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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.2
- 수록면
- 70 - 75 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2019.29.1.70
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인공지능 기술은 빠른 속도로 발전하고 있다. 특히 인공지능 개발을 이끌고 있는 많은 세부기술 간의 관계를 파악하는 것은 인공지능 기술을 이해하는데 중요하다. 본 연구에서는 이와 같은 인공지능의 기술 분석을 위하여 딥러닝을 적용한다. 최근 전통적인 통계학 및 머신러닝 기법에 비해 딥러닝의 예측 성능이 더 우수함을 보여주는 다양한 연구결과가 발표되고 있다. 하지만 최종 예측과 함께 예측에 사용된 입력변수들의 상대적인 중요도를 파악하는 것은 기존의 통계적 기법에 비해 딥러닝이 가지고 있는 어려움 중 하나이다. 예측모형에서 입력변수가 출력변수에 어떤 형태로 영향을 주는지 확인하려는 연구는 여러 분야에서 이루어지고 있다. 선형회귀분석은 입력변수의 중요도를 확인하기 위하여 표준화 회귀계수를 이용한다. 본 논문에서는 가중치 분석을 통하여 딥러닝의 입력변수 중요도를 계산하여 인공지능 기술에 영향을 미치는 세부기술에 대한 기술 분석을 수행한다. 제안 방법의 타당성을 보이기 위하여 인공지능 기술관련 특허문서를 수집하고 분석하여 인공지능 세부기술간 기술 연관성을 확인한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 예측모형의 변수 중요도
3. 딥러닝 변수 중요도를 이용한 인공지능 기술분석 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후연구
References
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
S. Russell, and P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Edition, Essex, UK: Pearson, 2014.
K. P. Murphy, Machine Learning: a probabilistic perspective, Cambridge MA, MIT Press, 2012.
J. Choi, and S. Jun, “Bayesian Inference for Technology Analysis of Artificial Intelligence”, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 28, No. 4, pp. 411-416, 2018.
S. Jun, “R Symbolic Data Analysis for Symbolic Artificial Intelligence”, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 27, No. 5, pp. 388-394, 2017.
J. Kim, S. Jun, D. Jang, and S. Park, “Sustainable Technology Analysis of Artificial Intelligence Using Bayesian and Social Network Models”, Sustainability, Vol. 10, No. 1, pp. 115, 2018.
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