국립부경대학교 | 인공지능 응용 연구실

<강화학습>

▷ 스스로의 경험을 통해 학습할 수 있어서 인간 학습에 가장 근접한 형태
▷ 강화학습은 자율 에이전트를 모델링하여 환경에 대한 사전 지식 없이 최적으로 순차적 정책을 취할 수 있으므로 학문적으로 가장 유용한 머신러닝 기법 중 하나

<강화학습의 적용 1: 사이버 보안>

▷ 네트워크 환경에서의 공격 기법에 대한 분석과 이를 방어하기 위한 기존의 사례를 수집하여 대상으로 하는 시스템 및 대응 기술에 대한 준비

▷ 시스템 및 네트워크 분야에서 자동화된 관리 기술이 적극 개입될 것으로 예상되기 때문에 인공지능을 활용한 적극적인 대응 기술이 매우 중요

▷ 강화학습의 보상값에 대한 휴리스틱한 분석을 통해 성공 가능성에 대한 부분적 실험을 수행

<강화학습의 적용 2: 헬스케어>

▷ 최근 전자 의료 기록은 임상 의사 결정과 환자 관리를 최적화하기 위해 개인화된 의료 제안을 발견하는 연구에 관심이 증가

▷ 국민건강보험공단의 전자 건강 기록 공유 서비스로 한국인의 진료, 처방, 실험실 검사 등이 포함된 전자 건강 기록 분석이 가능

▷ 의료 데이터의 장점과 효과를 고려해 환자의 의료 정보를 분석하여 한국인에게 가장 부담이 큰 질환으로 알려진 당뇨병에 대해 최적의 의료 행위를 추천하는 모델을 제안

<진행 중 과제>

▷ 상시적 보안품질 보장을 위한 6G 자율보안 내재화 기반기술 연구, ETRI, 2022.05 ~ 2024.12

▷ 인공지능을 적용한 실제 시나리오 기반의 적대적 사이버 보안 에뮬레이션 기술 연구, 부경대학교, 2023.11 ~2024.10

<종료 과제>

▷ 강화학습 기반 Adversary Emulation 기술 연구, 국가보안기술연구소, 2022.04 ~ 2022.11

▷ 실시간 대규모 영상 데이터 이해 예측을 위한 고성능 비주얼 디스커버리 플랫폼 개발, ETRI, 2022.04 ~ 2022.11.

▷ 강화학습 강좌에서 서비스 러닝 도입에 관한 연구, 교육부, 2021.09. ~ 2022.01.

▷ A research on the personalized treatment recommendation system using medical big data, NRF, 2018.08 ~ 2021.05

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