핵심 개념
스마트 시티 개발에 널리 사용되는 지속적 학습 방법론에 대한 포괄적인 검토를 제공한다.
초록
이 논문은 스마트 시티 개발에 적용되는 지속적 학습 방법론을 종합적으로 다룬다. 주요 내용은 다음과 같다:
- 방법론 관점:
- 다양한 기본 지속적 학습 방법과 그래프 학습, 시공간 학습, 멀티모달 학습, 연합 학습 등 다른 학습 패러다임과 결합된 고급 지속적 학습 프레임워크를 소개한다.
- 응용 관점:
- 교통, 환경, 공공 보건, 공공 안전, 네트워크, 자율 주행 차량, 로봇 등 다양한 스마트 시티 분야에서의 지속적 학습 응용 사례를 제시한다.
- 관련 데이터셋도 함께 소개한다.
- 과제:
- 현재 스마트 시티 지속적 학습 연구의 문제점과 과제를 논의하고 향후 연구 방향을 제시한다.
이 논문은 스마트 시티 개발에 활용되는 지속적 학습 연구의 현황을 신속하게 파악하고 미래 연구 동향을 이해하는데 도움이 될 것이다.
통계
최근 5년간 지속적 학습 관련 논문 수가 29편에서 200편 이상으로 10배 이상 증가했다.
스마트 시티 관련 지속적 학습 논문 수도 강한 상승세를 보이고 있다.
인용구
"지속적 학습은 모델이 새로운 지식을 빠르게 학습할 수 있도록 돕는 새로운 기계 학습 패러다임이다. 주요 장점은 새로운 모델을 학습할 필요 없이 기존 모델을 업데이트할 수 있다는 것이다."
"스마트 시티 연구는 도시 데이터와 거주자 행동을 분석하여 효율성, 지속 가능성, 삶의 질을 향상시키는 것을 목표로 한다. 빠르게 반복되는 데이터 수집과 기계 학습 모델로 인해 스마트 시티 개발에도 지속적 진화가 필요하다."