형사법의 신동향 통권 제51호 7 인공지능 이용 범죄예측 기법과 불심검문 등에의적용에 관한 고찰양종모
이러한 머신러닝 기법을 범죄예측 시스템에 적용하는 것은 당연한 일인지 모른다. 범죄예측시스템에서 요구되는 통상의 인지범위를 넘는 변인과 상관관계의 분석은 머신러닝이라는 기법으로만 해결가능하기 때문이다. 머신러닝에 대한 자세한 설명은 본고의 범위를 넘는 일이지만, 그 핵심이라 할 인공신경망과 오류역전파이론에 대하여는 간단히 살펴볼 필요가 있다. 다중퍼셉트론 인공신경망(Artificial Neural Network)은 뉴런을 여러 개 결합해 신경망을 구성해서 더욱 고도화된 정보처리를 하는데, 입력층(Input layer)과 중간은닉층(Hidden layer), 출력층(Output layer)의 3층 계층구조를 가진다. 입력층에서 중간은닉층으로의 연결강도와 임계치는 난수로 정해지고, 중간은닉층에서 출력층으로의 연결강도와 임계치는 학습에 의해 변경된다. 학습데이터 세트에 포함되는 입력 데이터에 상응하는 출력 데이터와 네트워크의 출력오차를 작아지게 연결강도와 임계치를 조절하는데, 올바른 결과가 나오는 회로는 연결강도를 크게 하고, 잘못된 결과가 나오는 회로의 연결강도는 작게 해서 학습을 진행한다.
사람 간의 의사소통 문제를 해결하는 게 무슨 기법이야