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1[유통관리사 1급] 20년 1회차
아래 글상자는 인공지능(AI) 기술이 유통·물류 서비스 분야에 접목된 사례를 분석하여 제시하고 있다. 인공지능 기술과 관련된 용어와 설명으로 가장 옳지 않은 것은?
- 맥킨지에서는 산업별 및 각 산업의 기능별로 구분하여 인공지능 소프트웨어 활용 사례를 제시하였다. ~ 중략 ~ 소매유통의 경우에는 인공지능 기술의 초보 단계인 선형 신경망에 대한 활용도가 가장 높고, 다음으로 순환 신경망 기술을 적용한 사례가 많은 것으로 나타났다. 수송물류는 선형 신경망과 합성곱 신경망을 이용하여 산업의 효율성을 개선한 사례가 가장 많은 것으로 조사되었으며, SCM제조는 선형 신경망과 함께 강화학습 및 합성곱 신경망을 이용한 공급망관리가 유효한 것으로 보인다.
(출처: 정보통신기술평가원 주간기술동향 1903호에서 발췌)
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딥러닝(deep learning) - 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합으로 최근 기계가 데이터를 통해 자신만의 규칙을 생성하여 정보를 학습하는 형태로 발전
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전이 학습(transfer learning) - 완료된 학습 모델을 유사 분야에 전이하여 학습시키는 기술로, 적은 데이터에도 학습을 빠르게 하고 예측의 정확도를 높임
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강화 신경망(reinforcing neural network) - 사람의 개입이 없이 스스로 현재의 환경에서 특정 행동의 시행착오 과정을 거치며 보상을 최대화하는 학습 기법
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순환 신경망(recurrent neural network) - 과거 정보와 현재의 입력값을 결합하는 방법으로 순서를 고려한 학습 모델로서 데이터의 순서가 중요한 시계열 및 언어 처리 분석 등에 활용됨
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선형 신경망(linear neural network) - 주로 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되며, 이미지의 특징을 추출하는 필터 역할을 하는 컨볼루션 레이어를 적용하여 효율적으로 고차원의 이미지를 인식하고 분류함
해설
시각적 이미지를 분석하고 컨볼루션 레이어로 특징을 추출하는 것은 합성곱 신경망(CNN)의 설명이므로, 이를 선형 신경망에 붙여 짝지은 것이 옳지 않다.
선형 신경망은 입력의 선형결합만으로 출력을 계산하는 가장 단순한 형태로, 글상자에서 소매유통의 활용도가 가장 높다고 한 '인공지능 기술의 초보 단계'가 바로 이것이다. 글상자 역시 수송물류와 SCM제조 사례에서 선형 신경망과 합성곱 신경망을 서로 다른 기술로 나란히 열거하고 있다.
나머지 용어의 설명은 정확하다. 여러 비선형 변환을 조합해 높은 수준의 추상화를 하는 것은 딥러닝, 학습된 모델을 유사 분야로 옮겨 적은 데이터로도 빠르게 학습시키는 것은 전이 학습, 시행착오를 거치며 보상을 최대화하는 것은 강화학습 계열, 과거 정보와 현재 입력을 결합해 시계열·언어 처리에 쓰이는 것은 순환 신경망이다.
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