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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 611 - 617 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2024.25.11.611
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인공지능(AI)은 현재 전 세계적으로 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있으며, 그 영향력은 날로 확대되고 있다. 국방에서도 인공지능이 적용된 무기체계의 수요와 개발 사례가 증가하고 있으며, 정책 및 기술의 발전 그리고 AI가 적용된 체계를 평가하는 기법들도 연구되고 있다. 그러나 아직은 기능 충족 위주의 평가 방법 연구가 이루어지고 있으며, 사용자(군)의 안전 및 생명과 직결된 AI 적용 시스템 평가 방법에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 강건성과 설명 가능성을 중심으로 AI 시스템 평가 절차를 제시하고 이에 따른 평가 지표와 방법을 제안한다. 강건성은 노이즈 삽입, 데이터 왜곡 등 데이터 입력을 변형시키는 방법과 모델 자체의 하이퍼파라미터를 변경하는 방법을 제시한다. 설명 가능성은 이미지 탐지, 분류 모델을 대상으로 데이터의 종류와 도출하고자 하는 결과의 형태에 따른 적합한 기법을 적용하여 평가를 수행하는 방법을 제안하였다. 본 연구 결과는 향후 국방 분야의 AI 시스템 평가 방법에 대한 가이드라인을 마련 시 활용 가능할 것으로 판단된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Ministry of Science and ICT, Data Quality Management Guidelines for Artificial Intelligence Learning, NIA, TTA, 2021, p3-5
S.H. Seo, A Study on AI-based Weapon System Data Quality Evaluation Indicators, Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol. 24, No.9 pp539-549, 2023 DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2023.24.9.539
S.H. Kim, A Study of Cancer Classification using Convolutional Neural Network and Attention Mechanism in Lung Cancer Pathology Images, Master's thesis, The Catholic University of Korea, p5-14
TTA, A trustworthy guide to developing artificial intelligence, 2023, p126
S.O. Jeong, T.H. Han, S.B. Lim, T.J. Lee, A Study on Effective Adversarial Attack Creation for Robustness Improvement of AI Models, Journal of Internet Computing and Services(JICS) 2023. Aug.: 24(4): p25-36 DOI: https://doi.org/10.7472/jksii.2023.24.4.25
S.H. Seo, A Study on AI-based Weapon System Data Quality Evaluation Indicators, Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol. 24, No.9 pp539-549, 2023 DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2023.24.9.539
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TTA, A trustworthy guide to developing artificial intelligence, 2023, p126
S.O. Jeong, T.H. Han, S.B. Lim, T.J. Lee, A Study on Effective Adversarial Attack Creation for Robustness Improvement of AI Models, Journal of Internet Computing and Services(JICS) 2023. Aug.: 24(4): p25-36 DOI: https://doi.org/10.7472/jksii.2023.24.4.25
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