심층학습에 대하여

전문가 제언

○ 인간의 신경망이 밝혀지기 시작되고 이를 모방한 신경망 학습 기법이 오래전에 개발되어 있었으나 활용도지 못하고 있었다. 빅 데이터의 축적과 GPU로 대표되는 초고속 병렬계산기의 보급이 인공지능분야, 특히 심층신경망학습 분야로 확장되면서 인공지능분야는 패러다임 시프트에 가까운 변혁을 겪고 있다.

 

○ "Google Self-Driving Car" 자율주행자동차 등 인공기능을 활용한 지능형 제품들이 활발하게 개발되고 있다. LIDAR/ RADAR 등 각종 센서에서 얻어 진 주변 환경 데이터를 GPU 컴퓨팅이 실시간으로 분석하는 자율주행자동차에서 인간의 자동차주행과 같은 시각정보와 그간의 경험으로 축적된 운전 노하우를 기계가 심층 학습한 차량 탑재 인공지능시스템으로 자동차를 주행시키는 시스템으로 개발되고 있다.

 

○ 이의 중심에 있는 것이 CNN(convolutional neural net) 심층학습이다. 특히 화상인식에서 큰 성공을 거두고 있다. 이 보고서는 그간에 여러 종류의 해설서와 계몽서가 출간되고 있었으나 참된 모습을 알기 어려웠고 무엇이 어떻게 서로 다른 것인지를 알기 어려웠다. 이 보고서는 심층학습의 본질을 직설적으로 설명하고 있으면서도 과장하지 않고 있어 초심자에게는 크게 도움이 된다.

 

○ 전 세계적가 경쟁적으로 개발하고 있는 컨벌루셔널 신경망 학습 분야에 한국의 대학과 연구기관 및 기업체도 참여하고 있다. 현재의 인공지능 붐 조성에 크게 기여한 미국의 gpu메이커 Nvidia가 한국에서도 미국, 일본 등에서 개최한 것과 같은 GTC(GPU Technology Conference)를 서울에서 개최했다.

 

○ 심층신경망 학습을 실제로 연습할 수 있는 개발환경이 1,500만원 수준으로 보급되고 있어 국가가 보조예산을 확보하여 인공지능기술이 전 국민의 기초능력이 되도록 하는 힘 써야 할 것이다. ICT 다음 세기가 전개되고 있음을 알아 야 한다.

 

저자

T. Okatani

자료유형

학술정보

원문언어

일어

기업산업분류

전기·전자

연도

2015

권(호)

33(2)

잡지명

日本ロボット學會誌

과학기술
표준분류

전기·전자

페이지

92~96

분석자

조*

분석물

• 심층학습에 대하여.pdf [556,246 byte]

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