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광주광역시의 AI 특화분야를 위한 실용적인 접근 사례 제시
Presenting Practical Approaches for AI-specialized Fields in Gwangju Metro-city 원문보기

스마트미디어저널 = Smart media journal, v.10 no.1, 2021년, pp.55 - 62  

차병래 (광주과학기술원 AI대학원) ,  차윤석 (제노테크(주)) ,  박선 (광주과학기술원 AI대학원) ,  신병춘 (전남대학교 수학과) ,  김종원 (광주과학기술원 AI대학원)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

광주광역시의 3대 주력산업인 자동차 산업, 에너지 산업, 그리고 AI/헬스케어 산업 등에 응용 가능한 AI 활용 사례로 준지도 학습, 전이 학습, 그리고 연합 학습의 머신러닝을 적용하며, 더불어 주력산업을 위한 AI 서비스를 위한 ML 전략을 정립하였다. AI 서비스의 ML 전략을 기반으로 실용적 접근 사례들을 제시하고자 하며, 준지도 학습의 접근 사례는 자동차 영상 인식 기술에 활용하며, 전이 학습의 접근 사례는 헬스케어 분야의 당뇨병성 망막병증 검출에 활용하고자 하며, 마지막으로 연합 학습의 접근 사례는 전력 수요 예측에 활용하고자 한다. 이러한 접근 사례들을 싱글보드 Raspberry Pi, Jaetson Nano, Intel i-7 등의 하드웨어를 기반으로 성능 테스트를 진행함과 동시에 실용적인 접근 사례들의 유효성을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

We applied machine learning of semi-supervised learning, transfer learning, and federated learning as examples of AI use cases that can be applied to the three major industries(Automobile industry, Energy industry, and AI/Healthcare industry) of Gwangju Metro-city, and established an ML strategy for...

주제어

#광주광역시 주력산업   #준지도 학습   #전이 학습   #연합 학습   #AI 서비스의 ML 전략  

참고문헌 (18)

  1. 방은주, "AI 도입과 데이터는 중국이 세계 최고," ZDNet Korea. https://zdnet.co.kr/view/?no20210206220525 (accessed Feb., 08, 2021) 

  2. 유지호, "광주 최초 경제자유구역 지정," 무등일보, 2020.06.03. http://honam.co.kr/detail/0kIA7d/604702 (accessed Feb., 08, 2021) 

  3. 오상진, "디지털 트랜스포메이션 - 뷰카 시대, 살아남는 기업의 비밀," 교보문고, 2020 

  4. Giuseppe Bonaccorso, "Machine Learning Algorithms - Reference guide for popular algorithms for data science and machine learning," Packt, 2017. 

  5. Giuseppe Bonaccorso, "Mastering Machine Learning Algorithms - Expert techniques for implementing popular machine learning algorithms, fine-tuning your models, and understanding how they work," Packt, 2020. 

  6. Markus Schmitt, "Machine Learning Architecture: The Core Components - the 11 fundamental building blocks that make up any machine learning solution," https://www.datarevenue.com/en-blog/machine-learning-project-architecture (accessed Feb., 08, 2021). 

  7. Google, "서버리스 머신러닝 모델의 아키텍처," https://cloud.google.com/solutions/architecture-of-a-serverless-ml-model (accessed Feb., 08, 2021) 

  8. Microsoft, "MLOps for Python models using Azure Machine Learning," https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/reference-architectures/ai/mlops-python( accessed Feb., 08, 2021). 

  9. Kelvin Lui, Jeff Karmiol, "IBM AI Infrastructure Reference Architecture," https://www.ibm.com/downloads/cas/W1JQBNJV (accessed Feb., 08, 2021). 

  10. NVIDIA, "The Core of AI," https://www.nvidia.com/en-us/data-center/volta-gpu-architecture/ (accessed Feb., 08, 2021). 

  11. Transfer LEarning, https://en.wikipedia.org/wiki/Transfer_learning (accessed Feb., 08, 2021). 

  12. Santanu Pattanayak, "Intelligent Projects Using Python - 9 real-world AI projects leveraging machine learning and deep learning with TensorFlow and Keras," Packt Publishing, 2019. 

  13. Semi-supervised Learning, https://en.wikipedia.org/wiki/Semi-supervised_learning (accessed Feb., 08, 2021). 

  14. Federated Learning, https://en.wikipedia.org/wiki/Federated_learning (accessed Feb., 08, 2021). 

  15. High Performance Optimization (HPO), https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperparameter_optimization (accessed Feb., 08, 2021). 

  16. DASK, https://dask.org(accessed Feb., 08, 2021). 

  17. Elbow method, https://en.wikipedia.org/wiki/Elbow_method_(clustering) (accessed Feb., 08, 2021). 

  18. 차병래, 정형용, 박 선, 신병춘, 김종원, "타워크레인의 자율 운영을 위한 AIoT & Digital Twin의 통합 설계 초안," 2020 한국스마트미디어학회 추계학술대회, 90-93쪽, 2020년 11월 

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