12.11
ÁÖ¿ä´º½º
´º½ºÈ¨ > Ä®·³
[°­ÁÂ] ÀΰøÁö´É ±â¼ú °³¹ß ¾îµð±îÁö ¿Ô³ª? (3)¸Ó½Å·¯´× ¹× µö·¯´×

[ÄÄÇ»ÅÍ¿ùµå] ÃÖ±Ù ºò µ¥ÀÌÅ͸¦ ´ë»óÀ¸·Î ÇÑ µö ·¯´× ±â¼úÀÇ ±Þ¼ÓÇÑ ¹ßÀü¿¡ µû¶ó Àü ¼¼°èÀûÀ¸·Î ÀΰøÁö´É °ü·Ã ±â¼ú¿¡ ´ëÇÑ Æø¹ßÀûÀÎ °ü½É°ú °æÀïÀûÀÎ °³¹ßÀÌ ÃßÁøµÇ°í ÀÖ´Ù. ÀΰøÁö´ÉÀº Áö´ÉÀûÀÎ ±â°è¸¦ ¸¸µé±â À§ÇÑ SW¿Í HW¸¦ Æ÷°ýÇÏ´Â °úÇÐ ¹× °øÇÐÀ» ÁöĪÇϸç, ÀΰøÁö´ÉÀÌ Àΰ£ÀÇ Áö´ÉÀ» ¶Ù¾î³Ñ´Â ½ÃÁ¡À» ƯÀÌÁ¡(Singularity)À̶ó°í ºÎ¸¥´Ù.

¿µ±¹ÀÇ BBC(Tomorrow’s world: A guide to the next 150 years)¿Í À¯¿£ ¹Ì·¡Æ÷·³(À¯¿£ ¹Ì·¡º¸°í¼­ 2045) µîÀº 2045³â¿¡ Àΰ£ÀÇ Áö´Éº¸´Ù ¶Ù¾î³­ ½´ÆÛÁö´É¸Ó½ÅÀÌ ÃâÇöÇØ ƯÀÌÁ¡ÀÌ µµ·¡ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù°í ¿¹ÃøÇß´Ù. ¶ÇÇÑ, ÀΰøÁö´ÉÀÌ ÀηùÀÇ ÀÏÀÚ¸®¸¦ »©¾Ñ°í, ³ª¾Æ°¡ ÀηùÀÇ ¸ê¸ÁÀ» ÃÊ·¡ÇÒ ¼öµµ ÀÖ´Ù´Â ºÎÁ¤ÀûÀÎ Àü¸Áµµ Çß´Ù.

º»Áö´Â ICT ¿ª»ç»ó °¡Àå Çõ½ÅÀûÀÎ ±â¼ú·Î ÁÖ¸ñ¹Þ°í ÀÖ´Â ÀΰøÁö´É°ú °ü·Ã, “ÀΰøÁö´É ±â¼ú °³¹ß ¾îµð±îÁö ¿Ô³ª?”¶ó´Â ÁÖÁ¦·Î ±¹³» ÃÖ°íÀÇ ÀΰøÁö´É Àü¹®°¡µéÀ» ÇÊÁøÀ¸·Î ±¸¼ºÇØ ±âȹ¿¬À縦 ÇÑ´Ù. ÀΰøÁö´É ÇÊÁø°ú °ÔÀçÇÒ ÁÖ¿ä ³»¿ëÀº ´ÙÀ½°ú °°´Ù.

¡á ¿¢¼Òºê·¹ÀÎ(¾ð¾îÁö´É): ETRI ±èÇö±â ½ÇÀå
¡á µöºä(½Ã°¢Áö´É): ETRI ¹ÚÁ¾¿­ ½ÇÀå
¡á ¸Ó½Å·¯´× ¹× µö·¯´×: Æ÷Ç×°ø´ë ÃÖ½ÂÁø ±³¼ö
¡á ³ú°øÇÐ: °í·Á´ë À̼ºÈ¯ ±³¼ö
¡á À½¼ºÃ³¸®: ETRI ¹ÚÀü±Ô ½ÇÀå
 

¸Ó½Å·¯´× ¹× µö·¯´×


   
¡ã ÃÖ½ÂÁø Æ÷Ç×°ø°ú´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅͰøÇаú ±³¼ö

ÃÖ½ÂÁø ±³¼ö´Â ¼­¿ï´ëÇб³ Àü±â°øÇаú¿¡¼­ ÇÐ»ç ¹× ¼®»ç ÇÐÀ§¸¦ ÃëµæÇßÀ¸¸ç ¹Ì±¹ Àεð¾Ö³ª ÁÖ¿¡ ÀÖ´Â University of Notre Dame Àü±â°øÇаú¿¡¼­ ‘adaptive blind source separation based on unsupervised learning’¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸·Î ¹Ú»çÇÐÀ§¸¦ ÃëµæÇß´Ù. ÇöÀç Æ÷Ç×°ø°ú´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅͰøÇаú Á¤±³¼ö·Î ±Ù¹« ÁßÀÌ¸ç ¹Ì·¡Ã¢Á¶°úÇкΠ±â°èÇнÀ ¿¬±¸¼¾ÅÍ ÃѰýÃ¥ÀÓÀÚ¸¦ ¿ªÀÓ ÁßÀÌ´Ù.


   
¡ã ±è¼¼ÈÆ Æ÷Ç×°ø°ú´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅͰøÇаú ¹Ú»ç°úÁ¤

±è¼¼ÈÆ ¹Ú»ç°úÁ¤ ÇлýÀº Æ÷Ç×°ø°ú´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅͰøÇаú¿¡¼­ Çлç ÇÐÀ§ Ãëµæ ÈÄ ÇöÀç µ¿´ëÇÐ ÄÄÇ»ÅͰøÇаú ±â°èÇнÀ ¿¬±¸½Ç¿¡¼­ ¼®¹Ú»ç ÅëÇÕ°úÁ¤¿¡ ÀçÇÐ ÁßÀÌ´Ù.


ÀΰøÁö´ÉÀÇ °¡Àå ´Ü¼øÇÑ °³³äÀ̶ó°í ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ÀÚµ¿È­ ±â°è´Â °í´ë ±×¸®½º ½ÅÈ­ºÎÅÍ Áß±¹ÀÇ »ï±¹Áö¿¬ÀÇ¿¡¼­µµ ãÀ» ¼ö ÀÖ´Ù. ÀÌó·³ ÀΰøÁö´É¿¡ ´ëÇÑ ÀηùÀÇ °ü½ÉÀº »ó´çÈ÷ ¿À·¡µÇ¾ú´Ù°í º¼ ¼ö ÀÖ´Ù. ÀüÀÚ°è»ê±âÀÇ Ãʱ⠸ðµ¨ÀÌ °³¹ßµÇ±â ½ÃÀÛÇÑ 1950³â´ëºÎÅÍ´Â ÀΰøÁö´É¿¡ ´ëÇÑ º»°ÝÀûÀÎ ¿¬±¸°¡ ½ÃÀ۵ǾúÁö¸¸ ÃÊâ±â ³«°üÀûÀÎ ±â´ë¿Í ´Þ¸® ÀΰøÁö´ÉÀº ´Ù¸¥ Àü»ê ºÐ¾ß¿¡ ºñÇØ »ó´çÈ÷ ´õµð°Ô ¹ßÀüµÇ¾ú´Ù.

2000³â ÀÌÈÄ ´Ù¾çÇÑ ÇüÅÂÀÇ µ¥ÀÌÅÍ(ÀÚ¿¬¾î, À̹ÌÁö, µ¿¿µ»ó µî)¸¦ Ȱ¿ëÇÏ¿© ÀΰøÁö´ÉÀÇ ¼¼ºÎ ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´×(±â°èÇнÀ)ÀÌ ³ôÀº Á¤È®µµ¸¦ Á¦°øÇÔ¿¡ µû¶ó ÀΰøÁö´É ¿¬±¸ÀÇ ÁÖ·ù·Î ´ëµÎµÇ¾ú´Ù. ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ¼º°øÀº Å©°Ô ´ÙÀ½°ú °°ÀÌ µÎ °¡Áö·Î ¿ä¾àµÉ ¼ö ÀÖ´Ù.

ù°. ÀÎÅͳÝÀÇ µîÀå°ú IT±â±âÀÇ Æø¹ßÀûÀÎ ¼ºÀå¿¡ ÀÇÇØ ´Ù¾çÇÑ ÇüÅÂÀÇ µ¥ÀÌÅÍ(ÀÚ¿¬¾î, À̹ÌÁö, µ¿¿µ»ó, »çȸ°ü°è¸Á µî)¸¦ ½±°Ô ¾òÀ» ¼ö Àִ ȯ°æÀÌ ±¸ÃàµÇ¾ú´Ù. ´ëºÎºÐÀÇ ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀº °æÇèÀû/ÀÌ·ÐÀûÀ¸·Î µ¥ÀÌÅÍÀÇ °³¼ö°¡ Áõ°¡ÇÔ¿¡ µû¶ó ¼º´É Çâ»óÀÌ ÀÌ·ïÁö±â ¶§¹®¿¡ ¸¹Àº µ¥ÀÌÅ͸¦ ½±°Ô ¾òÀ» ¼ö Àִ ȯ°æÀÌ ¸Ó½Å·¯´× ¼º°øÀÇ ÁÖ¿äÇÑ ¿ªÇÒÀ» ¼öÇàÇß´Ù.

µÑ°. ÄÄÇ»ÆÃ ÆÄ¿öÀÇ Áõ°¡·Î ÀÎÇØ °ú°Å¿¡ ¿À·£ ½Ã°£ÀÌ °É·Á ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¾Ë°í¸®ÁòµéÀ» ºü¸£°Ô ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÆ´Ù. ÇнÀ ¼ÓµµÀÇ Áõ°¡´Â ¸Ó½Å·¯´× ¿¬±¸¿¡ ´ëÇÑ À庮À» Å©°Ô ³·Ãß¾ú±â ¶§¹®¿¡ ´ëÇб³ ¿¬±¸½Ç»Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó ±â¾÷¿¡¼­µµ ¸Ó½Å·¯´×À» ½±°Ô ¿¬±¸ ¶Ç´Â Ȱ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÆ´Ù.

¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ¿©·¯ ¿¬±¸ ºÐ¾ß Áß ÇϳªÀÎ µö·¯´×Àº 2010³â ÀÌÈÄ ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡¼­ ¿ì¼ö¼ºÀÌ ÀÔÁõµÇ¾î ³Î¸® »ç¿ëµÇ°í ÀÖ´Ù. ƯÈ÷ ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü ¹× À½¼ºÀÎ½Ä ºÐ¾ß¿¡¼­´Â µö·¯´× ±â¹Ý ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ³ôÀº Á¤È®¼ºÀÌ ´Ù¾çÇÑ °üÁ¡¿¡¼­ °ËÁõµÇ¾ú±â ¶§¹®¿¡ µö·¯´×ÀÌ ¸Ó½Å·¯´× ¿¬±¸ÀÇ ÁÖ¿ä ºÐ¾ß·Î ±ÞºÎ»óÇß´Ù.

º» Ä®·³¿¡¼­´Â ¸Ó½Å·¯´× ¹× µö·¯´×ÀÇ ¿¬±¸ µ¿ÇâÀ» °³·«ÀûÀ¸·Î »ìÆìº¸°í ¹Ì·¡Ã¢Á¶°úÇкο¡¼­ ÁÖ°üÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´× °úÁ¦ÀÎ ±â°èÇнÀ¿¬±¸¼¾ÅÍÀÇ ¿¬±¸ ³»¿ëÀ» ¼Ò°³ÇÑ´Ù.



1. ¸Ó½Å·¯´×(±â°èÇнÀ)À̶õ
¸Ó½Å·¯´×Àº ÀΰøÁö´ÉÀÇ ÇÑ ¿¬±¸ºÐÆÄ·Î µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ³»ÀçµÈ ÆÐÅÏ, ±ÔÄ¢, ÀÇ¹Ì µîÀ» ÄÄÇ»ÅͰ¡ ½º½º·Î ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ¿¬±¸ÇÏ´Â ºÐ¾ßÀÌ´Ù. <±×¸² 1>Àº ¸Ó½Å·¯´×¿¡ ´ëÇÑ °£´ÜÇÑ °³³äµµ·Î ´Ù¾çÇÑ ÇüÅÂÀÇ µ¥ÀÌÅÍ(À½¼º, À̹ÌÁö, ¹ÙÀÌ¿À ¼¾¼­, ¿µ»ó µî)¸¦ ÀÌ¿ëÇØ ÇнÀµÈ ¸ðµ¨À» ÅëÇØ µ¥ÀÌÅÍÀÇ ¼û°ÜÁø ÆÐÅÏÀ» ÆÄ¾ÇÇÏ´Â °ÍÀ» º¸¿©ÁÖ°í ÀÖ´Ù.


   
¡ã <±×¸² 1> ¸Ó½Å·¯´×¿¡ ´ëÇÑ °£´ÜÇÑ °³³äµµ


¸Ó½Å·¯´×Àº ÀϹÝÀûÀ¸·Î µ¥ÀÌÅͷκÎÅÍ ¸ðµ¨À» »ý¼ºÇÏ´Â ÇнÀ °úÁ¤°ú À̸¦ ¹ÙÅÁÀ¸·Î »õ·Î¿î Á¤º¸¸¦ ¾ò´Â Ãß·Ð °úÁ¤À¸·Î ±¸ºÐµÉ ¼ö ÀÖ´Ù. <±×¸² 2>Àº ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ÇнÀ ¹× Ãß·Ð °úÁ¤À» ¿µÈ­ ¼±È£µµ ¿¹Ãø ¹®Á¦ °üÁ¡¿¡¼­ ¼³¸íÇϰí ÀÖ´Ù.


   
¡ã <±×¸² 2> »ç¿ëÀÚÀÇ ¿µÈ­ ¼±È£µµ ¿¹ÃøÀ» ÅëÇÑ ¿µÈ­ Ãßõ: Çà·Ä ºÐÇØ(ÇнÀ), Çà·Ä º¹¿ø(Ãß·Ð)


µû¶ó¼­ ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ÁÖ¿äÇÑ ¿¬±¸ ¸ñÇ¥´Â ´Ù¾çÇÑ µ¥ÀÌÅÍÀÇ ÆÐÅÏÀ» ÆÄ¾ÇÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¸ðµ¨À» ÇнÀÇÏ´Â ¾Ë°í¸®ÁòÀ» °³¹ßÇÏ´Â °Í°ú ÇнÀµÈ ¸ðµ¨¿¡ ±â¹ÝÇØ ½Ç»ýȰ¿¡ À¯¿ëÇÑ ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÀ» °³¹ßÇÏ´Â °ÍÀ¸·Î ¿ä¾àÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
 

   
¡ã <±×¸² 3> ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ÁÖ¿äÇÑ ¿¬±¸ ¸ñÇ¥¿¡ ´ëÇÑ °³³äµµ



2. µö·¯´×À̶õ

µö·¯´×Àº Àΰø½Å°æ¸ÁÀ¸·Î Ç¥ÇöµÇ´Â ºñ¼±Çü º¯È¯À» Ȱ¿ëÇØ µ¥ÀÌÅÍÀÇ °íÂ÷¿ø Ư¡À» ÃßÃâÇÏ´Â ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ¿¬±¸ÇÏ´Â ºÐ¾ßÀÌ´Ù. µö·¯´×Àº µ¥ÀÌÅÍÀÇ °íÂ÷¿ø Ư¡À» È¿°úÀûÀ¸·Î ÃßÃâÇϱ⠶§¹®¿¡ ±âÁ¸ÀÇ µµ¸ÞÀÎ Àü¹®°¡µéÀÌ °³¹ßÇÑ Æ¯Â¡ ÃßÃâ ¾Ë°í¸®Áòº¸´Ù ´Ù¾çÇÑ ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ǿ¡¼­ ³ôÀº Á¤È®µµ¸¦ Á¦°øÇÑ´Ù.

<±×¸² 4>¿¡¼­ È®ÀÎÇÒ ¼ö ÀÖµíÀÌ 2010³â ÀÌÈÄ µö·¯´×À» Àû¿ëÇÑ À½¼ºÀÎ½Ä ¾Ë°í¸®ÁòÀÌ ±âÁ¸¿¡ °³¹ßµÈ ¾Ë°í¸®Áò¿¡ ºñÇØ ³ôÀº ¼º´ÉÀ» Á¦°øÇϰí ÀÖ´Ù. À½¼ºÀÎ½Ä ºÐ¾ß À̿ܿ¡µµ 2012³â À̹ÌÁö³Ý(ImageNet) °æÁø´ëȸ¿¡¼­ µö·¯´× ±â¹ÝÀÇ À̹ÌÁö ºÐ·ù ¾Ë°í¸®ÁòÀÌ °¡Àå ³ôÀº ¼º´ÉÀ» ±â·Ï1)ÇÑ ÀÌÈÄ¿¡ ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü ºÐ¾ß¿¡¼­µµ µö·¯´× ¿¬±¸°¡ ÁÖ·ù¸¦ ÀÌ·ç°í ÀÖ´Ù.


   
¡ã <±×¸² 4> À½¼º ÀÎ½Ä ºÐ¾ß¿¡¼­ µö·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ¼º°øÀûÀÎ Àû¿ë ¿¹


µö·¯´×ÀÇ °¡Àå ÁÖ¿äÇÑ ¼º°ø ¿äÀÎÀº ¸Å¿ì º¹ÀâÇÑ ºñ¼±Çü º¯È¯À» ÅëÇØ ¸¹Àº ¼öÀÇ µ¥ÀÌÅͷκÎÅÍ °íÂ÷¿ø Ư¡À» Á÷Á¢ ÇнÀÇÏ·Á°í ½ÃµµÇÑ Á¡ÀÌ´Ù. µµ¸ÞÀÎ Àü¹®°¡µéÀÌ °³¹ßÇÑ Æ¯Â¡ ÃßÃâ ¾Ë°í¸®ÁòÀº µ¥ÀÌÅÍÀÇ ´Ù¾çÇÑ º¯È­¿¡ °­ÀÎÇÏÁö ¸øÇϱ⠶§¹®¿¡ ¿©·¯ µ¥ÀÌÅÍ ¼Â¿¡¼­ ÀϰüµÇ°Ô ³ôÀº ¼º´ÉÀ» Á¦°øÇϱâ Èûµé¾ú´Ù. ÇÏÁö¸¸ ¸¹Àº ¼öÀÇ µ¥ÀÌÅͷκÎÅÍ ÇнÀÇÑ °íÂ÷¿ø Ư¡Àº ´Ù¾çÇÑ º¯È­¿¡ ¸Å¿ì °­ÀÎÇϱ⠶§¹®¿¡ ¿©·¯ µ¥ÀÌÅÍ ¼Â¿¡¼­ ¾ÈÁ¤ÀûÀ¸·Î ³ôÀº ¼º´ÉÀ» Á¦°øÇÑ´Ù.

 

3. ±â¼ú°³¹ß µ¿Çâ
º» Ç׸ñ¿¡¼­´Â ¸Ó½Å·¯´× ¹× µö·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ °³º°Àû µ¿Ç⺸´Ù´Â ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ½±°Ô »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï °³¹ßµÈ SW Ç÷§Æû ¹× ¼­ºñ½º¸¦ Áß½ÉÀ¸·Î ±â¼ú°³¹ß µ¿ÇâÀ» ¼­¼úÇÑ´Ù.
 

3-1. ±¸±Û ÅÙ¼­Ç÷οì(Google TensorFlow)2)
ÅÙ¼­Ç÷οì´Â ±¸±Û¿¡¼­ °³¹ßÇÑ ¸Ó½Å·¯´× Ç÷§ÆûÀ¸·Î¼­ ´Ù¾çÇÑ Çϵå¿þ¾î ȯ°æ¿¡¼­ Àΰø½Å°æ¸Á ¸ðµ¨À» ½±°Ô »ý¼ºÇϰí ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ÀÎÅÍÆäÀ̽º¸¦ Á¦°øÇÑ´Ù. <±×¸² 5>¿¡¼­ È®ÀÎÇÒ ¼ö ÀÖµíÀÌ ¸Ó½Å·¯´× ¿¬±¸ÀÚ´Â ÅÙ¼­Ç÷ο츦 ÅëÇØ Àΰø½Å°æ¸Á ¸ðµ¨À» ÇнÀÇϴµ¥ ÇÊ¿äÇÑ ÀÚ¼¼ÇÑ Çϵå¿þ¾î Á¶ÀÛ¿¡ ½Å°æ¾µ ÇÊ¿ä ¾øÀÌ Àΰø½Å°æ¸Á ¸ðµ¨ ±¸Á¶¿¡¸¸ ÁýÁßÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. µû¶ó¼­ ¿¬±¸ÀÚ´Â ÇØ°áÇϰíÀÚ ÇÏ´Â ¹®Á¦¿¡ ÃÖÀûÈ­µÈ ¸ðµ¨À» »ý¼ºÇϴµ¥¸¸ ÁýÁßÇÒ ¼ö Àֱ⠶§¹®¿¡ »ý»ê¼º Çâ»óÀ» µµ¸ðÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
 

   
¡ã <±×¸² 5> ÅÙ¼­Ç÷ο츦 ÅëÇØ »ý¼ºµÈ Àΰø½Å°æ¸ÁÀÇ ¿¹2)


ÅÙ¼­Ç÷οì´Â ¿ÀǼҽº·Î °ø°³µÅ ¹«·á·Î »ç¿ë °¡´ÉÇϱ⠶§¹®¿¡ ´Ù¾çÇÑ ±â¾÷ü¿¡¼­ ÅÙ¼­ÇÃ·Î¿ì ±â¹ÝÀÇ ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀ» Ȱ¿ëÇÑ ÀÀ¿ëSWÀ» ½±°Ô °³¹ßÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
 

3-2. ¸¶ÀÌÅ©·Î¼ÒÇÁÆ® MS¾ÖÀú ¸Ó½Å·¯´×3)
MS ¾ÖÀú(Microsoft Azure)´Â Æ÷Ãá(Fortune)Áö ¼±Á¤ 500´ë ±â¾÷ Áß 57% ÀÌ»óÀÌ »ç¿ëÇϰí ÀÖ´Â ¿£ÅÍÇÁ¶óÀÌÁî±Þ Ŭ¶ó¿ìµå ÄÄÇ»ÆÃ Ç÷§Æû3)ÀÌ´Ù. ¸¶ÀÌÅ©·Î¼ÒÇÁÆ®´Â ¾ÖÀú¸¦ »ç¿ëÇϰí ÀÖ´Â °í°´À» ´ë»óÀ¸·Î ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀ» È¿°úÀûÀ¸·Î Ȱ¿ëÇÏ¿© µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¼­ºñ½º¸¦ Á¦°øÇÑ´Ù.

±¸±ÛÀÇ ÅÙ¼­Ç÷οì¿Í °¡Àå Å« Â÷ÀÌÁ¡Àº À¯·á ¼­ºñ½ºÀÌÁö¸¸ ¸Ó½Å·¯´×À» ÀüÇô ¸ð¸£´Â °³¹ßÀڵ鵵 ½±°Ô »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï GUI ±â¹ÝÀ¸·Î ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀ» Å×½ºÆ®ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù´Â Á¡ÀÌ´Ù. ¶ÇÇÑ, ÅÙ¼­Ç÷οì´Â Àΰø½Å°æ¸ÁÀ» Áß½ÉÀ¸·Î °³¹ßµÈ SW Ç÷§ÆûÀÌÁö¸¸ ¾ÖÀú ¸Ó½Å·¯´×Àº ´Ù¾çÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®/¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®Áò/°á°ú ½Ã°¢È­ µîÀ» ¼Õ½±°Ô Å×½ºÆ®ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.


   
¡ã <±×¸² 6> GUI±â¹ÝÀÇ ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®Áò ±¸¼º ¿¹3)


3-3. ¾Æ¸¶Á¸ ¸Ó½Å·¯´×
4)
¾Æ¸¶Á¸ ¸Ó½Å·¯´×Àº ¸¶ÀÌÅ©·Î¼ÒÇÁÆ®ÀÇ ¾ÖÀú ¼­ºñ½º¿Í À¯»çÇÏ°Ô ¸ðµç ¼öÁØÀÇ °³¹ßÀÚµéÀÌ ¼Õ½±°Ô ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀ» Ȱ¿ëÇÏ¿© µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¼­ºñ½ºÀÌ´Ù. ¾Æ¸¶Á¸ ¸Ó½Å·¯´×Àº ºÎÁ¤ ŽÁö, ¹®¼­ ºÐ·ù, ÄÜÅÙÃ÷ °³ÀÎÈ­, ±âŸ ´Ù¾çÇÑ ¿¹Ãø ¼­ºñ½º µî¿¡ ¼º°øÀûÀ¸·Î Àû¿ëµÇ¾ú´Ù.
 
 

4. ±â°èÇнÀ ¿¬±¸¼¾ÅÍ ¼Ò°³5)
±â°èÇнÀ ¿¬±¸¼¾ÅÍ´Â ¹Ì·¡Ã¢Á¶°úÇкÎÀÇ SWÄÄÇ»ÆÃ¿øÃµ±â¼ú°³¹ß»ç¾÷ÀÇ ÀÏȯÀ¸·Î 2014³â 4¿ùºÎÅÍ 2018³â 2¿ù±îÁö ÃÑ 4³âµ¿¾È 80¾ï ¿øÀÇ »ç¾÷ºñ¸¦ Áö¿ø¹Þ¾Æ ¼³¸³µÆ´Ù. ±â°èÇнÀ ¿¬±¸¼¾ÅÍÀÇ ÁÖ¿äÇÑ ¸ñÇ¥´Â ±¹³» ¸Ó½Å·¯´× ¿¬±¸ »ýŰ踦 ¸¸µé°í ÀÏ¹Ý »ç¿ëÀÚµµ ½±°Ô »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¸Ó½Å·¯´× °ø°³SW¸¦ °³¹ßÇÏ´Â °ÍÀÌ´Ù.

±â°èÇнÀ ¿¬±¸¼¾ÅÍ¿¡¼­ °ø°³ÇϰíÀÚ ÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´× SW´Â Æò»ý ±â°èÇнÀÀ» ÇØ°áÇϱâ À§ÇÑ ´Ù¾çÇÑ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» Æ÷ÇÔÇϰí ÀÖ´Ù. Æò»ý ±â°èÇнÀ6)À̶õ Â÷¼¼´ë ±â°èÇнÀ ÆÐ·¯´ÙÀÓÀ¸·Î ¿Â¶óÀÎ ´Ù°úÁ¦ ÇнÀÀ̶ó »ý°¢ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. Áï, µ¥ÀÌÅÍ ¹× ÇнÀ °úÁ¦°¡ ²÷ÀÓ¾øÀÌ ÀԷµǴ °æ¿ì ±âÁ¸¿¡ ÇнÀµÈ ¸ðµ¨À» Ȱ¿ëÇÏ¿© »õ·Î¿î ÇнÀ °úÁ¦ÀÇ ¼º´ÉÀ» Çâ»ó ½Ãų ¼ö ÀÖÀ¸¸ç, »õ·Î¿î ÇнÀ °úÁ¦¸¦ ÅëÇØ ±âÁ¸ ¸ðµ¨ÀÇ ¼º´ÉÀ» Áõ°¡½Ãų ¼ö ÀÖ´Ù.

<±×¸² 7>Àº À§¿¡¼­ ¼­¼úÇÑ Æò»ý ±â°èÇнÀÀ» ¿ä¾àÇÑ °ÍÀÌ´Ù.


   
¡ã <±×¸² 7> Æò»ý ±â°èÇнÀ¿¡ ´ëÇÑ °³³äµµ


±â°èÇнÀ ¿¬±¸¼¾ÅÍ¿¡¼­ °³¹ßÇϰíÀÚ ÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´× SWÀÎ SMILE(Software for Machine Intelligence with Lifelong machine lEarning)ÀÇ Ãß»óÀûÀÎ °³¿äµµ´Â ¾Æ·¡ ±×¸²À¸·Î Ç¥ÇöµÈ´Ù. SMILEÀº ²÷ÀÓ¾øÀÌ ÀԷµǴ ´Ù¾çÇÑ ÇüÅÂÀÇ µ¥ÀÌÅÍ(À̹ÌÁö, ÅØ½ºÆ®, ÀÚ¿¬¾î, µ¿¿µ»ó µî)¸¦ ºÐ¼®ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀ¸·Î ±¸¼ºµÇ¾î ÀÖÀ¸¸ç, ´ë±Ô¸ð µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ç±â À§ÇØ ºÐ»êº´·Ä ÄÄÇ»ÆÃ Ç÷§Æû¿¡ ±â¹ÝÀ» µÎ¾î °³¹ßµÇ°í ÀÖ´Ù.

±â°èÇнÀ ¿¬±¸¼¾ÅÍ¿¡¼­´Â SMILE¿¡ žÀçµÇ´Â ±â°èÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò À̿ܿ¡µµ SMILEÀ» Ȱ¿ëÇØ fMRI ¿µ»ó ±â¹ÝÀÇ ¾ËÃ÷ÇÏÀÌ¸Ó ÀÚµ¿ ¿¹Ãø ÇÁ·Î±×·¥, ÁúÀÇ ÀÀ´ä °Ë»ö ½Ã½ºÅÛ, ½Ã°ø°£ ÁúÀÇ ±â¹ÝÀÇ È­Á¦ Ãßõ ½Ã½ºÅÛ µî ´Ù¾çÇÑ ½º¸¶Æ® ¿¹Ãø ¼­ºñ½º¸¦ °³¹ß ÁßÀÌ´Ù.


   
¡ã <±×¸² 8> ±â°èÇнÀ ¼¾ÅÍÀÇ ÃÖÁ¾ ¸ñÇ¥¸¦ ³ªÅ¸³½ °³¿äµµ


SMILE¿¡ ´ëÇÑ ±¸Ã¼ÀûÀÎ ³»¿ëÀ» ¼­¼úÇÏ¸é ´ÙÀ½°ú °°´Ù. SMILEÀº ¾Æ·¡ ±×¸²¿¡¼­ ¿ä¾àµÇ¾î ÀÖµíÀÌ ºÐ»êº´·Ä 󸮸¦ À§ÇØ ¾ÆÆÄÄ¡ ½ºÆÄÅ©(Apache Spark)¿¡ ±â¹ÝÀ» µÎ¾ú°í Æò»ý ±â°èÇнÀÀ» À§ÇÑ µö·¯´× ¾Ë°í¸®Áò°ú º£ÀÌÁö¾È ÇнÀ ¾Ë°í¸®ÁòÀ¸·Î ±¸¼ºµÇ¾î ÀÖ´Ù.

±â°èÇнÀ ¿¬±¸¼¾ÅÍ¿¡¼­´Â Spark¸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î µö·¯´× ¹× º£ÀÌÁö¾È ÇнÀ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» °³¹ßÇϱâ À§Çؼ­ ÇØ´ç ¾Ë°í¸®ÁòµéÀ» ºÐ¼®ÇÏ¿© ºÐ»ê º´·Ä 󸮸¦ À§ÇØ ÇʼöÀûÀÎ °¡¼ÓÈ­ API¸¦ °³¹ß ÁßÀÌ´Ù.


   
¡ã <±×¸² 9> ±â°èÇнÀ ¼¾ÅÍ ÃÖÁ¾ °á°ú¹°ÀÎ Æò»ý ±â°èÇнÀÀ» À§ÇÑ °ø°³ SW


±â°èÇнÀ ¿¬±¸¼¾ÅÍ´Â SMILE¸¦ È¿°úÀûÀ¸·Î °³¹ßÇϱâ À§ÇØ ¾Æ·¡ ±×¸²°ú °°ÀÌ Á¶Á÷µÇ¾î ÀÖ´Ù. ÁÖ°ü±â°üÀÎ Æ÷Ç×°ø°ú´ëÇб³¸¦ Áß½ÉÀ¸·Î KAIST, ¼­¿ï´ëÇб³, ¿¬¼¼´ëÇб³, °í·Á´ëÇб³¿¡ ¼Ò¼ÓµÈ ¿¬±¸ÁøµéÀÌ Æò»ý ±â°èÇнÀÀ» À§ÇÑ µö·¯´×°ú º£ÀÌÁö¾È ÇнÀ¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» °³¹ßÇϰí ÀÖ´Ù. °³¹ßµÇ´Â ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀ» Ȱ¿ëÇØ ½ºÀ®Å©, ´ÙÀ½¼ÒÇÁÆ®, ´ÙÀÌÄù½ºÆ®, ¼Ò¼Ò¿¡¼­ ´Ù¾çÇÑ ÀÀ¿ë SW¸¦ °³¹ß ÁßÀÌ´Ù.


   
¡ã <±×¸² 10> ±â°èÇнÀ ¼¾ÅÍ Á¶Á÷µµ


5. ¸ÎÀ½¸»
¸Ó½Å·¯´× ¹× µö·¯´×ÀÇ ¼º°ø¿¡ ÀÇÇØ ÀΰøÁö´É ±â¹ÝÀÇ ´Ù¾çÇÑ ¼­ºñ½º°¡ Â÷¼¼´ë ¼ºÀ嵿·ÂÀÇ ÇʼöÀûÀÎ ºÎºÐÀ¸·Î ÀÚ¸®Àâ¾Ò´Ù.

º» Ä®·³¿¡¼­´Â ¸Ó½Å·¯´×¿¡ ´ëÇÑ °³·«ÀûÀÎ ¿ª»ç¿Í ¼º°ø ÀÌÀ¯¸¦ »ìÆì º¸¾ÒÀ¸¸ç ¼¼°èÀûÀÎ IT ±â¾÷¿¡¼­ °ø°³ ¶Ç´Â ¼­ºñ½ºÇϰí ÀÖ´Â ±â¼ú¿¡ ´ëÇÑ µ¿ÇâÀ» ÆÄ¾ÇÇß´Ù. ¶ÇÇÑ, ¼¼°èÀûÀÎ Ãß¼¼¿¡ ¹ß¸ÂÃç ¹Ì·¡Ã¢Á¶°úÇкο¡¼­ Áö¿øÇϰí ÀÖ´Â ±â°èÇнÀ ¿¬±¸¼¾ÅÍ¿¡ ´ëÇÑ ¼Ò°³¿Í ÃÖÁ¾ °á°ú¹°ÀÎ Æò»ý ±â°èÇнÀ °ø°³SW(SMILE)¿¡ ´ëÇÑ ³»¿ëÀ» »ìÆìº¸¾Ò´Ù.
 

   
¡ã <±×¸² 11> ±â°èÇнÀ ¿¬±¸¼¾ÅÍÀÇ ÆÄ±Þ È¿°ú


¸¶Áö¸·À¸·Î, ±â°èÇнÀ ¿¬±¸¼¾ÅÍ¿¡¼­ °ø°³ÇÒ SMILEÀº <±×¸² 11>°ú °°ÀÌ ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡ Æø³ÐÀº ÆÄ±Þ È¿°ú¸¦ Áö´Ò °ÍÀ¸·Î ±â´ëµÈ´Ù. SMILE °³¹ßÀ» ÅëÇØ ±â°èÇнÀ¿¡ Á¤ÅëÇÑ °í±Þ ÀηÂÀÌ ÀÚ¿¬½º·´°Ô ¹èÃâµÉ °ÍÀ̰í, ÀÌ´Â ±¹°¡ °æÁ¦ ¹ßÀü¿¡ Å©°Ô À̹ÙÁö ÇÒ °ÍÀ¸·Î »ý°¢ÇÑ´Ù. ¶ÇÇÑ, ¼ø¼ö ±¹³» ±â¼ú·Î °³¹ßµÇ´Â ±â°èÇнÀ SWÀÎ SMILEÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î ´Ù¾çÇÑ ÀÀ¿ë ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÀÌ Æ¯Çã ºÐÀï¿¡ »ó°ü¾øÀÌ °³¹ßµÉ °ÍÀ¸·Î ±â´ëµÈ´Ù.

 

6. Âü°í¹®Çå
1) ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, NIPS, 2012.
2) http://tensorflow.org
3) http://studio.azureml.net
4) https://aws.amazon.com/machine learning/
5) http://mlcenter.postech.ac.kr
6) ELLA: An efficient lifelong machine learning algorithm, P. Ruvolo and E. Eaton, ICML, 2013.

Àαâ±â»ç ¼øÀ§
(¿ì)08503 ¼­¿ïƯº°½Ã ±Ýõ±¸ °¡»êµðÁöÅÐ1·Î 181 (°¡»ê W CENTER) 1713~1715È£
TEL : 02-2039-6160  FAX : 02-2039-6163  »ç¾÷ÀÚµî·Ï¹øÈ£:106-86-40304
°³ÀÎÁ¤º¸/û¼Ò³âº¸È£Ã¥ÀÓÀÚ:±è¼±¿À  µî·Ï¹øÈ£:¼­¿ï ¾Æ 00418  µî·ÏÀÏÀÚ:2007.08  ¹ßÇàÀÎ:±è¿ë¼®  ÆíÁýÀÎ:±è¼±¿À