스스로 관리하는 데이터센터가 한발 더 현실로 다가왔다. 지난주 HPE는 데이터센터의 장애를 찾아내는 인공지능 예측 엔진을 발표했다. HPE는 내년에 스토리지와 범용 인프라의 장애를 예측하고 문제가 생기기 전에 중단하는 인공지능 추천 엔진 애드온을 출시할 예정이다. ...
정보화 시대에서는 일찍 일어난 새가 아니라 데이터를 가진 새가 벌레를 잡는다. 구글, 페이스북, 애플 등 거대 기업들이 데이터를 병적으로 수집하는 이유도 이 시대에서 '정보가 곧 금'이라는 것을 알고 있기 때문이다. 그러나 데이터는 단순히 수집해 보 ...
머신러닝 위협 탐지 및 방어 기업인 다크트레이스(Darktrace)는 지난 몇 년 사이 사이버 범죄 업계에서 일종의 스타로 떠올랐다. 이 회사의 핵심인 자율 머신러닝 기술은 최고의 인공지능 기반 보안이라는 명성을 얻었다. 그런데 사이버 범죄 연구의 최첨단에 선 이들이 ...
머신러닝과 인공 지능(AI)이 과거 어느 때보다 빠른 속도로 우리 주변을 변화시키고 있다. 스스로 주행하는 자동차, 자연어 처리, 그랜드 마스터와 체스를 두는 컴퓨터 등에 더 가까워지고 있다. 그러나 겉으로 드러난 것과 달리 기업 IT에 대한 직접적인 영향은 아직 본격 ...
이번 달 초 필자는 파이어아이(FireEye)가 회사 주주들에게 중요한 이유를 개략적으로 설명한 IBD(Investor’s Business Daily) 기사를 접했다. 이를 계기로 보안 구매자 사이에서 헬릭스(Helix)의 인지도가 낮은 현실에 대해 생각해 ...
인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning, ML)은 기업 운영을 돕기 위해 인간의 행동을 모방하는 최신 기술이다. 동시에 디지털 혁신을 추진하는 기업에는 새로운 서비스로 고객을 유치하기 위한 기반 기술로 평가받고 있다. 관련 업계가 공격적으로 마케 ...
오래 전인 1950년대 중반, 로버트 하인라인은 기계 엔지니어가 패턴 매칭 메모리와 “판단을 추가하기 위한” 몇 가지 측면 회로를 만들기 위해 “토르센 튜브(Thorsen Tubes)”를 연결한다는 내용의 작품을 썼다. 그는 ...
머신러닝은 무언가를 구매하는 것이 아니라 자신이 해야 하는 일이다. 텐서플로우(TensorFlow)를 사용해 머신러닝을 경험하고 이를 자신의 DNA에 각인시켜야 한다. Credit: Getty Images Bank 가트너는 대부분의 조직이 머신러닝에 대해 ...
홀로렌즈에 대한 소식이 뜸하지만 마이크로소프트가 이 제품을 방치하고 있지는 않다. 지난 23일 마이크로소프트 연구진은 머신러닝을 강조한 새로운 칩과 함께 홀로렌즈의 발전 상황을 공유했다. 머신러닝을 접목함으로써 홀로렌즈의 객체 인식 기능을 한층 개선시키는 것이 뼈대다. ...
엉뚱한 번역으로 웃음을 주는 코미디부터 중국의 황당한 영문 표지판 시리즈에 이르기까지, 부실한 번역은 오래 전부터 사람들에게 즐거움을 주는 소재다. 최신 기계 번역 역시 조롱을 피해갈 수는 없다. 지난달 지미 팰런 쇼에 출연한 가수 마일리 사이러스는 구글 번역을 ...
클라우드 영역에서 인기 있는 기술이 무엇인지 모두가 알고 있다. 마이크로서비스, 데브옵스, 컨테이너, 머신러닝 등이다. 필자와 같은 사람이 자주 이야기하는 기술이다. 하지만 이들 기술을 무리하게 적용하다가는 큰 타격을 받을 수 있다. 이유를 알아보자. 한편으로 필 ...
오늘날 기업 대부분은 마치 석유처럼 솟아나는 데이터의 바다에 빠져 허우적대고 있다. 그러나 미국 아이다호 주 보이시에 있는 반도체 기업 마이크론 테크놀로지(Micron Technology)는 예외다. 이 기업은 전문가가 일명 '미래의 공장(the fact ...
어느 순간부터 갑자기 모든 애플리케이션과 클라우드 서비스가 머신러닝이나 인공지능으로 무장하고, 당장 마술이라도 부릴 수 있게 된 듯하다. 그러나 머신 러닝과 인공 지능을 둘러싼 마케팅 대부분은 사실과 다르고, 해당되지도 않는 용어를 갖다 붙인 실현할 수 없는 약속 ...
머신러닝의 하위 분야들 가운데 가장 많은 기대와 관심을 받고, 또 인공지능의 정수라고 할 만한 분야가 있다면 그것은 아마도 딥 러닝(deep learning)일 것이다. 심층신경망(deep neural networks)라고 불리는 딥 러닝은 이미지 식별에서 자동 번역에 ...
아파치 하둡(Apache Hadoop) 같은 기술에 들떠 있던 여러 조직들은 지난 몇 년 동안 모든 데이터를 본래의 형태로 저장할 수 있는 전사적인 데이터 관리 플랫폼인 ‘데이터 레이크’(Data Lake) 구축 방안을 모색하곤 했다. 데이터 레이 ...
  1. 블로그 | '인공지능으로 무인 데이터센터 구현'··· HPE의 비전

  2. 2017.12.04
  3. 스스로 관리하는 데이터센터가 한발 더 현실로 다가왔다. 지난주 HPE는 데이터센터의 장애를 찾아내는 인공지능 예측 엔진을 발표했다. HPE는 내년에 스토리지와 범용 인프라의 장애를 예측하고 문제가 생기기 전에 중단하는 인공지능 추천 엔진 애드온을 출시할 예정이다. 앞으로 여러 솔루션 업체들이 내놓을 것으로 예상되는 무인 데이터센터의 여러 구성 요소 중 하나이다. 이외에 데이터센터를 노리는 인공지능과 머신러닝 시스템 업체로는 릿비트나 오라클 등이 있...

  4. 칼럼 | 혼란 속 거대한 흐름 있다··· 애널리틱스 동향 5가지

  5. 2017.10.30
  6. 정보화 시대에서는 일찍 일어난 새가 아니라 데이터를 가진 새가 벌레를 잡는다. 구글, 페이스북, 애플 등 거대 기업들이 데이터를 병적으로 수집하는 이유도 이 시대에서 '정보가 곧 금'이라는 것을 알고 있기 때문이다. 그러나 데이터는 단순히 수집해 보유하는 것만으로는 가치가 없다. 더 중요한 것은 이런 데이터를 정제해 통합하고, 거기에서 유의미한 정보를 도출해 내는 과정이 필요하다. 그리고 그 과정이 끝난 후에야 의사 결정과 상품 제작...

  7. "머신러닝은 양날의 검··· 사이버 공격자에게 유용" 다크트레이스

  8. 2017.10.26
  9. 머신러닝 위협 탐지 및 방어 기업인 다크트레이스(Darktrace)는 지난 몇 년 사이 사이버 범죄 업계에서 일종의 스타로 떠올랐다. 이 회사의 핵심인 자율 머신러닝 기술은 최고의 인공지능 기반 보안이라는 명성을 얻었다. 그런데 사이버 범죄 연구의 최첨단에 선 이들이 우려하는 것은 무엇일까? 지난 달 말 런던에서 열린 IP 엑스포(IP Expo)에서 다크트레이스의 사이버 분석 책임자인 앤드류 숀체브를 만났다. 숀체브는 “많은 솔루션...

  10. "일자리 도둑 아닌 최고의 친구"··· AI·머신러닝이 CIO에 시사하는 것

  11. 2017.10.20
  12. 머신러닝과 인공 지능(AI)이 과거 어느 때보다 빠른 속도로 우리 주변을 변화시키고 있다. 스스로 주행하는 자동차, 자연어 처리, 그랜드 마스터와 체스를 두는 컴퓨터 등에 더 가까워지고 있다. 그러나 겉으로 드러난 것과 달리 기업 IT에 대한 직접적인 영향은 아직 본격화되지 않았다. 최근 IT 서비스 업체 서비스나우(ServiceNow)가 11개 국가 25개 업종의 CIO 500명을 대상으로 기업의 AI 활용 현황을 조사했다. 그 결과는 &lsqu...

  13. 기고 | 파이어아이 '헬릭스' 예찬

  14. 2017.09.29
  15. 이번 달 초 필자는 파이어아이(FireEye)가 회사 주주들에게 중요한 이유를 개략적으로 설명한 IBD(Investor’s Business Daily) 기사를 접했다. 이를 계기로 보안 구매자 사이에서 헬릭스(Helix)의 인지도가 낮은 현실에 대해 생각해 보게 됐다. 필자가 볼 때 헬릭스는 과소평가된 보안 도구 중 하나다. 파이어아이는 샌드박스(sandbox) 시장과 깊은 연관성을 가지고 있는 것이 현실이다. 샌드박스가 거의 모든 기업...

  16. "고객 분석부터 사기 방지까지"··· 머신러닝 최신 성공사례 3가지

  17. 2017.09.21
  18. 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning, ML)은 기업 운영을 돕기 위해 인간의 행동을 모방하는 최신 기술이다. 동시에 디지털 혁신을 추진하는 기업에는 새로운 서비스로 고객을 유치하기 위한 기반 기술로 평가받고 있다. 관련 업계가 공격적으로 마케팅에 나서면서 이들 신기술에 대한 홍보와 기업의 도입이 많이 늘어났다. 예를 들어 식당, 소매기업, 항공사 등은 고객 응대에 인간의 대화와 비슷한 챗봇(Chatbot)을 사용하고 있다. I...

  19. '더 쉽고 가까워진 머신러닝'··· 시작하는 소프트웨어 엔지니어를 위한 조언

  20. 2017.09.18
  21. 오래 전인 1950년대 중반, 로버트 하인라인은 기계 엔지니어가 패턴 매칭 메모리와 “판단을 추가하기 위한” 몇 가지 측면 회로를 만들기 위해 “토르센 튜브(Thorsen Tubes)”를 연결한다는 내용의 작품을 썼다. 그는 “여름으로 가는 문”이란 제목의 이 작작품을 통해 지능형 로봇이라는 하나의 산업 분야를 구상해냈다. 그는 이야기를 좀 더 그럴듯하게 만들기 위해, 미래를 꽤 잘 설정해...

  22. 머신러닝을 시작하는 방법, '텐서플로우 통해 머신러닝을 기업 DNA에 각인시켜라'

  23. 2017.08.08
  24. 머신러닝은 무언가를 구매하는 것이 아니라 자신이 해야 하는 일이다. 텐서플로우(TensorFlow)를 사용해 머신러닝을 경험하고 이를 자신의 DNA에 각인시켜야 한다. Credit: Getty Images Bank 가트너는 대부분의 조직이 머신러닝에 대해 꿈만 꾸고 있으며, 15% 미만의 기업만이 성공적으로 수행할 수 있을 것으로 예측했다. 그럼에도 불구하고 기업은 이제 머신러닝 경험을 통해 자신의 DNA에 각인시켜야 한다. 맵알(M...

  25. 홀로렌즈, 머신러닝 특화 칩으로 더 강력해진다

  26. 2017.07.25
  27. 홀로렌즈에 대한 소식이 뜸하지만 마이크로소프트가 이 제품을 방치하고 있지는 않다. 지난 23일 마이크로소프트 연구진은 머신러닝을 강조한 새로운 칩과 함께 홀로렌즈의 발전 상황을 공유했다. 머신러닝을 접목함으로써 홀로렌즈의 객체 인식 기능을 한층 개선시키는 것이 뼈대다.  마이크로소프트는 회사의 차세대 홀로그래픽 프로세싱 유닛(Holographic Processing Unit, HPU)이 심층신경망(Deep Neural Network...

  28. 기계 번역이 직면한 마지막 관문 : '세상 이치에 대한 이해'

  29. 2017.07.18
  30. 엉뚱한 번역으로 웃음을 주는 코미디부터 중국의 황당한 영문 표지판 시리즈에 이르기까지, 부실한 번역은 오래 전부터 사람들에게 즐거움을 주는 소재다. 최신 기계 번역 역시 조롱을 피해갈 수는 없다. 지난달 지미 팰런 쇼에 출연한 가수 마일리 사이러스는 구글 번역을 통해 영어에서 크로아티아어로 번역한 다음 다시 영어로 재번역한 가사를 붙여 노래를 불렀다. 마일리 사이러스가 에드 시런의 곡 Shape of You를 이중으로 번역해 부른 곡의 가사는...

  31. 블로그 | 인기 클라우드 기술 '서두르면 다친다'

  32. 2017.06.29
  33. 클라우드 영역에서 인기 있는 기술이 무엇인지 모두가 알고 있다. 마이크로서비스, 데브옵스, 컨테이너, 머신러닝 등이다. 필자와 같은 사람이 자주 이야기하는 기술이다. 하지만 이들 기술을 무리하게 적용하다가는 큰 타격을 받을 수 있다. 이유를 알아보자. 한편으로 필자는 이들 새 기술을 장려하고 싶지만, 다른 한편으로는 신기술이든 기존 기술이든 관계없이 기업이 해결하고자 하는 비즈니스 문제가 무엇인지를 잘 이해해야만 한다. 그래야 올바른 기술을 올바르...

  34. 마이크론은 어떻게 수요 예측 정확도를 15% 높였나

  35. 2017.06.28
  36. 오늘날 기업 대부분은 마치 석유처럼 솟아나는 데이터의 바다에 빠져 허우적대고 있다. 그러나 미국 아이다호 주 보이시에 있는 반도체 기업 마이크론 테크놀로지(Micron Technology)는 예외다. 이 기업은 전문가가 일명 '미래의 공장(the factory of the future)'이라고 부르는 초기 모델을 만드는 데 성공했다. 제품에 대한 데이터뿐만 아니라 생산 설비에 대한 데이터를 분석하는 소프트웨어를 이용해 거의 모든 공...

  37. '말장난에 속지말자!'··· 헛소리 인공지능· 머신러닝 구별법

  38. 2017.06.21
  39. 어느 순간부터 갑자기 모든 애플리케이션과 클라우드 서비스가 머신러닝이나 인공지능으로 무장하고, 당장 마술이라도 부릴 수 있게 된 듯하다. 그러나 머신 러닝과 인공 지능을 둘러싼 마케팅 대부분은 사실과 다르고, 해당되지도 않는 용어를 갖다 붙인 실현할 수 없는 약속이다. 달리 말하자면 죄다 헛소리에 불과하다. 그런 말장난에 속아서는 안 된다. 소프트웨어 또는 서비스가 진짜 머신러닝이나 인공지능을 사용하는지 여부를 구분하는 방법을 설명하기 전에 ...

  40. '더 빠르게, 더 간편하게' 딥 러닝의 미래

  41. 2017.06.14
  42. 머신러닝의 하위 분야들 가운데 가장 많은 기대와 관심을 받고, 또 인공지능의 정수라고 할 만한 분야가 있다면 그것은 아마도 딥 러닝(deep learning)일 것이다. 심층신경망(deep neural networks)라고 불리는 딥 러닝은 이미지 식별에서 자동 번역에 이르기까지 다양하고 복잡한 패턴을 인식해낸다. 딥 러닝은 특히 비정형 데이터 분석에서 유용하게 쓰일 것으로 기대된다. 단, 3가지 문제가 있다. 첫째, 딥 러닝을 이용한 데이터 분석...

  43. 데이터 레이크가 데이터 늪이 되지 않도록 하려면... '핵심 원칙 3가지'

  44. 2017.06.12
  45. 아파치 하둡(Apache Hadoop) 같은 기술에 들떠 있던 여러 조직들은 지난 몇 년 동안 모든 데이터를 본래의 형태로 저장할 수 있는 전사적인 데이터 관리 플랫폼인 ‘데이터 레이크’(Data Lake) 구축 방안을 모색하곤 했다. 데이터 레이크가 비즈니스 분석부터 데이터 마이닝까지 모든 것에 활용할 수 있는 단일 데이터 저장소를 제공함으로써 정보 사일로를 무너뜨릴 수 있는 존재로 기대됐기 때문이다. 데이터 레이크가 빅데이터 잡...

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