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SR4. AI 기술 발전의 역사와 활용 사례

딥러닝 도입 후 ‘기술 빙하기 우려’ 씻어
이젠 전문 지식보다 빅데이터가 시장 좌우

이경엽 | 285호 (2019년 11월 Issue 2)
Article at a Glance
머신러닝 솔루션 개발 과정에서의 주요 병목 지점
: 수치화·객관화할 수 있는 데이터의 특징에 대해 전문가가 정의하는 ‘특징엔지니어링(feature engineering)’ 작업

딥러닝 솔루션 개발 과정에서의 주요 병목 지점
: 데이터 수집·가공 및 레이블링(labeling) 작업

딥러닝 기술의 현주소
: 음성·안면인식 기술, 신약 개발, 진단용 이미지 판별 등 기존 딥러닝 적용 분야에서의 고도화는 물론 농업, 건축설계 등 새로운 분야에서의 활용 사례 역시 늘어나는 추세




딥러닝이라는 단어가 대중들에게 회자되기 시작한 것은 불과 3년 전부터다. 지난 2016년 3월 인공지능(AI)과 인간의 대결로 세간의 이목이 집중됐던 이세돌과 알파고 간 바둑 대국이 계기가 됐다. AI가 보드게임 중 가장 어려운 게임인 바둑으로 세계 챔피언을 꺾자 세상은 떠들썩해졌다. AI와 관련된 각종 정부 과제와 지원 사업이 우후죽순 생겨났고 딥러닝, 빅데이터, 한국형 알파고 등의 키워드가 연일 언급됐다. 구글트렌드에 따르면 4차 산업혁명이라는 키워드는 2016년부터 굉장히 활발하게 사용됐는데 여기에 딥러닝의 상징처럼 회자됐던 알파고의 역할이 컸다는 것은 부인하지 못할 사실일 것이다.

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