네트워크 지능화를 위한 인공지능/기계학습 모델 및 데이터셋 기술동향 (Survey on Artificial Intelligence & Machine Learning Models and Datasets for Network Intelligence)

서지정보

· 발행기관 : 한국통신학회
· 수록지 정보 : 한국통신학회논문지 / 47권 / 4호 / 625 ~ 643페이지
· 저자명 : 이주영, 신승재, 윤승현, 김태연

초록

근래 등장한 심층신경망 기술의 발달로 인해 인공지능/기계학습 기술은 다양한 산업분야에서 지능화를 통한 비즈니스 혁신을 이끄는 핵심기술로 주목받고 있다. 이에 따라, 막대한 규모와 트래픽의 폭증 및 운용 복잡성이 예상되는 미래 인터넷의 효율적 제어를 위한 방안으로 인공지능/기계학습 모델을 활용하는 네트워크 지능화 연구의사례가 증가하고 있다. 성공적인 네트워크 지능화를 위해서는 먼저 양질의 데이터셋을 확보하고 양질의 인공지능/ 기계학습 모델을 구성하여 학습시키는 것이 핵심이다. 본 고에서는 근래 5년간 저명한 학술지 및 학술대회에서 발표된 다수의 논문들을 분석한 결과를 기반으로, 네트워크 지능화를 위한 데이터셋 및 인공지능/기계학습 모델 기술에 대한 최근의 연구동향을 소개 및 분석한다. 이를 통해 최근 수행된 네트워크 지능화 기술들의 현황을 파악하기 위한 유용한 가이드라인을 제시하고자 한다.

영어초록

Thanks to the recent advancements in deep neural networks, artificial intelligence & machine learning technologies are getting more attentions as one of the key enablers to innovate business processes in a variety of industries and application domains. Along with this trend, we are seeing a considerable number of researches on network intelligence that exploit the artificial intelligence & machine learning models to effectively control future Internet environment which is expected to be much more large, complex, and exploded by traffics than ever before. In order to realize successful network intelligence, it is important to obtain desirable datasets and construct models with excellent accuracy. In this paper, we review and summarize recent trends of datasets and artificial intelligence & machine learning models for network intelligence based on going through a number of papers that are introduced in high-quality academic journals and conferences for recent five years. We believe that our review and summary can be a useful guideline to identify the current research trends on network intelligence.

참고자료

· 없음