칼럼/기고

정철환 칼럼 | 그룹웨어 유감(有感)

기업 내부에 구축되어 있는 ERP, CRM, MES, SCM등 다양한 정보시스템 중에서 가장 사용자가 많고 사용률이 높은 시스템은 무엇일까? 칼럼의 제목에서 짐작할 수 있듯 그 주인공은 그룹웨어다. 그렇다면 그룹웨어라는 용어는 누가 처음으로 사용하기 시작했을까? 한국정보통신기술협회의 용어사전에 따르면 1988년에 ‘그룹웨어’라는 로버트 요한센의 저서가 출판되면서부터 널리 보급되었다고 한다. 그리고 본격적으로 국내 기업에 그룹웨어가 소개되기 시작한 시점은 1990년대이다. 그러니 현재 기준으로 보면 30년 이상의 역사를 가진 시스템이다. 오늘날 대부분의 기업들은 어떠한 형태로든 그룹웨어를 사용한다. 그룹 회장님부터 신입사원까지 모두 자신의 계정을 가지고 있으며 출근하면 로그인하고 퇴근할 때 로그아웃 한다. 그룹웨어의 대표적인 기능으로는 게시판, 메일, 메신저, 일정관리, 커뮤니티 등이 있으나 가장 중요한 기능은 전자결재라고 할 수 있다. 전자결재는 그룹웨어의 도입 목적이자 30년 이상의 세월이 흐르는 동안 그 고유의 개념을 훼손하지 않고 지금까지 유지되는 기업의 업무 의사결정 방식이다. 모든 기업의 의사결정은 전자결재 문서의 상신으로 시작되어 결재, 합의, 협조, 수신, 참조, 회람 등의 다양한 단계를 거쳐 최종 완결되면 종결된다. 그리고 완결된 문서는 기업의 문서 보존기간 원칙에 따라 최소10년이상 시스템에 보관되며 조직이나 인력의 변동에 따라 체계적으로 관리된다. 이러한 그룹웨어를 중심으로 한 기업의 사무 업무 수행 형태는 최근 빠르게 변화하고 있다. 스마트폰의 등장과 소셜 네트워크 및 온라인 협업 환경의 발전에 따라 메일과 메신저 중심의 의사소통에서 확장되어 업무에 따른 독립된 협업 환경을 구축하고 참여자들 사이에서 일정 및 태스크 관리와 결과물 공유 등의 효율적인 업무 수행 환경을 구축할 수 있는 모습으로 발전하고 있다. 그리고 오늘날 모든 분야에서 미래 IT 시스템 중심이 되어가는 인공지능 특히 생성형 인공지능의 막강한 기능을 접목하여 사무직의 업무 생산성을 한단계 높일 수 있는 업무 수행환경을 제공하는 방향으로 협업 도구가 진화하고 있으며 이러한 추세에 따라 글로벌 기업인 구글이나 마이크로소프트는 물론 국내에서도 다양한 협업 솔루션들을 시장에 출시하고 있다. 이런 추세를 감안하면 대부분의 기업들이 조만간 전통적인 개념의 그룹웨어 중심 업무 수행환경에서 보다 업무 높은 업무 생산성과 효율을 얻을 수 있는 협업 환경 중심으로 빠르게 이전할 것으로 자연스럽게 예상된다. 그런데 대기업의 현실은 여전이 기존의 그룹웨어 특히 전통적인 올인원 스타일의 그룹웨어 패키지를 사용하는 기업들이 대부분이다. 결재, 메일, 게시판, 메신저, 일정관리 등의 기능을 하나의 그룹웨어 패키지에 담아 공급하는 솔루션을 대부분 사용하고 있는 것이다. 왜 기업들은 사무직 근로자의 업무 생산성을 한단계 향상할 수 있는 협업환경으로 빠르게 전환하지 않는 것일까? 바로 전자결재 때문이다. 우리가 사용하고 있는 정형화된 양식 기반의 결재문서 및 결재/합의/협조/수신/참조/회람 등의 다양한 승인 개념을 가진 결재시스템은 어쩌면 대한민국에만 있는 고유의 의사결정 방식이다. 예를 들면 구글 워크스페이스를 사용하고 있는 외국 기업의 경우 워크스페이스에서 제공하는 기능 만으로 모든 기업의 업무를 수행할 수 있다. 그런데 국내 기업의 경우 전자결재 기능이 없어 그룹웨어를 대체할 수 없다. 전자결재의 목적은 기업의 의사결정과정을 투명하게 하고 완료된 의사결정 정보를 체계적으로 관리할 수 있도록 지원하는 것이다. 그리고 이러한 기능은 메일과 문서관리 및 일부 워크플로우 기능 등으로 완벽하게 대체할 수 있다. 그리고 이 경우에도 글로벌 감사 및 회계 기준 등에 전혀 부족함이 없다. 세계 경제를 주도하고 있는 미국의 글로벌 기업들은 전자결재를 사용하지 않는다. 그러하면 왜 우리나라는 유독 전자결재 시스템이 의사결정을 위한 중심 시스템으로 자리잡고 있는 것일까? 이유는 다양할 것이다. 기업의 의사결정 방식, 의사결정 단계, 최종 의사결정권자의 직위, 의사결정에 따른 역할과 책임 등이 다르기 때문일 것이다. 하지만 국내 기업들도 기존의 전자결재 체계가 가지는 문제점을 이미 오래전부터 알고 있었다. 너무 많은 단계의 승인을 거치면서 지연되는 의사결정, 굳이 승인을 받지 않아도 되는 단계의 존재, 의사결정권자가 승인을 지연함에 따른 비효율 등 많은 문제점을 개선하기 위해 최고 경영자가 중심이 되어 무조건 3단계 결재만 하게 하거나 일정 시간이 지나면 자동 승인되게 하는 등의 극단적인 조치를 시도한 경우들도 있었다. 하지면 오늘날에도 여전히 대부분의 기업은 1990년대의 그룹웨어에서 제공하는 전자결재 시스템과 거의 유사한 시스템을 기업의 핵심 의사결정 수단으로 사용하고 있다. 그리고 이러한 이슈로 여전히 올인원 패키지 형태의 그룹웨어 솔루션이 시장의 중심으로 자리잡고 있다. 1990년대 중반 그룹에 소속된 임직원으로 그룹웨어를 처음 접한 경험과 지금 사용하고 있는 그룹웨어를 비교해 보면 가장 큰 변화는 메신저이다. 메신저의 등장 이후 사무실은 매우 조용해졌다. 메신저 이전의 사무실은 여기저기서 울리는 전화벨 소리와 통화 소리로 늘 시끌시끌했기 때문이다. 이러한 메신저가 처음 등장한 시기가 1990년대 말이니 벌써 25년전의 일이다. 이젠 오래된 그룹웨어 중심 업무 수행환경에도 변화가 필요하지 않을까? 생성형 인공지능의 막강한 능력을 사무직 업무 환경에 도입하지 않는다면 미래 업무 경쟁력을 확보할 수 있을까? 기존의 조직체계와 승인 체계도 이러한 미래 변화에 대응하여 진화해야 하지 않을까? 그러려면 결재시스템에 대한 변화가 있어야 할 것이다. 이를 통해 조만간 미래 사무직 업무 수행 환경을 위한 차세대 업무 수행 인프라의 등장을 기대해 본다. * 정철환 상무는 삼성SDS, 한양대학교 겸임교수를 거쳐 현재 그룹 IT 계열사의 사업부를 이끌고 있다. 저서로는 <SI 프로젝트 전문가로 가는 길>과 <알아두면 쓸모 있는 IT 상식>이 있으며, 삼성SDS 사보에 1년 동안 원고를 쓴 경력이 있다. 한국IDG가 주관하는 CIO 어워드 2012에서 올해의 CIO로 선정됐다. ciokr@idg.co.kr

칼럼 | 발전 속도 빠르지만… AI 과대 광고와 미성숙에는 '주의'

생성형 AI의 마케팅 과대 광고에 지쳤는가? 잠재력은 많은 기술이지만 아직 갈 길은 멀다. ⓒ Getty Images Bank AI를 둘러싼 마케팅, 특히 생성형 AI의 과대 광고가 쏟아지고 있다. 기사를 열거나 뉴스 동영상을 시청할 때 인공지능이 언급되지 않는 경우도 드물다. 이제 AI의 장점을 숨 가쁘게 찬양하기를 멈출 시점이 온 걸지도 모른다. 최근 과열된 AI 과대 광고를 보면 가트너가 하이프 사이클(hype cycle)에서 '환멸 단계'라고 설명하는 하락세가 올해 불가피할 것처럼 보인다. 이는 생성형 AI의 급성장을 보여주는 증거이자 기술의 미성숙을 보여주는 신호다. 예측 모델을 위한 딥러닝, 커뮤니케이션 및 콘텐츠 생성을 위한 생성형 AI 활용은 분명 전망이 밝다. 하지만 최근 몇 달 간의 마케팅 공세 속에서 거의 언급되지 않은 사실은 향후 과제 또한 만만치 않다는 점이다. 머신러닝 도구는 학습된 데이터만큼만 성능이 향상된다. 기업들은 데이터가 모순, 부정확성, 누락으로 가득하기 때문에 생성형 AI에 수백만 달러를 투자하고도 ROI가 저조하다는 사실을 깨닫고 있다. 또한 과대 광고가 주장하는 이점이 현재 또는 미래에 실현될 수 있다는 확신도 없다. 특히 생성형 AI 기반 챗봇의 경우 반복적으로 '환각'을 일으키거나 충돌하는 경향이 있는 등 아직 완성 단계에 이르지 못했다. 많은 생성형 AI 챗봇이 최근에야 발표됐으며, 베타 버전 같은 일반 버전을 내놓고 개발을 서두르는 일도 비일비재하다. 시장에서는 챗봇의 기반이 되는 대규모 언어 모델(LLM)을 잘 활용할 방법을 여전히 찾는 중이다. 구글, 마이크로소프트, 오픈AI가 서둘러 생성형 AI 툴을 개발하고 출시했지만, 출시를 서두른 탓에 많은 툴이 매우 미숙한 수준에 머물러 있다. 지금 당장 생성할 수 있는 콘텐츠에 회사의 평판을 걸다간 성장에 문제가 생길 수도 있다. 생성형 AI 챗봇이 직면한 몇 가지 문제는 다음과 같다. · 잘못된 정보 및 허위 정보 · 딥페이크(사진, 동영상, 음성 복제), 사칭, 합성 음란물, 피싱 사기 · 챗봇 환각 및 기타 오작동 · 편견 및 의도치 않은 부정확성 · 저작권 문제 · 생성형 AI 시장을 잠재적으로 뒤흔들 수 있는 정부 규제 · 기대만큼 큰 성과를 거두지 못하는 투자 · 생산성 향상이 과대 평가돼 결과물에 대한 기업의 요구가 충족되지 못하는 경우 기업과 비즈니스 기술 종사자들은 최소한 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI를 실험하고 있을 테지만, 2024년이 올인할 시기는 아닐 수도 있다. 가짜 뉴스와 선거 관련 허위 정보가 사라질 때까지 기다릴 필요가 있다. 거친 부분이 매끄럽게 다듬어지고 추가 교육이 이뤄질 때까지 기다리고, 정부 규제가 구체화될 때까지 기다릴 필요가 있다. 생산성 향상이 목표라면 생성형 AI 기업이 약속한 대로 실현될 때까지 기다려야 한다. 생성형 AI는 여전히 대세지만, 과대 광고되는 것만큼 발전하지는 않았다. 아직 AI, 생성형 AI, 머신러닝, LLM의 차이점에 대해 혼란스럽다면 아래 정의를 통해 빠르게 이해할 수 있다. AI 지식 쌓기 코세라에서 정의한 인공지능(AI)은 인간의 인지를 모방해 복잡한 작업을 수행하고 학습하는 컴퓨터 소프트웨어를 포괄한다. AI, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI는 때때로 같은 의미로 사용되기도 하지만, 각각은 별개의 의미를 갖고 있다. 머신러닝(ML)은 데이터에 대해 학습된 알고리즘을 사용해 다양하고 복잡한 작업을 수행할 수 있는 적응형 모델을 생성하는 AI의 하위 영역이다. 딥러닝은 신경망 내의 여러 계층을 사용해 인간의 개입 없이 복잡한 머신러닝 작업을 수행하는 머신러닝의 하위 집합이다. 생성형 AI는 챗봇 및 기타 도구의 기반이 되는 기술이다. 입력된 프롬프트에 응답해 이미지, 텍스트, 동영상 및 기타 미디어를 생성하는 AI의 한 유형이다. LLM은 오픈AI의 챗GPT나 구글의 제미나이 같은 챗봇의 알고리즘 기반이 되는 용어다. 이는 컴퓨터 알고리즘으로, 자연어 입력을 처리하고 이미 본 것을 바탕으로 다음 단어를 예측한다. 그리고 다음 단어와 그다음 단어를 예측해 답변이 완성될 때까지 반복한다. * Scot Finnie는 컴퓨터월드 전 편집장이다. 현재는 프리랜서 작가로 활동 중이다. ciokr@idg.co.kr

칼럼 | 보안 인력이 부족할 때, CISO가 취할 수 있는 대처법

보안 시장에서 실력있는 인재를 구하는 것은 쉽지 않은 일이다. 그래서 인재를 영입하고 유지하기 위해선 CISO의 적극적인 노력이 필요하다. 특히 경영진을 설득하고 직원 성장을 돕는 프로그램을 지원하면서 인력 부족 상황에 대응할 수 있다. ⓒ Getty Images Bank 컨설팅 기업 ESG(Enterprise Strategy Group)과 보안 협회인 ISSA(Information Systems Security Association)는 매년 ‘사이버 보안 전문가의 삶과 시대’라는 보고서를 공동 발간한다. 해당 보고서는 각종 보안 업계 이슈와 관련된 설문조사 결과를 담고 있다. ESG와 ISSA는 인력 부족 현상을 보안 업계 핵심 문제로 매년 지적했다. 2023년의 경우 ‘보안 인력 부족으로 조직이 영향을 받고 있다’라고 응답한 비율이 71%였다. 2024년 설문결과는 아직 공개되지 않았으나 곧 RSA 컨퍼런스에서 발표되고 이북 형태로도 출간될 예정이다. 이러한 결과는 놀라운 일이 아니다. ESG와 ISSA는 8년 동안 보안 인력 부족과 관련된 설문 및 연구 프로젝트를 수행했다. 8년간 매년 60%~75%의 조직이 인력 부족으로 인해 영향을 받고 있다고 답했다. 보안 교육 기관인 ISC2가 발행한 ‘사이버 보안 인력 연구’ 보고서에서도 비슷한 수치를 볼 수 있다. ESG/ISSA의 데이터에 따르면, CISO 직책을 맡고 있는 응답자 3분의 1(32%)이 사이버 보안 인력 부족이 조직에 상당한 영향을 미쳤다고 답했다. 여기서 CISO는 보안 인력 부족으로 업무량이 증가하고, 직원의 번아웃이 생기고 있으며, 몇 주 또는 몇 달 동안 필요한 인력을 채용하지 못하고 있다고 설명했다. 좀 더 세부적으로 살펴보자면, 설문에 참여한 CISO 중 3분의 1(32%)이 인력 부족으로 인해 사람으로 인한 오류가 증가했다고 밝혔다. CISO가 아닌 일반 실무자 중에서는 16%가 인력 부족으로 인적 오류가 증가했다고 답했다. 관리자나 직원은 개별 업무에 더 집중하는 데 비해 CISO는 조직 전체에 걸쳐 인적 오류 문제를 파악할 수 있기에 답변 비율에서 차이가 나는 것으로 보인다. 또한 CISO 중 38%는 인력 부족으로 사이버 보안팀과 비즈니스팀 사이 협업이 줄어든다고 답했다(실무자 중 같은 답을 한 비율은 26%이었다). 최근 많은 CISO가 보안을 비즈니스 우선순위에 맞추려고 하기 때문에 인력 부족 현상은 보안 임원에게 심각한 문제가 될 수 있다. 마지막으로, CISO 중 43%는 인력을 채우기 위해 경력이 많은 직원보단 낮은 직급의 후보자를 채용하거나 교육하고 있다고 말했다. 보안 인력이 부족한 원인 보안 인력을 구하는 것은 왜 어려워지고 있는 것일까? ESG/ISSA의 데이터에 따르면, CISO 응답자 중 68%가 조직에서 경쟁력 있는 보상을 제공하지 않아 인재를 채용 및 유지하기 어렵다고 답했다. 또한 CISO의 41%는 조직이 사이버 보안 영역에서 평판이 좋지 않아 채용 및 직원 유지가 어렵다고 밝혔다. 이러한 상황을 고려했을 때, CISO는 멘토링 프로그램, 지속적인 교육 기회, 경력 개발 등 보안 실무자가 바라는 요소를 더욱 강화해야 할 것이다. 기업은 보안 인력 부족 현상을 해결하기 위해 충분히 노력하고 있을까? ESG/ISSA 데이터에 따르면, CISO 응답자 중 3분의 1 미만(32%)만이 그렇다고 답했다. 41%는 조직이 지금보다 더 많은 일을 할 수 있다고 밝혔다. CISO가 할 수 있는 일 이런 상황에서 CISO는 무엇을 해야 할까? 필자가 수십 명의 보안 임원과 대화를 나눠보니, 앞서가는 보안 리더는 다음과 같은 4가지 방법을 시도하고 있었다. 1. 직원 이탈 방지하기 : 뛰어난 직원은 결국 더 높은 보상과 더 나은 근무 환경을 찾기 위해 이직을 시도한다. 앞서가는 CISO라면 직원의 회사 만족도를 살펴보고 직원이 스트레스를 관리할 수 있도록 지원한다. 또한 훌륭한 CISO는 부하 직원이 기술 실력을 늘리고 경력을 제대로 쌓을 수 있는 길을 열어준다. 2. 경영진과 이사회의 치어리더 역할 하기 : 보안 업계 직원도 당연히 높은 임금 좋은 평가를 받고 싶어 한다. 실력 있는 CISO는 경영진에게 경쟁력 있는 급여 수준을 제안하고 인력 부족이나 직원 이탈로 발생되는 문제와 비용을 적극 설명한다. 좋은 인재 찾기가 어려운 사이버 보안 시장에서 비용을 줄이겠다고 직원 연봉을 낮추는 것은 정말 어리석은 일이다. 이를 경영진에게 제대로 설명해야 한다. 3. 프로세스 자동화를 위해 IT 부서와 협력하기 : 인력을 늘리지 않고 업무 효율성을 높이는 방법이 있다. 자동화를 활용하는 것이다. 자동화할 수 있는 모든 프로세스를 최대한 자동화하자. 처음에는 운영 프로세스부터 자동화할 수 있다. 앞서가는 기업이라면 꼭 보안뿐만 아니라 보안에 영향을 받는 IT 운영 및 소프트웨어 개발 전반에 걸친 프로세스 자동화를 고려한다. 예를 들어 소프트웨어 취약점 찾기/패치, 네트워크 세분화 또는 데브섹옵스(DevSecOps) 영역을 자동화할 수 있다. 4. 외부 도움 받기: 전략을 구상할 때 CISO는 인력 부족이 실제 조직 목표에 미치는 영향력을 미리 파악하고 있어야 한다. 이때 개방형 사이버 보안 모델을 만들면 영향력을 다각도로 파악할 수 있다. ciokr@idg.co.kr

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1990년대의 코딩이란, 편집기를 선택하고 CVS 또는 SVN 코드 저장소로 코드를 보낸 후 실행 파일로 컴파일하는 것을 의미했다. 이후 에클립스(Eclipse), 비주얼 스튜디오(Visual Studio) 같은 통합개발환경(IDE)이 출현해 ...

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온라인에 출현한 가수 테일러 스위프트의 가짜 이미지는 딥페이크의 시작에 불과할 수 있다. 그러나 마이크로소프트가 문제 해결에 손을 보탤 여지는 어쩌면 그리 크지 않다. 지난 몇 주 동안 테일러 스위프트는 좋은 면과 나쁜 면 모두에서 ...

딥페이크 테일러 스위프트 마이크로소프트 디자이너 생성형 AI

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비즈니스 성과 IT리더 it 비즈니스 비즈니스 모델 IT인력 IT관리자

2024.02.14

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2024.02.14

강은성의 보안 아키텍트ㅣ개인정보취급자의 법적 위험과 대응 방안

요즘 온라인 포털이나 SNS뿐 아니라 게임, 의료, 금융, 교육, 숙박 등 개인정보를 다루지 않는 서비스가 별로 없을 정도로 개인정보가 광범위하게 이용된다. 법률을 근거로 정보주체의 동의 없이 국민 대다수의 개인정보를 처리하는 정부·공공기관은 물론이다...

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2024.02.14

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블로그 | '속도 개선 vs. 품질 저하' AI 코딩 어시스턴트의 과제

깃허브 코파일럿 같은 AI 코딩 도구가 코드 작성 속도를 55% 개선한다는 조사 결과는 개발자에게 매우 유용하게 보인다. 그러나 2020년 1월부터 2023년 12월까지 변경된 1억 5,300만 줄의 코드를 분석한 깃클리어(GitClear)는 2024...

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2024.02.14

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2024.02.13

‘부정확한 응답 걸러내고’… 생성형 AI 환각 현상 보완하는 접근법 3가지

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2024.02.08

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칼럼 | 훌륭해서 안타깝다?··· ‘셰어포인트 프리미엄’이 암시하는 CIO의 가시밭길

새로운 셰어포인트 플랫폼은 실로 잠재력이 풍부한 인공지능 기능을 내장했다. 하지만 새 도구보다 더 아쉬운 존재는 이를 십분 활용할 수 있는 인간이다. 셰어포인트 프리미엄이 2023년 말에 출시됐다. 개인적으로 소프트웨어 역사상 최악의 ...

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칼럼 | 생성형 AI 드림팀을 구성하는 방법

점점 더 많은 조직이 비즈니스 성과를 내는 전략으로 생성형 AI를 선택하고 있다. 생성형 AI 기술을 제대로 도입하려면 우선 전문가를 모아 팀을 구성해야 한다. 다른 기술과 달리 생성형 AI 프로젝트에서 특히 필요한 인력에는 어떤 것이 있는지 정리해 ...

생성형AI 팀 AI엔지니어 데이터과학자

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아이픽스잇, '애플 비전 프로' 분해 영상 발표

유명 전자 기기를 분해해 내부 부품을 분석하는 것으로 유명한 아이픽스잇(iFixit)이 최신 영상을 내놓았다. 이번에는 애플의 신제품 비전 프로다. 가격이 3,499달러여서 단순 호기심으로 분해하기에는 너무 비싼 기기다. 굳이 비전 프...

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칼럼 | 개발자가 ‘데이터베이스’를 먼저 감안해야 할 이유

사용자 경험의 핵심은 ‘데이터’에 달려 있다. 그렇다면 개발자는 이제 데이터부터 시작해야 하지 않을까? SQLite, NoSQL 데이터베이스, 그리고 뉴렐로(Neurelo)와 같은 추상화(abstractions)를 사용하면 이러한 전환이 좀 더 쉬울 ...

뉴렐로 데이터베이스 SQLite NoSQL

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2024.02.06

챗GPT가 스스로 운전한다?··· 자율주행과 LLM의 결합 현주소

AI가 부상하면서 AI 모델의 크기도 커졌다. 이제는 100억 개의 매개변수를 사용하는 하나의 범용 모델이 다수의 작업을 해결하는 데 있어 탁월한 성능을 보여주면서 5,000만 개 매개변수를 사용하는 특정 작업용 모델을 압도하고 있다. 또한 AI 모델...

자율주행 LLM 챗GPT

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정철환 칼럼 | CES 2024 참관 후기 – IT의 진격, SDV

지난 1월의 IT 미디어는 온통 라스베가스에서 열린 CES 2024 이야기들로 넘쳐났다. 작년에도 개최되었지만 코로나로 인한 수년간의 중단 후 처음 열린 오프라인 전시회였던 만큼 본격적인 규모가 아니었다면, 올해 열린 CES는 코로나 이전의 규모로 회...

정철환 CES 자동차 SDV 블랙베리

2024.02.01

정철환 칼럼 | CES 2024 참관 후기 – IT의 진격, SDV

2024.02.01

블로그 | 비전 프로 생태계를 망치러 온 애플의 ‘핵심 기술 수수료’

매 분기 말 회사에 기록 보관용 파일을 제출해야 한다고 가정해 보자. 이메일을 통해 빠르고 쉽고 효율적으로 전송할 수 있음에도 회사 정책상 USB 드라이브 형태로 아카이브 관리 직원에게 직접 전달해야 한다. 이런 정책이 마음에 들지 않지만 준수해야 한...

애플 핵심기술수수료 iOS17.4 게이트키퍼

2024.02.01

블로그 | 비전 프로 생태계를 망치러 온 애플의 ‘핵심 기술 수수료’

2024.02.01

블로그 | 험난한 과제에 직면한 애플 비전 프로

애플 비전 프로는 비싸고 투박하며, 배터리 수명은 2시간에 불과하고 주요 앱 지원도 부족하다. 하지만 현존하는 최고의 혼합현실(MR) 헤드셋이기도 하다. 가상현실(VR), 증강현실(AR), 혼합현실, 그리고 애플 공간 컴퓨팅은 각각 다...

Apple 애플 비전프로 MR 혼합현실 가상현실 메타퀘스트3 오큘러스 퀘스트3 애플비전프로 아이폰 아이패드

2024.01.30

블로그 | 험난한 과제에 직면한 애플 비전 프로

2024.01.30

EVP

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인터뷰 | “‘친환경+AI’ 앞세워 데이터센터 새바람 이끌 것”··· 엠피리온 디지털 최고전략책임자 최용석

B2B 영역이 으레 그러하겠지만 데이터센터 시장은 특히 신규 기업이 진출하기 쉽지 않은 분야다. 막대한 자본, 탄탄한 기술력이 필요한 것은 물론이고 센터 건물 자체가 완공되기까지 통상 2년 이상 걸리기 때문이다. 2021년 만들어진 신생 데이터센터 기업 엠피리온 디지털(구 엠피리온 DC)에 눈길이 가는 이유다. 이 싱가포르 기업은 한국을 아시아 시장의 주요 거점지로 삼고 있기도 하다. 엠피리온 디지털의 기술 전략은 최용석 최고 전략...

EVP

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일문일답 | “AI 기반 옵저버빌리티, IT 넘어 기업 전반에서 중요해질 것” 다이나트레이스 이효은 지사장

많은 기업이 클라우드 컴퓨팅 아키텍처로 이동하면서 성장, 민첩성, 혁신을 확실하게 경험했다. 하지만 클라우드 복잡성과 폭발적인 데이터 증가로 인해 클라우드 환경을 효과적으로 관리하지 못하는 문제도 함께 나타난 것이 사실이다. 클라우드 옵저버빌리티에 대해 관심이 증가한 배경이다. IT 환경 내에서 클라우드 복잡성을 억제하고 애플리케이션, 인프라 및 데이터에 대한 관리 효율성을 높이려면 시스템에서 생성되는 데이터를 기반으로 시스템의 현...

EVP

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인터뷰 | “위기에서 기회를 보다’ 아이브릭스 채종현 대표가 전하는 ‘비즈니스 AI’ 이야기

“이제 우리는 어떡하나 싶은 당혹감이 들었습니다. 1년 내에 저 정도 수준의 서비스를 만들어낼 방법이 솔직히 보이지 않았습니다. 지난 1년 여의 기간은 그에 대한 해법을 찾는 시기였습니다. 마침내 나름의 활로를 찾았다고 봅니다.“ 2022년 11월 등장한 챗GPT는 업계와 사용자로부터 순식간에 갈채를 이끌어냈다. 나선형 발전 중에서도 ‘비약’, ‘도약’에 해당하는 진전이라고 평하기에 부족함이 없었다. 그러나 인공지능 전문 기업 아이브릭스의 채...

EVP

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인터뷰 | 빠른 대용량 편집기 ‘엠에디터’를 아시나요? ··· 40년 경력의 개발자 에무라 유타카 대표

개인용 컴퓨터를 다루는 사람이라면 이른바 ‘취향’이 있기 마련이다. 수십 년 동안 컴퓨터로 만져온 이라면 더욱 그렇다. 간단하게는 워드 프로세서나 스프레드 시트와 같은 오피스 소프트웨어부터 이미지 편집, 메신저, 인터넷 브라우저, 일정 관리나 협업 도구에 이르기까지 개인적으로 선호하는 소프트웨어가 있고, 저마다의 설정 값이 존재한다. 사람에 따라서는 소프트웨어를 넘어 키보드나 마우스, 모니터의 배치와 설정 등에 정성을 쏟는 이들도 흔하다. 이...

EVP

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일문일답 | 브로드컴 앤디 날라판 CIO·CTO·CSO가 말하는 클라우드 성공 노하우

클라우드로 이동하는 기업들이 이전 여정 가운데에서 흔히 깨닫는 현실이 있다. 예상다 더 많은 금액을 지출하고 기대보다 성과가 적다는 현실이다. 속한 IT 조직이 클라우드 활용에 필요한 문화, 사고방식, 스킬이 부족하기 때문인 경우가 많다. 브로드컴의 앤디 날라판은 다양한 역할을 맡고 있다. CIO 역할을 포함하여 여러 소프트웨어 사업부에 걸쳐 회사의 외부 클라우드 플랫폼, 데브옵스, SaaS 운영까지도 관리한다. 그 과정에서 그는 클라우드 성...

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