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사물인터넷 환경에서의 기계학습 원문보기

정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.33 no.5, 2016년, pp.48 - 54  

임재현 (남서울대학교) ,  박윤기 (남서울대학교) ,  권진만 ((주)크레스프리) ,  서정욱 (남서울대학교)

초록
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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.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 고에서는 기계학습에 대한 기본적인 개념과 종류, 평가방법 등에 대해 설명하고 최근 이슈가 되고 있는 딥 러닝(Deep Learning) 기술에 대한 동향을 살펴보고자 한다. 끝으로 사물인터넷 환경에서의 기계학습 프레임워크에 대해 간략히 소개한다.
  • 본고에서는 기계학습의 기본 개념과 일반적인 처리과정, 학습의 형태에 따른 종류, 혼동행렬과 ROC 곡선에 의한 성능평가 방법을 설명하다. 또한 기계학습 알고리즘의 진화 과정과 딥 러닝의 개발도구, 클라우드를 통한 기계학습/딥 러닝 서비스 현황에 대해 살펴보았다.
  • 대부분의 기업들은 사물인터넷을 통해 물리적 사물과 연결된 센서로 네트워크를 구성하여 운영을 자동화하고 있다. 특히 물리적 사물 중기계, 장비, 설비, 차량, 디바이스 등의 자산에 대한 상태와 동작을 모니터링하고 관련 데이터를 자동으로 수집한 후 이를 분석하여 비즈니스 및 운영 프로세스와 리소스 활용을 최적화하고 의사결정을 개선하려고 한다. 이러한 사물인터넷을 통한 자산 관리는 향후 5년간 더욱 증가할 것으로 전망하고 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
사물인터넷이란 무엇인가? 현재 유무선 네트워크 통해 이루어지고 있는 웹 서비스, 소셜 네트워크 서비스, 클라우드 서비스 등을 통해 다양한 형태의 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있으며 사물인터넷을 통해 데이터의 양적 증가가 더욱 가속될 것으로 전망되고 있다. 사물인터넷(IoT; Internet of Things)은 우리 주변의 모든 사물들이 인터넷에 연결되어 서로 대화하고 교감하며 정보를 주고 받을수 있게 해주는 인프라이자 서비스를 의미한다[1]-[3]. Zebra Technologies와 Forrester Research의 공동 연구에 따르면 기업의 사물인터넷 구축이 2012년 이후 333%로 증가한 것으로 나타났다[4].
비지도 학습의 목적은 무엇인가? 비지도 학습은 지도 학습에서의 분류 기법과는 달리 분류명이 없는 데이터 간의 패턴을 파악하는 것을 주목적으로 하며 학습 데이터는 식 (2)와 같이 나타낼 수 있다.
강화 학습에서 보상치란 무엇을 말하는가? 강화 학습은 지도 학습과 비지도 학습에 중간 형태로 입력벡 터에 적절한 행동을 취하면 올바른 행동에는 적절한 보상치를 주는 학습을 진행한다. 보상치는 지도학습에서 주어지는 입력에 대한 올바른 출력값이 아니라 학습자 자신의 출력에 대한 평가값이다. 학습 데이터는 식 (3)과 같이 나타낼 수 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (14)

  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. 

    상세보기 crossref

  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. 

    원문보기 상세보기 crossref

  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. 

    상세보기 crossref

  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. 

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