네트워크에서의 머신러닝 기술 동향

김귀훈; 홍용근

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김귀훈 (한국전자통신연구원) 홍용근 (한국전자통신연구원)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제34권 제10호

발행연도: 2017.9

수록면: 38 - 44 (7page)

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Artificial Intelligence (AI) 기술이 다양한 분야에 괄목한 만한 성과를 내고 있다. 특히, AI의 대표 기술인 딥러닝 (Deep Learning) 기술을 통해서 음성인식, 영상인식, 패턴인식, 자연어 처리, 통번역 등에서 높은 정확도를 보였다. 또한, 예술, 문학, 음악 등 창의력이 요구되는 분야에서도 인간이 만들었는지 AI를 통해 만들었는지 구별할 수 없을 정도로 재미있는 연구 결과가 많이 나타났다. 네트워크 분야에서도 기존에 못 풀던 문제나 복잡한 문제를 AI를 이용해서 풀어보려는 시도가 글로벌한 트렌드로 자리를 잡기 시작했다. 본 논문에서는 기본적인 네트워크 머신러닝 기술에 대한 소개와 산업, 표준, 연구 측면에서 네트워크 분야에서의 머신러닝 기술을 활용하려고 노력하고 있는 부분을 소개하고자 한다.

참고문헌 (11)

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L. Mekinda and L. Muscariello, “Supervised Machine Learning-Based Routing for Named Data Networking,” 2016 IEEE GLOBECOM, vol.20, pp.1-6, Dec. 2016. J. Joung, “Machine Learning-based Antenna Selection in Wireless Communications,” IEEE Commun. Letters, vol. 20, pp. 2241?-2244, Nov. 2016. M. Alsheikh, S. Lin, D. Niyato and H. Tan, “Machine Learning in Wireless Sensor Networks:Algorithms, Strategies, and Applications,” IEEE Commun. Sur. & Tut., vol. 16, No. 4, pp. 1996-2018, 2014. M. A. Wijaya, K. Fukawa and H. Suzuki,”Intercell- Interference Cancellation and Neural Network Transmit Power Optimization for MIMO Channels,” IEEE Vehicular Technology Conference Fall, Sep. 2015. K. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,” The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 770?778, 2016.

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