A Study on Inter-layer Patterns of OT Security and AI Discourse via Purdue Model-based Semantic Network Analysis

운영 기술(OT) 환경은 IT 네트워크와의 융합으로 인해 개방적 구조로 변화하고 있다. 그러나 이러한 전환은 동시에 사이버 보안 공격에 대한 취약점을 증가시키고 있다. 이에 인공지능(AI) 기반의 보안 기술이 주요한 대안으로 논의되고 있으나 현재의 논의는 특정 영역에 편중된 경향 성을 보인다. 이 연구는 2022년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지 국내에서 발간된 OT 보안 관 련 뉴스 기사를 수집하고, 퍼듀 모델(Purdue Model) 기반 도메인 특화 사전을 구축해 노드와 링 크를 기반으로 한 의미 연결망 분석을 수행했다. 이를 통해 OT 보안 담론 내에서 물리적 제어 계층(Level 0/1)과 AI 기술 간의 구조적 관계를 확인하고 계층 간 기술 수용의 정도를 실증적으 로 진단했다. 분석 결과, 국내 OT 보안 관련 기사에서는 기업 IT 시스템을 담당하는 Level 4 계 층이 매개 중심성 0.78을 보여 지식 확산의 중심이 되는 반면, 실제 물리적 공정이 수행되는 Level 0과 Level 1 계층은 매우 낮은 매개 중심성을 기록해 구조적으로 완전히 고립되어 있음을 확인했다. 내용적 측면에서도 상위 계층은 머신러닝, 예측 등 포괄적 AI 키워드와 강한 결합을 보인 반면, 물리 계층은 필수적인 이상 탐지 기술과의 결합이 매우 미비하게 나타났다. 시계열 분석 결과 Level 4 계층의 AI 관련 논의는 생성형 AI 등 신기술 수용에 힘입어 2년간 103.7% 증 가했으나 물리 계층은 32.0%의 상대적으로 낮은 성장세를 보였다. 특히 2022년 2.3배였던 계층 간 연결 강도 격차는 2024년 3.5배로 증가해 격차가 크게 벌어짐을 알 수 있었다. 이 연구는 이 러한 분석 결과를 바탕으로 현재의 IT와 AI 중심 보안 외에도 물리 계층의 보안 진단을 위한 정 책적 지원이 시급함을 제언한다.