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인공지능의 역사, 분류 그리고 발전 방향에 관한 연구
A Study on the History, Classification and Development Direction of Artificial Intelligence 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.16 no.2, 2021년, pp.307 - 312  

조민호 (중원대학교 컴퓨터공학과)

초록
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인공지능은 오랜 역사가 있으며, 이미지 인식이나 자동번역 분야를 포함한 여러 분야에서 활용되고 있다. 그래서 처음 인공지능을 접하는 경우에 많은 용어와 개념, 기술 때문에 연구의 방향 설정이나 수행에 어려움을 겪는 경우가 많다. 이번 연구는 이러한 어려움을 겪는 연구자들에게 도움이 될 수 있도록 인공지능에 관련된 중요 개념을 정리하고, 지난 60년의 발전 과정을 요약한다. 이를 통하여 방대한 인공지능 기술 활용의 기초를 확립하고 올바른 연구의 방향성을 수립할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Artificial Intelligence has a long history and is used in various fields including image recognition and automatic translation. Therefore, when we first encounter artificial intelligence, many terms, concepts and technologies often have difficulty in setting or implementing research direction. This ...

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AI 본문요약
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문제 정의

  • 경우가 많다. 이번에는 인공지능의 다양한 관련 분야와 기술을 어떻게 공부하면 좋은지 정리해 보자. 그림 5는 인공지능을 처음 공부하는 사람을 기준으로 작성한 인공지능 기술의 분류이다.
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참고문헌 (12)

  1. J. Liu, X. Kong, F. Xia, X. Bai, L. Wang, Q. Qing, and I. lee, "Artificial Intelligence in the 21st century," IEEE Access, vol. 6, Mar. 2018, pp. 34403-34421. 

  2. Y. Guo, Y. Liu, A. oerlemans, S. Lao, S. Wu, and M. S. Lew, "Deep Learning for visual understanding : A review," Neurocomputing, vol. 187, Apr. 2016, pp. 27-48. 

  3. S. A. Bini, "Artificial Intelligence, Machine Learning and Cognitive Computing : What Do These Terms Mean and How will They Impact Health Care?," The Journal of Arthroplasty. vol. 33, issue. 8, Aug. 2018, pp. 2358-2361. 

  4. G. Hinton, L. Deng, D. Yu, G. E. Dahl, A. Mohamed, N. Jaitly, A. Senoir, V. Vanhoucke, P. Nguyen, T. N. Sainath, and B. Kingbury, "Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 29, issue. 6, Nov. 2012, pp. 82-97. 

  5. S. Dreiseitl and L. O. Machado, "Logistic regression and artificial neural network classification models : a methodology review," Journal of Bio medical Informatics, vol. 32, issue. 5-6, Oct. 2002, pp. 352-359. 

  6. M. H. Cho, "A study on prediction of purchasing status using artificial intelligence technique," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences Spring Conference, YeoSu, Korea, June 2018, pp. 97-99. 

  7. Y. S. Lee and P. J. Mun, "A Comparison and Analysis of Deep Learning Framework", J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 1, 2018, pp. 221-228. 

  8. M. H. Cho, "A Comparative Study on the Accuracy of Important Statistical Prediction Technique of Marketing Data," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 14, issue. 4, Aug. 2018, pp. 775-780. 

  9. S. H. Jung and Y. J. Chung, "Comparison of audio event detection performance using DNN," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, issue. 3, June 2018, pp. 571-578. 

  10. E. Yurtsever, J. Lambert, A. Carballo, and K. Takeda, "A Survey of Autonomous Driving : Common practices and Emerging Technologies," IEEE Access, vol. 9, Aug. 2020, pp. 1-28. 

  11. M. Dahiya, "A Tool of Conversation : Chatbot," International Journal of Computer Sciences and Engineering, vol. 5, issue. 5, May 2017, pp. 158-161. 

  12. J. Jhang and C. Zong, "Deep Neural Networks in Machine Translation: An Overview," IEEE Intelligent Systems, vol. 30, issue. 5, Sept.-Oct. 2015, pp. 16-25. 

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