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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이남용
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 숭실대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수60
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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정부는 대국민 행정서비스의 안정성 확보를 위하여 정보시스템 등의 자원 손실이나 침해사고를 사전에 방지하는 것을 목적으로 2009년부터 국가·부문·단위 보안관제 체계 운영을 통해 사이버 공격 등 사이버위협에 대해 실시간으로 탐지하고 있으며 피해 최소화를 위해 여러 유관기관과 정보공유 체계를 유지하고 있다.
다만, 전체적으로 발생하는 위협 이벤트는 갈수록 많아지고 있으며 보안관제 요원의 업무량은 점차 늘어나고 있다. 기존의 단편적인 보안관제 체계로는 이벤트를 탐지하지 못하는 미탐이 발생하거나 탐지된 이벤트가 너무 많아 분석할 수 없는 오탐이 증가하게 되어 보안관제 체계 패러다임 전환이 필요하다.
이를 위해 인공지능 기반 보안관제 시스템 개발에 관한 연구가 진행되고 있으며 일부 보안기업에서 상용화되어 출시되고 있다.
이에 본 연구에서는 정부에서 인공지능 기반 보안관제 시스템을 도입하는 데 영향을 미치는 요인에 대한 실증연구를 수행하고자 한다.
연구의 세부내용을 살펴보면 정부의 인공지능 기반 보안관제 시스템 도입의도에 영향을 미치는 요인들에 관해 분석하기 위한 선행연구로 인공지능 기반 보안관제 시스템 특성과 조직 및 환경 특성 그리고 성과기대, 노력기대를 활용하여 변수들을 도출하고, 연구모델을 설정하였다. 구성한 연구모델을 통해 설정된 가설들을 실증분석했다. 아울러, 정부의 인공지능 기반 보안관제 시스템 도입의도에 유의미한 수준의 조절 효과를 살펴보기 위해 사전지식, 직장 구분을 조절변수로 설정하였다.
연구결과, 요인별로 성과기대에 영향을 미치는 정도를 분석하기 위해 경로계수를 비교하였다. 그 결과 신뢰성, 인공지능 서비스 전문성, 가용성 순으로 나타났다. 즉, 성과기대에는 신뢰성이 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 노력기대에 영향을 미치는 정도를 분석한 결과 투자의지, 신뢰성, 인공지능 서비스 전문성 순으로 나타났다. 노력기대에는 투자의지가 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 도입의도에 영향을 미치는 정도를 분석한 결과 노력기대, 성과기대, 정책적지원 순으로 나타났으며, 노력기대가 도입의도에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이를 통해 정부 보안관제센터 분야 직·간접 근무자들은 인공지능 기반 보안관제 시스템 도입 시 기존 보안관제 시스템보다 오탐 또는 미탐이 최소화되고 정탐률이 향상되는 등 사이버위협 대응 업무를 투명하고 안전하게 처리할 수 있을 것이며 실제 사이버위협 대응 업무 개선에 도움이 될 것으로 생각하는 것으로 파악된다.
본 논문 연구 결과가 정부의 인공지능 기반 보안관제 시스템을 구축하기 위한 정책 수립 및 이론적 토대를 제시하는 등 정부의 사이버보안 수준 향상에 도움이 되기를 기대하는 바이다.
다만, 전체적으로 발생하는 위협 이벤트는 갈수록 많아지고 있으며 보안관제 요원의 업무량은 점차 늘어나고 있다. 기존의 단편적인 보안관제 체계로는 이벤트를 탐지하지 못하는 미탐이 발생하거나 탐지된 이벤트가 너무 많아 분석할 수 없는 오탐이 증가하게 되어 보안관제 체계 패러다임 전환이 필요하다.
이를 위해 인공지능 기반 보안관제 시스템 개발에 관한 연구가 진행되고 있으며 일부 보안기업에서 상용화되어 출시되고 있다.
이에 본 연구에서는 정부에서 인공지능 기반 보안관제 시스템을 도입하는 데 영향을 미치는 요인에 대한 실증연구를 수행하고자 한다.
연구의 세부내용을 살펴보면 정부의 인공지능 기반 보안관제 시스템 도입의도에 영향을 미치는 요인들에 관해 분석하기 위한 선행연구로 인공지능 기반 보안관제 시스템 특성과 조직 및 환경 특성 그리고 성과기대, 노력기대를 활용하여 변수들을 도출하고, 연구모델을 설정하였다. 구성한 연구모델을 통해 설정된 가설들을 실증분석했다. 아울러, 정부의 인공지능 기반 보안관제 시스템 도입의도에 유의미한 수준의 조절 효과를 살펴보기 위해 사전지식, 직장 구분을 조절변수로 설정하였다.
연구결과, 요인별로 성과기대에 영향을 미치는 정도를 분석하기 위해 경로계수를 비교하였다. 그 결과 신뢰성, 인공지능 서비스 전문성, 가용성 순으로 나타났다. 즉, 성과기대에는 신뢰성이 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 노력기대에 영향을 미치는 정도를 분석한 결과 투자의지, 신뢰성, 인공지능 서비스 전문성 순으로 나타났다. 노력기대에는 투자의지가 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 도입의도에 영향을 미치는 정도를 분석한 결과 노력기대, 성과기대, 정책적지원 순으로 나타났으며, 노력기대가 도입의도에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이를 통해 정부 보안관제센터 분야 직·간접 근무자들은 인공지능 기반 보안관제 시스템 도입 시 기존 보안관제 시스템보다 오탐 또는 미탐이 최소화되고 정탐률이 향상되는 등 사이버위협 대응 업무를 투명하고 안전하게 처리할 수 있을 것이며 실제 사이버위협 대응 업무 개선에 도움이 될 것으로 생각하는 것으로 파악된다.
본 논문 연구 결과가 정부의 인공지능 기반 보안관제 시스템을 구축하기 위한 정책 수립 및 이론적 토대를 제시하는 등 정부의 사이버보안 수준 향상에 도움이 되기를 기대하는 바이다.
목차
제 1 장 서론 11.1 연구 배경 11.2 연구 목적 31.3 연구 방법 4제 2 장 이론적 배경 72.1 인공지능 기반 보안관제 시스템 관련 연구 72.2 정부 보안관제 체계 및 시스템 142.3 기존 보안관제 시스템 한계점 202.4 인공지능 기반 보안관제 시스템 구축사례 252.5 연구모델에 관한 선행연구고찰 27제 3 장 연구모델 및 가설 383.1 연구모델 383.2 연구 가설의 설정 403.3 변수의 조작적 정의 및 측정 543.3.1 변수의 조작적 정의 543.3.2 측정도구 56제 4 장 실증분석 614.1 자료 수집 614.2 표본의 특성 614.3 타당성 분석 및 신뢰도 분석 634.4 확인적 요인분석 664.4.1 측정모형의 적합도 검증 684.4.2 측정모형의 집중타당성 및 개념 신뢰도 검증 704.4.3 판별타당성 검증 724.5 구조방정식 모형의 적합도 검증 734.6 연구 가설 검증 744.6.1 경로 분석 744.6.2 가설 검증 결과 요약 764.7 조절효과 분석 784.7.1 사전지식 조절효과 분석 794.7.2 직장 조절효과 분석 81제 5 장 결론 845.1 연구결과 요약 845.2 연구결과 시사점 885.2.1 학술적 시사점 885.2.2 정책적 시사점 89참고문헌 92부 록 108
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