.LLM(Large Language Model)을 사용한 AI 챗봇 연구
가) 개요
AI 챗봇 연구는 인공지능 기술을 활용하여 자연어 처리를 통해 사용자와 대화를 나누고, 정보나 서비스를 제공하는 시스템을 개발하는 연구 분야이다. 최근에는 대화 시스템의 인간적인 대화 능력 향상과 함께 실제 사용자들의 필요에 부합하는 정확하고 효율적인 대화 기능 개발이 주요한 연구 방향이다. Large language model은 대화 시스템 구현에 있어서 핵심적인 역할을 한다. 이 모델은 대규모 텍스트 데이터셋에서 학습된 인공신경망 모델로, GPT 모델과 같은 언어 모델을 사용하여 대화 시스템에게 자연스러운 답변을 생성하도록 학습할 수 있다.
대화 시스템 구현을 위해 사용되는 기술은 다양하다. 예를 들어, 개체명 인식 기술, 의도 분류 기술, 감정 분석 기술, 대화 흐름 관리 기술, 그리고 대화 로그 기록 및 분석 기술 등이 있다. 이러한 기술들을 종합적으로 활용하여, 사용자에게 효과적인 대화 기능을 제공하는 AI 챗봇을 개발하는 것이 연구 목표이다.
나) 연구 내용
다) 습득 지식 / 기술
GPT-3, ChatGPT, Alpaca 등 딥러닝 기반 최신 기술에 대한 이해
라) 개발 환경
- PC 개발환경, Python, TensorFlow, PyTorch, ART 등 머신러닝 및 딥러닝 오픈소스
마) 수요 기업
- 국내 대기업(삼성전자, LG CNS, SKT), 연구소(국가보안기술연구소, KISA, ETRI)
2. 인공지능 보안 취약점 관련 연구
가) 개요
머신러닝 및 딥러닝 기반의 AI 시스템은 악의적인 공격에 의한 오동작, AI 시스템의 학습 모델 추출, 학습에 사용된 데이터 프라이버시 침해 등의 보안 취약점을 가진다. AI 시스템에 대한 대표적인 공격 기법은 최소한의 입력 데이터 변조를 통해 인공지능 모델의 오동작을 일으키는 ‘Adversarial Attack’이 있다. 본 졸업 과제에서는 GAN, 강화학습 및 다양한 인공지능 기법을 이용한 Adversarial Attack 연구 또는 기존 공격 기법에 대한 방어 기술 연구를 목표로 한다.
나) 연구 내용
- 기존 Adversarial Attack 및 Defense 기법 분석
- GAN 및 강화학습 등 최신 인공지능 기법을 이용한 공격 및 방어 기술 개발
- 인공지능 보안 취약점 관련 공격 및 방어 기술을 활용한 응용 서비스 개발
다) 습득 지식 / 기술
GAN, 강화학습 등 딥러닝 기반 최신 기술
인공지능 보안 취약점 관련 지식 습득
라) 개발 환경
- PC 개발환경, Python, TensorFlow, PyTorch, ART 등 머신러닝 및 딥러닝 오픈소스
마) 수요 기업
- 국내 대기업(삼성전자, LG CNS, SKT), 연구소(국가보안기술연구소, KISA, ETRI)
3. Hyperledger 블록체인 플랫폼 기술 혹은 서비스 개발
가) 개요
블록체인은 최근 가장 관심을 많이 받는 기술로서, 행정 서비스, 헬스케어, 물류/유통, 콘텐츠 유통, 데이터 유통, 스마트시티 서비스 등 거의 모든 산업 분야에 핵심 기술로 간주되고 있다. 이에 본 졸업과제를 수행한 학생들이 블록체인 핵심 기술(합의 알고리즘, 보안 기술, 인증 기술, 프라이버시 보호 기술, 내부 구성 기술, DApp, 스마트컨트랙트 등)과 서비스 개발 능력을 갖춤으로 대외적인 경쟁력을 갖게 함을 목표로 한다.
나) 연구 내용
- Docker 기반의 블록체인 네트워크 구축 (Hyperledger fabric)
- 블록체인 네트워크 구성
- Web 기반의 DApp 개발 및 연동
다) 습득 지식 / 기술
블록체인 핵심 기술(합의 알고리즘, 보안 기술, 인증 기술, 프라이버시 보호 기술, 내부 구성 기술, DApp, 스마트컨트랙트 등)과 서비스 개발 능력
라) 개발 환경
- Hyperledger fabric 개발 환경
- Web 개발 환경
- 그 외 필요한 기자재
마) 수요 기업
- 부산문현금융단지(BNK그룹, 한국자산공사 등), 국내 대기업(삼성SDS, 삼성전자, LG전자, 네이버 등), 중소기업((주)스마트엠투엠 등), 연구소(ETRI, 국가보안기술연구소 등),
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※ 참고
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