IT21 2024

DAY 1 - 7월 3일(수) 강연

Session M1-1  :  13:20~14:00 (40")

기업에서 생성형 AI 학습 및 활용을 위한 기술적 도전 및 연구

기업에서 LLM 등 생성형 AI 모델을 학습하고 활용할 때에 직면하는 기술적인 도전들과 함께, 지속적으로 효율적인 활용을 위해서 어떤 연구와 노력을 기울이는지 소개합니다. 기업의 효과적인 생성형 AI 도입을 위해서는 비즈니스 핵심 목표에 부합하는 사례를 찾는 과정과 함께, 적합한 AI 모델 및 아키텍처를 설계하여 구현하는 과정, 그리고 최적화된 운영 및 관리를 통해 확산 적용을 하는 과정이 필요합니다. 기업의 다양한 데이터, 시스템과의 효과적인 연계를 위해 효율성과 확장성을 갖춘 플랫폼을 개발하고, 데이터를 효율적이고 안전하게 활용하여 인공지능 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 연구의 선순환 협력을 통해서 이를 가능하게 합니다. 생성형 AI의 발전이 새로운 컴퓨팅 환경의 변화로 이어지는 지금 시점에서, 더더욱 산업과 기술, 연구 전체의 각 분야에서 주도적이고 능동적인 접근이 중요합니다.

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• 이태희 상무(삼성SDS)



• 2020년~현재: 삼성SDS 연구소, AI연구팀장 (AI응용연구팀장, ML연구팀장 역임)
  2012년~2020년: Google, Software Engineer
  2012년: Univ. of California, Los Angeles, Computer Science, Ph.D.
  2007년: Univ. of California, Santa Barbara, Computer Science, M.S.
  2001년: KAIST, Computer Science, B.S.
  
  관심분야: Artificial Intelligence, Computer Vision, Software Engineering

Session M1-2  :  14:00~14:40 (40")

생성 AI를 통한 의료 혁신: Treatment Algorithm

OpenAI의 ChatGPT에서 시작된 대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 기술적 발전은 기업, 학계, 일반 대중의 상상력을 혁신적으로 사로잡고 있습니다. 현재의 LLM 트렌드는 어떤 주제에 대해서도 일정 수준 이상의 성능을 보여주는 General LLM을 넘어 특정 도메인에 특화된 Domain-Specific LLM으로 향하고 있습니다. 이번 세션에서는 의료 데이터의 대부분을 차지하며, 기하급수적으로 수가 증가하고 있는 비정형 텍스트 의료 데이터를 활용하여 의료 특화 LLM을 만들 때 고려해야 할 사항과 연구 방향을 논의합니다. 특히 임상 의료진 수준의 추론 능력을 가진 의료 특화 LLM을 만들기 위해서 필요한 요소인 Treatment Algorithm에 대해 소개하고 그 중요성에 대해 알아보고자 합니다.

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• 도재영 교수(서울대학교)



• [학력사항]
  2009-2012 : University of Wisconsin-Madison, Computer Sciences, Ph.D.
  2007-2009 : University of Wisconsin-Madison, Computer Sciences, M.S.
  2003-2007 : 한국과학기술원 (KAIST) 전산학, 학사
  
  [경력사항]
  2012.12-2014.02 : Microsoft Database Lab, Research Engineer
  2014.03-2016.09 : Microsoft Jim Gray Systems Lab (GSL), Senior Scientist
  2016.10-2021.02 : Microsoft Research (MSR), Senior Researcher
  2021.03-2023.11 : Amazon Alexa AI, Senior Applied Scientist
  2024.02-현재 : 서울대학교 전기·정보공학부, 조교수
  
  관심분야 : 생성형 AI, LLM, 자연어/비전 처리, 빅데이터/AI 시스템 등

Session M1-3  :  14:40~15:20 (40")

AI기반의 테스트코드 생성 자동화

AI 기반의 테스트코드 자동생성 기술은 국제 소프트웨어 엔지니어링 학회를 중심으로 수십년간 활발히 연구되어 왔습니다. 특히 연구자들이 개발한 테스트코드 자동 생성 기술과 시스템의 우위를 가리기 위해서 2013년부터 2024년까지 12년 동안 매년 개최된 SBST 대회 (Search-based software testing competition)는 각 테스트 자동생성 시스템의 성능 (코드커버리지 달성율, 버그 탐지율 등)을 측정하는 유일한 국제 대회로, MIT, U. of Washington 등 학계뿐 아니라 Jetbrains, Huawei 등 산업계에서도 꾸준히 참가하여 해당 분야의 기술을 촉진하는데 기여해 왔습니다. 이 중 EvoSuite이라는 시스템은 유전 알고리즘 기반의 테스트코드 자동생성 시스템으로, 2013년부터 2023년까지 11번의 대회에서 10번이나 우승을 차지할 만큼 다른 종류의 기술에 비해 압도적인 성능을 보여왔습니다. 본 발표에서는 먼저 유전 알고리즘 기반의 테스트코드 자동생성 기술에 대해서 설명하고, 2024년 SBST 대회에서 EvoSuite을 제치고 우승을 차지한 삼성SDS 연구소의 EvoFuzz 시스템과 발전방향/계획에 대해서 소개합니다. 그리고 추가적으로 학계에서 활발히 연구된 기술을 산업계에 실제로 적용/도입할 때 고려해야하는 현실적/기술적인 내용도 다룰 예정입니다.

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• 문석현 연구원(삼성SDS)



• 2020년~현재 삼성SDS 연구원
  2014년~2020년 국방부 보안연구소 연구원
  2014년 카이스트 전산학과 석사
  
  [주요수상]
  Most Influential Paper Award, IEEE ICST 2024
  Java Testing Tool Competition 1st place, Intl. Workshop on SBFT 2024
  
  관심분야 : SW Analysis, Testing, Fuzzing, Security

DAY 1 - 7월 3일(수) 강연

Session M2-1  :  15:30~16:00 (30")

인공지능(AI) 시대, 사이버보안 위협과 정책 과제

인공지능(AI)이 일상화 됨에 따라 새롭게 나타나는 보안 위협을 살펴보고, 이에 대한 정부 대응방향 소개하고자 함,

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• 이웅비 사무관(과학기술정보통신부)



• 2015년 서울대학교 화학교육과 졸
  2017~ 과학기술정보통신부 행정사무관

Session M2-2  :  16:00~16:30 (30")

AI 기반의 Open RAN 보안 기술

전통적인 5G 무선접속망이 개방형 오픈랜(Open RAN) 환경으로 전환되고 있으며, 전 세계적으로 오픈랜 표준 기술 선점 경쟁도 매우 치열한 상황이다. RAN의 개방화, 가상화, 지능화에 따른 다양한 장점 및 부가서비스 창출이 가능하지만, 그에 따른 공격표면 증가로 다양한 보안 위협들이 존재한다. 본 발표에서는 O-RAN 특징과 보안 위협 및 이슈, 대응기술 현황 등을 소개하고, O-RAN 보안에 AI 기술이 어떻게 접목, 활용될 수 있는지 살펴본다.

• 
• 권혁찬 기술총괄(ETRI)



• 2001년 ~ ETRI 사이버보안연구본부 기술총괄/책임연구원
  
  관심분야 : 오픈랜(O-RAN) 보안, AI 보안, 지능형 침해대응 등

Session M2-3  :  16:30~17:00 (30")

지능형 네트워크 위협 분석/탐지를 위한 AI 기술

생성형 인공지능 기술의 발전등 급변하는 IT환경에서 진화하는 사이버 공격에 대응하기 위해 네트워크 위협의 실시간 탐지, 예측 및 대응을 위한 AI 기반의 네트워크 위협 분석과 탐지 기술이 필수적이다. 특히, 기존의 기업의 유무선 네트워크는 5G 의 발전과 정부의 이음5G 활성화 정책등으로, 5G 특화망과 같은 저지연성이 보장되는 유무선 통합 네트워크로 진화되고 있다. 이러한 특수한 서비스를 위한 새로운 네트워크 환경에서도 사이버 위협에 대한 보안 기술은 가장 중요한 필수 조건이기 때문에, 유무선 네트워크상에서 수집된 다양한 네트워크 데이터에 대해 AI 보안 기술을 적용하기 위한 네트워크 특징 추출, 데이터 처리 및 딥러닝 기반의 AI 탐지 모델 기술이 개발되고 있다. 본 발표에서는 유무선 통합 네트워크 환경에서 진화하는 네트워크 보안 위협을 탐지하기 위한 인공지능 기술로, 네트워크 데이터 불균형과 比라벨 네트워크 데이터를 위한 학습 기술과 서로 다른 네트워크간 AI 학습 모델 전이, 그리고 5G 특화망내 인가되지 않은 단말을 무선 신호 기반으로 식별하기 위한 방법등을 소개할 예정이다.

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• 이종훈 책임연구원(ETRI)



• 1999년 경북대학교 컴퓨터공학과 학사
  2002년 경북대학교 컴퓨터공학과 석사
  2020년 경북대학교 컴퓨터공학과 박사
  2002년~현재 ETRI 책임연구원
  
  [주요연구]
  5G+ 서비스 안정성 보장을 위한 엣지 시큐리티 기술 개발
  국방정보통신망-상용망(5G) 연동을 위한 보안 기술개발
  특화망·기업망 통합보안을 위한 5G 특화망 보안 기술개발 (현재)
  
  관심분야 : AI 기반 네트워크 위협 탐지, AI 보안, 5G 보안, 5G 특화망 보안, 클라우드 보안

Session M2-4  :  17:00~17:30 (30")

범죄징후 감지 및 예측 기술

지금까지 지능형 CCTV 기술은 과거 이벤트를 검색하거나 현재 발생하는 관심 상황을 실시간 인식, 추적, 대응하는데 초점을 맞추고 있었다. 즉, CCTV 영상 내 관심 객체(사람, 차량 등)를 감지, 식별, 추적하고 이들 객체간의 연관성을 분석하여 상황을 이해(Understanding)하는 방식으로 연구가 진행되고 있으며, 사회안전 측면에서 상당히 높은 기여도와 기대치가 있음은 당연하다.
더 나아가, 미국, 영국 등 외국에서는 예측 치안(Predictive Policing)이라는 개념으로 가까운 미래에 발생할 범죄를 미리 예측하여 사전에 예방하는 범죄 예측 서비스가 이미 상용화되어 운용되고 있으며, 국내에서도 관련 기술이 개발되었다. 이러한 범죄 예측 기술은 과거 발생한 범죄 통계정보를 분석하여 현재 시·공간상에서의 범죄 위험도를 측정하고 대응하는 방식으로 유의미한 범죄 저감 효과를 거두고 있는 것도 사실이다. 하지만 기존 범죄 예측 기술은 과거 범죄 통계정보에만 전적으로 의존하며, 미래의 범죄 발생과 가장 밀접한 관계가 있는 실시간 상황을 반영하지 못하는 단점이 있다.
따라서 본 강연에서는 과거 발생한 범죄 통계정보뿐만 아니라 현재 발생하는 상황을 복합적으로 고려하여 다차원 범죄 징후 감지 및 예측을 수행하는 데자뷰(Dejaview) 기술에 대해서 설명한다. 지능형 CCTV 기술을 통해서 인지되는 현재의 진행 상황과 동일 시·공간대에서 발생한 과거 범죄 상황의 유사도를 비교·분석하여 범죄 발생 가능성을 측정하는 방식이다. 이를 위해서 특정 지역의 범죄 발생 정보뿐만 아니라, 현재 CCTV 영상에서 사람/차량의 속성, 시나리오, 이벤트 등 고성능·고속 영상분석 AI 기술이 개발되었으며, 지자체 CCTV 통합관제센터에서 통합 시험을 완료하였다. 범죄 예측은 최소의 비용으로 높은 치안 효과를 기대할 수 있는 차세대 첨단치안 기술로 세계적으로는 이미 패러다임 전환이 진행되고 있다고 해도 과언이 아니며, 그 중심으로는 지능형 CCTV가 핵심적인 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

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• 김건우 책임연구원(ETRI)



• 1998년 경북대학교 전자계산학과 학사
  2000년 경북대학교 컴퓨터과학과 석사
  2010년 경북대학교 컴퓨터과학과 박사
  2000년~ 현재 ETRI 책임연구원
  2014년~2016년 ETRI 정보보호연구본부 휴먼인식기술연구실장
  2017년~2018년 ETRI 정보보호연구본부 지능보안연구그룹 PL
  2018년~현재 과학기술연합대학원대학교(UST) 전임교원
  2019년~2023년 ETRI 정보보호연구본부 신인증·물리보안연구실장
  2017년/2021년 과학기술정보통신부 장관표창 수상
  2023년 합참의장 표창 수상
  2023년 국가연구개발우수성과 100선, 정보통신기획평가원 ICT R&D 5대 대표성과, ETRI 9대 대표성과 선정 등
  
  관심분야: 사이버보안, 지능형 영상보안, 바이오인식, 네트워크 보안, 영상AI 등

DAY 2 - 7월 4일(목) 강연

Session M3-1  :  10:10~10:40 (30")

공공부문의 초거대 AI 활용 지원 사업 및 사례

최근 인공지능(AI) 관련 글로벌 경쟁은 심화되고, 이에 대한 우리 정부의 AI 관련 정책적 대응 등을 소개함. 주요 내용은 디지털플랫폼정부의 AI 추진 방향, AI 도입ㆍ활용, LLM 및 클라우드 기술, 생성형 AI 서비스 유형 및 예시, 도입절차 및 고려사항, 공공부문 도입 사례 등임

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• 강현구 팀장(NIA)



• 2009년 한국과학기술원 IT MBA 석사
  2000년~현재 한국지능정보사회진흥원
  2022년~2023년 공공클라우드전환팀장
  2024년~현재 AI서비스혁신팀장
  
  관심분야 : 생성형 AI, 클라우드 컴퓨팅, MSA 등

Session M3-2  :  10:40~11:10 (30")

공공부문 초거대AI 도입시 안정성 이슈 및 활용 방향

ㅇ 최근 생성형 AI에 대한 관심이 급증함에 따라, 공공부문에서는 초거대 AI 도입 의지가 높으나 민감 데이터 주권 등 다양한 이슈로 인해 구축 방법에 대한 명확한 해법을 찾기 어려운 상황임.
ㅇ 공공데이터 주권 클라우드 구현을 위한 접근 방안을 운영주권, 데이터 주권, 소프트웨어 주권 등으로 나누어 '소버린 클라우드' 기반의 한계를 극복하고 공공 자원을 활용해 안전하게 구축·운영할 수 있는 방안제시.
- 공공데이터 주권 클라우드 구축을 위한 망분리 방안으로 공공클라우드센터, 공공클라우드센터(민관협력 유형), 민간클라우드센터 등으로 구분하여 방향 제안
- 공공데이터 주권 확보를 위해 멀티클라우드 기반 다중 도메인에서 MSP의 역할을 강화해야 하는 차원에서 계층적 멀티클라우드 운영 개념을 정리
ㅇ LLM 모델 영역은 방대하고 지속적으로 확장되며 새로운 모델이 나올 때마다 가능성의 한계를 뛰어 넘음
- 해외 정부와 기업들은 상업적 활용이 가능한 오픈소스 LLM을 개발하여 과감하게 개방하는 추세이며, 오픈소스 LLM 모델은 급성장하며 OpenAI, Google, Anthropic 등 프라이빗(폐쇄형) LLM 수준에 도달하고 있음
ㅇ 이에 보안 이슈에 장점이 많은 오픈소스를 활용한 LLM의 공공 도입 및 구축방안을 사전학습, 미세조정 및 양자화, 효율적인 미세조정, RAG 적용 서비스 등 유형별로 나누어 제언
- 한국형 거대언어모델(LLM) 구축을 위해 선행되어야 할 요건으로 파운데이션 모델 도입, 범정부 공공데이터를 활용하기 위한 LLM 학습에서의 보안 이슈 해결 방안 정리 등

• 
• 윤창희 팀장(NIA)



• [학력 및 경력]
  1999년 단국대학교 정보관리학 학사
  2017년 University for Peace Sustainable in the Contemporary World 석사
  2022년 경북대학교 정보과학(컴퓨터공학) 박사
  1999년~ NIA 연구원
  2003년 정보통신부 전임연구원
  2014년~ NIA 네트워크선도서비스부장, 인공지능기술지원팀장, AI정책연구팀장
  2017년 러시아 SKOLKOVO재단 ICT Expert
  2023년 대구교육대학교 겸임교수
  2024년 국제인공지능윤리협회(IAAE) 초거대 AI 위원회 위원장
  
  연구실적
  (논문) 인공지능 데이터 품질검증 기술 및 오픈소스 프레임워크 분석 연구(’21)
  (저서) 공공부문 거대언어모델(LLM) 오픈소스 활용방안(‘23)
  (저서) 공공분야 초거대 AI 민간플랫폼 활용방향(‘23)
  (저서) 대규모 언어모델 기반의 공공분야 초거대 AI 도입방향(‘23)
  (공저) KAIST 미래전략 2024(’23)
  
  관심분야 : 초거대 AI, 생성형 AI, AI 플랫폼/데이터, 클라우드 컴퓨팅 등

Session M3-3  :  11:10~11:40 (30")

한국어 LLM 리더보드 소개 및 발전방향

AI허브에서 운영중인 700여종의 데이터에 대한 분석 결과를 바탕으로 국내 공개된 AI 데이터 현황 소개 및 향후 벤치마크 데이터로서 리더보드 발전방향에 대해 논의해 본다.
LLM 리더보드에 대한 개요를 소개하고 NIA와 Ko-LLM 리더보드 공동 운영(‘23.9~ ) 결과를 바탕으로 국내외 추진중인 리더보드에 대한 비교 및 향후 분야별 리더보드 필요성 등에 대해서 발표할 예정이다.

• 
• 신선영 팀장(NIA)



• 동국대학교 컴퓨터공학사
  연세대학교 산업공학석사
  경북대학교 경영정보학 박사
  
  2001 ~ 현재 : NIA AI활용팀장
  2021 ~ 현재 : 경북대학교 데이터사이언스대학원 겸임교수
  
  관심분야 : AI, 빅데이터, AI전략, 데이터 기반 의사결정 등

Session M3-4  :  11:40~12:10 (30")

동형암호데이터의 가명 결합 사례 및 시사점

본 발표에서는 개인정보 보호와 데이터 활용 문제를 해결하는 핵심 기술인 동형암호(Homomorphic Encryption)를 기반으로 수행된 데이터 결합 사례를 소개합니다.
가명정보 결합은 다양한 융합데이터를 생산‧활용할 수 있다는 장점이 있지만, 데이터의 가명처리, 결합, 추가가명처리에 소요되는 시간으로 인해 시의성 있는 데이터 제공이 어렵다는 문제점이 있습니다.
이에, 원본 데이터를 암호화하여 분석에 즉시 활용 할 수 있는 동형암호의 장점을 데이터 결합에 적용하여 원본 데이터의 활용성을 유지함과 동시에, 데이터 결합‧반출에 소요되는 시간을 단축 시킬 수 있었습니다.
NIA 데이터 결합 지원센터에서 수행된 실제 가명정보 결합사례와 비교하기 위해 동일 데이터를 합성데이터 생성 후 동형암호 기반으로 수행 과정을 재 구성하였으며, 기존 가명정보 결합 과정 대비 다양한 효과를 확인하였으나 대용량 데이터 처리 시의 성능 변화, 암호키 관리 절차 등 기술 특성을 반영한 제도개선 검토가 필요합니다.

• 
• 선원진 팀장(NIA)



• 2007년 숭실대학교 공학석사
  2009년~현재 한국지능정보사회진흥원(NIA) 근무
  2023년~현재 NIA 데이터서비스혁신팀장
  
  관심분야 : 개인정보 보호, 데이터‧AI 기반 서비스 개발, 데이터 활용 신기술, PET

DAY 2 - 7월 4일(목) 강연

Session M4-1  :  13:20~14:00 (40")

취약점 기반의 사이버 위협 탐지 및 추적

소프트웨어는 다양한 계층의 사용자를 대상으로 수많은 형태의 니즈를 충족하기 위해 제작된 자동화 도구이다. 특히, 조직에서 사용하는 소프트웨어는 기업의 생산성을 향상시키는 핵심 요인이기도 하다. 급속히 변화하는 기업환경에 맞도록 소프트웨어도 단기간에 개발되거나 고도화됨에 따라 예측 불가능한 취약점들이 발견되고 있고 해커들은 이러한 취약점들을 적극 활용하고 있는 실정이다.
이번 발표에서는 해커들이 사용하는 기업의 취약환경은 무엇인지, 해커들의 공격 과정은 어떻게 이루어지는지 사례와 함께 살펴볼 것이다. 또한, 그러한 해커들의 활동을 탐지하고 추적하기 위해서는 어떤 대응체계를 갖춰야 하는지 등 취약점 기반의 사이버 위협을 탐지하고 추적하기 위한 방향에 대해 소개하고자 한다.

• 
• 박용규 단장(KISA)



• 1998년 아주대학교 정보및컴퓨터공학 학사
  2001년 아주대학교 정보통신대학원 석사
  2020년 을지대학교 의료IT학 이학박사
  ~2017년 한국인터넷진흥원 침해사고분석팀 팀장
  ~2021년 한국인터넷진흥원 개인정보점검팀 팀장
  ~2022년 한국인터넷진흥원 사이버보안기획팀 팀장
  2023년~현재 한국인터넷진흥원 위협분석단 단장
  
  관심분야 : 디지털포렌식, 침해사고 대응, 정보보호, AI보안, 머신러닝, 사이버위협 프로파일링 등

Session M4-2  :  14:00~14:40 (40")

국내・외 SW 공급망보안 정책현황

SW 공급망보안 강화를 위한 미국의 행정명령 이후 발표된 미국 정부의 각종 정책과 지침, FDA의 정책, EU의 사이버복원력법 등의 주요내용과 진행사항에 대해 소개하고, 이에 따른 국내 정책추진 현황을 소개한다. 또한, 최근에 발표된 SW 공급망보안 가이드라인의 주요내용과 공급망보안 강화를 위해 기업이 활용할 수 있는 정부지원 서비스를 소개한다.

• 
• 이향진 단장(KISA)



• 2000년 성균관대학교 전기전자컴퓨터공학 학사
  2002년 성균관대학교 전기전자컴퓨터공학 정보보호 석사
  2002년~현재 한국인터넷진흥원 공급망안전단장
  2010년~2011년 TTA, IT국제표준화 정보보호분야 전문가
  2021년~현재 과기정통부 공익성심사위원회 위원
  2023년~현재 과기정통부 적극행정위원회 위원
  
  관심분야 : SW 공급망보안, 디지털・전자서명인증, 주요정보통신기반시설보호, 융합보안 등

Session M4-3  :  14:40~15:20 (40")

AI를 활용한 사이버 보안관제 운영 자동화 기술 개발

보안관제는 사이버 보안 위협과 공격, 침입을 실시간으로 대응하는 서비스로 모니터링 – 탐지 – 분석 – 대응의 단계로 업무를 수행한다. 최근 급증하는 보안 이벤트로 인해 관제원의 인력으로 대응할 수 있는 한계를 넘어섰으며, 이러한 문제들을 해결하기 위해 SIEM, SOAR와 같은 솔루션이 도입되며 활용되고 있다. 하지만, 이러한 솔루션을 보안관제센터에서 도입하거나 사용할 때 다양한 제약사항이 존재한다. 따라서 효율적인 보안관제센터 운영을 위해 AI를 활용한 보안관제센터 업무 자동화 기술 개발 현황과 발전 방향에 대해 소개한다.

• 
• 김태은 책임연구원(KISA)



• 2005년 백석대학교 컴퓨터학 학사
  2020년 숭실대학교 컴퓨터공학 박사
  2013년~ KISA 책임연구원
  
  관심분야 : 정보보호, 네트워크보안, 사이버 보안 관제, 사이버 복원력 등

DAY 2 - 7월 4일(목) 강연

Session M5-1  :  15:30~16:10 (40")

지능형 보안관제를 위한 페이로드 기반 사이버위협 탐지모델 연구

한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)는 2005년부터 과학기술분야 출연(연)·공공기관을 대상으로 보안관제를 포함한 전주기적 정보보호 활동을 수행하고 있으며, 이를 위해, 대형 국책과제 수행을 통한 차세대 보안관제 원천기술의 선도적·독자적 연구개발 및 사이버안전 유관기관 협력을 통한 기술 활용·확산을 주도하고 있습니다.
그러나, 신·변종 사이버위협이 급속도로 확산됨에 따라 기존 인력중심 혹은 수동분석 중심 보안관제 체계에서 전문인력의 부족, 침해대응 일관성 부족 등의 문제점이 발견되었으며, 아주 작은 오류라 할지라도 큰 보안 사고로 직결될 수 있는 보안 분야에서는 이를 해결하기 위한 보안관제 자동화 기술의 연구개발이 활발히 진행되고 있습니다.
본 발표에서는 이러한 인력기반 수동분석 중심 보안관제 체계의 한계를 극복하기 위한 AI기반 자동분석 중심 지능형 보안관제 체계로의 패러다임 전환을 위해 KISTI에서 연구개발중인 보안관제 자동화 원천기술에 대해 소개하며, 그중에서도 보안관제 탐지 정확도 성능향상을 위한 보안이벤트 페이로드 기반 고성능 사이버위협 탐지모델 구축에 대한 내용을 중점으로 소개합니다.

• 
• 명준우 연구원(KISTI)



• 2019년 국민대학교 컴퓨터공학 학사
  2021년 국민대학교 컴퓨터공학 석사
  2021년~현재 KISTI 과학기술보안연구센터 연구원
  
  관심분야 : 네트워크 보안, 정보보안, AI/ML, 데이터 분석

Session M5-2  :  16:10~16:50 (40")

DevOps기반 Crypto Agility

양자 컴퓨터 기술은 기존 컴퓨터보다 더욱 빠르고 효율적으로 복잡한 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 방법으로, 많은 분야에서 기대를 모으고 있습니다.
한편, 보안분야에서는 양자컴퓨터 기술을 기존 암호화 시스템에 대한 공격(CRQC, Cryptographically Relevant Quantum Computer)에 악용될 가능성에 대비하여 양자 내성 암호화 (PQC, Post-Quantum Cryptography) 알고리즘에 대한 표준화와 함께 양자내성 암호화 체계로 전환(PQC Migration)을 준비하고 있습니다.
암호기술은 모든 IT보안에 기반이 되는 기술로써 모든 분야의 많은 시스템에서 활용되고 있습니다. 그러나, 암호기술의 활용도에 비해 사용현황에 대한 가시성 부족과 암호기술 전환을 위한 체계가 미흡한 것이 현실이며, 이러한 문제를 해결하기 위해 Crypto Agility 개념이 논의되고 있습니다.
본 발표에서는 암호화 기술 활용을 체계적으로 관리하기 위한 개념인 'Crypto Agility'를 소개하고, 그 실행 방안으로써 DevOps 체계를 활용하는 방안에 대해서 간단히 소개하고자 합니다.

• 
• 이창훈 프로(삼성SDS)



• [학력사항]
  2020~2022 고려대학교 정보보호대학원 석사
  2022~2024 고려대학교 정보보호대학원 박사수료
  
  [경력사항]
  2006년~2013 삼성SDS (Engineer)
  2014년~2021 삼성SDS (Senior Engineer)
  2022년~현재 삼성SDS (Principal Engineer)
  
  관심분야 : PQC Migration, DevSecOps, 양자내성암호, 데이터보안, 시스템보안, 클라우드보안

Session M5-3  :  16:50~17:30 (40")

sLLM 관련 사이버 보안 특화 모델 개발

생성형 AI로 인해 사이버 위협이 증가했지만, 사이버 보안 측면에서도 큰 변화가 나타나기 시작했다. 해커는 몇 번의 질문으로 악성코드나 피싱 웹페이지를 만들 수 있지만, 보안 업체는 여러 해커에 대응하기 위해 오픈된 생성형 AI(GPT 같은)를 활용하기가 어렵다. 이는 비용 문제뿐만 아니라 GPT가 보안에 특화된 모델이 아니기 때문이다.
보안 업체는 자체적인 LLM 모델을 만들어야 하며, 이를 가능하게 하는 기술이 바로 sLLM이다. sLLM을 전문 분야별로 따로 학습한 후 온프레미스에서 분산처리 시스템으로 구축하고 이를 통합하여 결과를 보고하는 형태로 보안 모델을 최종적으로 구축해야 한다. 이번 발표에서는 sLLM을 구축하는 과정뿐만 아니라 이를 분산 처리하여 결과를 통합하는 전 과정에 대해 다룬다.

• 
• 최원혁 대표이사(누리랩)



• [학력사항]
  2013.03 - 2015.02 : 동국대학교 정보통신공학과 컴퓨터공학 박사 수료
  1998.09 - 2001.02 : 동국대학교 국제정보대학원 정보보호학 석사 졸업
  1993.02 - 1997.02 : 경일대학교 컴퓨터공학 학사 졸업
  
  [경력사항]
  2015.03 - 현 재 : (주)누리랩 대표이사/연구소장
  2011.11 - 2014.03 : (주)잉카인터넷 보안기술 CSO 이사
  1998.05 - 2008.08 : (주)하우리 CTO/연구소장 (창업멤버, 백신 개발 총괄)
  2022.04 - 현 재 : 경찰청 사이버안보 해킹조직 연구회 전문위원
  2021.03 - 현 재 : 사이버작전사령부 자문위원
  2021.09 - 현 재 : 경희사이버대학교 IT·디자인융합학부 AI사이버보안전공 겸임교수
  2020.09 - 현 재 : 이화여자대학교 엘 사이버보안학과 겸임교수
  
  관심분야 : 악성코드, 디지털 포렌식, 인공지능

DAY 3 - 7월 5일(금) 강연

Session M6-1  :  10:10~10:50 (40")

자율주행 및 주요센서 기술 동향과 시사점

자율주행 자동차에 대한 오랜 기술의 연구는 2000년대에 들어 많은 기업이 기술개발 및 적극적인 투자를 하면서 급속한 발전을 이루었다. 기술과 함께 상용화에 필요한 법률, 규제 및 안전을 위한 프로세스 및 표준이 제정되고 있다.
전통적인 자동차 회사만이 아니라, 차량공유회사, 글로벌 IT기업이 시장에 뛰어들면서 기술의 제휴, 협업이 활발히 이루어졌다. 하지만 2025년 레벨 4~5의 자율주행차를 장담하던 많은 기업들은 24년 현재 그 시점을 조정하고 안전하고, 안정된 레벨 2~3의 기술을 먼저 고도화하고 확보하기로 전략을 수정하고 있다. 이유가 무엇이고 어떤 시사점을 가지고 있는 것인지 생각해 볼 필요가 있다.
또한 이를 위해 IT의 소유물처럼 여겨지던 고성능 AI기술은 이미 자동차 기술 여기저기 깊숙하게 퍼져 상용화되고 있고, 특히 차량의 자율주행을 위한 다양한 센서의 데이터 처리, 인지 및 판단에 적극적으로 활용되고 있다.
본 발표에서는 변화해 가는 자유주행기술의 현황/동향과 딥러닝, 다양한 센서의 AI기술 이용 사례와 함께 차량용 에지 컴퓨팅을 통한 자율주행 제품화를 위한 과제와 접근 방법을 제시하고 시사점을 고찰해 보고자 한다.

• 
• 이석주 상무(현대모비스)



• 1998년 고려대학교 전기공학 학사
  2001년 고려대학교 전기공학 석사
  2009년 고려대학교 전기공학 박사
  2003년~현재 현대모비스 연구소 재직
  2020년~현재 AV영상인식섹터 섹터장
  
  관심분야 : 영상처리/영상인식, 딥러닝, 센서, 자율주행/주차 시스템, 데이터사이언스, 로보틱스

Session M6-2  :  10:50~11:30 (40")

통신 빅데이터의 모빌리티 분야 활용방안

모빌리티 분야에서 획득하고자 하는 정보는 대상이 고정되어 있지 않고 계속 움직이고 있는 경우가 많아 전국 범위 대규모의 데이터 확보가 쉽지 않다. 특히, 교통량(Volume), 통행속도(Speed), 출발지-목적지(O-D; Origin-Destination) 및 이동 여정(Trip Chain) 데이터 등은 모빌리티 분야 뿐만 아니라 도시계획, 도로/교통 수요예측 분야 등에서 정확한 분석과 결과 도출을 위해 전국 모든 도로를 대상으로 정보가 생성/제공되어야 하나, 제한적인 도로에 한정된 일부 검지기 설치 등을 통한 수집방식으로는 전국 모든 도로에 대한 정보 수집이 불가능하다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 국내 최대 사용자 기반 정보를 토대로 AI/빅데이터 분석을 통한 정밀한 측위 방식을 사용하여 격자(50mX50m) 및 좌표 단위 위치정보를 생성한다. 상기 통신 빅데이터 기반 고정밀 측위 위치정보를 이용하여 전국 범위 교통량(Volume), 통행속도(Speed), 출발지-목적지(Origin-Destination) 및 이동 여정(Trip Chain) 데이터 등의 생성 및 제공이 가능해 졌다. 통신 네트워크에 연결되면 모두 수집대상이 되는 통합성 있고 확장 가능한 통신데이터 특징을 활용하여 다양한 모빌리티 분야에서 통신 빅데이터 활용방안에 대해 설명하고자 한다.

• 
• 최찬영 부장(SK텔레콤)



• ~1997년 서울시립대 도시공학과 학사
  ~1999년 서울시립대 교통공학과 석사
  ~2002년 한국건설기술연구원 도로연구실
  ~2008년 SK에너지 Telematics사업팀
  ~2016년 SK텔레콤 T map 사업팀
  ~현재 SK텔레콤 Telco Data사업팀
  
  관심분야 : 모빌리티, AI, 빅데이터 분석 등

Session M6-3  :  11:30~12:10 (40")

SDV 진화를 위한 사이버보안

자동차 분야에서 가장 주목받고 있는 키워드가 SDV(Software Defined Vehicle)와 사이버보안(Cybersecurity)이다. 자동차에 다양한 외부 연결성과 다양한 서비스들이 적용되고, 자율주행 등의 첨단 기능들을 탑재하기 위해 차량 전장아키텍처의 구조적인 변화와 더불어 소프트웨어 중심으로의 변화가 일어나고 있다. 이를 대변하는 개념이 SDV이다. 기존 자동차가 SDV로 진화하면, 기존의 자동차에서는 고려하지 않았던 다양한 보안 문제가 발생할 수 있다. SDV 환경에서 자동차와 연결되는 외부 주체가 증가하고, 내부 아키텍처의 복잡성이 증가하며, 소프트웨어의 비중과 구조도 복잡해짐에 따라 잠재적인 보안 위협과 보안 취약점도 늘어날 수 밖에 없다. 사이버보안은 UN Regulation 155나 각국의 관련 법규에 따라 자동차에 의무 적용해야 하는 규제 대응을 위해서 필요할 뿐만 아니라, 자동차 소유자와 이용자에게 기술 수용성과 신뢰성을 제공하기 위해서도 반드시 필요한 요소이다. 본 발표를 통해, SDV 환경에서 발생할 수 있는 새로운 보안 문제들을 살펴보고 이에 대처하기 위한 접근법을 모색한다.

• 
• 심상규 부사장(아우토크립트)



• 1996년 POSTECH 전자전기공학 학사
  1998년 POSTECH 전자전기공학 학사
  2004년 POSTECH 전자전기공학 박사(정보보안 전공)
  2005년~2008년 삼성전자 SW연구소 책임연구원
  2012년~2021년 펜타시큐리티 CTO
  2019년~현재 POSTECH 산학협력 겸임 교수
  2021년~현재 아우토크립트 CTO
  
  관심분야 : 자동차보안, 융합보안, 모빌리티 서비스보안 등

DAY 3 - 7월 5일(금) 강연

Session M7-1  :  13:20~14:00 (40")

한국형 도심항공교통(K-UAM) 기술개발 현황 및 발전방향

도심항공교통(UAM, Urban Air Mobility)은 저소음, 친환경 동력 기반의 수직이착륙 비행체를 운용하는 新개념 항공교통수단으로 이를 지원하기 위한 항행·교통관리, 이·착륙 인프라(버티포트 등) 및 인증기술 등을 모두 포함하는 것으로 정의 된다. UAM은 배터리, 모터, 통신, 원격·자율비행 및 인공지능 등 관련 기술의 발전에 따라 기존 항공기체 및 운항·교통관리 등 분야별로 첨단 요소기술 적용이 가능하여, 도심내에 항공기가 진입 가능한 수준으로 발전됨에 따라 세계 각국에서 경쟁이 가속화되고 있으며, 이러한 新산업 선점을 위하여, 항공선진국(美 항공우주국(NASA), 美 연방항공청(FAA), 유럽 항공안전청(EASA) 등)에서는 정부와 민간이 합심하여 발전 전략을 마련하고, 실현에 옮기고 있다. 이에 우리나라도 한국형 도심항공교통(K-UAM)을 정부의제에 포함시켜 다양한 발전전략을 제시한 관계부처 합동 정책로드맵을 발표(’20.6, 혁신성장전략회의) 하였고, 기술분야의 목표달성을 위한 기술로드맵을 수립(’21.3, 제32차 비상경제 중앙대책본부회의)하여, UAM 운용생태계의 분야별 중점추진기술 발굴 및 연구개발 특화 전략을 마련하였다. 본 발표에서는 한국형 도심항공교통의 운용 全분야에 대한 기술개발 현황과 전략을 소개하고, 발전 방향을 제언하고자 한다.

• 
• 김민기 사업단장(국토교통과학기술진흥원)



• [학력사항]
  2005년 한국항공대학교 항공기계공학 학사
  2013년 서울대학교 기계항공공학 석사, 박사
  
  [경력사항]
  2007년~2010년 전력연구원(前 기초전력연구원), 산학연구원
  2010년~2016년 한화에어로스페이스(前 삼성테크윈), 책임연구원
  2016년~현재 국토교통과학기술진흥원, UAM 국가전략기술 사업단, 단장
  
  [주요 이력]
  2018년∼현재 : 국가과학기술수준평가 전문위원(과기부)
  2018년∼현재 : 국가연구개발사업 예비타당성조사 자문위원(과기부)
  2019년∼현재 : 민간투자사업 기계분과 평가위원(서울시)
  2022년 : 국가전략기술 모빌리티분야(UAM) 실무전문위원(과기부)
  
  [관심분야]
  국가연구개발사업 기획·평가·관리 / 항공기 추진시스템 및 안전인증
  ① 항공기술(신개념 항공기(UAM 등), 추진시스템, 무인기, 공항·항행교통, 인증 등
  ② 첨단·안전·청정·교통기술(자율차, 자율주행, 군집주행, 첨단도로, 에너지 하베스팅 등)

Session M7-2  :  14:00~14:40 (40")

자율운항 선박의 상용화 현황

육상에서는 인공지능 기술에 기반한 모빌리티 혁명이 일어나고 있으며 특히 자율주행 자동차 분야의 기술진전이 괄목할 만하다. 비록 로봇 택시나 레벨 3 이상의 자율주행 자동차의 경우 다양한 문제로 상용화가 지연되고 있지만, 낮은 단계의 자율주행시스템인 ADAS는 최근에 생산되는 거의 모든 신차에 탑재되어 차량의 안전성과 편의성을 혁명적으로 개선하고 있다. 자율운항 선박(MASS)은 비교적 최근에 제안되어 상용화가 시도되고 있고, IMO에서도 2028년 발효를 목표로 표준을 개발하고 있는 상황이다. 본 논문에는 HD현대그룹에서 개발중인 자율운항 기술과 상용화 현황을 대형상선과 레저보트로 나누어서 소개한다. 개발 시스템의 운용사례를 통해 완전 자율운항이 아닌 자율화의 정도가 낮은 자율운항 기술이 업계에 줄 수 있는 가치를 소개한다. 또한 안전 및 친환경 측면에서 도움이 되는 자율운항 기술의 조기 상용화를 위해서 업계가 공동으로 해결해야 할 문제들을 기술적인 측면, 법규적인 측면, 사회적인 측면에서 살펴본다.

• 
• 임도형 대표이사(아비커스)



• [학력사항]
  1998년 서울대학교 바이오시스템공학 학사
  2000년 KAIST 기계공학 석사
  2022년 서울대학교 기계공학 박사
  
  [경력사항]
  2000년~2018년 HD현대중공업 동역학연구실장
  2019년~2020년 HD한국조선해양 자율운항연구실장
  2021년~현재 아비커스 대표이사
  
  관심분야 : 자율운항 선박, 자율주행 자동차, 로보틱스 등

Session M7-3  :  14:40~15:20 (40")

5G-V2X와 자율 주행 진화

자율주행 제일 중요한 “인지”단계에 있어서 센서들이 필요하다. 지금 사용되는 센서들 카메라, 라이다, 레이다가 있는데 짧은 탐지 거리, 기상 악천후 제약, 블라인드 스팟 같은 한계가 존재한다. 이런 한계를 상호 보완하는 제4의 센서 “통신”이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것이 주변 차량의 위치, 속도, 방향, 급정차 같은 운행 정보를 알 수 있다. 이런 통신을 사용해서 Level 4 이상의 자율주행을 가능하게 한다. 주변 차량의 자율주행차에 안전에 요구되는 통신 성능, 즉 대용량과 초저지연을 가능하게 하는 것이 “5G-V2X 직접통신” 이다. 자동차의 10년 정도의 교체 주기를 고려하여 5G-V2X를 Software Defined Modem으로 구현함으로 현재 표준에서 앞으로 진화하는 표준까지 커버 할 수 있는 기술의 필용성이 대두된다.

• 
• 김호준 대표(에티포스)



• University of Minnesota, 전기공학 석사
  前 Intel 연구원
  前 GlobespanVirta 수석연구원
  前 켐트로닉스 ICT 연구소장
  前 에티포스 Global CTO
  에티포스 대표이사
  
  관심분야 : 5G-V2X, Connected Car, 통신모뎀, 차량용 반도체

DAY 3 - 7월 5일(금) 강연

Session M8-1  :  15:30~16:10 (40")

인간-로봇 협동작업의 위험성 분석 및 평가 소프트웨어 연구

산업 현장에서 인간과 로봇이 공간을 공유하는 작업 방식, 즉 협동작업이 증가함에 따라 공정 혁신과 생산성 향상과 더불어 로봇과 인간의 충돌/접촉으로 인한 안전사고를 방지해야할 필요성이 커지고 있습니다. 전통적으로는, 로봇과 작업자의 물리적 격리를 통한 안전 조치가 주로 사용되었지만, 이는 공간과 비용을 소모하며 로봇의 작업 공간 내에서 부주의한 사고의 위험을 초래할 수 있습니다.
이러한 문제에 대응하기 위해 로봇과 작업자가 효율적으로 협력할 수 있는 기술과 로봇의 위험성을 보완할 수 있는 안전성 검증 및 안전 기능 개발의 필요성이 강조되고 있습니다. 특히, 전 세계적으로 협동 로봇의 보급이 증가하면서 로봇 밀도가 높은 국내 시장에서는 로봇 안전성 검증 절차가 중요한 이슈로 부각되고 있습니다.
최근들어, 로봇과 인간의 충돌 위험성을 평가하기 위해 단순한 충돌 시험을 수행하던 방식을 넘어서 인간-로봇 충돌 모델 기반 위험성 평가법이 국내에서 활용되고 있습니다. 이 방법론은, 디지털 모델과 가상 환경을 활용하여 인간의 생체역학 특성과 로봇의 다양한 접촉 형상을 반영한 모델을 개발하고, 실험결과와 비교하여 충돌 모델을 최적화합니다. 정보처리 측면에서는 데이터 수집, 처리, 분석 과정을 통해 충돌 위험성을 체계적으로 평가할 수 있으며, 이는 기존 방법론보다 더 정교하고 신뢰성 있는 결과를 제공합니다.
충돌 모델 기반 평가법을 구현한 소프트웨어는 신속한 계산, 낮은 비용, 다양한 충돌 조건 및 충돌 형상에의 적용 용이성 등을 특성으로 합니다. 이 소프트웨어는 복잡한 모델과 긴 해석 시간을 간소화된 요소 기반 접촉 모델로 개선하여, 위험성을 손쉽게 정량화하고, 안전 검증 절차의 효율성을 극대화합니다. 특히, 협동 로봇 및 모바일 매니퓰레이터의 수요 증가에 따라 이러한 소프트웨어의 중요성은 더욱 커지고 있습니다.
결론적으로, 인간-로봇 협동작업의 위험성을 줄이고 안전성을 높이기 위해서는 혁신적인 디지털 검증 방법의 개발과 적용이 필수적입니다. 충돌 모델 기반 평가법과 이를 구현한 소프트웨어는 로봇 산업의 지속 가능한 발전에 크게 기여할 것이며, 향후 더욱 중요한 역할을 할 것입니다.

• 
• 임성수 교수(경희대학교)



• 1990년 서울대학교 기계설계학 학사
  1992년 서울대학교 기계설계학 석사
  2000년 Georgia Institute of Tehcnology 기계공학 박사
  2000년~2003년 CAMotion, Inc.(미국) 연구원
  2003년~현재 경희대학교 교수
  2006년~현재 ISO TC299 WG3 (Industrial Robot Safety) 한국대표 전문가
  2024년~현재 대한기계학회 부회장
  
  관심분야: 로봇공학, 로봇 안전성 평가, 로봇 안전 제어, 기계역학, 진동학 등

Session M8-2  :  16:10~16:50 (40")

Software Defined Robot의 요구사항과 정보 모델 표준

이 강연에서는 현재 다양한 영역에서 진행 중인 소프트웨어 정의 x(SDx)를 살펴보고, SDx의 원칙을 로봇 공학으로 확장하여 유연성, 적응성 및 기능성을 향상시키는 소프트웨어 정의 로봇(Software defined Robot, SDR) 요구사항을 제안한다. SDR은 물리적 하드웨어에 대한 의존도를 줄여, 로봇에 필요한 응용들의 신속한 개발, 배포 및 재구성을 가능하게 도와주도록 만들어져야 한다. 이를 위하여 SDR에 사용되는 소프트웨어들의 모듈화와 모듈간의 인터페이스도 중요하다. 그런데 인터페이스를 표준화하는 것은 모듈의 발전을 저해하는 요소가 될 수 있다. 이러한 요소들을 모두 고려하여 국제 표준으로 제정된 ISO 22166-201 공통정보모델과 현재 국제표준으로 개발 중인 ISO DIS 22166-202 소프트웨어 모듈용 정보모델을 소개하고, 표준화된 정보모델과 SDR간의 관계를 살펴본다. 정보모델 표준은 인터페이스 및 실행 관련 정보들을 표현하는 포맷을 표준화한 것이다. 이에 따라 새로운 기술의 발전에 따라 인터페이스들이 다양하게 만들어지는 것도 허용한다.
실제로 로봇에서 하드웨어 관련 정보는 2 종류가 존재하는데, 센서 및 구동기(예: 모터, 스피커)와 같은 전기전자적 모듈과 기계식 모듈(바퀴 크기, 바퀴 축간 거리, 로봇팔 축수/구조, 센서 포즈 등)의 정보이다. 전자는 디바이스 드라이버 등으로 알려져 있지만, 후자는 잘 알려져 있지 않은 정보이다. 실제로 후자는 SDV에서도 필요한 정보이지만 SDR에서는 더욱 중요한 정보이다. 이러한 정보를 표현하는 표준 포맷이 정보모델표준이다. 정보모델 표준을 활용하는 것이 SDR 시스템 개발에 알맞다는 것은 검증하기 위하여, 기개발된 정보모델 도구를 활용하여 이종 로봇들인 Jackal 로봇과 TurtleBot 등의 로봇을 SDR로 구현하여 동작시키는 것을 보여준다. 다양한 로봇에 적용되는 ROS 기반 소프트웨어 모듈들의 정보모델을 사용하여 SDR을 구현한 후 실제 로봇과 디지털트윈에 적용할 수 있음을 예로 보여줌으로써 정보모델 기반의 소프트웨어 모듈이 SDR 구현에 효과가 있음을 보여준다.

• 
• 박홍성 교수(강원대학교)



• [학력사항]
  1983년 서울대학교 제어계측공학 학사
  1986년 서울대학교 제어계측공학 석사
  1992년 서울대학교 제어계측공학 박사
  1992년~ 강원대학교 전기전자공학과 교수
  
  [연구실적]
  ISO 22166-1 서비스 로봇의 모듈화 – 요구사항 및 지침 : 국제 표준 제정
  ISO 22166-201 서비스 로봇의 모듈화 – 공통정보모델 : 국제 표준 제정
  ISO 22166-202 서비스 로봇의 모듈화 – 소프트웨어모듈용정보모델 : 국제 표준 개발
  로봇 SW 플랫폼 (OPRoS) 개발
  
  관심분야 : 로봇 SW 플랫폼, 실시간 네트워크, 기계학습, 상호운용성, 인터페이스 추상화 등

Session M8-3  :  16:50~17:30 (40")

파운데이션 모델을 이용한 로봇 작업 계획과 실행

대형언어모델(Large Language Model)의 발전은 인공지능 분야의 각종 문제 해결 능력과 범위를 빠르게 향상 확장하고 있으며, 이는 로보틱스 분야도 예외는 아닙니다. 범용 로봇 구현에 있어 병목 지점 중 하나였던 작업 계획 문제를 대형언어모델로 손쉽고 유연하게 해결하는 방법론이 등장했습니다. 더불어, 언어는 물론이고 시각, 청각, 행동 등을 포함한 다중감각 정보를 처리할 수 있는 멀티모달 대형 언어 모델(Multimodal Large Language Models)이 등장하여 로봇과 체화 에이전트 분야의 적용 가능성을 드높이고 있습니다. 본 발표에서는 대형언어모델과 사전훈련모델(Pretrained Model)을 로봇 분야의 다양한 범용 문제 해결에 어떻게 적용하려고 시도하고 있는지 여러 사례들을 소개하고, 향후 이러한 기술들이 어떻게 로봇 파운데이션 모델로 발전해 나갈지 예상해 보고자 합니다.

• 
• 장민수 책임연구원(ETRI)



• 1992년 서강대학교 전산학 학사
  1994년 서강대학교 전산학 석사
  2015년 KAIST 전산학 박사
  1994년~1999년 현대전자산업(주) 통신연구소
  1999년~한국전자통신연구원 책임연구원
  
  관심분야 : 소셜로봇, 인공지능

DAY 1 - 7월 3일(수) 강연

Session P1-1  :  13:20~14:00 (40")

미래 ICT 산업 및 망 보안 이슈 분석

디지털 전환, 탄소중립 기반 에너지 전환, 생성형 AI 적용 등 다양한 분야에서 진행되는 변화는 기술패권을 둘러싼 경쟁을 더욱 심화시키고 있으며, 이는 미래 환경의 불확실성을 증가시키고 있습니다. 이러한 변화에 선제적으로 대응하기 위해서는 ICT 발전 동향과 사회 환경 변화를 면밀히 분석하고 새롭게 등장하는 ICT 기술들을 조명하여 관련 보안 이슈를 식별하는 것이 필수적입니다.
본 발표에서는 미래 사회 변화 및 기술 변화를 전망하여 주요 ICT 전망 이슈를 도출하고ICT 미래 전망 이슈에서 파생이 가능한 정보보안 이슈를 식별하여, 최종 보안 아젠다를 제시합니다. 국내의 특수한 상황으로 주요 국가기관/공공기관의 경우 망 분리 환경을 전제로 하고 있습니다. 망 분리는 외부 인터넷과 내부 업무망을 분리하여 보안을 강화하는 방식으로, 최종 보안 아젠다와 비추어 고려할 수 있는 망 분리 환경에서의 사이버보안 이슈를 살펴봅니다.

• 
• 양경아 책임연구원(NSR)



• 2008년 전북대학교 컴퓨터통계정보학과 박사
  2009년~2014년 한국전자통신연구원 선임연구원
  2014년~현재 국가보안기술연구소 책임연구원
  2019년~현재 미래보안기술포럼 간사
  2022년~현재 한국제로트러스트포럼 정책·제도분과 위원
  
  관심분야: 미래 보안기술 전망, 제로트러스트, 인공지능 보안, 클라우드 컴퓨팅 등

Session P1-2  :  14:00~14:40 (40")

망 보안 정책 이슈

본 강연에서는 “망 보안 정책 이슈”라는 제목으로 2006년 이후 시행되고 있는 망 분리 정책을 진단하고 최근 진행중인 공공기관 대상 망 보안 개선 정책에 대해서 발표한다.
현재 망 분리 정책을 진단하기 위한 망 분리 도입배경 및 기술에 대해서 설명하고 문제점들을 진단한다. 업무망을 인터넷망과 분리시켜 보안성을 높였으나 폐쇄적인 업무망 보안정책에 따른 업무 효율성 저하, AI 및 클라우드 등 신기술 서비스 연계의 한계, 공공데이터 공유 한계 등의 문제점들을 정리한다. 또한 망 분리 정책에도 불구하고 최근 국제 및 국가배후 APT 해킹 조직 증가에 따른 다양한 사이버 위협에 해킹 공격을 당하고 있어 제로트러스트 등 신 보안 개념이 적용된 망 보안 개선안이 요구된다.
이를 위해 최근 국가·공공기관 대상 망 보안 개선 정책을 위한 TF가 발족되어 다층보안체계 기반 ‘신 보안 프레임워크’를 설계 및 정책 개선을 진행중에 있으며 이에 대한 진행상황을 공유하고자 한다.

• 
• 양승제 책임연구원(NSR)



• 2003년 한양대학교 컴퓨터공학 박사
  2004년~2005년 State University of New York at Buffalo 박사후과정
  2005년~2008년 LG전자 MC연구소 책임연구원
  2016년~2017년 Purdue University CERIAS 보안센터 교환연구원
  2008년~현재 국가보안기술연구소 책임연구원
  
  관심분야 : 디지털포렌식, 안티포렌식, 모바일 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅, 제로트러스트, 사이버보안

Session P1-3  :  14:40~15:20 (40")

디지털플랫폼정부 허브 서비스 사이버보안 체계

- 디지털플랫폼정부 디지털허브사업(DPG HUB) 개요
- DPG HUB 구성요소 및 세부 서비스 현황
- DPG HUB 서비스 보안을 위한 핵심 보안 정책 및 기술 개요
- 망분리, 클라우드보안, 보안관제, AI 보안, 제로트러스트기술, 공급망보안
- ZT 기반 DPG 업무 보안성 강화
- 클라우드 네이티브 기반 서비스 보안 체계
- 생성형 AI 서비스 보안 체계
- DPG HUB 가시성 확보 방안
- DPG 서비스 위협 실시간 대응 전략
- 향후 연구 방향

• 
• 김창훈 교수(대구대학교)



• • 대구대학교 컴퓨터공학과 박사, 2006. 08
  • 現 대구대학교 컴퓨터정보공학부 교수 (2007년~)
  • 現 교육부지정 정보보호영재교육원 원장 (2014년~)
  • 現 국가정보원 국가사이버안보센터 정보보안실태조사위원 (2015년~)
  • 現 한국정보보호학회 영남지부장 (2020년~)
  • 現 한국정보보호학회 해사보안연구회 위원장 (2021년~)
  • 2011년 중소기업청 R&D 분야 최우수상, 2014년 중소기업기술혁신대전 국가유공표창 및 산업통산자원부장관 표창, 2017년 교육부총리 표창(정보보호분야 공로), 2022년 국가정보원장상(사이버 안보 분야 기여)
  
  관심분야: 사이버보안 프레임워크 설계, 제로트러스트, 클라우드 보안

DAY 1 - 7월 3일(수) 강연

Session P2-1  :  15:30~16:00 (30")

6G Vision & Core Radio Technologies

The next generation 6G wireless communication is expected to be commercialized around 2030, and its standardization in 3GPP will be started from next year. It is highly anticipated that 6G will accelerate the realization of disruptive application, i.e. hyper-immersive multimedia, connected AI & robot solution, advanced air mobility, and so on.
This presentation introduces distinguishable new service/application features enabled by 6G, and main progress & milestone for 6G standardization in ITU-R and 3GPP. Also, it denotes the industry's views on 6G spectrum allocation and system architecture, then provides technical aspects and R&D activities for potential radio technologies.

• 
• 정재훈 연구위원(LG전자)



• 1997년 연세대학교 전자공학 학사
  2009년 KAIST 전기및전자공학 석사
  2005년 KAIST 전기및전자공학 박사
  2005년~2006년 데이콤 중앙연구소 선임연구원
  2006년~2011년 LG전자 3GPP LTE/LTE-A PHY 표준기술 개발 리더 및 표준화 delegate
  2012년~2015년 LG전자 5G 선행 R&D 프로젝트 리더
  2016년~2018년 LG전자 3GPP 5G NR PHY 표준화 delegate
  2019년~현재 LG전자 6G 핵심기술 R&D 담당
  * 2003년~2004년 미국 NIST 방문 연구원
  * 2011년 4G LTE/LTE-A 표준화 성과 공로로 대통령 표창
  * 2020년 5G NR 표준화 성과 공로로 과기정통부 장관 표창
  
  관심분야: 4G LTE/LTE-A 및 5G NR 표준기술, Massive MIMO, LDPC/Polar code 설계, Full duplex 통신, AI-native air interface, mmWave/Sub-THz 무선 전송, 통신-센싱 결합 등

Session P2-2  :  16:00~16:30 (30")

초거대 인공지능에 기반한 6G 물리계층 기술

근래 생성형 인공지능의 급격한 발전과 ChatGPT의 등장으로 인간만이 할 수 있는 영역으로 간주되었던 불규칙하고 비정형적인 태스크의 처리가 인공지능으로 빠르게 대체되고 있다. 이에 발 맟추어 인공지능 기술이 주도하는 사회에 대한 논의가 활발해지고 있으며 인공지능 사회에서 새로이 생겨날, 그리고 도태될 직업군에 대한 담론이 넘쳐나고 있다. 본 강연에서는 인공지능이 주도하는 자율형 미래 통신기술에 대해서 고찰하며 Large Language Model (LLM)기반 태스크 수행을 위한 통신시스템 (task oriented communication)의 최신 사례를 소개한다.

• 
• 심병효 교수(서울대학교)



• 1995년 서울대학교 제어계측공 학사
  2005년 미 UIUC 전기및컴퓨터공학 박사
  2004년 미 Texas Instruments사 연구원
  2005~2007 미 Qualcomm사 연구원
  2007년~2014년 고려대학교 컴퓨터통신공학부 교수
  2014년~ 현재 서울대학교 전기정보공학부 교수
  
  관심분야 : 이동통신, 인공지능 및 딥러닝, 정보이론

Session P2-3  :  16:30~17:00 (30")

차세대 통신을 위한 양자 암호

양자컴퓨터 출현은 현재의 보안체계를 위협하고 있다. 이에 대한 대응기술로써 크게 QKD 기술과 PQC 기술로 나뉘어 진다. 특히 QKD 기술은 양자키분배를 위하여 네트워크 인프라를 새롭게 구축하는 방안이며, 전 세계적으로 각각의 목적으로 구축되고 있다. 최근에는 구축된 QKD 인프라들의 연결과 확장을 통하여, 더 큰 규모의 QKD 네트워크를 추구하고 있다. 본 발표에서는 국가별 QKD 구축 현황과 QKD 인프라의 확장을 소개하고자 한다. 또한 KISTI에서 수행하고 있는 국가연구망 기반의 QKD 네트워크의 구축 현황도 같이 소개하고자 한다.

• 
• 석우진 책임연구원(KISTI)



• 1996년 경북대학교 컴퓨터공학과 학사
  2002년 University of North Carolina 컴퓨터과학과 석사
  2008년 충남대학교 컴퓨터공학과 박사
  2018년~2020년 KISTI 과학기술연구망센터장
  2021년~2022년 한국통신학회 통신망운용관리연구회 위원장
  2021년~현재 한국정보보호학회 양자보안연구회 공동위원장
  2003년~현재 KISTI 책임연구원
  
  관심분야 : 양자암호통신, NREN(국가교육연구망), HPC(고성능컴퓨팅), 클라우드

Session P2-4  :  17:00~17:30 (30")

6G 응용 기술 – 저궤도 위성통신

최근 SpaceX의 Starlink, Amazon의 Kuiper와 같은 대규모 저궤도 위성망 프로젝트 진행 및 3GPP NTN 표준 포함과 함께 위성통신에 대한 연구개발이 활발히 이루어지고 있다. 언제 어디서나 사용할 수 있는 3D 초연결 네트워크를 구성하고 우주 초공간 AI를 실현하기 위해서는 위성간 통신 및 온보드 컴퓨팅, 위성망 슬라이싱과 같은 기반기술의 혁신적 발전이 필수적이다. 본 발표에서는 6G 저궤도 위성망 구축 및 활용 서비스 동향을 파악하고, 대규모 위성망을 구성하기 위한 핵심 통신기술의 발전 방향을 전망해본다.

• 
• 최지환 교수(KAIST)



• 1998 서울대학교 전기공학부(학사)
  2006 MIT EECS(박사)
  2006~2012 美 Marvell 반도체 Principal Systems Engineer
  2013~2021 대구경북과학기술원(DGIST) 정보통신융합전공 조교수/부교수
  2021~현재 한국과학기술원(KAIST) 항공우주공학과 부교수
  
  관심분야 : 위성/무선통신

DAY 2 - 7월 4일(목) 강연

Session P3-1  :  10:10~10:50 (40")

5G특화망 (가상화 기반 SW 솔루션)

4차 산업혁명과 맞물려, 다양한 산업군에서 Digital Transformation이 지속적으로 추진되고 있다. 특히, 무인화, 자동화를 위해서는 AI, 로봇 기술과 함께, 기업 내 Private Network에서의 안전하고 안정적인 무선망에 대한 요구 사항도 지속 증가하고 있어, 이를 만족할 수 있는 5G 특화망 도입이 필수적이다. 그리고, 기업망 내에서 구축된 Private Network과 더불어, 최적의 서비스 운영이 가능하기 위해서는 Cloud Native 환경에서의 가상화 기반의 솔루션 개발이 필수적이다. 본 발표에서는 가상화 기반으로 개발될 수 있는 5G 특화망의 핵심 기술 요소와 이를 통해 얻을 수 있는 장점과 활용 방안에 대해 소개하고자 한다.

• 
• 최윤석 연구위원(LG전자)



• 1998년 ~ 2002년 LG전자 차세대 통신/단말 연구소 WCDMA 선행개발
  2003년 ~ 2017년 LG전자 UMTS 연구소 / MC연구소 상용단말개발
  2018년 ~ 2019년 LG전자 융복합사업개발부문 연구위원
  2020년 ~ LG전자 CTO부문 연구위원
  2022년 ~ LG전자 CTO부문 C&M표준(연) Private 5G Task
  
  관심분야: 5G/6G Technology, Private Network, AIoT, 클라우드/엣지 컴퓨팅, Network Automation 등

Session P3-2  :  10:50~11:30 (40")

5G 특화망 구축사례 및 실증 추진 현황

5G특화망은 기업이 고품질의 이동통신 서비스를 활용하여 디지털 전환을 심화할 수 있는 토대를 제공합니다. 이번 발표에서는 국내 5G특화망 제도, 실증, 기술개발 현황에 대해 소개합니다.
제도에서는 5G특화망이 2021년 과기정통부가 별도의 4.72GHz(100MHz) 대역과 28.9GHz(600MHz) 대역을 공급과 기준, 특화망을 구축·운영할 수 있는 사업자 현황, 5G특화망 지원센터에 대해 소개 합니다.
실증 추진현황에서는 초기 5G특화망 생태계 조성을 위해 정부가 지원한 실증사업 성과를 소개합니다. 제조, 물류, 의료, 엔터테이먼트 등에서 5G특화망 융합 서비스 모델을 개발·운영하면서 사업성을 검증 현황에 대해 살펴봅니다.
기술개발 현황에서는 5G특화망 산업용 단말, 모바일코어, 스몰셀, 망관제 등의 R&D 추진현황에 대해 공유합니다.

• 
• 손세일 책임연구원(한국방송통신전파진흥원)



• 2007년 단국대학교 전자계산학 박사
  2002년~2006년 단국대학교 정보컴퓨터학부 강의전임강사
  2007년~2009년 씨디네트웍스 책임연구원
  2016년~2021년 (재)기가코리아사업단 PM
  2009년~현재 한국방송통신전파진흥원 책임연구원
  
  관심분야: 5G이동통신, Open RAN, 제조/물류/미디어 융합서비스

Session P3-3  :  11:30~12:10 (40")

오픈랜(O-RAN) 글로벌 동향 및 주요기술

본 세션은 차세대 이동통신 RAN(Radio Access Network)의 핵심기술로 부각되고 있는 오픈랜 기술 및 글로벌 현황에 대한 것이다.
오픈랜 (Open RAN)은 소수의 대기업에 의한 특정 하드웨어 기반으로 제작되는 기지국(RAN) 생태계를 개방화, 가상화, 지능화된 환경으로 재편하기 위한 개방형 기지국 기술이다. 오픈랜 기술은 O-RAN Alliance라는 표준 단체를 중심으로 개방화된 산업체 표준으로 정의하고 있으며, 최근에는 미국, 일본을 중심으로 5G 오픈랜 상용화가 빠르게 진행되고 있어서 차세대 이동통신 핵심기술의 한 축이 될 것으로 보여진다.
본 세션에서는 5G NR(New Radio) 규격을 기반으로한 오픈랜의 정의, 구조, O-RAN Alliance 표준 동향, 글로벌 업체 동향 및 주요 기술에 대하여 설명한다.

• 
• 나지현 실장(ETRI)



• 989년~2018년 : 한국전자통신연구원 2G(CDMA) ~4G(LTE) 시스템 연구 개발
  2019년~현재 : ETRI 지능형스몰셀연구실장
  2017년~현재 : 6G Forum 스몰셀 WG 위원장
  2023년~현재 : ORIA 가상화/지능화 위원회 부위원장
  
  관심분야 : 5G 기지국, 5G 스몰셀, AI 기반 자동구성네트워크 기술, 오픈랜, 6G vRAN

DAY 2 - 7월 4일(목) 강연

Session P4-1  :  13:20~14:00 (40")

우주시장의 변화에 따른 GSaaS 비즈니스와 기술 동향

뉴스페이스 패러다임 변화에 따른 뉴스페이스 개념, 우주시장의 현황 및 발전동향에 맞춰 글로벌 우주분야에서의 새로운 산업과 비즈니스 영역을 소개하려고 한다.
이를 위해 Downstream분야의 우주지상국 및 서비스측면에서 GSaaS의 개념을 설명하고, 이와 관련한 위성궤도의 이해, 지상국 시스템의 구성과 기능에 대해 살펴보려 한다. 또한 GSaaS(Ground Station as a Service)라는 혁신기술 중심의 새로운 비즈니스에 대한 효용성과 필요성을 수요자 관점에서 설명하려고 한다.
향후 GSaaS 서비스 대응에 필요한 다양한 기술적 측면에서 주파수(Ka-band) 다양화와 OGS(Optical Graound Station, 광통신지상국)의 구성 및 운용개념을 이해하고, 서비스 측면(Virtualization)이나 현업적 활용 측면에서의 양자보안키분배(Quantum Key Distribution)에 대한 국내외 기술개발 동향을 살펴보려고 한다.

• 
• 이성희 대표이사((주)컨텍)



• 2000년 홍익대학교 전기전자제어공학 학사
  2018년 아주대학교 우주전자정보공학 박사
  2002년~2018년 한국항공우주연구원, 나로우주센터/위성관제팀
  2010년~2011년 교환연구원, 캐나다 Carleton University
  2015년~현재 주식회사 컨텍 대표이사
  
  관심분야 : 저궤도/정지궤도 우주지상국 통신 네트워크, FSO(광통신), 광학/SAR 위성/탑재체, 위성영상 활용 AI/Deep Learning 등

Session P4-2  :  14:00~14:40 (40")

우주국방 신기술 동향 및 정책

우주기술 선진국의 우주국방 신기술 동향 및 정책을 소개하면서, 우리나라 우주국방의 현주소 및 발전방향을 제안하였음. 따라서 구체적으로 미국의 우주국방력 및 우리나라의 우주기술 현황을 제시 하였음.
신기술과 관련하여 저궤도 통신위성 기술, 우주 상황인식, 신호정보위성, 감시정찰 핵심기술, 민군협력 우주기술 과제, 친황경 추력기 기술, 지상국 활용 방안 등을 소개하였으며, 국방에서 중요한 데이터 활용시의 보안대책에 대해서도 언급하고자 함.

• 
• 서인호 박사(국방과학연구소)



• [학력사항]
  1992.03 ~ 1999.02 : 한국해양대학교(제어계측공학) 학사
  1999.03 ~ 2001.02 : 한국해양대학교(제어계측공학) 석사
  2004.08 ~ 2008.08 : 한국과학기술원(항공우주공학) 박사
  
  [경력사항]
  2000.12 ~ 2010.05 : 한국과학기술원 인공위성연구소 과학기술위성1호/2호/3호 개발 참여
  2010.06 ~ 2013.06 : 삼성전자 생산기술연구소 근무
  2013.07 ~ 2018.08 : 다목적 실용위성 6호 탑재체 개발 참여
  2018.08 ~ 2022.08 : 425사업 체계종합 팀장
  2022.08 ~ 현재 : 425사업 사업관리 팀장
  2021.08 ~ 2023.12 : 한국국방우주학회 이사
  2021.09 ~ 현재 : 공군 우주력 발전 위원회 민간위원
  
  [상훈]
  과학기술부장관표창(‘04)
  방위사업청장표창(‘16,‘18)
  국방정보본부장표창(‘19,)

Session P4-3  :  14:40~15:20 (40")

국가 우주자산 운영 및 우주상황인식

한국항공우주연구원은 국가우주개발전문기관으로서 발사체 및 인공위성, 탐사선, 우주통신 지상시스템 등 다양한 형태의 연구개발 및 운영 프로그램을 수행하고 있다. 특히 인공위성과 같은 국가 우주자산을 이용한 위성정보의 운영 및 활용은 전지구적인 광역 영상과 디지털 공간정보를 제공하여 우리의 일상 생활에 밀접하게 연관되어 있다. 또한, 국가 우주개발 중장기 계획에 의해 근 미래에 여러 가지 형태의 다양한 국가우주자산들이 우주공간에 전개될 예정이기에, 인공위성의 운영 및 활용 분야에 대한 관심과 슈요는 폭발적으로 증가할 것으로 예상된다. 이와 더불어, New Space 및 우주기반 서비스 상업화, 우주개발 다변화 등으로 우주물체가 급증하고 있어, 우주시스템 전주기(즉, 설계·개발·발사·운영·종료 등)에 대한 우주상황인식 연구를 통해 안전하고, 안정적이며, 지속 가능한 우주활동을 목표로 미래우주시대 대비 우주교통관리 단계 진입을 준비해야 한다. 본 발표에서는 한국항공우주연구원의 국가 우주자산 운영 과 우주상황인식 및 우주교통관리에 관한 주요 내용을 소개한다.

• 
• 정옥철 팀장(한국항공우주연구원)



• 2003년 전북대학교 항공우주공학 학사
  2005년 전북대학교 항공우주공학 석사
  2021년 한국과학기술원(KAIST) 항공우주공학 박사
  2005년~2006년 ETRI 위성관제기술연구팀 연구원
  2006년~ 한국항공우주연구원(KARI) 책임연구원
  2018년~2021년, 위성임무관제사업(KARI 기관고유사업) 연구책임자
  2021년~ 현재, 한국항공우주연구원 SSA연구실장(우주상황인식 연구실장)
  2023년~ 현재, 해양경찰 위성활용 기반기술 개발과제 연구책임자
  2024년~ 현재, 한국항공우주연구원 위성운영1부장
  
  관심분야 : 위성운영, 우주비행역학, 우주상황인식, 우주교통관리, 해양상황인식 등

DAY 2 - 7월 4일(목) 강연

Session P5-1  :  15:30~16:00 (30")

조선해양산업에서의 디지털라이제이션과 글로벌 규정 동향

조선해양산업에 인공지능(AI), 블록체인, 빅데이터, 디지털 트윈, 사이버보안, 스마트 센싱, 5G 등 정보통신기술(ICT)이 ICT 기술이 도입ㆍ융합됨으로써 비즈니스 환경이 변화하고 있다. 선박의 안전 운항을 돕는 e-Navigation(바다 내비게이션) 서비스는 실시간으로 자동 업데이트되는 전자해도를 활용하여 충돌이나 좌초 위험, 교통상황 등 선박 주위의 바다 정보를 실시간으로 알려준다. 자율운항선박은 최첨단 ICT가 융합된 선박으로 기존 선원의 역할을 AI라는 시스템으로 대체함으로써 해상 안전과 운용비용 최적화를 기대하고 있다. 싱가포르, 로테르담 등 세계 주요 항만은 자율운항선박, 지능화ㆍ자동화 항만 및 스마트 해상통신 간 연계를 위한 스마트 해상물류체계를 구축하고 있다. 본 발표에서는 선박 검사원으로서 바라보는 조선해양산업의 디지털라이제이션 전반적인 현황 및 디지털 선박 규칙 제정 등의 최신 이슈사항에 대해 살펴보고자 한다.

• 
• 임정규 책임연구원(한국선급)



• 2009년 경북대학교 전기공학 학사
  2011년 서울대학교 전기공학 석사(세부전공 : 무선통신)
  2011년~2017년 HD현대중공업 조선사업부 전장설계팀
  2017년~현재 한국선급 연구본부 디지털기술원 사이버인증팀
  
  [연구실적, 주요연구]
  선박 사이버 리스크평가방법론 개발 및 컨설팅 수행(90척)
  자율운항선박 기술 개발 등 국가 R&D 수행(9건)
  국내외 신조선 및 현존선 선박 사이버보안 검사 수행(26척)
  [특허] 자율운항선박 사이버 위험도 정량적 평가 시스템 및 이의 실행 방법(‘23년)
  IITP 주간기술동향 차세대보안 컬럼 기고(2건), 선박 사이버보안 관련 논문 게재(8건)
  
  관심분야 : 선박 사이버보안, 클라우드 컴퓨팅, 제로트러스트 보안, 인공지능 보안, 디지털트윈 기술

Session P5-2  :  16:00~16:30 (30")

4차 산업혁명 기술의 스마트 전투함정 적용에 대한 연구

최근 해군에서는 4차 산업혁명 첨단기술 기반의 해양강국, 대양해군을 위한 “SMART Navy”를 추진중이며, 미래전장환경을 대비한 유무인 복합운용체계(MUM-T) 적용 확대를 추진하고 있다.
초연결, 초지능, 초융합의 시대가 도래함에 따라 해군의 기본 전투 단위인 함정에 신기술을 적용하여 전투성능을 극대화하고, 함정-항공기-육상 간 네트워크화로 통합 전투력을 발휘하고자 하는 노력들이 국내외에서 진행중이다.
본 발표에서는 스마트 전투함정의 전투력 향상을 위한 인공지능 기반의 지능형 전투체계, 유무인 복합운용체계와 자율운항에 대해 논의하고, 초연결 및 초융합 기반의 협동교전 능력과 체계통합, 그리고 초연결 시대에 그 중요성이 점차 커지고 있는 사이버보안 등의 적용 방안에 대해 논의하고자 한다.

• 
• 김정수 팀장(한화시스템)



• 2000년 경북대학교 전자공학과 학사
  2009년 경북대학교 전자공학 박사
  2008년~현재 한화시스템 해양연구소(現 해양시스템3팀 팀장)
  
  관심분야 : 통합기관제어체계(ECS), 상태기반정비, 함정전투체계 등

Session P5-3  :  16:30~17:00 (30")

스마트선박 보안 내재화 기반 조성

AI와 빅데이터 등의 첨단 기술이 기존 산업과 융합되면서 새로운 융합산업이 지속 등장하고 있습니다. 이러한 융합산업은 우리의 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만드는 동시에, 예기치 못한 사고를 초래하기도 합니다. 특히 국가 경제 활동에 필수적인 역할을 수행하는 해상 물류의 중심인 선박 산업도 더 이상 폐쇄적으로 운영되지 않고, 최신 IT 및 OT 기술을 도입하기 시작하며, 육상과의 통신 접점이 증가함에 따라 전통적인 IT 산업에서 발생하던 보안 위협이 선박 산업으로 전이되고 있습니다.
이에 한국인터넷진흥원(KISA)은 스마트선박에서 발생할 수 있는 보안 위협을 사전에 식별하고, 식별된 위협에 대응하기 위한 다양한 솔루션을 제공하기 위한 보안 내재화 지원 사업을 추진하고 있습니다. 이번 발표를 통해 KISA가 올해부터 추진하는 스마트선박 보안 사업에 대한 구체적인 내용을 소개하고자 합니다.

• 
• 김지명 책임연구원(KISA)



• 2016년 성균관대학교 공학석사
  2012년 SK쉴더스(구 SK인포섹) 침해사고대응(CERT)
  2015년 하나금융티아이 통합보안관제센터 침해사고대응(CERT)
  2017년 한국인터넷진흥원
  
  관심분야 : 자율주행차 및 스마트선박 보안기술, AI 관제시스템, DDoS 대응 기술 등

Session P5-4  :  17:00~17:30 (30")

선박 및 해양 보안

빠르게 진화하는 선박 및 항만 운영 환경에서 사이버보안은 안전성과 가용성을 보장하기 위한 중요한 요소로 떠오르고 있습니다. 이번 발표에서는 선박 및 항만 주요 시스템에 대한 상세한 위협 분석을 통해 취약점과 잠재적 공격 벡터를 살펴보고, 이에 대응하기 위해 선박 및 항만 환경에 적합한 사이버 보안 대응의 중요성을 논의할 것입니다. 또한, 취약점 분석 및 지속적인 모니터링을 통한 위험 완화 방안도 소개할 예정입니다. 이와 더불어, 본 발표는 선박 및 항만 보안에 필수적인 사이버보안 프레임워크와 인증 통합에 대해 다룰 것입니다. IEC 62443 표준의 적용 가능성을 검토하고, UR E26 및 E27 인증 요건에 대한 통찰을 제공하여 사이버보안의 신뢰성과 규제 준수의 중요성을 강조할 것입니다.본 발표를 통해 선박 및 항만 사이버 보안의 현주소를 진단하고, 이를 강화하기 위한 체계적인 접근 방법을 제시하고자 합니다.

• 
• 윤민규 팀장((주)코어시큐리티)



• 2018년 성결대학교 정보통신공학 학사
  2018년 ㈜ 코어시큐리티 연구원
  2020년~현재 ㈜ 코어시큐리티 ICS 보안연구팀 팀장
  2022년~현재 고려대학교 컴퓨터공학과 석박통합과정 입학
  2024년 5월 IoT/Embedded 및 산업제어 장비 관련 CVE 5종 등록
  
  관심분야 : IoT/Embedded, 산업제어시스템(ICS), 선박 및 해양 보안, 로봇 보안 , 취약점 분석 등

DAY 3 - 7월 5일(금) 강연

Session P6-1  :  10:10~10:50 (40")

산업응용을 위한 가상융합기술

가상융합기술(XR)은 가상과 현실이 융합된 공간에서 사람·사물이 상호작용하며 경제·사회·문화적 가치 창출을 가능하게 하는 기술로 디지털트윈 및 생성형AI 등 디지털기술과 접목을 통해 보다 정확하고 정밀한 실시간 상호작용과 가상시뮬레이션이 가능한 지능적 가상융합 서비스로 진화하여 산업 전반으로의 활용·확산이 기대되고 있다. 초기 게임/엔터테인먼트 위주의 산업에서 제조, 로봇, 모빌리티 등 타 산업과 융합되어 산업의 혁신과 신산업·신시창 창출에 기회 요인으로 작용하고 있다. 본 강연에서는 가상융합 기술의 개념 및 R&D 동향을 살펴보고 최근 제조·로봇, 물류, 모빌리티 등 여러 산업에 적용되고 있는 현황과 미래를 전망해 보고자 한다.

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• 이경택 센터장(KETI)



• 2008년 연세대학교 전기전자공학과 공학박사
  1998년~2001년 ㈜아이앤씨테크놀로지 프로세서IP팀 팀장
  2010년~2011년 한국전자기술연구원 SW사업기획단 단장
  2015년~2016년 카네기멜론대학 HCII(Human Computer Interaction Institute) Visiting Researcher
  2014년~현재 한국전자기술연구원 콘텐츠응용연구센터 센터장
  2022년~현재 한국전자기술연구원 스마트XR기술사업단 단장
  
  관심분야: 가상융합, 디지털트윈, 생성형AI 등

Session P6-2  :  10:50~11:30 (40")

융합서비스를 실현하기 위한 자율지능시스템 기술 소개

현실 세계의 사물·공간·사람의 특성을 디지털화하고, 데이터를 기반으로 공공·산업 분야에서의 난제를 해결하려는 시도가 현재에도 활발히 진행되고 있다. 최근 인공지능 기술의 발전으로, 난제 해결을 위하여 다양한 기술을 융합하고 데이터 분석·최적화를 지원하는 지능형 시스템 역시 지속적으로 발전하고 있다. 더 나아가 지능형 시스템은 시스템이 스스로 판단하고 자율적으로 동작하는 자율지능시스템으로 발전할 전망이다. 자율지능시스템으로 발전하기 위해서는, ① (초연결) 다차원 데이터의 안정적인 수집, ② (상호협업) 이종의 시스템과의 연합, ③ (의사결정) 복합 데이터를 기반한 의사결정 기술에 대한 연구가 필요하다. 이 강연에서는 자율지능시스템으로의 발전을 위하여 공공·산업 분야에서 연구되고 있는 핵심 기술에 대해 소개한다.

• 
• 최원기 팀장(KETI)



• 2014년 연세대학교 컴퓨터과학 학사
  2021년 연세대학교 컴퓨터과학 박사
  2021년~현재 한국전자기술연구원 선임연구원
  
  관심분야 : 디지털 트윈, 빅데이터 플랫폼, 멀티모달 데이터 프로세싱 등

Session P6-3  :  11:30~12:10 (40")

산업데이터(공정)기반 DX응용기술

다양한 산업현장 시스템에서 빅데이터를 수집하고, 관련 데이터를 통합하여 분석면 자세한 상태를 분석할 수 있고, DX 기능을 적용할 수 있다.
산업분야의 다양한 공정에 적절한 DX 기능을 제공하면, 생산 시간 병목을 줄이고 생산 부품의 품질을 고도화 할 수 있다.
발표에서는 전기차 주행데이터, 공정 및 장비 데이터를 활용한 데이터 분석과 산업DX 응용 기술에 대해 사례를 소개한다.

• 
• 강정훈 센터장(KETI)



• 1999년 단국대학교 전자공학 석사
  1999년~현재 KETI 센터장, 지능융합S/W연구센터
  2020년~현재 센터장, 전기차 산업데이터센터(산업부, 산업혁신기반구축)
  
  관심분야 : 산업DX, 산업AI, 장비 지능화, 데이터학습 및 분석, 로봇 통합 디지털트윈 시스템 등

DAY 3 - 7월 5일(금) 강연

Session P7-1  :  13:20~14:00 (40")

기후위기 시대. 디지털 기술의 역할과 책임

점차 심각해지는 기후위기에 대응하기 위해 2050년까지 순 탄소배출량을 제로로 만들겠다는 ‘탄소중립’은 우리나라를 포함한 글로벌 130여 개국의 목표이자 의무다. 탄소배출 감축을 지원하고, 기후변화 적응에 도움을 주는 기술을 ‘기후기술’이라 하며, 기후기술 산업은 탄소중립 달성뿐 아니라 신산업 동력으로 주목받고 있다.
한편, 최근 비약적인 발전을 이루며 전 산업 영역에서 활약하고 있는 AI 기술은 기후기술과도 융합되는 추세다. 탄소배출이 많은 에너지 분야(발전, 산업, 건물, 수송 등)에서 AI를 비롯한 디지털 기술은 효율을 높이고, 예측을 강화하고, 최적화를 이루며 탄소배출 감축에 기여한다. 그러나 AI의 보편화가 데이터센터의 전력 소모량을 크게 높이며 기후위기에 일조한다는 점도 주목해야 한다.
이러한 배경 하에서, 기후위기 및 기후기술의 현황을 살펴보고, 디지털 기술 및 산업이 탄소중립에 미치는 영향을 검토하고, 국내 디지털 탄소중립 정책에 대해서 논의한다.

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• 이은경 선임연구원(SPRi)



• 2008 KAIST 수학과 학사
  2015 KAIST 경영대학원 경영공학 박사
  2015~2020 삼성경제연구소 수석연구원
  2020~2021 센티언스 최고전략책임자
  2023~ 소프트웨어정책연구소 선임연구원
  
  관심분야 : 디지털 탄소중립, 지속가능한 SW 및 디지털 기술, AI 안전/신뢰, 온라인 플랫폼 경제

Session P7-2  :  14:00~14:40 (40")

탄소중립을 위한 신재생에너지 시스템 디지털 전환

IEA 보고서에 따르면, 2050년 탄소중립 달성을 위해서는 재생에너지 발전 비율의 증가, 에너지 이용의 전기화, 에너지 집약도의 향상이 필요하다. 그러나 재생에너지의 간헐적 생산은 가장 큰 도전 과제로 다가온다. 이는 전력 생산 단계뿐만 아니라, 전체 에너지 전환 및 소비 체계에도 영향을 미쳐 에너지 운영 안정성에 악영향을 미친다. 이에 따라 에너지 생산과 수요의 불일치 문제를 유연하게 대처할 수 있는 혁신적인 기술이 시급히 요구되며, AI 기반의 디지털 전환은 탄소중립 달성에 있어 핵심적인 역할을 할 수 있다.
디지털 전환의 특징은 에너지 공급, 전환, 소비 데이터를 동시에 수집하고 분석하여 실시간 대응을 가능하게 하며, AI는 복잡한 패턴 분석을 통해 이전에는 해석하기 어려웠던 문제들을 해결하는 데 도움을 준다. 본 연구에서는 에너지 전 주기의 데이터를 높은 신뢰도로 동시에 수집, 저장, 처리하는 데이터 파이프라인 구축 사례와 미래의 에너지 수요와 공급을 정확하게 예측하는 기술, 대량의 데이터 간 관계성을 기반으로 한 에너지 운영 최적화 기술을 소개한다. 또한, 한국에너지기술연구원에서 에너지 유연성 트랙 레코드를 확보한 신재생-제로에너지 건물 도메인의 AI 기반 디지털 전환 실증 운영 사례를 소개한다.

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• 한광우 선임연구원(한국에너지기술연구원)



• 2014년 중앙대학교 기계공학 학사
  2016년 KAIST 기계공학 석사
  2020년 KAIST 기계공학 박사
  2020년~2021년 KAIST 기계기술연구소 박사 후 연구원
  2021년~현재 한국에너지기술연구원 에너지ICT연구단 선임연구원
  
  관심분야 : AI활용 예측/제어, 디지털 전환, 에너지 전환/저장시스템, 수소에너지시스템

Session P7-3  :  14:40~15:20 (40")

제로에너지 빌딩 기획 및 운영을 위한 전략 방향

탄소중립을 대한 국제적인 관심이 날로 고조되는 가운데 국내 역시 탄소중립 목표 달성을 위해 다양한 부문의 시도가 이루어지고 있으며, 건축 부문에서의 탄소배출을 저감하기 위해 제로에너지빌딩과 그린리모델링 등의 정책이 추진되고 있다. 제로에너지빌딩 건축은 기존의 건축 과정과 다르게 건축물의 전생애에 걸쳐 에너지효율과 탄소배출을 고려한 전문적인 기술 지원이 필요하다. 에너지엑스 DY빌딩은 에너지자립률 121.7%를 달성한 플러스에너지빌딩으로서 다양한 기술적 의미를 담고 있다. 건물 에너지 및 탄소배출에 대한 분석, 예측, 관리의 방식에 적용하는 데 있어서 디지털 기술의 잠재력에 대한 기대는 누구나 공감하는 바이지만, 여전히 해결해야 하는 많은 과제를 안고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 정책적, 산업적, 기술적 도전과 노력들이 필요하다. 기술적으로는 좋은 품질의 건물 에너지 데이터를 확보하고 활용하여 널리 알려진 인공지능 기술을 잘 적용하는 것이 필요하며, 이와 같은 기술적 요소를 적용하는 데에 있어서 건축 이해관계자들이 갖는 어려움과 고민을 해결할 수 있는 서비스 개발이 산업적 측면에서 필요하다. 정책적으로는 인센티브혹은 의무사항 등과 같은 요소의 기준을 보다 의미 있게 구체화하기 위한 적극적인 노력이 필요하다. 이와 같은 접근을 위해 건축 분야에 대한 디지털 기술의 도전과 시장 혁신은 계속될 전망이다.

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• 홍두화 공동대표(에너지엑스)



• 2007년 KAIST 전기 및 전자공학전공 학사
  2015년 서울대학교 전기컴퓨터공학부 박사
  2015년~2019년 삼성전자 AI센터 Staff Engineer
  2019년~현재 에너지엑스 공동창업자 및 공동대표이사
  
  관심분야 : 건축환경, 에너지전환, 인공지능, 빅데이터 등

DAY 3 - 7월 5일(금) 강연

Session P8-1  :  15:30~16:10 (40")

미래를 향한 자율제조: 전략, 기술, 그리고 도전과제

Industry 4.0 기반의 스마트 제조, 지능형 공장기술의 개발과 확산이 빠르게 진행되는 과정에서 최근 AI 자율제조의 관심이 높아지고 있습니다. 최근 정부의 ‘AI 자율제조 전략 1.0’ 발표로 2030년까지 제조 생산성 20% 향상을 목표로 설계-생산-유통-판매에 이르는 제조 전체 과정에 AI 기술을 활용한 의사결정, 설비제어, 공정최적화 등의 미래 생산 환경에 적용될 기술개발 및 확산이 계획되고 있습니다. AI 자율제조를 위해서는 설계-생산-유통-판매에 연계되는 제조업계의 데이터 연결성이 확보가 우선되어야 하며, 이를 위한 표준화된 인프라(제조기준정보, 소프트웨어, 클라우드, 데이터 보안, IIOT솔루션 등)의 확보가 중요할 것으로 보입니다. 본 발표에서는 표준화된 인프라의 기반에서 AI 자율제조의 지속가능성 대한 방향을 논의하고자 합니다.

• 
• 신범식 매니저(LS ELECTRIC)



• 2005년 성균관대학교 기계공학부 학사
  2007년 성균관대학교 메카트로닉스 석사
  2011년 성균관대학교 기계공학 박사 수료
  2012년~2014년 AbleMAX 선임연구원
  2015년~LS ELECTRIC Manager
  
  관심분야: HPC, Cloud Computing, Smart Factory & Engineering, Master Data, DT/DX

Session P8-2  :  16:10~16:50 (40")

제조장비의 디지털전환 기술 (롤투롤 이차전지 제조장비 사례)

이차전지 시장은 연평균 10% 이상 성장할 것으로 예상되는 반면, 디지털 트윈 시장은 연평균 20% 이상의 훨씬 높은 성장률을 기록할 것으로 전망된다. 이러한 추세와 한국의 대기업 및 중소기업의 요구에 대응하여 KIMM은 다양한 제조 장비의 디지털전환 기술 연구에 주력하고 있다. 그 중 하나의 사례로 이차전지장비 연구실은 롤투롤 이차전지 장비를 다양한 머신러닝 기법을 도입하여 디지털트윈을 구축하는 연구를 수행하고 있다. 한국의 이차전지 산업은 이미 전 세계에 공장을 설립하였으나, 이차전지 제조의 특수성으로 인해 숙련된 인력을 파견하는 데 많은 비용이 들며, 이는 비용 절감에 어려움을 초래합니다. 또한, 숙련된 인력의 이탈은 부정적인 영향을 미칠 수 있어 최적의 장비 운영을 위한 디지털 전환 기술이 필요하다. 롤투롤 전극 제조 장비를 위한 디지털 트윈 기술, 정밀 정렬, 결함 특성화, 제조 장비의 정적/동적 모델링 및 제어 파라미터 설정 등을 포함한 디지털 전환 연구를 수행하여, 한국의 중소기업 및 대기업에 적용할 수 있는 디지털전환 실용기술 개발을 이차전지제조장비의 예를 들어 소개하고자 한다.

• 
• 이택민 연구실장(한국기계연구원)



• 1995년 KAIST 정밀공학 학사
  1997년 KAIST 기계공학 석사
  2002년 KAIST 기계공학 박사
  2002년~ 2003년 MIT Post Dr. Associate
  2003년~ 한국기계연구원 책임연구원
  2012년~2017년 한국기계연구원 인쇄전자연구실 연구실장
  2024년~현재 이차전지장비연구실 연구실장
  2024년~현재 디지털트윈팀 팀장
  
  관심분야 : 이차전지 제조장비, 롤투롤 공정장비, 인쇄전자, 디지털트윈, 제조장비 디지털전환 등

Session P8-3  :  16:50~17:30 (40")

완성차 국산화 제어 시스템 구축 사례 및 보급 확산의 도전과제

완성차 라인은 프레스, 차체, 도장, 조립(의장)의 4개 주요 라인으로 구성됩니다. 완성차 라인을 제어한다는 것은 이들 4개 라인의 특성과 제어 방법을 이해하고, OT 데이터(Operational Technology Data)를 통합 관리함으로써 생산성과 유지 관리 효율을 높이는 동시에 제어 기술의 지속성을 인정받는 것을 의미합니다. 이러한 이유로 완성차 제어 분야는 높은 기술 장벽과 보수적인 시장 구조로 인해 진입이 어렵습니다. 그 결과, S사, R사, M사 등의 외산 제어기가 오랜 기간 동안 이 분야를 점유해 왔으며, 외산 기술에 익숙한 기술자들이 다수입니다. 한 번 구축된 라인은 다양한 자동차를 20년 이상 생산해야 하므로, 제품뿐만 아니라 인력을 포함한 기술 자원의 지속적 공급 여부는 완성차 분야에서 중요한 지표 중 하나로 간주됩니다. 본 발표에서는 국산 제어기를 기반으로 한 완성차 제어 시스템 구축 사례를 소개하고, 스마트 제조 분야에서 제어 시스템 및 기술이 직면한 도전 과제에 대해 서술 합니다.

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• 윤건 매니저(LS ELECTRIC)



• 2001년 강원대학교 제어계측공학 학사
  2003년 강원대학교 제어계측공학 석사
  2003년 ~ LS ELECTRIC 연구원(매니저)
  
  [수상]
  2021년 제 54회 과학의날 과학기술정보통신부장관 표창
  2023년 제 20주 IR52 장영실상 - 과학기술정보통신부장관 상장
  
  관심분야 : Industrial Network, OT Cyber Security