대용량 분산 Abyss 스토리지의 CDA (Connected Data Architecture) 기반 AI 서비스의 설계 및 활용

• 영문명: Design and Utilization of Connected Data Architecture-based AI Serviceof Mass Distributed Abyss Storage
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 차병래(ByungRae Cha) 박선(Sun Park) 서재현 (JaeHyun Seo) 김종원(JongWon Kim) 신병춘(Byeong-Chun Shin)
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』Vol10, No.1, 99~107쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.03.30

국문 초록

4차 산업혁명, Industry 4.0 과 더불어 최근 ICT 분야의 메가트렌드는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능이라고 할 수 있다. 따라서, 4차 산업혁명 시대에 알맞은 AI 서비스들의 기술 개발과 다양한 산업 영역에서 ICT 분야의 융합에 따른 BI (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI) 등의 세분화된 기술 발전으로 급속한 디지털 전환 (Digital Transformation)이 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 기술적 상황에 따른 대용량 분산 Abyss 스토리지 기반으로 인프라 측면의 GPU, CDA (Connected Data Architecture) 프레임워크, 그리고 AI의 다양한 머신러닝 서비스들을 통합 및 고도화를 목표로 하며, AI 비즈니스의 수익 모델을 다양한 산업 영역에 활용하고자 한다.

영문 초록

In addition to the 4th Industrial Revolution and Industry 4.0, the recent megatrends in the ICT field are Big-data, IoT, Cloud Computing, and Artificial Intelligence. Therefore, rapid digital transformation according to the convergence of various industrial areas and ICT fields is an ongoing trend that is due to the development of technology of AI services suitable for the era of the 4th industrial revolution and the development of subdivided technologies such as (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), and RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI). This study aims to integrate and advance various machine learning services of infrastructure-side GPU, CDA (Connected Data Architecture) framework, and AI based on mass distributed Abyss storage in accordance with these technical situations. Also, we want to utilize AI business revenue model in various industries.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 관련 연구

Ⅲ. CDA 기반 AI 서비스의 설계

Ⅳ. CDA 기반 AI 서비스의 활용

Ⅴ. 결론

키워드

대용량 분산 스토리지 연결 데이터 아키텍쳐 AI 서비스 AI 비즈니스 모델 머신러닝 전략 Mass Distributed Storage Connected Data Architecture AI Service AI Business Model Machine Learning Strategy