소개글
"사물인터넷 이해"에 대한 내용입니다.
목차
1. 신기술 개요
1.1. 딥러닝(Deep Learning)
1.1.1. 딥러닝의 개념과 의미
1.1.2. 딥러닝의 활용
1.1.3. 딥러닝의 한계
1.1.4. 딥러닝의 전망
1.2. 사물인터넷(Internet of Things)
1.2.1. 사물인터넷의 정의와 의미
1.2.2. 사물인터넷 기술의 활용
1.2.3. 사물인터넷 시대의 신사업 창출
1.2.4. 사물인터넷의 한계
1.2.5. 사물인터넷의 시사점
2. 참고 문헌
본문내용
1. 신기술 개요
1.1. 딥러닝(Deep Learning)
1.1.1. 딥러닝의 개념과 의미
딥러닝은 스스로 학습하는 컴퓨터로 컴퓨터가 사람처럼 스스로 학습·추론·소통할 수 있는 인공지능 기술을 의미한다. 딥러닝은 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술로, 많은 데이터를 분류하고 같은 집합들끼리 묶어 상하의 관계를 파악하는 기술이다. 딥러닝 기술을 적용하면 사람이 어떤 정보를 받아들일 때 거대한 뉴런 네트워크가 가동되어 인지·판단하는 것과 같이 컴퓨터가 스스로 인지·추론·판단할 수 있게 된다. 1942년 미국 의대 교수의 아이디어에서 시작된 딥러닝에 대한 연구가 꾸준히 진행되어 왔으며, 최근 컴퓨터 하드웨어 기술의 발전으로 딥러닝 기술이 급성장하고 있다. 특히 사물인터넷 시대가 도래하면서 사물이 스스로 상황을 인지해야 하는데, 이때 딥러닝 기술이 중요한 역할을 하게 될 것으로 주목받고 있다.
1.1.2. 딥러닝의 활용
딥러닝의 활용은 사람이 어떤 정보를 받아들이면 거대한 뉴런(신경세포) 네트워크가 가동돼 인지·판단하는 것과 같이 컴퓨터가 스스로 인지·추론·판단할 수 있게 한다는 점에서 주목받고 있다.
딥러닝 기술은 1942년 미국 의대 교수의 아이디어에서 시작되었으며, 이후 꾸준한 연구 끝에 최근 컴퓨터 하드웨어의 기술 발전으로 급성장하였다. 특히 사물인터넷(IoT) 시대가 오면 사물이 스스로 상황을 인지해야 하는데 이때 딥러닝 기술이 중요한 역할을 하게 된다.
딥러닝 기술은 기계학습의 한 분야로, 기계학습이 컴퓨터에게 먼저 다양한 정보를 가르치고 학습한 결과에 따라 새로운 것을 예측하는 것과 달리, 딥러닝은 인간의 '가르침'이라는 과정을 거치지 않고도 스스로 학습하고 미래의 상황을 예측할 수 있다는 특징이 있다. 예를 들어 기계학습이 개발자가 다양한 고양이 사진을 컴퓨터에게 보여주고 '이것이 고양이이다'라고 알려준 다음, 새로운 고양이 사진을 보았을 때 '고양이'라고 판단할 수 있도록 하는 것과는 달리, 딥러닝은 스스로가 여러 가지 고양이 사진을 찾아보고 '고양이'에 대해 학습한 다음 새로운 고양이 사진을 보고 '고양이'라고 구분할 수 있다.
이러한 딥러닝 기술은 다양한 분야에 활용되고 있다. 대표적으로 2016년 2월에 한국의 이세돌 9단과 바둑 대결을 펼쳤던 인공지능 '알파고'는 딥러닝 기술을 통해 만들어진 프로그램이다. 알파고는 끊임없이 스스로 바둑 기보를 가지고 바둑 전략을 학습했으며, 사람이 특별히 정보를 입력한 것도 아니고 다른 기계의 정보를 가져다 배운 것도 아닌, 알파고들이 서로 바둑을 두면서 바둑의 원리를 배웠다.
이 외에도 딥러닝 기술은 뉴스 요약 서비스, 이미지 분석 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 특히 자동 운전, 자율 로봇 등의 분야에서도 활용되고 있는데, 이는 컴퓨터가 인간처럼 판단하고 학습할 수 있도록 하고 이를 통해 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용할 수 있기 때문이다.
또한 딥러닝 기술은 방대한 양의 데이터 분석을 할 수 있는 컴퓨터의 개발에 힘입어 구현이 가능해졌다. 학습 자료의 양이 많을수록, 학습의 단계가 세분화될수록 성능이 좋아진다는 특징을 가지고 있다.
이처럼 딥러닝 기술은 다양한 분야에 혁신적으로 활용되며, 컴퓨터가 사람처럼 판단하고 학습할 수 있도록 하는데 큰 기여를 하고 있다.
1.1.3. 딥러닝의 한계
딥러닝의 한계는 다음과 같다.
첫째, 딥러닝은 단순한 형태의 데이터를 기반으로 정형화된 규칙 학습에 최적화된 모형으로 인간처...
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