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공공분야 인공지능 플랫폼 분석 연구 (A Systematic Review on AI Platform for Public Sector)

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최초등록일 2025.07.18 최종저작일 2020.11
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공공분야 인공지능 플랫폼 분석 연구
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    • 🔬 공공분야 인공지능 플랫폼의 체계적이고 심층적인 분석 제공
    • 📊 ICBM 기술과 인공지능의 발전 현황에 대한 전문적 인사이트 제공
    • 🌐 국내외 인공지능 플랫폼의 구성 요소와 특징에 대한 종합적 연구

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    서지정보

    · 발행기관 : 한국통신학회
    · 수록지 정보 : 한국통신학회논문지 / 45권 / 11호 / 1994 ~ 2003페이지
    · 저자명 : 윤창희, 김재일

    초록

    최근 수년간 ICBM (사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing), 빅데이터(Big Data), 모바일(Mobile))은 높은 수준으로 발전하였으며, ICBM 위에 빠르게 발전하고 있는 인공지능은 다양한 분야에서 인간의능력을 넘어서는 수준으로 구현되고 있다. 더불어 인공지능 기술은 엄청난 데이터를 학습하여 정보화할 수 있는빅데이터를 토대로 눈부신 발전을 하고 있다. 본 연구는 체계적인 분석기법을 이용하여 공공분야에서 데이터 기반으로 인공지능 기술력을 제고하기 위한 인공지능 플랫폼의 현황과 특징, 공공분야 적용을 위한 기술 요소에 대한분석 결과를 제시한다. 특히, 논문 및 기술 문서, 기업 공개 정보를 기초로 체계적 분석 연구를 수행하여, 국내외인공지능 플랫폼의 구성 요소와 특징을 알아보고, 공공분야에서 요구하는 인공지능 플랫폼의 조건에 대해 고찰한다. 본 연구 결과는 공공분야에서의 인공지능 플랫폼 구축 및 확산 방안 수립에 도움이 될 것으로 생각되며, 또한인공지능 분야에 선진국과의 격차 해소를 위한 정책 및 전략수립 방안에 활용할 것으로 기대한다.

    영어초록

    In recent years, ICBM (Internet of Things (IoT), Cloud Computing, Big Data, and Mobile) has developed to a high level, and the artificial intelligence, which is rapidly developing on top of ICBM, is being implemented at a level beyond human capabilities in a variety of fields. In addition, artificial intelligence technology is making remarkable developments based on big data that can learn enormous amounts of data and convert it into meaningful information. This study presents the results of the analysis of the current status and features of AI platforms to enhance AI technology based on data in the public sector, and technical factors for application in the public sector using systematic analysis methods. In particular, the AI platform’s conditions required in the public sector are examined through investigating the components and characteristics of the AI platform at domestic and abroad by conducting systematic analysis research based on thesis and technical documents and public information of the companies. The results of this study will help in establishing and spreading AI platforms in the public sector, and it is also expected to be used in policies and strategies for reducing gaps with advanced countries in the AI sector.

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