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Monthly Magazine of Automatic Control Instrumentation

기술동향 기계학습을 활용한 5G통신 동향

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작성자 댓글 0건 조회 408회 작성일 20-04-07 00:00

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머리말 

기계학습은 1940년대부터 소개된 기술로 인공지능을 연구를 위해 널리 활용됐다. 특히, 빅데이터로부터 신뢰성 있는 학습이 가능하고 GPU을 활용한 고속 컴퓨팅의 등장, 그리고 최적의 솔루션을 찾을 수 있는 다양한 기계학습 기법 연구로 인해 그동안 학계에서의 연구에 머물던 기술이 오늘날에는 공공, 개인, 산업에 널리 사용되게 되었다.
 

기계학습 기술은 통신 분야에도 다양하게 쓰이고 있는데 자가망 구성, DDOS공격 등 비정상 접근검출, 트래픽 분류, 네트워크 관리 등에 적용되고 있다.

기계학습에서는 트레이닝 데이터와 검증 데이터를 이용해 어떤 응용에 적합한 모델을 만들어 내고 만들어진 모델을 실제 필드에 적용하고 다시 이를 업데이트하는 과정을 반복하여 정확도를 높이는 과정을 반복한다. 모델을 생성하기 위해서는 입력데이터로부터 특징을 추출하는 과정이 필요한데 기존에 널리 사용되어온 Bayesian Statistics, k-Nearest Neighbors(k-NN), Support Vector Machines(SVM) 등의 방법은 사람이 개입하여 특징을 찾아주는 과정이 필요하다. 하지만, 딥러닝을 적용하는 경우에는 특징 추출 과정도 자동으로 진행되어 정확도와 소요시간을 줄여줄 수 있다.





 
본 기사는 2017년 3월호에 게재됐습니다.

필자 : 홍승은, 김용선, 남준영, 이우용, 김근영, 서지은 /

 한국전자통신연구원 5G사업전략실


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