동향

주간기술동향 1934호

분야

정보/통신

발행기관

정보통신기획평가원

발행일

2020-02-19

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기획시리즈

인공지능 전이학습과 응용 분야 동향

딥러닝 알고리즘 개발로 촉발된 인공지능 기술의 급속한 발전은 기계가 인간의 대화를 이해하고 응대하며 인간보다 더 뛰어난 시각 능력으로 다양한 사물을 분류할 수 있는 수준에 이르렀다. 하지만 여전히 인공지능 기술은 새롭게 부상하는 기술(Emerging Technologies)이며, 많은 투자와 연구가 지속되고 있다. 특히, 인공지능 응용 기술 및 서비스의 상업적 확산을 위해 많은 기업들이 총력을 기울여 연구개발 및 상업화를 진행 중에 있으며, 국가 차원에서도 이를 뒷받침하고 있다. 딥러닝 기반 알고리즘들은 대부분 빅데이터와 많은 양의 연산 장치들이 필요하므로 상업화로 가는 길목이 더딜 수 밖에 없다. 따라서 적은 데이터와 좀 더 적은 자원으로 인공지능을 다양한 영역으로 확산시키기 위한 효율성을 추구하는 기술들이 개발되고 있다. 그 중에서도 한 분야에서 학습한 결과를 학습한 적이 없는 다른 분야에 적용해서 학습하는 전이학습(Transfer Learning)이 각광받고 있다. 본 고에서는 전이학습 기술에 대한 개념을 간단히 살펴보고, 이에 대한 응용 영역들에 대해 좀 더 상세히 살펴봄으로써 전이학습 기술에 대한 이해와 향후 발전 방향을 알아보도록 한다.
 
 
ICT 신기술

개인 맞춤형 헬스케어 산업 기술 동향

  • 발행일 : 2020.02.19
  • 정한민; 김경선; 정성재; 김태홍;
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개인 맞춤형 헬스케어 산업은 개인건강기록(PHR)에 기반하여 진단 및 치료에 사용되었던 헬스케어 모델을 개인의 질병 예방과 관리를 위해 확장하며, 개인건강 데이터 분석과 편의성을 위한 인터페이스로서 인공지능 기술을 활용하는 방향으로 진화하고 있다. II장에서는 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 산업을 위해 정부나 오픈 그룹 등 공공 분야에서 진행하는 개인건강기록 관련 기술 개발 동향을 살펴보고, III장에서는 개인건강관리를 위한 글로벌 기업의 플랫폼, 개인건강기록에 대한 빅데이터 분석, 챗봇의 헬스케어 적용 사례 등을 살펴본다.
 
 
ICT R&D 동향

인공지능 질환자동분류 모델 기술

일반인/전문가가 빠르고 간편하게 이용할 수 있는 인공지능 모델을 이용한 질환자동분류 모델 개발

플래시 크래시 설명 가능 시스템 기술

금융 주요 지표 및 텍스트 데이터를 종합적으로 분석하고 판단하여 예측하는 것이 중요하나 수많은 데이터 중에서 주요 원인을 정확하게 찾는 것이 어려움. 본 기술은 금융 데이터 중 대표적인 이상 징후인 플래시 크래시 현상을 탐지하고, 이에 대한 이유를 설명하는 시스템임
 

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