대량의 과학기술 문서를 검토하여 이슈 기술군에 대한 기술분류체계를 구축기 위해서는 전문가의 많은 노력과 시간을 필요로 한다. 본 프로젝트에서는  과학기술문서를 대상으로인공지능 기반의 분류체계 자동 도출 방법론과 관련된 기초 연구를 수행하였다. 첫째로 다양한 주제로 구성된 대량의 문서로 부터 군집을 생성하고 각 군집간의 상하위 관계를 파악할 수 있는 비지도학습을 활용한 키워드 기반 요약 방법론을 제안하였다.  또한, 특정 주제로 작성된 문서 군집이 주어졌을 때 이를 적절한 소수의 키워드로 요약할 수 있는 딥러닝 기반의 문서 요약 모델에 관한 연구를 수행하였다.  

정보기술 의존도가 높은 현대 사회에서는 날이 갈수록 다양해지는 정보보안 위협에 따른 사회적, 개인적 피해가 막대하기 때문에 이에 대처할 수 있는 정보보안 시스템의 중요성이 대두된다. 기존 정보보안 기술의 한계를 극복하기 위해서는 최신 인공지능 기술을 적용하여 고도화된 정보보안 기술을 개발할 필요가 있으며, 인공지능 기술을 정보보안 영역에 적용하기 위해서는 연구계획수립 단계에서 인공지능 및 정보보안 관련 기술현황과 최신 연구동향에 대한 체계적인 분석이 요구된다. 본 연구과제에서는 토픽 모델링 등 체계적인 기계학습 방법론을 이용하여 최근 5년간 발표된 주요 학술대회 논문 및 우수 연구논문을 분석하고 연구 동향을 파악하였으며, 딥러닝 등 최신 인공지능 기술을 적용하여 정확성이 크게 향상되었거나 새로운 기능 구현이 가능했던 사례 및 방법론을 조사하였다. 그리고 인공지능 및 정보보안 관련 연구동향 분석 및 기술현황 조사결과를 바탕으로, 향후 정보보안 기술의 고도화 방안을 제안하였다.