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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박홍진 (상지대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제13권 제4호
발행연도
2020.8
수록면
283 - 292 (10page)

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4차 산업혁명의 대표적인 이미지 중 하나인 인공지능은 2016년 알파고 이후에 인공지능 인식이 매우 높아져 있다. 본 논문은 학국교육학술정보원에서 제공하는 국내 논문 중 ‘인공지능’, ‘기계학습’, ‘딥 러닝’으로 검색된 국내 발표논문에 대해서 분석하였다. 검색된 논문은 약 1만여건이며 논문 동향을 파악하기 위해 빈도분석과 토픽 모델링, 의미 연결망을 이용하였다. 추출된 논문을 분석한 결과, 2015년에 비해 2016년에는 인공지능 분야는 600%, 기계학습은 176%, 딥 러닝 분야는 316% 증가하여 알파고 이후에 인공지능 분야의 연구가 활발히 진행됨을 확인할 수 있었다. 또한, 2018년 부터는 기계학습보다 딥 러닝 분야가 더 많이 연구 발표되고 있다. 기계학습에서는 서포트 벡터 머신 모델이, 딥 러닝에서는 텐서플로우를 이용한 컨볼루션 신경망이 많이 활용되고 있음을 알 수 있었다. 본 논문은 ‘인공지능’, ‘기계학습’, ‘딥 러닝’ 분야의 향후 연구 방향을 설정하는 도움을 제공할 수 있다.
#Artificial Intelligence #Deep Learning #Machine Learning #Paper trend #Semantic Network #Topic Modeling #Word Count Analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론 배경과 관련 논문
3. 국내 논문 동향 분석
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
J. W. Lee / 2018 / The status of our artificial intelligence in the era of the 4th industrial revolution google schola J. W. Choi / 2016 / AlphaGo’s Impact : The possibil ities and Limitations of Artificail Intelligence google schola http://riss.kr/index.do google schola https://ko.wikipedia.orf/wiki/RISS google schola A. Kamilaris / 2018 / Deep learning in agriculture : A survey / Computers an d electronics in agriculture 147:70~90 google schola

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