딥러닝의 변수 중요도를 이용한 인공지능 기술 분석

초록

인공지능 기술은 빠른 속도로 발전하고 있다. 특히 인공지능 개발을 이끌고 있는 많은 세부기술 간의 관계를 파악하는것은 인공지능 기술을 이해하는데 중요하다. 본 연구에서는 이와 같은 인공지능의 기술 분석을 위하여 딥러닝을 적용한다. 최근 전통적인 통계학 및 머신러닝 기법에 비해 딥러닝의 예측 성능이 더 우수함을 보여주는 다양한 연구결과가 발표되고있다. 하지만 최종 예측과 함께 예측에 사용된 입력변수들의 상대적인 중요도를 파악하는 것은 기존의 통계적 기법에 비해딥러닝이 가지고 있는 어려움 중 하나이다. 예측모형에서 입력변수가 출력변수에 어떤 형태로 영향을 주는지 확인하려는연구는 여러 분야에서 이루어지고 있다. 선형회귀분석은 입력변수의 중요도를 확인하기 위하여 표준화 회귀계수를 이용한다. 본 논문에서는 가중치 분석을 통하여 딥러닝의 입력변수 중요도를 계산하여 인공지능 기술에 영향을 미치는 세부기술에대한 기술 분석을 수행한다. 제안 방법의 타당성을 보이기 위하여 인공지능 기술관련 특허문서를 수집하고 분석하여인공지능 세부기술간 기술 연관성을 확인한다.

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