정보와 통신 (Information and Communications Magazine)

한국통신학회 (The Korean Institute of Commucations and Information Sciences)
권호 표지

사물인터넷 환경에서의 기계학습

  • 발행 : 2016.04.29
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

우리는 물리적인 현실 세계와 디지털의 가상 세계에서 매일 끊임없이 데이터를 양산해내고 있다. 구글, 아마존, MS, IBM 등의 유수 기업들은 이미 데이터를 수집하고 분석하여 특정 사용자나 불특정 다수에게 다양한 서비스를 제공하면서 새로운 형태의 이윤을 창출하고 있다. 가까운 미래에 사물인터넷(Internet of Things)이 본격적으로 활성화된다면 사람뿐만 아니라 모든 사물들이 인터넷을 통해 데이터를 양산하고 서로 교환하는 그야말로 데이터 빅뱅의 시대가 도래할 것으로 예상된다. 이러한 변혁의 시대에 우리는 사물인터넷을 통해 수집되는 수많은 데이터를 어떻게 활용할 것인지에 대해 진지하게 고민하고 연구할 필요가 있다. 본고에서는 사물인터넷을 통해 수집된 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 필요한 핵심기술 중 하나인 기계학습(Machine Learning)에 대해 기본 개념, 종류, 평가방법 등을 설명하고 기계학습 알고리즘 중 딥 러닝(Deep Learning)에 대한 기술 동향을 살펴본 후, 사물인터넷에서 기계학습 프레임워크에 대해 간략히 소개한다.

키워드

참고문헌

  1. D. Bandyopadhyay and J. Sen, "Internet of Things: Applications and challenges in technology and standardization," Wireless Personal Communications, vol. 58, no. 1, pp. 49-69, May 2011. https://doi.org/10.1007/s11277-011-0288-5
  2. S. Husain, A. Prasad, A. Kunz, A. Parageorgiou, and J. Song, "Recent trends in standards related to the Internet of Things and Machine-to-Machine communications," Journal of Information and Communication Convergence Engineering, vol. 12, no. 4, pp. 228-236, Dec. 2014. https://doi.org/10.6109/jicce.2014.12.4.228
  3. C.-W. Tsai, C.-F. Lai, M.-C. Chiang, and L. T. Yang, "Data mining for Internet of Things: A survey," IEEE Communications Surveys & Tutorials, Vol. 16, No. 1, pp. 77-97, Feb. 2014. https://doi.org/10.1109/SURV.2013.103013.00206
  4. Andy Noronha, Robert Moriarty, Kathy O'Connell, and Nicola Villa, "Attaining IoT value: How to move from connecting things to capturing insights,"CISCO White Paper, Jan. 2015.
  5. Wikipedia The Free Encyclopedia. Machine Learning [Internet]. Available: https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%A8%B8%EC%8B%A0_%EB%9F%AC%EB%8B%9D.
  6. B. Jang, "Next-Generation Machine Learning Technologies," Korean Institute of Information Scientists and Engineers, vol. 25, no. 3, pp. 96-107, Mar, 2007.
  7. H. han, Introduction to Pattern Recognition, Seoul Seoul: mapo, 2014.
  8. Y. Bengio, Deep Learning Summer School [Internet]. Available : http://videolectures.net.
  9. In-Jung Kim, "Deep Learning: 기계학습의 새로운 트랜드," Journal of The Korea Institute of Communication Sciences, vol. 31, no. 11, pp.52-57, 2014.
  10. Taylor Armerding, "Machine learning Guide," International Data Group, 2016.
  11. Cresprit. Alooh ezConn [Internet]. Avaialbe: http://www.alooh.io/alooh_ezconn/.
  12. Team Ai Korea. Deep Learning libraries [Internet]. Available: http://aikorea.org/blog/dl-libraries/.
  13. WIKIPEDIA The Free Encyclopedia. Tensorflow [Internet]. Available: https://ko.wikipedia.org/wiki/TensorFlow.
  14. Serdar Yegulalp, "How IBM, Google, Microsoft, and Amazon do machine learning in the cloud,"InfoWorld, Feb. 2016.