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인공지능(AI) 연구동향 외부자료

인공지능 발전에 따른 인공지능 반도체 성장

이영종, 김민식 정보통신정책연구원

◈ 반도체 산업에서는 인공지능·데이터 생태계의 혁신과 미래 반도체 신시장 주도권 확보를 위해 인공지능(AI) 반도체에 지속적인 투자가 진행되고 있음
▶ 인공지능 반도체는 서버, 소비자 디바이스, 자동차, 산업 IoT 등 다양한 분야에서 탑재되어 인공지능 기술과 융합하여 새로운 시장을 창출할 것으로 기대
▶ 인공지능(AI) 반도체는 데이터의 학습·추론 등 인공지능의 주요한 기능을 수행하며 저전력에 대규모 데이터 연산이 가능
▶ 해외에서는 인공지능 반도체가 활용될 핵심분야의 시장을 초기에 선점하기 위해서 기존 글로벌 반도체 기업은 물론 반도체 수요기업들도 인공지능 반도체 개발에 집중 투자 중
▶ 향후 인공지능 반도체는 기존 반도체 시장에서 혁신기술 제품으로 부각될 것이며, 주요 산업 또는 제품의 경쟁우위를 확보하기 위해서 반드시 활용, 포함되어야 하는 핵심 부품이 될 것임

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포브스가 조망한 차세대 AI 기술 3가지

김재호 기자 AI타임스

인공지능(AI) 기술 변화가 빠르게 움직이고 있다. 2012년 열린 이미지넷 챌린지에서 심층신경망(딥러닝)을 구현한 시스템 '알렉스넷' 등장 이후 딥러닝 기술을 이용해 AI 성능을 대폭 상승시켰다. 하지만 이후 딥러닝은 대부분 지도 학습의 결과물로 머물렀다.
지난달 27일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발표한 'SPRi AI BRIEF : 인공지능 최신 동향과 시사점' 보고서에 따르면, 차세대 AI 기술은 인간처럼 복잡한 문제를 해결할 수 있어야 하며 기술 발전에 개인정보보호 확대를 고려해야 한다.
AI 기술의 발전 속도는 계속해서 빨라지고 있으나 현재 최첨단으로 각광받고 있는 AI 기술ㆍ서비스가 미래 시대까지 신기술로 대접받을 수 있을 지 미지수다.

이에 포브스는 지난달 12일 차세대 AI 기술을 이끌 3가지를 선정해 소개했다.

1. 비지도 학습(unsupervised Learning)
2. 연합 학습(federated learning)
3. 트랜스포머(transformer)

< 본 내용은 AI타임스의 일부 내용입니다. 전체 기사는 하단의 바로가기를 클릭하세요. >

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인공지능의 발전에서 동형암호가 갖는 의미

윤성욱 정보통신정책연구원

개인정보를 안전하게 활용하려는 노력의 일환으로 동형암호가 각광받고 있음
본 고에서는 동형암호의 기술적 특성과 다양한 인공지능 관련 분야에서의 활용사례를 살펴보고, 개인정보보호와 데이터 경제 활성화를 중심으로 시사점을 도출

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중국 AI 네트워크 연구 현황

최준균 NIA 한국정보화진흥원

보고서 요약
(1) 중국 AI 네트워크 연구 현황 요약

주요 내용
(1) 기존 네트워크의 문제점 및 새로운 네트워크 연구 필요성
(2) Compute First Networking 연구 동향
(3) In-Network Computing 연구 현황
(4) Yang 네트워크 모델 연구 동향
(5) 결론 및 향후계획

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APAN 및 APAN-KR 소개 (APAN AI driven Networks Working Group BoF Report)

최덕재, 송왕철 NIA 한국정보화진흥원

보고서 주요 내용
Ⅰ. APAN 및 APAN-KR 소개
Ⅱ. APAN AI driven Networks Working Group BoF Report
(1) 망 기술의 소프트웨어화
(2) APAN에서의 AI driven Networks 워킹그룹을 위한 준비
(3) APAN AI driven Networks 워킹그룹 BoF 세션
(4) 결론
참고문헌

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