Many ICT companies, such as Google, Facebook, and Microsoft, open their own developed AI technology (Google's TensorFlow, Facebook's PyTorch, Microsoft's CNTK, etc.). They can get experiment, implementation and improvement of users by releasing deep learning open source software to the public for free use. As a result, the field of machine learning is growing rapidly, and developers are using various learning algorithms in each area. In the meantime, various analyzes of open source software have been made, but there is not enough research result to help develop or use deep learning open source software in real industry. Therefore, this study intends to conduct case studies to derive a strategy for how a general company should adopt the deep learning framework according to the needs of each industry and business. The results of this study are expected to provide strategic implications for companies developing or using deep learning framework.
많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다(구글의 텐서플로, 페이스북의 파이토치, 마이크로소프트의 CNTK 등). 그들은 대중의 딥러닝 오픈소스 소프트웨어 무료 이용을 통해 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들은 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 그동안 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들은 이루어졌으나, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과가 미미한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 도입 전략을 도출하기 위한 사례연구를 진행하고자 한다. 본 연구의 결과는 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
