- 이름김지효
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교육목표
AI 및 보안분야의 심도 있는 산학연 협력 프로젝트를 통해 AI와 보안이 융복합적 위협을 통찰하고 대응할 수 있는 연구·실무 능력을 기르며, 글로벌 산업과 학계에서 선도적 역할을 수행할 종합형 글로벌 리더를 육성합니다.
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첨단 AI 이론 및 차세대 기술 트렌드 분석Advanced AI Theories and Next-Generation Technology Trends
AI의 기본 이론을 이해하고, 생성형 AI와 같은 첨단 기술의 응용 방식을 습득함으로써 미래형 디지털 사회의 핵심 기술 구조를 이해
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AI 기반 보안 아키텍처 및 서비스 최적화 전략Optimization Strategies for AI Security Architectures and Services
인공지능의 기본 원리, 주요 알고리즘, 기술 흐름, 그리고 실제 산업·보안 분야에서의 응용 사례를 포괄적으로 학습함으로써, AI기술에 대한 전반적 이해를 높이고 실무 활용 기반을 마련
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AI 기반 사이버 위협 예측 및 차단 전략AI-Driven Cyber Threat Prediction and Mitigation Strategies
AI의 급속한 확산에 따른 보안 위협과 대응 전략을 기술적으로 체계화하며, AI 자체가 보안의 수단이자 위협이 될 수 있다는 이중성을 인식, 공격과 방어의 시뮬레이션을 통해 ‘위협 인식-판단-대응’의 사이버전 역량을 실질적으로 확보
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AI 기반 지능형 디지털 포렌식 및 네트워크 방어 체계 연구Intelligent Digital Forensics and AI-Powered Network Defense Strategies
AI가 군사전략, 정보전, 사이버전에 어떻게 활용되는지 학습함으로써, 기술과 안보의 융합을 이해하고 국방 AI 전문가로서의 소양을 확보. AI가 단순 자동화가 아닌 ‘전략적 의사결정 수단’이라는 본질을 이해하는 전환점을 제공
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블록체인 기반 ESG 기술 및 정책 혁신 연구Blockchain-Based ESG Technologies and Policy Innovations
기술과 사회적 책임을 연결함으로써, AI가 지속가능한 미래를 설계하는 도구가 될 수 있음을 학습함. 기술이 사회적 가치와 만날 때 발생하는 새로운 의사결정 구조를 이해하며, AI가 ESG의 실천 도구임을 체득.
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AI 시대의 법률·윤리 및 글로벌 규제 패러다임 연구Legal, Ethical, and Regulatory Paradigms in the AI Era
AI가 직면한 윤리적·법적 문제를 탐구하며, 기술의 책임 있는 사용과 규제 설계를 위한 사고방식을 학습. 기술은 가치중립적이지 않으며, AI 시대의 전문가로서 사회적 책임과 공공성을 연구
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AI 기반 지속가능성 및 사회적 가치 창출 메커니즘 연구Mechanisms for AI-Driven Sustainability and Social Value Creation
디지털 전환 시대의 정책 수립, 전략 기획, 조직 리더십 역량을 강화하여, 현장에서 변화를 이끄는 실전형 리더를 육성한다. 기술자이자 정책가로서, AI 기반 사회를 이끌 수 있는 융합형 리더십을 설계
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AI 보안융합 고급 논문 연구 실습Advanced Thesis Research and Practice in AI Security Convergence
논문 실습
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개인정보 보호 및 AI 보안 데이터 관리AI Security Threat Analysis and Response System
개인정보 보호 법제와 국제 규범, AI 보안 데이터 관리 기술을 학습. 안전한 데이터 활용과 정책·기술적 전략을 종합적으로 탐구하여 지속가능한 보안 생태계 구축 역량을 배양함.
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제로트러스트 기반 보안 아키텍처 개론Introduction to Zero-Trust Based Security Architecture
제로트러스트 보안 모델의 기본 원리와 구성 요소를 학습하고, 사용자, 장치, 네트워크, 애플리케이션 등 각 영역별 구현 방안을 탐구함. 실제 기업 사례 분석을 통해 제로트러스트 아키텍처를 설계하고 도입하는 실무 능력을 함양
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네트워크 보안과 AI 기반 디지털 증거 분석Network Security and AI-Based Digital Evidence Analysis
네트워크 보안 위협에 대한 분석과 방어 기법을 심층적으로 다루고, AI를 활용하여 디지털 증거를 탐지, 수집, 분석하는 방법을 학습함. 침해 사고 조사에 필요한 네트워크 데이터 포렌식과 AI 기반 분석 도구 활용 능력을 함양
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AI 시스템 성능 최적화 및 응용 사례AI System Performance Optimization and Application Cases
AI 모델의 학습 및 추론 성능을 향상시키기 위한 다양한 최적화 기법을 학습하고, 실제 산업 현장의 성공적인 적용 사례를 분석함. 모델 경량화, 하드웨어 가속화 등 실질적인 기술을 다루어 AI 시스템의 효율을 극대화하는 방안을 모색함
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생성형 AI 기술 및 서비스 구조 이해Understanding Generative AI Technology and Service Structure
텍스트, 이미지 등 다양한 데이터를 생성하는 생성형 AI 기술의 핵심 원리와 모델 구조를 심층적으로 학습함. 실제 생성형 AI 서비스의 개발 사례를 분석하고, 새로운 서비스를 기획하고 구축하는 방안을 탐구