그간의 지역정보화동향분석 및 지역정보화이슈리포트 발간현황 2014 년 제 1 호 2014 년정보화트랜드 제 2 호 개인정보보호인증 (PIPL) 도입에따른공공기관의대응방안 제 3 호 주민등록번호의유출과 개인정보보호법 의개정 제 4 호 새롭게주목받는공영무선랜추진동향 제 5

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1 대표공약이행도 64% 58.4% 52% 등 4.2% 1 전반적인의정활동 배덕광 A B C 국회의원 (부산일보 ) 60% 45.1% 42% 등 1 국회의원 등 해운대구가 분구될 때 많은 조언이 있었습니다. 사람들이 저더러 잘 사는 동네를 선택하라고

제1강 인공지능 개념과 역사

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목 차 주요내용요약 1 1. IBM 왓슨 (Watson) 2 2. IBM 왓슨의특징 3 3. IBM 왓슨의사업화 8 4. IBM 기술개발 구글알파고 (AlphaGo) 구글 AI 활용 구글의 AI 기술확보방법 구글의 AI 생태계

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제4차 산업혁명과 인공지능 차 례 제4차 산업혁명과 인공지능 2 제46회 다보스포럼이 2016년 1월 21일~24일 4차 산업혁명의 이해 라는 주제로 개최 되었습니다. 4차 산업혁명은 인공지능에 의해 자동화와 연결성이 극대화되는 단계 로서 오늘날 우리 곁에 모습을 드러

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4 차산업혁명과지식서비스 l 저자 l 한형상 / 한국산업기술평가관리원지식서비스 PD 김 현 / 한국전자통신연구원 IoT 연구본부장 SUMMARY 4차산업혁명의성격은초연결 초융합 초지능의세키워드로요약된다. 초연결은사람, 사물등객체간의상호연결성이확장됨을말하며이는곧실시간데이


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목 차 Ⅰ. 사업개요 5 1. 사업배경및목적 5 2. 사업내용 8 Ⅱ. 국내목재산업트렌드분석및미래시장예측 9 1. 국내외산업동향 9 2. 국내목재산업트렌드분석및미래시장예측 목재제품의종류 국내목재산업현황 목재산업트렌드분석및미래시

( 분류및특징 ) 학습방법에따라 1 지도학습 (Supervised 2 비지도 학습 (Unsupervised 3 강화학습 (Reinforcement 으로구분 3) < 머신러닝의학습방법 > 구분 지도학습 (Supervised 비지도학습 (Unsupervised 강화학습 (

Hallym Communication Policy Research Center 23 "사물인터넷의 궁극적인 모습은 이 세상 모든 사람, 사물, 데이터 등 모든 만물이 인터넷으로 연결되는 초연결 지능사회일 것이다." 그런데 그 마지막 보루가 무너졌다. 2016년 3월 9


Cover Story Oracle Big Data Vision 01_Big Data의 배경 02_Big Data의 정의 03_Big Data의 활용 방안 04_Big Data의 가치

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KODEX Perspectives 1. Market Perspectives [인공지능, 인간에게 위협이 아닌 인간과의 융합을] Market Perspectives는 국내외 금융 시장을 둘러싼 주요한 이슈를 집중 분석하며, 이를 통해 투자 아이디 어를 찾아냅니다. 금번

intelligence 라고언급했다 [1]. Merriam-Webster 사전에따르면인공지능은 1. a branch of computer science dealing with the simulation of intelligent behavior in computers,

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영상정보관리시스템(PACS)은 병원의 모든 의료장비를 통합한다. 전자의무기록(EMR)은 환자 정보를 통합한 다. 물류관리시스템(SCM, Supply Chain Management)은 소모품 공급을 통합한다. 한국은 이러한 병원 내 ICT(Information and C

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Ⅰ 美 Tech 공룡 1) 들의변화전략 : 인공지능퍼스트 " 약 10년의주기로퍼스널컴퓨터, 웹, 스마트폰으로컴퓨팅의메인스트림은변해왔다. 이제분명한것은우리가모바일퍼스트 (Mobile first) 에서 'AI( 인공지능 ) 퍼스트 ' 로옮겨가고있다는것이다." - 순다르피차

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2017 년지역정보화이슈리포트

그간의 지역정보화동향분석 및 지역정보화이슈리포트 발간현황 2014 년 제 1 호 2014 년정보화트랜드 제 2 호 개인정보보호인증 (PIPL) 도입에따른공공기관의대응방안 제 3 호 주민등록번호의유출과 개인정보보호법 의개정 제 4 호 새롭게주목받는공영무선랜추진동향 제 5 호 LOD(Linked Open Data) 기반의공공데이터개방 제 6 호 공공데이터활용에대한이해와국외사례 제 7 호 기초자치단체공공데이터제공범위사례 제 8 호 지방자치단체정보화민자사업 (BTL/BTO) 추진동향 제 9 호 데이터시각화, 인식과행동 제 10 호 지방자치단체빅데이터도입과활용사례 제 11 호 사용자경험 (UX) 기반의서비스전략기획 제 12 호 데이터처리기술및데이터공개방안 2015 년 제 1 호 공공데이터개방기술동향 제 2 호 공간정보활용커뮤니티사례 제 3 호 O2O 와로컬서비스시대 제 4 호 국가공간정보활용방안 제 5 호 사물인터넷활용사례및신규사례개발전략 제 6 호 옴니채널패러다임의공공서비스활용방안 제 7 호 사물인터넷상에서의보안및프라이버시보호이슈 제 8 호 스마트정보격차의현황과과제 제 9 호 클라우드서비스를이용한공공기관활용사례 제 10 호 공공소프트웨어사업영향평가제의의의와시사점 제 11 호 공공데이터와빅데이터활용사례및지방자치단체추진전략 제 12 호 국가재난안전통신망추진현황및구축전략 2016 년 제 1 호 제 4 차산업혁명시대의지역정보화대응전략 제 2 호 2016 년빅데이터트렌드및시사점 제 3 호 인공지능기술로구현된지역사회정보서비스 제 4 호 공공부문클라우드도입사례와지방자치단체대응전략 제 5 호 국내외사례분석을통해본모바일전자지방정부추진과제 제 6 호 ICBM 현황과스마트시티구축방안 제 7 호 제 4 차산업사회, 스마트시티로대응하다 제 8 호 웨어러블헬스케어현황및미래전망 제 9 호 실내위치정보기술현황과활용사례 제 10 호 드론을활용한지자체지역정보화추진방향 제 11 호 가상증강현실기술을통해변화될우리의미래생활 제 12 호 2017 년 ICT Trend 2017 년 제 1 호 스마트공장과지역경제파급효과 제 2 호 VR/AR 산업활성화를위한법정책적과제 제 3 호 인공지능을연계한스마트시티추진전략 제 4 호 사물 소물인터넷의활용기술과지역정보화 제 5 호 지능형 CCTV 기술현황및활용사례 제 6 호 블록체인의지역정보화활용가능성 제 7 호 지자체관련쇼핑몰운영현황및개선방안 제 8 호 진료정보교류활성화를통한지역의료네트워크구축전략 제 9 호 스마트도시의 Smart Key 지역정보화동향분석이 2016 년부터 지역정보화이슈리포트 로새롭게시작합니다. 지역정보화이슈리포트 는한국지역정보개발원홈페이지정보화자료실 - 정책자료 (www.klid.or.kr) 에서보실수있습니다. 지역정보화이슈리포트 의내용은한국지역정보개발원의공식적인입장이아님을밝힙니다.

머신러닝과공공데이터의융 복합및활용사례 박경탁 1) 목차 Ⅰ. 머신러닝과공공데이터 1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의개념및특징 2. 공공데이터의현황및머신러닝도입을위한문제점 Ⅱ. 공공분야머신러닝활용사례 1. 해외머신러닝활용사례 2. 국내머신러닝활용사례 Ⅲ. 공공분야머신러닝활용제언 1. 공공데이터포털의확장 2. 유관기관및지자체정보화담당자의역할 - 요약 - 구글딥마인드가개발한인공지능바둑프로그램인알파고와이세돌 9단과의바둑대결에서 4승 1패로승리해세계를충격에빠뜨린이후, 인공지능의한분야인머신러닝에대한관심은여전히뜨겁다. 머신러닝은컴퓨터가대량의데이터로부터지식이나패턴을찾아내어스스로학습을통해의사결정및예측을수행하는기술을말한다. 민간에서는이미머신러닝을활용하여보험사기적발, 이메일스팸분류등과같은다양한서비스를제공하고있으며, 외출, 귀가등생활패턴을분석한스마트홈장비들 ( 에너지모니터링, 자동문단속, 화재감지, 실내온도조절등 ) 도머신러닝으로무장한인공지능서비스를제공하기에이르렀다. 이에공공분야에서도머신러닝을활용한행정서비스개선점을찾는데노력이필요한시점이라판단된다. 본고에서는국내외공공데이터와머신러닝기술을접목한사례를제시하였으며, 각각의사례별서비스개요, 활용된공공데이터, 주요서비스특징등에대해설명하였다. 또한, 머신러닝기술발전및공공데이터와의융합을위한정책적방안으로공공데이터포털의확장을통한공공분야양질학습 / 평가데이터수집 제공가이드마련, 연구자들의머신러닝알고리즘구현에대한오픈소스개방, 지방정부차원에서의연구자들과민간기업그리고공공기관들의상호협력및머신러닝인재양성을위한교육체계마련등을제시하였다. 1) 펜타시스템빅데이터팀수석, black3moon@penta.co.kr. - 1 -

지역정보화이슈리포트 ( 제 10 호 2017.12) I. 머신러닝과공공데이터 1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의개념및특징 1.1. 인공지능의개념및특징 < 그림 1 > 인공지능, 머신러닝, 딥러닝기술관계 출처 : 데이터베이스구축운영통합정보 (2016.06) 2) IBM Watson( 제퍼디퀴즈쇼인간과대결승리, 2011) 3) AlphaGo( 구글딥마인드가개발한바둑인공지능, 프로기사를맞바둑으로최초로이긴프로그램, 2016) - 2 -

머신러닝과공공데이터의융 복합및활용사례 < 그림 2 > 인공지능발전의핵심요소 출처 : 이승훈 (2017) 1.2. 머신러닝의개념및특징 - 3 -

지역정보화이슈리포트 ( 제 10 호 2017.12) 1.3. 딥러닝의개념및특징 - 4 -

머신러닝과공공데이터의융 복합및활용사례 2. 공공데이터의현황및머신러닝도입을위한문제점 2.1. 공공데이터개방및활용주요현황 < 표 1 > 공공데이터포털누적데이터개방건수 구분 2013 년 2014 년 2015 년 2016 년 2017 년누적결산누적결산누적결산누적결산 (10월말 ( 13 년말 ) ( 14 년말 ) ( 15 년말 ) ( 16 년말 ) 누적 ) 파일데이터 4,718 11,796 14,115 19,184 20,629 오픈API 554 1,361 1,790 2,143 2,397 표준데이터 - - 7 31 58 합계 5,272 13,157 15,912 21,358 23,084 단위 : 건 / 출처 : 공공데이터포털 (2017) - 5 -

지역정보화이슈리포트 ( 제 10 호 2017.12) < 그림 3 > 공공데이터누적데이터개방건수 단위 : 건 / 출처 : 공공데이터포털 (2017) < 표 2 > 공공데이터포털데이터다운로드및활용신청건수 구분 총계 2013년 2014년 2015년 2016년 2017년 파일데이터 3,184,984 4,108 115,525 589,783 978,104 1,497,464 오픈API 287,247 9,815 23,872 40,159 108,766 104,635 표준데이터 33,500 - - 511 13,607 19,382 합계 3,505,731 13,923 139,397 630,453 1,100,477 1,621,481 단위 : 건 / 출처 : 공공데이터포털 (2017) < 그림 4 > 데이터다운로드및활용신청건수 단위 : 건 / 출처 : 공공데이터포털 (2017) - 6 -

머신러닝과공공데이터의융 복합및활용사례 2.2. 공공데이터의머신러닝도입을위한문제점 ➀ ➁ 2.3. 기존공공데이터 + 추가학습데이터 - 7 -

지역정보화이슈리포트 ( 제 10 호 2017.12) 2.4. 이미지 / 영상데이터, 음성데이터, 텍스트데이터 + 추가학습데이터 II. 공공분야머신러닝활용사례 1. 해외머신러닝활용사례 1.1. 정치 경제분야 : 미국오바마선거캠프의유권자맞춤선거전략 - 8 -

머신러닝과공공데이터의융 복합및활용사례 < 그림 5 > 2012 년미국대통령선거결과 출처 : 뉴욕타임즈웹사이트자료화면 (2012.12) - 9 -

지역정보화이슈리포트 ( 제 10 호 2017.12) 1.2. 교통분야 : 구글, 주차문제예측시스템 < 그림 6 > 구글무인자동차 출처 : 동아일보 (2011. 12. 17.) - 10 -

머신러닝과공공데이터의융 복합및활용사례 1.3. 보건 의료분야 : 헬스케어 AI - 11 -

지역정보화이슈리포트 ( 제 10 호 2017.12) < 표 3 > 보건의료분야머신러닝활용현황 분야기업서비스내용 헬스케어서비스 신약개발 아터리스 (Arterys) 뉘앙스커뮤니케이션즈 (Nuance Communications) 산텐 (Santen) 화이자 (Pfizer) 얀센 (Janssen) 버그 (BERG) 리커전 (Recursion Pharmaceuticals) 오스카 (Oscar) 인공지능기술기반의료영상분석시스템 - 환자의 MRI 이미지를통해심장혈류시각화, 심장이처리할수있는혈액량분석 - 클라우드에이미지를업로드하고웹브라우저를통해원격공유가능 드래곤메디컬원 (Dragon Medical One) - 저장장치없이도의료녹취를저장할수있는클라우드기반음성플랫폼드래곤메디컬어드바이저 (Dragon Medical Advisor) - 인공지능으로문서를학습해환자의상태, 질병, 사용된자원을분석하고이를통해의사의진료와청구서작성을지원하는시스템 인공지능을이용한녹내장신약개발 IBM 왓슨을이용한신약개발 베네볼렌트 AI(Benevolent AI) 와신약후보물질에대한독점라이센스체결 인공지능시스템을이용한신약개발 자동화된현미경을활용한치료법발견 - 자동화된현미경을이용하여매주수십만개의이미지를분석하고치료법도출 - 현재희귀질환과관련된 15 가지잠재적치료법발견 새로운형태의건강보험제공 - 페이스북메신저기반의챗봇을통해소비자들에게건강보험견적을신속하게제공 - 향후건강관리서비스및이서비스를제공하는과정에서취합된데이터를이용해건강보험견적을산출하는서비스까지발전될예정 - 12 -

머신러닝과공공데이터의융 복합및활용사례 - 13 -

지역정보화이슈리포트 ( 제 10 호 2017.12) 1.4. 국방분야 : 드론및무인로봇 < 그림 7 > 쿼드콥터형드론 출처 : https://pixabay.com/en/drone-espionage-camera-spy-nsa-407393/ 4) 쿼드콥터형드론 (Quad-copter drone) 은간단한구조로도안정적으로비행한다는장점을가지고있어현재가장많이사용되고있는드론의형태이다. 드론을통칭하는말은멀티콥터 (Multi-copter) 로, 프로펠러의수에따라 6개는헥사콥터 (Hexa-copter), 8개는옥타콥터 (Octa-coper) 와같이불린다. - 14 -

머신러닝과공공데이터의융 복합및활용사례 - 15 -

지역정보화이슈리포트 ( 제 10 호 2017.12) < 표 4 > 치안 안전분야머신러닝활용현황 국가 스위스 이탈리아 미국 중국 스위스 프랑스 캐나다 아랍에미리트 서비스내용 쿼드콥터형드론을활용한구조서비스 - 숲길을자율적으로인지및추적할수있는소프트웨어와드론을결합 - 카메라로촬영된숲길이미지를 AI 알고리즘을통해학습하고실종자위치파악 - 방위고등연구계획국 (DARPA), 머신러닝을기반으로레이더신호, 방해프로파일에효과적으로대응할수있는드론개발 - 항공우주국 (NASA), 드론을이용해허리케인감시 - 뉴욕시, 드론으로도심전역방범체계구축구상 시속 12,240km 이상의극초음속드론개발 페롯사, 고화질카메라를장착한드론으로광산내부의 3D 지도를제작하여광부의안전한작업환경조성 EDF 에너지, 인공지능기술이탑재된드론으로핵발전소건설을위한부지자료수집 에드먼튼시경찰청, 교통사고현장의항공사진을촬영할카메라를장착한드론도입 경찰시스템강화, 긴급상황대처, 보안등도시정찰및관리에활용 2. 국내머신러닝활용사례 2.1. 보건 의료분야 1) 가천대길병원왓슨인공지능암센터 - 16 -

머신러닝과공공데이터의융 복합및활용사례 < 그림 8 > 가천대길병원의왓슨인공지능암센터구성체계 출처 : 길병원왓슨인공지능암센터 (IBM Watson AI Cancer Center) 웹사이트자료화면 (2016.12) 2) 루닛의료영상진단 - 17 -

지역정보화이슈리포트 ( 제 10 호 2017.12) < 그림 9 > 루닛인공지능의료영상판독체계 출처 : https://lunit.io/joinus/ 2.2. 산업분야 : 스마트공장 - 18 -

머신러닝과공공데이터의융 복합및활용사례 2.3. 공공서비스분야 : 챗봇서비스 - 19 -

지역정보화이슈리포트 ( 제 10 호 2017.12) < 그림 10 > 경기도세정정보시스템 출처 : http://smarttax.gg.go.kr/taxchatbot/taxchatbot_main.jsp - 20 -

머신러닝과공공데이터의융 복합및활용사례 III. 공공분야머신러닝활용제언 1. 공공데이터포털의확장 5) GPU 는 GPGPU(General Purpose Graphic Processing Unit) 의약자. GPU 컴퓨팅은여러가지병렬단순계산작업을 GPU 를이용해서가속화하는방법으로, 최근에머신러닝뿐만아니라딥러닝에서많이활용되고있음 - 21 -

지역정보화이슈리포트 ( 제 10 호 2017.12) 2. 지방자치단체의역할 - 22 -

머신러닝과공공데이터의융 복합및활용사례 참고문헌 참고기사 - 23 -

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