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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 259 - 264 (6page)
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본 논문에서는 엔터프라이즈 환경에서의 딥 러닝에 대한 이미지 예측 시스템 아키텍처를 제안한다. 엔터프라이즈 환경에 대해 인공지능 플랫폼으로 변환을 쉽게 하고, 인공지능 플랫폼이 파이선에 집중되어서 자바 중심의 엔터프라이즈 개발이 어려운 단점을 개선하기 위해 자바 중심의 아키텍처에서도 충분한 딥 러닝 서비스의 개발과 수정이 가능하도록 한다. 또한, 제안된 환경을 토대로 이미지 예측 실험을 통해 기존에 학습된 딥 러닝 아키텍처 환경에서의 정확도가 높은 예측 시스템을 제안한다. 실험을 통해 딥 러닝이 수행되기 위해 제공된 이미지 예에서 95.23%의 정확도를 보이며, 제안된 모델은 유사한 다른 모델에 비교해 96.54%의 정확도를 보인다. 제시된 아키텍처를 활용하여 활발한 엔터프라이즈급 환경의 딥 러닝 서비스가 개발 및 제공될 것으로 보이며, 기존 엔터프라이즈 환경이 딥 러닝 아키텍처가 탑재된 환경으로 전환이 활발히 이루어질 것이다.
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M. H. Lee / 2013 / EJB 3. 1 Lightweight Container Architecture N-Tier Enterprise Architecture / The Society of Korea Industrial and Systems Engineering :257~260
H. Jeong / 2018 / A Study on Scheduling Optimization Model for Information System Development of Public Informatization Project based on Autonomous Government Standard Framework / Proceedings of KORMS International Conference :2390~2398
S. J. Lee / 2018 / Quantitative Analysis of Domestic E-Government Research Trends
이상윤 / 2019 / A Study on the 4th Industrial Revolution and E-Government Security Strategy -n Terms of the Cyber Security Technology of Intelligent Government- / 한국전자통신학회 논문지 14(02):369~376
Moscoso-Zea, O. / 2019 / A Hybrid Infrastructure of Enterprise Architecture and Business Intelligence &Analytics for Knowledge Management in Education / IEEE Access 7:38778~38788
H. Jeong / 2018 / A Study on Scheduling Optimization Model for Information System Development of Public Informatization Project based on Autonomous Government Standard Framework / Proceedings of KORMS International Conference :2390~2398
S. J. Lee / 2018 / Quantitative Analysis of Domestic E-Government Research Trends
이상윤 / 2019 / A Study on the 4th Industrial Revolution and E-Government Security Strategy -n Terms of the Cyber Security Technology of Intelligent Government- / 한국전자통신학회 논문지 14(02):369~376
Moscoso-Zea, O. / 2019 / A Hybrid Infrastructure of Enterprise Architecture and Business Intelligence &Analytics for Knowledge Management in Education / IEEE Access 7:38778~38788
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