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산업의 변화와 인공지능 원문보기

정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.33 no.10, 2016년, pp.57 - 59  

정상근 (SK telecom)

초록
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본고에서는 플랫폼 산업으로 빠르게 재편되고 있는 산업계의 변화에 대해서 언급하고, 플랫폼 산업의 핵심 경쟁력 중 하나로써 인공지능을 살펴본다. 특히 최근 인공지능기술로 각광받고 있는 딥러닝과 플랫폼 비즈니스의 상호 상승작용을 고찰함으로써 향후 산업계에 필요한 핵심 경쟁력을 살펴본다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

후속연구

  • 디지털 정보를 의미정보로 바꾸는 기술의 핵심에 바로 딥러닝 기술이 존재하며, 이를 얼마나 플랫폼 사업과 잘 조합하여 비즈니스 모델을 만들어 내는 가가 향후 정보통신기업의 핵심 경쟁력이 될 것으로 보인다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
플랫폼 비즈니스가 추구하는 방향은 어떻게 이루어지는가? 플랫폼 비지니스의 핵심은 더 많은 플랫폼 참여자의 확보에 있다. 경쟁 플랫폼 대비 자사 플랫폼을 활용하는 사용자, 개발자 혹은 협력업체의 수가 많아지면 많아질수록, 제공하는 서비스의 질과 양이 향상되고, 이는 다시 플랫폼 참여자의 유입으로 이어지는 선순환을 만들어 내는 것이 플랫폼 비즈니스가 추구하는 방향이다.
인공지능 기술이 가져올 정보처리의 흐름은 어떻게 될 것인가? [3]에서 언급했듯이, 현재의 시기는 과거 디지털 혁명의 시기와 많은 부분 공통점을 가진다. 아날로그 정보를 디지털 정보로 바꾼 후 정보처리를 수행하는 변화의 구조가 디지털 혁명의 핵심이었다면, 향후의 정보처리의 흐름은 디지털 정보에서 의미(Semantic) 정보로 바꾼 후 그 의미에서부터 정보처리가 일어나는 방식으로 큰 흐름이 바뀔 것으로 보인다<그림 3>.
딥러닝 기술이 갖는 가장 큰 특징은 무엇이라 할 수 있겠는가? 딥러닝 기술이 가지는 가장 중요한 특징은 좋은 신경망 구조, 충분한 데이터 및 계산 능력만 있다면, 기계가 스스로 사물의 특징을 발견해 낼 수 있는 표현학습(Representation Learning) 이 가능하다는 점이다. 잘 설계된 여러 계층의 딥러닝 모델은 화소(pixel) 정보를 이용해 선을 만들고(contour), 선을 조합해 모양을 만들고, 이러한 모양들을 조합해서 최종 사물을 구분 지을 수 있다<그림 2>.
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참고문헌 (5)

  1. http://www.visualcapitalist.com/chart-largestcompanies-market-cap-15-years/ 

  2. 정상근, "인공지능과 딥러닝의 역사", TECH M, 3월호 

  3. 정상근, " 인공지능과 심층학습의 발전사", 정보과학회지 제33권 제10호, 2015.10, 10-13 

    원문보기 상세보기

  4. Yoshua Bengio, Ian J. Goodfellow, Aaron Courville, "Deep Learning", Book in preparation for MIT Press, 2015. url : http://www.iro.umontreal.ca/-bengioy/dlbook 

  5. M.D. Zeiler, R. Fergus, "Visualizing and Understanding Convolutional Networks", ECCV 2014 

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