지역혁신 활성화를 위한 도시기반 혁신정책의 전략과 방향  도시형 혁신공간과 데이터 기반 도시혁신 Policies for Urban Innovation in the Age of Digital Transformation Innovation Districts and Data-Driven Smart Cities
디지털 전환은 컴퓨터 처리속도와 기억용량 등의 기술 발전이나 방대한 데이터의 축적과 더불어 제프리 힌튼 교수가 딥뉴럴 네트워크(딥러닝) 알고리즘을 개발해 2012년 세계무대에 데뷔시키면서 이후 급격한 발전이 이루어졌다. 기존의 통계학은 현상과 관련된 가장 중요한 변수들을 선별해 복잡한 현실세계를 단순하지만 명쾌하게 이해하려 했다. 컴퓨터는 이 과정에서 연산을 빠르게 처리해줄 뿐 가장 중요한 핵심변수 선별과 관계식 설정은 전적으로 인간의 몫이었다. 그런데 ‘딥러닝’의 등장으로 현상과 관련해 수집 가능한 모든 데이터를 총체적으로 입력하면 알고리즘이 스스로 현상에 내재된 복잡한 패턴을 계층구조로서 해설할 수 있게 되었다. 뉴턴과 데카르트 등 이후 서향이 주도해온 지성사가 복잡한 현상을 대부분의 상황맥락 정보는 누락시키고 핵심 구성요소만으로 설명하는 분석적 환원주의(Reductionism)적 접근이었다면, 딥러닝은 현상 및 상황맥락을 최대한 충실히 포착하려는 총체적(Holistic Pluralism) 접근을 가능하게 함으로써 지성사의 전환점이 될 수 있을 것으로 보인다.
딥뉴럴네트워크 알고리즘을 개발해 2012년 세계무대로 데뷔시킨 사람은 누구야