사물인터넷 환경에서의 기계학습 기술

임재현; 박윤기; 권진만; 서정욱

사물인터넷 환경에서의 기계학습 기술

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Type: Academic journal

Author: 임재현 (남서울대학교) 박윤기 (남서울대학교) 권진만 (크레스프리) 서정욱 (남서울대학교)

Journal: Korea Institute Of Communication Sciences The Journal of The Korean Institute of Communication Sciences Vol.33 No.5

Published: 2016.4

Pages: 48 - 54 (7page)

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사물인터넷 환경에서의 기계학습 기술

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우리는 물리적인 현실 세계와 디지털의 가상 세계에서 매일 끊임없이 데이터를 양산해내고 있다. 구글, 아마존, MS, IBM등의 유수 기업들은 이미 데이터를 수집하고 분석하여 특정 사용자나 불특정 다수에게 다양한 서비스를 제공하면서 새로운 형태의 이윤을 창출하고 있다. 가까운 미래에 사물인터넷(Internet of Things)이 본격적으로 활성화된다면 사람뿐만 아니라 모든 사물들이 인터넷을 통해 데이터를 양산하고 서로 교환하는 그야말로 데이터 빅뱅의 시대가 도래할 것으로 예상된다. 이러한 변혁의 시대에 우리는 사물인터넷을 통해 수집되는 수많은 데이터를 어떻게 활용할 것인지에 대해 진지하게 고민하고 연구할 필요가 있다.
본고에서는 사물인터넷을 통해 수집된 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 필요한 핵심기술 중 하나인 기계학습(Machine Learning)에 대해 기본 개념, 종류, 평가방법 등을 설명하고 기계학습 알고리즘 중 딥 러닝(Deep Learning)에 대한 기술 동향을 살펴본 후, 사물인터넷에서 기계학습 프레임워크에 대해 간략히 소개한다.

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 사물인터넷에서의 기계학습 기술
Ⅲ. 결론
참고문헌

References (14)

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D. Bandyopadhyay and J. Sen, “Internet of Things: Applications and challenges in technology and standardization,” Wireless Personal Communications, vol. 58, no. 1, pp. 49-69, May 2011.

S. Husain, A. Prasad, A. Kunz, A. Parageorgiou, and J. Song, “Recent trends in standards related to the Internet of Things and Machine-to-Machine communications,” Journal of Information and Communication Convergence Engineering, vol. 12, no. 4, pp. 228-236, Dec. 2014.

C.-W. Tsai, C.-F. Lai, M.-C. Chiang, and L. T. Yang, “Data mining for Internet of Things: A survey,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, Vol. 16, No. 1, pp. 77-97, Feb. 2014.

Andy Noronha, Robert Moriarty, Kathy O’Connell, and Nicola Villa, “Attaining IoT value: How to move from connecting things to capturing insights,”CISCO White Paper, Jan. 2015.

Wikipedia The Free Encyclopedia. Machine Learning [Internet]. Available: https://ko.wikipedia.org/wiki /%EB%A8%B8%EC%8B%A0_%EB%9F%AC%EB%8B% 9D.

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