국방 생성형 AI 구축 방안
A Methodology for Defense Generative AI Construction
- 발행
- 2024 등록이 논문은 발행 시점을 확인하지 못해 원문 등록일을 적었습니다. KCI가 2005~2008년에 옛 논문을 몰아서 올린 탓에, 그 시기 등록분은 발행보다 평균 3~5년 늦습니다. 실제 발행연도는 더 이를 수 있습니다.
- 소속·발행
- 국방보안연구소 보안정책연구실
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.23425/defsec.2024.6.1.276
- 원문
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개념
키워드
생성형 AI, ChatGPT, 대규모언어모델, 경량화언어모델, 프롬프트엔지니어링, 랭체인 프레임워크, 파인튜닝, RAG, Generative AI, ChatGPT, LLM, sLLM, Prompt Engineering, LangChain Framework, Fine Tuning, RAG
초록
최근 산·학·연에서는 ChatGPT를 필두로 학습을 통해 새로운 콘텐츠를 생성하여사용자에게 제공하는 생성형 AI가 관심을 받고 있다. 이와 관련하여 군에서도ChatGPT와 같은 생성형 AI를 국방업무에 활용하기 위한 국방부, 각군 본부 대상소요제기 횟수가 증가하고 있는 추세이다. 한편, ‘생성형 AI’는 사용자의 질문에대한 입력값도 학습에 사용되는 특징을 갖고 있어 민감한 정보 등 자료유출에대한 보안 위협이 내재 되어있다. 따라서, 생성형 AI와 같은 첨단과학기술이국방혁신에 상당한 영향력을 발휘하고 새로운 과학기술 강군으로의 기회가 될수는 있지만, 보안대책이 잘 마련된 안전한 환경에서의 활용을 고려하지 않을 수없다. 이에 본 논문에서는 생성형 AI의 일반적인 개념 및 국방에서 바라보는AI의 관점을 기반으로 국방의 보안환경을 설명하였고, 이런 군의 보안환경에적합한 생성형 AI 구축과 관련하여 AI 모델 개발, 데이터 관리 전략, 인프라 등3가지 측면으로 구분하여 구축 방법을 제시하였다. 본 논문의 생성형 AI 구축방법을 기반으로 향후 군에 적용하게 될 AI 관련 정책 및 관련 시스템 구축 사업등에 기초 자료로 활용되기를 기대한다.