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브레이킹 이슈

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미디어 지능화(지능적 미디어 속성 추출 및 공유) 플랫폼
미디어 콘텐츠의 고유속성과 시계열적 특성을 해석하여 미디어 시맨틱 자원을 자동으로 생성하여 쉽게 공유 및 활용하도록 자원화하는 기술
  • 등록일 : 2021-08-24
  • 발행일 : 2021-08-24
  • 출처: IITP
2021년 러시아 AI 시장에 무슨 일이
2020년 기준 러시아 AI 시장 규모는 2억9150만 달러를 기록했다. IDC의 세계 AI 가이드(2021.4.27. 발간)에 따르면, 2019년 러시아 AI 시장규모는 2억4000만 달러였고 2020년은 전년대비 21.4%가 성장했다. IDC는 2024년까지 러시아 AI 시장은 매년 18.5%씩 성장할 것으로 전망했다. IDC 전망에 따르면, 2024년 러시아의 AI 시장 규모는 5억5551만 달러로 추정된다.
  • 등록일 : 2021-08-24
  • 발행일 : 2021-08-23
  • 출처: 대한무역투자진흥공사
인공지능 시대, 벤치마크 데이터셋의 중요성 [THE AI REPORT 2021-1]
□ 벤치마크 데이터셋이란? ○ 벤치마크 데이터셋은 공통된 기준으로 인공지능 정확도를 평가하고 경쟁할 수 있는 기반이며, 인공지능 발전에 핵심 역할을 담당하고 있음 - 공통된 기준으로 성능을 측정하므로, 글로벌 인공지능 연구원들이 참여하여 경쟁적으로 모델 성능개선 등 기록을 경신하고 있음 - 벤치마크로 통용되기 위해서는 다수 인공지능 연구원의 활용, 학회를 통한 성능개선 발표, 데이터의 대표성, 연구계의 지속적인 피드백 등이 필요 ○ 자연어 이해, 이미지 분류, 얼굴인식 등 다양한 종류의 글로벌 벤치마크가 존재하며 국내도 최근 언어 모델 전문가들이 협업을 통해 벤치마크 데이터셋 구축
  • 등록일 : 2021-09-03
  • 발행일 : 2021-08-20
  • 출처: 한국지능정보사회진흥원
인공지능 법제 Brief
호주 연방법원은 특허법상 인공지능 시스템이 발명자에 해당한다고 결정(’21. 6. 25, Thaler v Commissioner of Patents [2021] FCA 879) □ 사실관계 ○ Thaler 박사는 호주에서 인공지능 시스템인 DABUS(Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience)를 발명자*로 하는 특허출원을 하였으나, - 호주 특허청으로부터 자연인만 발명자 지위가 인정된다는 이유로 특허출원을 거부당하자 이에 불복하여 항소 * DABUS가 발명한 것은 프랙탈(fractal) 구조를 이용하여 만든 음식용기와 높은 주의를 끄는 장치 및 방법임
  • 등록일 : 2021-08-18
  • 발행일 : 2021-08-18
  • 출처: 한국지능정보사회진흥원
AI 개발의 혁신견인차, ‘MLOps’란 [KIAT 애자일 2021년 제7호]
데이터가 범람하는 AI 시대, AI 개발의 효율성·생산성 혁신 동력으로 부상하는 MLOps (Machine Learning Operations)의 개념과 기업 동향을 살펴보고 정리 * MLOps는 딜로이트가 매년 발표하는 비즈니스 혁신기술 테크트렌드에 2021년 기술로 선정 - MLOps는 안정된 인프라와 자동 운영 시스템을 제공하여 ML 모델 개발과 운영에서 반복 발생하는 문제를 최소화함으로써 기업의 비즈니스 가치 창출에 기여 - 풍부한 데이터를 기반으로 다양한 기술이 적용되어야 하는 AI 기술의 특성을 고려할 때, 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리가 가능한 ML의 중요성이 증가할 것으로 기대 - 글로벌 IT기업 뿐 아니라 미국, 유럽 등의 주요 국가에서 MLOps 서비스를 제공하는 스타트업이 등장하므로 우리나라도 MLOps 관련 스타트업 육성 및 창업 지원 활성화 필요 - ML 프로젝트 진행에 관여하는 여러 이해관계자들*에 대한 실무교육 및 전문인력 양성 필요 * 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 데브옵스 엔지니어, IT, 비즈니스 책임자, 관리자 등
  • 등록일 : 2021-08-18
  • 발행일 : 2021-08-17
  • 출처: 한국산업기술진흥원
Spiking Neural Network 기반 인공지능 반도체: 이것이 답일까?
뉴로모픽은 궁극적으로 인간의 뇌와 같은 인공지능을 추구하는 연구로서, 이를 위한 주요 원칙(principle)들로 ① Fine-grained Parallelism, ② Event-driven computation, ③ Adaptive, self-modifying을 표방하고 있다. 이들 원칙들을 모두 만족할 수 있는 기술로서 스파이킹 뉴럴 네트워크(Spiking Neural Network: SNN) 기반의 뉴로모픽 연구가 현재 산업계, 학계 모두의 각광을 받고 있다. 본 고에서는 SNN 연구의 기본 철학, 연구 역사 및 반도체 구현 기술에 대한 소개를 시작으로 SNN 기반 뉴로모픽 연구의 난제들과 이를 해결하기 위한 방법들에 대해 설명한다. 또한, 본 고의 저자들이 지금까지 수행해온 SNN 기반 뉴로모픽 연구를 소개하고 향후 계획을 공유함으로써 SNN에 관심이 있는 연구자들과 소통하려 한다. 그리고 SNN이 궁극적으로 인공지능 반도체에서 갖는 의미에 대해서도 함께 논의해보고자 한다.
  • 등록일 : 2021-08-17
  • 발행일 : 2021-08-17
  • 출처: IITP
초저전력 인공지능 반도체 기술 동향
데이터 홍수의 시대에 살고 있는 21세기의 정보처리는 기하급수적인 데이터 처리량, 빠른 연산 속도의 요구 및 동영상과 같은 대용량 데이터의 지속적인 생산 등으로 그 처리 능력의 한계에 직면하고 있다. 기존의 전하를 저장하는 2진법 정보처리 방식의 한계를 극복하고 소비전력을 획기적으로 감소시키기 위해 다양한 방법을 활용한 다진법 정보처리 기반의 인공지능 반도체(neuromorphic hardware)에 관한 연구가 현재 활발히 진행 중에 있다. 본 고에서는 하드웨어 기반의 인공지능 반도체의 핵심이 되는 멤리스터(memristor)에 대한 소개와 함께 개발되고 있는 멤리스터 후보군들에 대한 장단점을 살펴보고자 한다. 특히, 전원을 공급하지 않을 때에도 그 정보를 잃지 않는 비휘발성 메모리 기반의 멤리스터의 종류를 소개하고, 대표적으로 가장 많은 연구가 이루어진 산화물 반도체 기반의 멤리스터와 최근 더욱 활발히 연구가 진행 중인 전자의 스핀 방향에 따른 저항 변화를 유도하는 스핀기반의 멤리스터의 연구 동향을 살펴보고자 한다.
  • 등록일 : 2021-08-10
  • 발행일 : 2021-08-10
  • 출처: IITP
리테일 업계, 가격 책정에 AI 기술 활용 [Weekly Issue]
슈퍼마켓, 스포츠 매장, 기타 소매업체는 가격 인상의 영향을 줄이기 위해 가격 결정 소프트웨어를 사용하고 있음. 최근에는 점점 더 많은 매장에서 쇼핑객에 끌려다니지 않는 방식으로 가격 인상을 관리하도록 설계된 인공지능(AI) 솔루션을 도입하고 있음. 대량의 판매, 가격 및 고객 데이터에 대해 훈련된 다양한 AI 시스템이 포함되어 있는 이 솔루션을 통해 기업은 코로나19 기간 동안 변화하는 시장에 보다 민첩하게 적응할 수 있음. 가격과 비용 인상을 면밀히 모니터링하여 새로운 판매 가격을 결정하고, 온라인 판매가 급증하는 상황에서 전자상거래 서비스를 신속하게 확장할 수 있도록 도와주는 이 솔루션은 다양한 범주와 규모로의 확장이 쉽고, 지능적이며 정확하다는 특징이 있음
  • 등록일 : 2021-08-09
  • 발행일 : 2021-08-06
  • 출처: 정보통신산업진흥원
인공지능 기반 보안용 시스템 반도체 동향
1990년대부터 보안용 디지털 영상처리 시스템반도체(SoC)는 우리나라가 주력 선도국가였으나, 최근의 인공신경망 기술의 향상과 함께 고기능 시스템 반도체는 미국과 중국, 대만이 세계 시장을 장악하고 있다. 본 고에서는 현재의 인공지능기반 시스템 반도체의 개략적인 시장 상황과 국내외 보안용 제품에 대해 간단하게 소개하고 자사 아이닉스의 IP SoC를 심층 분석하여 NPU의 성능 및 특징, 메모리 사용량, 네트워크 컴파일 및 운용방법 등에 대해 좀 더 자세히 알아보고자 한다.
  • 등록일 : 2021-08-03
  • 발행일 : 2021-08-03
  • 출처: IITP
컴퓨터 비전 분야에서 AI 보안에 대한 연구 동향
AI 기술은 자율 주행 자동차, 얼굴 인식, 번역, 로봇 제어 등 다양한 산업에 활용되며 연구 및 개발되고 있다. 하지만 AI 기술이 산업에 활용되면서 취약점에 대한 우려가 나오고 있다. 가트너에서는 매년 주요 기술 트렌드를 조사하여 정보를 제공하는데, AI 보안에 대한 기술을 2020년 주요 기술 전략 탑 10으로 선정하였다.1) AI 보안에 대해 회피 공격(evasion attack), 오염 공격(poisoning attack), 모델 추출(model extraction), 모델 전도(model inversion) 등 다양한 연구가 존재한다. 그 중 컴퓨터 비전 분야에서 중요하게 연구되는 적대적 예제(adversarial examples)에 대한 연구 동향을 다루어본다.
  • 등록일 : 2021-07-30
  • 발행일 : 2021-07-30
  • 출처: 한국인터넷진흥원