머신러닝, 딥러닝 개념​

• 머신러닝: 입력 데이터를 스스로 학습하여 결과를 예측하거나 분류하는 기술
• 딥러닝: 인공신경망에서 은닉층을 깊게 쌓은 머신러닝 기법

머신러닝, 딥러닝 핵심요소 비교, 적용방안​

머신러닝, 딥러닝 핵심요소 비교​

구분	머신러닝	딥러닝
특징	사람의 개입	사람 개입 최소화
학습구성	지도, 비지도, 강화	인공신경망
알고리즘	선형회귀, 의사결정나무, SVM, K-means 등	CNN, RNN, GAN, DBN 등
활용	예측, 분류	예측, 분류, 생성
성능	적은 데이터에서 우수한 성능	대규모 데이터에서 우수한 성능
	복잡한 패턴인식 한계	복잡한 패턴인식 가능

머신러닝, 딥러닝 적용방안​

구분	머신러닝	딥러닝
금융	신용점수예측, 사기탐지	주가예측, 금융모델링
의료	진단보조, 환자위험도 평가	의료이미지분석, 유전자분석
커머스	고객행동분석, 추천시스템	고객감정분석, 행동패턴분석

머신러닝 성공포인트​

구분	포인트	내용
기술측면	Zero-Shot 학습	학습 비용의 효율화
	1-Bit 가중치 인코딩	저장 비용의 효율화
에너지측면	태양열 에너지	에너지 사용 학습 비용 절감
	소형모듈원전	모듈화 원전으로 학습 에너지 충족

• 학습, 저장 비용의 효율화와 에너지 비용절감을 통해 탄소인지 MLOps 환경 구축 필요

데이터 차원 축소 개념​

• 다차원 데이터세트의 차원을 축소해 새로운 저차원 데이터를 생성하는 과정 또는 기술
• 차원의 저주해결, 성능 및 계싼 효율, 학습 효율성, 데이터 시각화

데이터 차원 축소 개념도, 주요 유형, 적용방안​

데이터 차원 축소 개념도​

데이터 차원 축소 주요 유형​

구분	유형	내용
선형	PCA, 주성분 분석	데이터 분산이 큰 방향으로 차원 축소
	LDA, 선형판별분석	클래스 간 분산 최대화, 클래스 내 분산 최소화
	SVD, 특이값분해	데이터 행렬 분해하여 차원 축소, 압축
	ICA, 독립성분분석	데이터의 독립성분을 추출하여 표현
비선형	t-SNE	고차원 데이터를 확률적 모델링하여 매핑
	LLE, 지역선형임베딩	인접데이터의 선형관계를 보존하여 축소
	Isomap, 등거리매핑	데이터 간 거리를 보존하여 저차원 매핑
	MDS, 다차원스케일링	데이터 간 거리 정보를 근접행렬로 유지 후 매핑
	커널 PCA	커널트릭 활용 고차원 공간에서 PCA 수행

데이터 차원 축소 적용방안​

구분	내용	비고
데이터 시각화	고차 데이터를 2D, 3D로 변환, 시각화	t-SNE 등
노이즈제거	데이터 주요 특징만 남겨 데이터 품질 향상	PCA 등
특성 선택	중요 속성만 선택하여 분석, 학습 활용	LDA 등
데이터 압축	저장 공간 절약 및 전송 효율성	SVD 등
패턴 인식	데이터 잠재 구조 파악, 패턴 이해	LLE, Isomap

데이터 차원 축소 고려사항​

• 대규모 데이터셋 차원축소 전 계산 비용을 줄이기 위해 데이터 샘플링 고려

디피-헬만 알고리즘 개념​

• 안전하지 않은 채널을 통해 암호키를 안전하게 교환할 수 있도록 하는 비밀키 교환 알고리즘
• 인터넷과 같은 중개 네트워크 환경에서 안전한 키 교환 가능

디피-헬만 알고리즘 개념도, 절차, 활용사례​

디피-헬만 알고리즘 개념도​

디피-헬만 알고리즘 절차​

절차	내용	비고
설정	두 사용자는 큰 소수 P와 정수 G 선택	사전 교환
	비밀키 a, b를 각각 선택	비밀키 설정
공개값 교환	공개값 A, B 나머지 연산	안전하지 않은 NW 활용
	두 사용자는 공개값 교환
비밀키 계산	서로의 공개값으로 비밀키 나머지 연산 후 암호화 통신	대칭키 기반 통신

디피-헬만 알고리즘 활용사례​

구분	내용	비고
VPN	VPN 연결시 세션 키교환 수행	비대칭 키 교환
TLS	HTTPS 기본 프로토콜인 TLS 키교환시 사용	ECDHE
무선보안	WPA/WPA2 등 무선 보안 프로토콜에 활용	도청 방지

디피-헬만 알고리즘 고려사항​

• 보안을 위해 충분히 큰 키(2048bit 이상)를 사용하여 무차별 연산 공격 방지

RPA 개념​

• 소프트웨어 봇을 활용하여 반복적이고 규칙적인 업무와 프로세스를 지능형 자동화 하는 기술
• 생성형 모델의 에이전트 기반으로 태스크의 완전한 자동화 가능성

RPA 구성도, 구성요소, 적용방안​

RPA 구성도​

RPA 구성요소​

구분	내용	비고
RPA 개발도구	프로세스 모방 스크립트 작성	AI 모델 통합
RPA 봇	로봇 실행, 자동화	데이터 수집
모니터링	봇 작업 모니터링, 자원 관리	AI 모델 업데이트
지능형 자동화	AI 기반 스크립트 자동화	작업자 개입 최소화

RPA 적용방안​

구분	내용	비고
공공	데이터 입력, 문서 처리, 보고서 작성 자동화 등 행정 업무 자동화	효율성 증대 및 오류 감소
금융	대출 신청 처리, 고객 상담 자동화 등 고객 서비스 개선	서비스 품질 향상 및 대기 시간 감소
민간	재고 관리, 구매 주문 처리 자동화 등 생산성 향상	운영 비용 절감 및 생산성 증가

RPA 기술수준​

수준	내용	비고
Basic 자동화	단순 반복 업무 자동화, 정형 데이터 입력 및 처리	규칙 기반, 키보드/마우스 매크로 활용
Intelligent 자동화	머신러닝 및 자연어 처리 적용, 문서 및 이메일 분석	NLP, 비정형 데이터 핸들링, OCR 활용
Cognitive 자동화	AI 기반 의사결정 지원, 프로세스 최적화 및 예측 분석	예측 분석, 프로세스 개선, 자율적인 업무 처리

RPA 고려사항​

• RPA 사용방법에 대한 지속적인 업무 교육으로 러닝커브 감소 필요
• RPA 결과에 대한 검증 절차 마련 필요

빅데이터 분석도구 개념​

• 대량의 데이터를 분석을 통해 가치 있고 활용 가능한 정보를 얻을 수 있게 하는 도구

빅데이터 분석도구 선택 원칙, 선정 방안​

조직 관점 선택 원칙​

구분	원칙	내용
품질	기능성	빅데이터 처리 시각화 기능 등
	실행효율성	데이터 처리 속도, 하드웨어 사용량
	호환성, 이식성	정형, 비정형 데이터 처리, OS 종속성
	보안성	데이터 침해, 개인정보 침해
사용성	학습성, 이해용이성	러닝 코스트 측정
	접근성, 편의성	UI 모델링 용이성
	운영성	벤더 지원 여부, EoS 등

• ISO 25000 관점에서 분석도구의 품질과 사용성 평가

핵심기능 관점 선택 원칙​

원칙	내용	비고
분석 능력	다양한 유형의 분석 기법	SVM, 의사결정트리, 시계열 등
데이터 통합관리	별도 통계도구, 언어 지원	주피터 노트북, 사용자 대시보드 등
데이터 가져오기, 내보내기	다양한 포맷의 데이터 입출력	CSV, XLSX 등 지원

• 조직 내 데이터 요구사항, 구성원의 기술스택 고려 선정

빅데이터 분석도구 선정 방안​

빅데이터 분석도구 선택 고려사항​

• 실시간 데이터를 받기 위해 UDP, JSONL 지원 여부 고려
• 데이터 조회, 그룹핑 분석을 위한 Query Language 지원 여부 고려

OECD 디지털세 개념​

• 글로벌 IT기업이 자국 내에서 일으킨 매출에 대해 각 국이 부과하는 법인세와 별도 세금
• 과세 형평성 제고, 안정적 세수 확보, 사업장이 없는 다국적 기업의 서비스 수익에 대한 과세

OECD 디지털세 구성도, 구성요소, 대응방안​

OECD 디지털세 구성도​

• 시장 소재지 국가에 과세권을 배분하고, 글로벌 최저한세율 도입으로 국가 간 법인 세율 경쟁 방지

OECD 디지털세 구성요소​

구분	내용	비고
필러1	시장 소재지 추가 과세권 배분	초과이익의 일정부 과세
	디지털 서비스 기업 대상	연매출 200억 이상, 이익률 10% 이상
필러2	글로벌 최저한 세율 15% 도입	법인 세율 차이 감소
	모든 다국적 기업 대상	연매출 7억 5천만 유로 이상

OECD 디지털세 대응방안​

구분	내용	비고
기업	글로벌 사업구조 재검토	세금 부담 최소화, 효율적 조세 전략
	정부정책 모니터링	각국 디지털세 도입 현황, 규제 파악
공공	국제 협력 강화	OECD, G20 국가 간 협력 통한 시행
	국내 법, 제도 정비	OECD 모델 규칙 반영, 국내 상황 반영
민간	의견 수렴, 정책 제안	이해관계자 의견 수렴, 반영
	디지털세 관련 정보 제공	기업, 개인에게 디지털세 교육

OECD 디지털세 전망​

구분	내용	비고
다자간 조약 체결	디지털세 규칙을 반영한 조약 체결 및 이행	각국 비준 절차, 국내 법제화 필요
디지털세 범위 확대	기업 적용 가능성 확보	디지털 경제 발전 따라 변동 가능
새로운 과세 모델	필러 1, 2 외의 모델 개발	디지털 경제 변화에 따른 조세 제도 개편

DaaS 개념​

• 클라우드 기반 가상화 기술을 활용하여 사용자에게 데스크탑 환경을 제공하는 클라우드 서비스 모델

DaaS 구성도, 구성요소, 적용방안​

DaaS 구성도​

• 사용자는 자신의 디바이스로 DaaS클라이언트에 접근하여 디바이스, 지역에 관계없이 업무 수행 가능

DaaS 구성요소​

구분	내용	비고
DaaS클라이언트	원격 VM에 접근하기 위한 클라이언트	VMWare 등
DaaS서버	VM 환경 제공, 연결 관리	하이퍼바이저, 커넥션매니저
DaaS자원관리	자원 모니터링, 프로비저닝, 패치	CMS 연동
CMS	조직 구성 관리 자동화	SW 패치, 라이센스 관리

DaaS 적용방안​

구분	내용	비고
원격업무지원	재택, 원격 근무자에게 내부망 환경 제공	HW 구매비용 절감
계약직	계약, 계절적 업무 증가시 IT인프라 제공	유연한 확장
직원 교육	교육기관에서 일관된 학습 환경 제공	OS, Tool 등

DaaS 고려사항​

• CSAP DaaS 인증을 대비하여, DaaS 접근시 2차인증과 종료시 데이터 파기 절차 필요
• 금융권 망분리 완화로 인한 인프라 확보 필요

데이터 3법 개요​

데이터 3법 개념​

• 데이터 산업에 관련 있는 개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법을 말함

데이터 3법 개정 배경​

구분	문제점	기대효과
산업측면	AI, 클라우드 등 신사업, 양질 데이터 부족	양질 데이터 확보, 법적 관리
제도측면	데이터 관리 법적 근거 부족	법, 체계, 감독기구 일원화, 개인정보 자기결정권

마이데이터 사업 개념도, 구성요소, 활용방안​

마이데이터 사업 개념도​

• 개인의 자기정보 결정권과 데이터의 활용, 통제하는 권리를 갖는 서비스

마이데이터 구성요소​

구분	내용	비고
정보주체	정보제공자에게 신용정보 전송 요구	금융회사 신용조회 등
정보제공자	인증수단활용 본인확인, 마이데이터 API 전송	가명처리, 암호화
마이데이터사업자	다수의 정보제공자로 수집된 신용정보 조회 등 기능 제공	보험, 금융, 신용 조회

마이데이터 활용방안​

구분	제공범위	활용방안
은행/카드	계좌잔액, 결제내역, 대출내역 등	통합자산조회
통신	통신료납부, 소액결제 등	통신료납부 신용 반영
공공	국세, 관세, 지방세 납부증명 등	납부증명 신용 반영

마이데이터 고려사항​

구분	내용	비고
관리적	데이터 보호 강화, 개선사항 반영	데이터 주권 확보
기술적	데이터 보안 검수, 표준화	보안성, 유지보수성
제도적	마이데이터 사업자 지원 확대	참여 사업자 지원 등

클라우드 서비스 유형 구성도, 구성요소​

클라우드 서비스 유형 구성도​

클라우드 서비스 유형 구성요소​

구분	개념	운영책임
IaaS	컴퓨팅 리소스를 서비스로 제공	사용자
PaaS	개발 플랫폼을 서비스로 제공	CSP + 사용자
SaaS	SW솔루션을 서비스로 제공	CSP

• 사용자는 시스템 요구사항과 서비스 운영 책임에 따른 클라우드 서비스 선택

클라우드 평가기준​

클라우드 서비스 평가대상​

• 클라우드 서비스 또는 관련 자산, 조직, 지원 서비스 모두 포함

클라우드 서비스 평가기준​

구분	인증	분야
IaaS	IaaS 인증	정보보보호정책, 인적/자산 보안 등
SaaS	SaaS 표준인증	IaaS 인증보다 일부분야 간소화
	SaaS 간편인증	침해, 네트워크 보안 등
DaaS	DaaS 인증	정보보호정책, 인적/자산 보안 등

• 복잡한 인증 절차로 인해 등급제로 전환 시행

CSAP 등급제​

구분	분야	비고
상	국가이익, 민감정보, 행정	물리적 망분리
중	비공개 업무가능, 운영	물리적 망분리
하	개인정보 미포함, 공공분야 예외	물리, 논리적 망분리

• 기존 인증은 중등급으로 일괄 적용 검토

CSAP 인증 고려사항​

• 과한 인증비용 대비 인증 사용 범위가 적으므로, 현실적인 대응 방안 마련 필요

메타버스 윤리원칙 개념​

• 메타버스를 개발, 운영하는 과정에서 모든 사회 구성원이 메타버스 내 윤리문제를 사전 인식해 자발적 정화노력에 활용할 수 있는 가이드라인
• 안전하고 신뢰할 수 있는 메타버스 환경 조성을 위해 필요

메타버스 윤리원칙 구성도, 구성요소, 보완점​

메타버스 윤리원칙 구성도​

• 3대 지향점, 8대 실천 원칙 제시

메타버스 윤리원칙 구성요소​

구분	원칙	설명
온전한 자아	진정성	자아 실현을 위한 노력
	자율성	능동적, 자발적 참여
지속 가능한 번영	호혜성	협력적 상호작용
	사생활존중	사적 영역 존중
	공정성	차별 없는 기회
안전한 경험	개인정보보호	정보 주체 권리 보장
	포용성	다양상 존중, 접근성 마련
	책임성	미래 세대를 위한 노력

• 메타버스 생태계에 참여하는 모두의 협력과 책임 필요

메타버스 윤리원칙 보완점​

• 메타버스 내 창작물에 대한 저작권 관련 내용 부재
• 인터넷 윤리 내 저작권 침해 문제점 관련 교육 필요

인터넷 윤리, AI 윤리, 메타버스 윤리 비교, 저작권 윤리 추가방안​

윤리 비교​

구분	인터넷 윤리	AI 윤리	메타버스 윤리
개념	인터넷 상에서 지켜야할 윤리	AI 기술 개발 활용시 지켜야할 윤리	메타버스 개발, 활용시 지켜야할 윤리
문제점	음란물, 저작권 침해, 사생활 침해	인권 침해, 편향	사이버 폭력, 저작권
주요 가이드	네티즌 윤리강령	EU AI 윤리 가이드	메타버스 윤리원칙

메타버스 윤리 원칙 내 저작권 윤리 추가방안​

• 메타버스 내 2차 창작물에 대해 NFT 민팅을 통한 창작물 고유화, 저작권 중요성 상기

메타버스 윤리 활성화방안​

구분	주체	활동
홍보	국내	메타버스 윤리원칙 인지를 위한 홍보
	국외	메타버스 윤리원칙 번역본 배포
보급 및 확산	기업	메타버스 윤리원칙 내제화 지원
	학교	찾아가는 메타버스 윤리원칙 교육

• 메타버스 활성화를 위한 윤리 중요성 강조
• 내재화로 인한 새로운 가치 창출 가능