DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 최은주 | ko |
dc.contributor.author | 이준영 | ko |
dc.contributor.author | 한인구 | ko |
dc.date.accessioned | 2021-06-08T07:10:06Z | - |
dc.date.available | 2021-06-08T07:10:06Z | - |
dc.date.created | 2021-06-08 | - |
dc.date.created | 2021-06-08 | - |
dc.date.issued | 2020-12 | - |
dc.identifier.citation | 지능정보연구, v.26, no.4, pp.27 - 65 | - |
dc.identifier.issn | 2288-4866 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/285622 | - |
dc.description.abstract | 많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술- 조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라기대된다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국지능정보시스템학회 | - |
dc.title | 딥러닝 오픈소스 프레임워크의 사례연구를 통한 도입 전략 도출 | - |
dc.title.alternative | Deriving adoption strategies of deep learning open source framework through case studies | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.citation.volume | 26 | - |
dc.citation.issue | 4 | - |
dc.citation.beginningpage | 27 | - |
dc.citation.endingpage | 65 | - |
dc.citation.publicationname | 지능정보연구 | - |
dc.identifier.kciid | ART002669009 | - |
dc.contributor.localauthor | 한인구 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 최은주 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 이준영 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.subject.keywordAuthor | Deep learning framework | - |
dc.subject.keywordAuthor | Deep learning open source software | - |
dc.subject.keywordAuthor | Adoption of open source software | - |
dc.subject.keywordAuthor | technology-organization-environment framework | - |
dc.subject.keywordAuthor | 딥러닝 프레임워크 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 딥러닝 오픈소스 소프트웨어 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 오픈소스 소프트웨어 도입 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 기술-조직-환경 프레임워크 | - |
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