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블로그ㅣ우리는 AI 가속기의 시대에 진입했다

기술 가속기는 분명히 속도를 높일 수 있다. 하지만 프로세싱 및 서버 용량을 늘리고, GPU 성능을 향상시키며, 인력 리소스를 더 많이 투입하는 것도 마찬가지다. 단순히 엔터프라이즈 IT 시스템에 더 많은 자원을 넣는다고 해서 그 자체가 가속기로 간주되는 건 아니다. 여기서는 AI 및 ML 환경에서 IT 가속기를 사용하는 것에 관해 이야기해보고자 한다.    사실상 산업 가속기는 오래전부터 존재해 왔다. 이를테면 SAP는 고객이 실시간 생산 시스템을 빠르게 실행할 수 있도록 다양한 플랫폼에서의 가속기 사용을 옹호해왔다. 템플릿, 미리 설계된 애플리케이션 및 데이터 서비스 설계를 통해 (아무것도 없는 것보다) 더 명확하게 시작할 수 있다는 것이다.  때때로 가속기는 시스템 테스트 단계에서 익명화된 데이터세트를 사용해 (기업의) 제품 출시를 앞당길 수 있게 해주지만 신중하게 사용될 경우에만 그러하며, 반드시 만병통치약인 것은 아니다.  이와 관련해 주목할 만한 기업에는 액센츄어가 있다. AWS와의 파트너십 일환으로, 액센츄어의 IT 서비스 및 컨설팅 전문가들은 최근 ‘수천 개의 클라우드 프로젝트’를 수행했다고 밝혔다. 그리고 이를 통해 대규모 클라우드 전환의 인적 및 비즈니스적 차원을 더 빠르고 확실하게 이해할 수 있게 됐다고 전했다.  이러한 인적-비즈니스적 차원은 클라우드 컴퓨팅 구축 과제를 새롭게 표현하는 방법이다. 실시간 생산 환경에서 많은 기업이 열악한 통합, 투박한 정렬, 잘못된 구성 문제로 어려움을 겪고 있다. 특히 후자는 퀄리스(Qualys) 등이 코드형 인프라(Infrastructure-as-Code) 기술을 사용하여 해결하고자 하는 문제 중 하나다. 향후 5년 동안 액센츄어는 현재보다 최대 50% 더 빠르게 AWS를 채택할 수 있도록 하는 것을 목표로, 클라우드 마이그레이션의 가장 큰 문제를 해결하기 위한 새로운 가속기를 개발할 계획이다. 현재까지 액센츄어와 AWS는 16개 산업 분야에서 사...

인공지능 머신러닝 디지털 트랜스포메이션 IT 관리 엔터프라이즈 애플리케이션 데이터 관리 가속기

2021.12.03

기술 가속기는 분명히 속도를 높일 수 있다. 하지만 프로세싱 및 서버 용량을 늘리고, GPU 성능을 향상시키며, 인력 리소스를 더 많이 투입하는 것도 마찬가지다. 단순히 엔터프라이즈 IT 시스템에 더 많은 자원을 넣는다고 해서 그 자체가 가속기로 간주되는 건 아니다. 여기서는 AI 및 ML 환경에서 IT 가속기를 사용하는 것에 관해 이야기해보고자 한다.    사실상 산업 가속기는 오래전부터 존재해 왔다. 이를테면 SAP는 고객이 실시간 생산 시스템을 빠르게 실행할 수 있도록 다양한 플랫폼에서의 가속기 사용을 옹호해왔다. 템플릿, 미리 설계된 애플리케이션 및 데이터 서비스 설계를 통해 (아무것도 없는 것보다) 더 명확하게 시작할 수 있다는 것이다.  때때로 가속기는 시스템 테스트 단계에서 익명화된 데이터세트를 사용해 (기업의) 제품 출시를 앞당길 수 있게 해주지만 신중하게 사용될 경우에만 그러하며, 반드시 만병통치약인 것은 아니다.  이와 관련해 주목할 만한 기업에는 액센츄어가 있다. AWS와의 파트너십 일환으로, 액센츄어의 IT 서비스 및 컨설팅 전문가들은 최근 ‘수천 개의 클라우드 프로젝트’를 수행했다고 밝혔다. 그리고 이를 통해 대규모 클라우드 전환의 인적 및 비즈니스적 차원을 더 빠르고 확실하게 이해할 수 있게 됐다고 전했다.  이러한 인적-비즈니스적 차원은 클라우드 컴퓨팅 구축 과제를 새롭게 표현하는 방법이다. 실시간 생산 환경에서 많은 기업이 열악한 통합, 투박한 정렬, 잘못된 구성 문제로 어려움을 겪고 있다. 특히 후자는 퀄리스(Qualys) 등이 코드형 인프라(Infrastructure-as-Code) 기술을 사용하여 해결하고자 하는 문제 중 하나다. 향후 5년 동안 액센츄어는 현재보다 최대 50% 더 빠르게 AWS를 채택할 수 있도록 하는 것을 목표로, 클라우드 마이그레이션의 가장 큰 문제를 해결하기 위한 새로운 가속기를 개발할 계획이다. 현재까지 액센츄어와 AWS는 16개 산업 분야에서 사...

2021.12.03

쓰리빅스-AWS, '바이오 헬스 빅데이터 플랫폼' 개발··· "의약품 개발·유전체 치료에 활용"

쓰리빅스가 12월 3일 의약품 개발과 유전체 치료 등에 활용할 수 있는 ‘바이오 헬스 빅데이터 플랫폼’을 아마존 웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)와의 협업을 통해 개발한다고 밝혔다.   회사에 따르면 ‘바이오 헬스 빅데이터 플랫폼’은 의사와 진단 연구소가 임상 보고서를 안전하게 검색하고 공유할 수 있도록 환자 정보에 세분화된 액세스 제어 기능을 제공하는 AWS 서비스를 활용해, 부산 주요 병원의 환자 데이터와 유전체 데이터를 결합하는 것이다. 이번 협업에서 쓰리빅스는 바이오 건강 정보의 통합 연계 및 질병 연계 분석을 위해 AWS 서비스를 적극 활용해 병원의 환자 데이터와 유전체 데이터를 활용해 의약품 개발과 유전체 치료에 활용할 연구 플랫폼을 개발할 예정이다. 이를 통해 부산대학교병원을 비롯한 부산 주요 병원이 암 환자나 희귀질환 환자를 위한 정확한 치료방법을 찾을 수 있게 된다고 업체 측은 전했다. 또한 이는 이러한 환자와 유사하거나 동일한 유전체 돌연변이를 가진 환자의 데이터와 화학요법으로 도출된 임상 결과를 참조해 개발할 수 있으며, 화학요법 중 환자의 유전정보와 일치하지 않는 각종 부작용이나 의료용 약물 사용 위험도 줄일 수 있다고 회사 측은 설명했다. AWS는 쓰리빅스가 아마존 웹서비스의 안전하고 비용 효율적이며 유연한 연구 환경을 사용해 클라우드 기반 유전체 연구 플랫폼을 정부에 제안할 수 있도록 지원하는 데 노력을 기울이며, 쓰리빅스가 유전체 연구 솔루션을 AWS 클라우드로 마이그레이션하도록 지원할 계획이다. 쓰리빅스의 박준형 대표는 “AWS의 광범위하고 심도깊은 서비스를 활용해 바이오 헬스 솔루션을 개발해 시민 의료 서비스를 개선할 것”이라며 “쓰리빅스의 전문 기술을 국내외의 바이오 헬스 프로젝트, 미래 헬스케어 산업 활성화에 기여해 4차 산업의 중심인 바이오 비즈니스에 이바지할 것”이라고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr

쓰리빅스 아마존웹서비스

2021.12.03

쓰리빅스가 12월 3일 의약품 개발과 유전체 치료 등에 활용할 수 있는 ‘바이오 헬스 빅데이터 플랫폼’을 아마존 웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)와의 협업을 통해 개발한다고 밝혔다.   회사에 따르면 ‘바이오 헬스 빅데이터 플랫폼’은 의사와 진단 연구소가 임상 보고서를 안전하게 검색하고 공유할 수 있도록 환자 정보에 세분화된 액세스 제어 기능을 제공하는 AWS 서비스를 활용해, 부산 주요 병원의 환자 데이터와 유전체 데이터를 결합하는 것이다. 이번 협업에서 쓰리빅스는 바이오 건강 정보의 통합 연계 및 질병 연계 분석을 위해 AWS 서비스를 적극 활용해 병원의 환자 데이터와 유전체 데이터를 활용해 의약품 개발과 유전체 치료에 활용할 연구 플랫폼을 개발할 예정이다. 이를 통해 부산대학교병원을 비롯한 부산 주요 병원이 암 환자나 희귀질환 환자를 위한 정확한 치료방법을 찾을 수 있게 된다고 업체 측은 전했다. 또한 이는 이러한 환자와 유사하거나 동일한 유전체 돌연변이를 가진 환자의 데이터와 화학요법으로 도출된 임상 결과를 참조해 개발할 수 있으며, 화학요법 중 환자의 유전정보와 일치하지 않는 각종 부작용이나 의료용 약물 사용 위험도 줄일 수 있다고 회사 측은 설명했다. AWS는 쓰리빅스가 아마존 웹서비스의 안전하고 비용 효율적이며 유연한 연구 환경을 사용해 클라우드 기반 유전체 연구 플랫폼을 정부에 제안할 수 있도록 지원하는 데 노력을 기울이며, 쓰리빅스가 유전체 연구 솔루션을 AWS 클라우드로 마이그레이션하도록 지원할 계획이다. 쓰리빅스의 박준형 대표는 “AWS의 광범위하고 심도깊은 서비스를 활용해 바이오 헬스 솔루션을 개발해 시민 의료 서비스를 개선할 것”이라며 “쓰리빅스의 전문 기술을 국내외의 바이오 헬스 프로젝트, 미래 헬스케어 산업 활성화에 기여해 4차 산업의 중심인 바이오 비즈니스에 이바지할 것”이라고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr

2021.12.03

"KB국민카드 AI·빅데이터 기반 지능형 IT 운영 플랫폼 구축" HPE

HPE가 12월 3일 KB국민카드와 협력해 AI/빅데이터 기반 지능형 IT 운영 플랫폼을 구축했다고 밝혔다.  이번 HPE와의 협력을 바탕으로 KB국민카드는 AI/빅데이터를 기반으로 한 시스템을 구축함과 동시에 IT 서비스 관리 사용성 확대 및 선진 IT 서비스 관리 체계를 강화할 수 있게 되었다고 설명했다. KB국민카드는 기존 장애 발생 시 사일로화 되어있는 장애 원인 분석 방법에서 벗어나 AI/빅데이터를 통한 서비스 중심의 인프라 통합 모니터링으로 사전 장애 감지 및 서비스 토폴로지 기반 요소 간 연관 관계 파악을 통한 장애 원인 파악으로 보다 선제적인 장애 대응 능력을 확보할 수 있기를 기대하고 있다.  특히, 이번 HPE와의 협업을 통해서 이전보다 수월하고 실용적인 방식으로 지능형 IT 운영 플랫폼을 구축하였으며, 향후에도 비즈니스 성장의 전략적 조력자로써 함께 협력하기를 고대하고 있다고 밝혔다. HPE는 AI/빅데이터 기반의 KB국민카드 지능형 IT 운영 플랫폼 구축을 위해 ▲서비스-서버 장비-어플리케이션 간의 매핑 관계 정립 ▲기존 운영 과정에서 발생한 장애 및 이슈 사항 정리를 통한 이상 징후 탐지 정책 수립 ▲담당자 인터뷰를 통한 최적화된 시스템 운영 및 모니터링 대시보드 설정을 제공했다.  또한 플랫폼 구성 변경 시에도 이 내용이 반영되지 않던 기존 대시보드의 한계를 극복해 담당자가 보다 편리하게 종합적으로 운영 현황을 파악할 수 있고 모니터링할 수 있도록 지원한다.  자동화된 관제 및 운영 지원으로 담당자의 경험이나 역량이 플랫폼에 미치는 영향을 최소화하며 플랫폼을 안정적으로 운영하도록 지원하기도 한다. 뿐만 아니라, AI/빅데이터 도입을 통해 부하를 예측하고 이를 통해 발생할 수 있는 오류나 장애를 사전에 탐지하고 해결할 수 있게 된다. 한국HPE 포인트넥스트 컨설팅 사업부 신종민 상무는 “HPE의 면밀한 컨설팅 및 스플렁크 솔루션을 통해 KB국민카드의 지능형 IT 운영 플랫폼 구축을 성공적으...

HPE KB국민카드

2021.12.03

HPE가 12월 3일 KB국민카드와 협력해 AI/빅데이터 기반 지능형 IT 운영 플랫폼을 구축했다고 밝혔다.  이번 HPE와의 협력을 바탕으로 KB국민카드는 AI/빅데이터를 기반으로 한 시스템을 구축함과 동시에 IT 서비스 관리 사용성 확대 및 선진 IT 서비스 관리 체계를 강화할 수 있게 되었다고 설명했다. KB국민카드는 기존 장애 발생 시 사일로화 되어있는 장애 원인 분석 방법에서 벗어나 AI/빅데이터를 통한 서비스 중심의 인프라 통합 모니터링으로 사전 장애 감지 및 서비스 토폴로지 기반 요소 간 연관 관계 파악을 통한 장애 원인 파악으로 보다 선제적인 장애 대응 능력을 확보할 수 있기를 기대하고 있다.  특히, 이번 HPE와의 협업을 통해서 이전보다 수월하고 실용적인 방식으로 지능형 IT 운영 플랫폼을 구축하였으며, 향후에도 비즈니스 성장의 전략적 조력자로써 함께 협력하기를 고대하고 있다고 밝혔다. HPE는 AI/빅데이터 기반의 KB국민카드 지능형 IT 운영 플랫폼 구축을 위해 ▲서비스-서버 장비-어플리케이션 간의 매핑 관계 정립 ▲기존 운영 과정에서 발생한 장애 및 이슈 사항 정리를 통한 이상 징후 탐지 정책 수립 ▲담당자 인터뷰를 통한 최적화된 시스템 운영 및 모니터링 대시보드 설정을 제공했다.  또한 플랫폼 구성 변경 시에도 이 내용이 반영되지 않던 기존 대시보드의 한계를 극복해 담당자가 보다 편리하게 종합적으로 운영 현황을 파악할 수 있고 모니터링할 수 있도록 지원한다.  자동화된 관제 및 운영 지원으로 담당자의 경험이나 역량이 플랫폼에 미치는 영향을 최소화하며 플랫폼을 안정적으로 운영하도록 지원하기도 한다. 뿐만 아니라, AI/빅데이터 도입을 통해 부하를 예측하고 이를 통해 발생할 수 있는 오류나 장애를 사전에 탐지하고 해결할 수 있게 된다. 한국HPE 포인트넥스트 컨설팅 사업부 신종민 상무는 “HPE의 면밀한 컨설팅 및 스플렁크 솔루션을 통해 KB국민카드의 지능형 IT 운영 플랫폼 구축을 성공적으...

2021.12.03

알투비솔루션, 데이터 수명주기 관리 솔루션 ‘X-로그 for ILM’출시

알투비솔루션이 11월 30일 데이터 수명주기 관리 솔루션 ‘X-로그 for ILM(Information Lifecycle Management)’을 출시했다고 밝혔다. 신제품은 데이터의 생성과 저장, 소멸까지의 전체 프로세스를 효율적으로 관리하는 솔루션이다. 데이터의 수명주기에 따라 보관 방식을 달리해 운영비용을 절감할 수 있으며, 운영 서버의 성능을 개선할 수 있도록 지원한다고 업체 측은 설명했다. 알투비솔루션 장석주 대표는 “데이터는 생성된 후에 사용하다가 빈도가 줄어들게 되고, 결국에는 폐기되는 수명주기를 가지고 있다”라며, “조직의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 체계를 정의하고 구현하는 기술 도입이 필수적”이라고 설명했다. 회사에 따르면 X-로그 for ILM은 수작업으로 관리하기 어려운 대용량 데이터를 정책과 스케쥴에 따라 자동으로 이관할 수 있다. 또한 DBMS 시스템 교체 및 업그레이드, 이기종 DBMS간 데이터 이관시 별도의 스토리지 공간을 사용하지 않고도 초기 데이터를 이관해 줄 수 있는 솔루션이다. 현재 신협중앙회, 서울의료원 등에서 사용 중이며 여러 기관과 기업에서 도입 검토 중에 있다고 업체 측은 전했다. 한편 알투비솔루션은 코로나19 장기화 및 빅데이터 분석 요구 증가, 데이터 컴플라이언스 요건 강화 등 ILM 니즈가 증가함에 따라 금융권을 중심으로 공격적인 마케팅과 영업을 펼치겠다는 전략이다. ciokr@idg.co.kr

알투비솔루션

2021.11.30

알투비솔루션이 11월 30일 데이터 수명주기 관리 솔루션 ‘X-로그 for ILM(Information Lifecycle Management)’을 출시했다고 밝혔다. 신제품은 데이터의 생성과 저장, 소멸까지의 전체 프로세스를 효율적으로 관리하는 솔루션이다. 데이터의 수명주기에 따라 보관 방식을 달리해 운영비용을 절감할 수 있으며, 운영 서버의 성능을 개선할 수 있도록 지원한다고 업체 측은 설명했다. 알투비솔루션 장석주 대표는 “데이터는 생성된 후에 사용하다가 빈도가 줄어들게 되고, 결국에는 폐기되는 수명주기를 가지고 있다”라며, “조직의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 체계를 정의하고 구현하는 기술 도입이 필수적”이라고 설명했다. 회사에 따르면 X-로그 for ILM은 수작업으로 관리하기 어려운 대용량 데이터를 정책과 스케쥴에 따라 자동으로 이관할 수 있다. 또한 DBMS 시스템 교체 및 업그레이드, 이기종 DBMS간 데이터 이관시 별도의 스토리지 공간을 사용하지 않고도 초기 데이터를 이관해 줄 수 있는 솔루션이다. 현재 신협중앙회, 서울의료원 등에서 사용 중이며 여러 기관과 기업에서 도입 검토 중에 있다고 업체 측은 전했다. 한편 알투비솔루션은 코로나19 장기화 및 빅데이터 분석 요구 증가, 데이터 컴플라이언스 요건 강화 등 ILM 니즈가 증가함에 따라 금융권을 중심으로 공격적인 마케팅과 영업을 펼치겠다는 전략이다. ciokr@idg.co.kr

2021.11.30

기고 | 데이터 가치화 생태계 조성하기 ‘3단계 조치’

많은 조직이 데이터 애널리틱스 프로젝트에서 AI & ML 툴을 핵심 구현 수단으로 사용하고 있고 전 세계적으로 AI 지출이 계속 증가하고 있다. 하지만 대부분의 데이터 과학 프로젝트는 실패할 운명이라는 것이 냉혹한 진실이다. AI/ML 이니셔티브의 본질적인 복잡성, 숙련된 인재의 지속적인 부족, 데이터 보안, 거버넌스 및 데이터 통합에 존재하는 도전과제 등, 이들 실패에는 여러 원인이 있다. 2,000명 이상의 IT 및 LOB(line-of-business) 의사 결정권자를 대상으로 실시한 IDC 글로벌 조사에 따르면, 이러한 문제는 ‘데이터 준비’(data readiness)와 관련돼 있는 것으로 언급된다. 한편, 조사 대상자들은 모두 일정 수준의 AI 사용 또는 개발에 관여하고 있는 사람들이었다. 특히 대부분 기업들은 대량의 데이터를 일상적으로 유지 관리하기는 하지만, 기능적 사일로에 갇혀서 쉽게 액세스되지 못하거나 사용되지 못하는 경우가 많다. 클라우드 컴퓨팅, 데이터 엔지니어링 툴 및 머신러닝 알고리즘에서의 발전도 도전 과제가 되기도 한다. 이러한 현실을 극복하고 고객과 주주에게 새로운 가치를 창출하기 위해 IT 리더는 기업 전반에 걸쳐 데이터 과학과 애널리틱스의 성장을 가속화하고 지속할 수 있는 커뮤니티와 문화를 조성해야 한다. 역량(competency) 확보 데이터 과학이 컴퓨터 프로그래밍, 데이터 공학, 수학, 그리고 통계학의 기술을 필요로 한다는 것은 명백하다. 그러나 좋은 데이터 과학자와 위대한 데이터 과학자의 중대한 차별점이 있다면, 기업 전반에 걸쳐 기능 영역의 비즈니스 요구사항을 번역하는 능력이다. 이러한 역량은 희소하기 때문에, 이를 가장 높은 ROI/가장 빠른 시간가치 비율을 가진 프로젝트에 집중하는 동시에 기업 내 전체 애널리틱스 커뮤니티를 성장시킬 수 있어야 한다. 기업이 이들 목표를 달성하기 위해 데이터 과학 역량 센터(CoC)가 설립되는 경우가 상당히 많다. 데이터 인프라에 대한 의존성으로 인해 전통적으로 이들 ...

데이터투밸류 데이터 가치화 데이터 과학 역량 센터 CoC 데이터 프로젝트 데이터 리터러시

2021.11.29

많은 조직이 데이터 애널리틱스 프로젝트에서 AI & ML 툴을 핵심 구현 수단으로 사용하고 있고 전 세계적으로 AI 지출이 계속 증가하고 있다. 하지만 대부분의 데이터 과학 프로젝트는 실패할 운명이라는 것이 냉혹한 진실이다. AI/ML 이니셔티브의 본질적인 복잡성, 숙련된 인재의 지속적인 부족, 데이터 보안, 거버넌스 및 데이터 통합에 존재하는 도전과제 등, 이들 실패에는 여러 원인이 있다. 2,000명 이상의 IT 및 LOB(line-of-business) 의사 결정권자를 대상으로 실시한 IDC 글로벌 조사에 따르면, 이러한 문제는 ‘데이터 준비’(data readiness)와 관련돼 있는 것으로 언급된다. 한편, 조사 대상자들은 모두 일정 수준의 AI 사용 또는 개발에 관여하고 있는 사람들이었다. 특히 대부분 기업들은 대량의 데이터를 일상적으로 유지 관리하기는 하지만, 기능적 사일로에 갇혀서 쉽게 액세스되지 못하거나 사용되지 못하는 경우가 많다. 클라우드 컴퓨팅, 데이터 엔지니어링 툴 및 머신러닝 알고리즘에서의 발전도 도전 과제가 되기도 한다. 이러한 현실을 극복하고 고객과 주주에게 새로운 가치를 창출하기 위해 IT 리더는 기업 전반에 걸쳐 데이터 과학과 애널리틱스의 성장을 가속화하고 지속할 수 있는 커뮤니티와 문화를 조성해야 한다. 역량(competency) 확보 데이터 과학이 컴퓨터 프로그래밍, 데이터 공학, 수학, 그리고 통계학의 기술을 필요로 한다는 것은 명백하다. 그러나 좋은 데이터 과학자와 위대한 데이터 과학자의 중대한 차별점이 있다면, 기업 전반에 걸쳐 기능 영역의 비즈니스 요구사항을 번역하는 능력이다. 이러한 역량은 희소하기 때문에, 이를 가장 높은 ROI/가장 빠른 시간가치 비율을 가진 프로젝트에 집중하는 동시에 기업 내 전체 애널리틱스 커뮤니티를 성장시킬 수 있어야 한다. 기업이 이들 목표를 달성하기 위해 데이터 과학 역량 센터(CoC)가 설립되는 경우가 상당히 많다. 데이터 인프라에 대한 의존성으로 인해 전통적으로 이들 ...

2021.11.29

프론테오, 데이터 프로세싱 툴 ‘키빗 오토메이터 프로세싱’ 출시

프론테오코리아가 차세대 데이터 프로세싱 툴 ‘키빗 오토메이터 프로세싱(Kibit Automator Processing·KAMP)’을 국내 출시했다고 29일 밝혔다.   최근 국제 소송 및 조사 과정에서 필수인 이디스커버리(eDiscovery, 전자증거개시) 대응 시 분석해야 할 데이터가 크게 증가하는 가운데, 키빗 오토메이터 프로세싱은 자료를 빠르고 정확하게 처리해 소송 비용과 시간을 줄여준다고 업체 측은 설명했다. 키빗 오토메이터 프로세싱은 빠른 프로세싱 속도를 제공한다. 동일 서버 조건의 성능 측정 테스트에서 키빗 오토메이터 프로세싱은 경쟁사 대비 약 2배 빠르게 데이터를 처리했다. 키빗 오토메이터 프로세싱은 파일을 정확하게 추출하고 더 많은 텍스트를 생성할 수 있다. 같은 내용의 파일을 여러 차례 업로드해도 한번의 처리 횟수로 파일을 1개만 저장함으로써 데이터 처리량을 줄이고 양질의 검색 결과를 제공한다. 백그라운드로 분산 병렬 처리해 사용자가 접속처를 바꿔 실행하는 번거로움을 줄여준다. 기존 프로세싱 툴보다 향상된 CJK(한중일어) 언어 처리 능력을 보여준다. 키빗 오토메이터 프로세싱은 357개 파일 포맷과 콘테이너 타입을 지원한다. 아웃룩뿐 아니라 썬더버드 등 다양한 메일 아카이브를 지원하며, 56개 포렌식 이미지 포맷 모두 처리할 수 있다.  아래아한글 문서의 기본 형식인 HWP에서 최근 변환된 개방형 문서 형식 ‘HWPX’도 지원한다.  프론테오코리아 강상욱 대표는 “키빗 오토메이터 프로세싱은 프론테오 자체 AI 기술을 바탕으로 빠르고 정확하게 데이터를 처리하는 차세대 데이터 프로세싱 툴로, 소량의 트레이닝 데이터만으로도 수많은 문서를 품질 저하 없이 효율적으로 리뷰하도록 지원한다”며 “키빗 오토메이터 프로세싱을 활용해 국제 소송의 증거 유효성 검토는 물론 다양한 분야의 데이터 분석과 리뷰에도 도움이 되길 바란다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

프론테오

2021.11.29

프론테오코리아가 차세대 데이터 프로세싱 툴 ‘키빗 오토메이터 프로세싱(Kibit Automator Processing·KAMP)’을 국내 출시했다고 29일 밝혔다.   최근 국제 소송 및 조사 과정에서 필수인 이디스커버리(eDiscovery, 전자증거개시) 대응 시 분석해야 할 데이터가 크게 증가하는 가운데, 키빗 오토메이터 프로세싱은 자료를 빠르고 정확하게 처리해 소송 비용과 시간을 줄여준다고 업체 측은 설명했다. 키빗 오토메이터 프로세싱은 빠른 프로세싱 속도를 제공한다. 동일 서버 조건의 성능 측정 테스트에서 키빗 오토메이터 프로세싱은 경쟁사 대비 약 2배 빠르게 데이터를 처리했다. 키빗 오토메이터 프로세싱은 파일을 정확하게 추출하고 더 많은 텍스트를 생성할 수 있다. 같은 내용의 파일을 여러 차례 업로드해도 한번의 처리 횟수로 파일을 1개만 저장함으로써 데이터 처리량을 줄이고 양질의 검색 결과를 제공한다. 백그라운드로 분산 병렬 처리해 사용자가 접속처를 바꿔 실행하는 번거로움을 줄여준다. 기존 프로세싱 툴보다 향상된 CJK(한중일어) 언어 처리 능력을 보여준다. 키빗 오토메이터 프로세싱은 357개 파일 포맷과 콘테이너 타입을 지원한다. 아웃룩뿐 아니라 썬더버드 등 다양한 메일 아카이브를 지원하며, 56개 포렌식 이미지 포맷 모두 처리할 수 있다.  아래아한글 문서의 기본 형식인 HWP에서 최근 변환된 개방형 문서 형식 ‘HWPX’도 지원한다.  프론테오코리아 강상욱 대표는 “키빗 오토메이터 프로세싱은 프론테오 자체 AI 기술을 바탕으로 빠르고 정확하게 데이터를 처리하는 차세대 데이터 프로세싱 툴로, 소량의 트레이닝 데이터만으로도 수많은 문서를 품질 저하 없이 효율적으로 리뷰하도록 지원한다”며 “키빗 오토메이터 프로세싱을 활용해 국제 소송의 증거 유효성 검토는 물론 다양한 분야의 데이터 분석과 리뷰에도 도움이 되길 바란다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2021.11.29

인프라 산업에 ‘변혁’ 일으킬 전략 기술 트렌드 10가지

건축, 엔지니어링, 건설 산업에서 디지털 트랜스포메이션이 필요한 시점이다. 인프라 산업의 미래를 형성할 기술 트랜드 10가지를 살펴본다.  디지털 트랜스포메이션으로 가는 길에 있어 얼리어답터와 비교하자면 인간이 만들고 생활을 영위하는 장소 및 공간으로 구성된 ‘건축 환경(built environment)’을 의미하는 인프라 산업은 낙후됐다고 간주될 수 있다.  하지만 이 산업은 엄청난 시장 기회를 가지고 있다. 전 세계적으로 연간 21조 달러, 미국에서는 연간 1조 4천억 달러를 지출한다. 미국 GDP의 4%를 차지하는 수준이다.   하이테크, 금융 및 기타 산업에서의 사례로 널리 알려진 전략적 기술(예: 인공지능/머신러닝, 데이터 애널리틱스 등)이 이제 인프라 산업에 스며들고 있다. ‘건축, 엔지니어링, 건설(Architecture, Engineering, Construction; AEC)’에 특화된 기술 인에이블러도 마찬가지다.  스타트업들이 인프라 산업에 주목하고, AEC 기업들은 디지털에 능숙해지는 대화와 융합이 일어나고 있다. 이를테면 AEC 기업들은 내부 프로세스 전반에 걸쳐 시스템을 개선하고 서비스 제공 방식을 혁신하기 위해 이 두 가지 작업(대화와 융합)을 모두 수행하고 있다. 한편 벤처 캐피털 회사들은 건설 및 부동산 기술 분야에서 업계의 난제를 해결하고 있는 인프라 관련 스타트업에 자금을 지원하고 있다.   이러한 대화와 디지털화가 계속되는 가운데, 2022년 인프라 및 AEC 산업에 혁신을 일으킬 전략 기술 트렌드 10가지를 소개한다.  인공지능/머신러닝(AI/ML) 대부분의 다른 산업과 마찬가지로 ‘인공지능/머신러닝’은 인프라 산업을 위한 혁신적인 기술이며, 많은 기업의 신기술 히트맵에서 상위를 차지하고 있다. 내년에는 영업부터 마케팅, 재무, HR까지 광범위한 기업 부문은 물론이고 교통, 도시 계획, 건축 정보 모델링(BIM)으로 활용 사례가 확대될 전망이다.  ...

인프라 산업 AEC 기술 트렌드 인공지능 머신러닝 데이터 애널리틱스 초자동화 증강현실 가상현실 라이다 디지털 트윈 자율자동차 로봇 3D 프린팅 블록체인

2021.11.26

건축, 엔지니어링, 건설 산업에서 디지털 트랜스포메이션이 필요한 시점이다. 인프라 산업의 미래를 형성할 기술 트랜드 10가지를 살펴본다.  디지털 트랜스포메이션으로 가는 길에 있어 얼리어답터와 비교하자면 인간이 만들고 생활을 영위하는 장소 및 공간으로 구성된 ‘건축 환경(built environment)’을 의미하는 인프라 산업은 낙후됐다고 간주될 수 있다.  하지만 이 산업은 엄청난 시장 기회를 가지고 있다. 전 세계적으로 연간 21조 달러, 미국에서는 연간 1조 4천억 달러를 지출한다. 미국 GDP의 4%를 차지하는 수준이다.   하이테크, 금융 및 기타 산업에서의 사례로 널리 알려진 전략적 기술(예: 인공지능/머신러닝, 데이터 애널리틱스 등)이 이제 인프라 산업에 스며들고 있다. ‘건축, 엔지니어링, 건설(Architecture, Engineering, Construction; AEC)’에 특화된 기술 인에이블러도 마찬가지다.  스타트업들이 인프라 산업에 주목하고, AEC 기업들은 디지털에 능숙해지는 대화와 융합이 일어나고 있다. 이를테면 AEC 기업들은 내부 프로세스 전반에 걸쳐 시스템을 개선하고 서비스 제공 방식을 혁신하기 위해 이 두 가지 작업(대화와 융합)을 모두 수행하고 있다. 한편 벤처 캐피털 회사들은 건설 및 부동산 기술 분야에서 업계의 난제를 해결하고 있는 인프라 관련 스타트업에 자금을 지원하고 있다.   이러한 대화와 디지털화가 계속되는 가운데, 2022년 인프라 및 AEC 산업에 혁신을 일으킬 전략 기술 트렌드 10가지를 소개한다.  인공지능/머신러닝(AI/ML) 대부분의 다른 산업과 마찬가지로 ‘인공지능/머신러닝’은 인프라 산업을 위한 혁신적인 기술이며, 많은 기업의 신기술 히트맵에서 상위를 차지하고 있다. 내년에는 영업부터 마케팅, 재무, HR까지 광범위한 기업 부문은 물론이고 교통, 도시 계획, 건축 정보 모델링(BIM)으로 활용 사례가 확대될 전망이다.  ...

2021.11.26

펜타시스템, 세종시 자율주행 빅데이터 관제센터 구축·운영사업 완료

펜타시스템테크놀러지가 11월 26일 ‘세종시 자율주행 빅데이터 관세센터’ 구축을 완료했다고 밝혔다. 자율주행 빅데이터 관제센터는 실시간 대용량 데이터 처리가 가능한 차세대 지능형 교통체계 통합운영 플랫폼으로, 자율주행 차량의 다양한 데이터를 축적해 교통흐름 개선, 수요응답형 서비스 품질을 고도화하는 자율주행서비스를 지원한다. 회사에 따르면 관제센터는 ▲자율차·인프라 모니터링 ▲데이터 수집·제공 ▲오픈랩 제공 ▲테스트베드 역할 등의 기능을 제공한다.  이로써 세종시는 집현동 산학연클러스터센터에 차세대 지능형 교통체계 통합운영 플랫폼 기반의 ‘빅데이터 관제센터’와 ‘클라우드 기반 오픈랩 실증지원시설’을 갖추게 됐다. 펜타시스템은 이번 프로젝트에 자율주행 실험도시(K-CITY) 통합관제시스템 구축, 서울 C-ITS 실증사업의 성공적인 경험을 기반으로 개발한 자율주행 통합운영플랫폼인 ‘아크모빌리티엑스(ArkMobilityX)’를 적용했다.  향후 고도화 개발을 통해 표준화 및 모듈화로 C-ITS센터 및 자율주행 관제에 적용할 수 있는 안정적인 버전을 출시할 계획이라고 업체 측은 전했다. ciokr@idg.co.kr

펜타시스템

2021.11.26

펜타시스템테크놀러지가 11월 26일 ‘세종시 자율주행 빅데이터 관세센터’ 구축을 완료했다고 밝혔다. 자율주행 빅데이터 관제센터는 실시간 대용량 데이터 처리가 가능한 차세대 지능형 교통체계 통합운영 플랫폼으로, 자율주행 차량의 다양한 데이터를 축적해 교통흐름 개선, 수요응답형 서비스 품질을 고도화하는 자율주행서비스를 지원한다. 회사에 따르면 관제센터는 ▲자율차·인프라 모니터링 ▲데이터 수집·제공 ▲오픈랩 제공 ▲테스트베드 역할 등의 기능을 제공한다.  이로써 세종시는 집현동 산학연클러스터센터에 차세대 지능형 교통체계 통합운영 플랫폼 기반의 ‘빅데이터 관제센터’와 ‘클라우드 기반 오픈랩 실증지원시설’을 갖추게 됐다. 펜타시스템은 이번 프로젝트에 자율주행 실험도시(K-CITY) 통합관제시스템 구축, 서울 C-ITS 실증사업의 성공적인 경험을 기반으로 개발한 자율주행 통합운영플랫폼인 ‘아크모빌리티엑스(ArkMobilityX)’를 적용했다.  향후 고도화 개발을 통해 표준화 및 모듈화로 C-ITS센터 및 자율주행 관제에 적용할 수 있는 안정적인 버전을 출시할 계획이라고 업체 측은 전했다. ciokr@idg.co.kr

2021.11.26

모델만 잘 만들면 끝?··· 데이터 과학을 위한 ‘CI/CD’가 필요하다 

데이터 과학 모델을 프로덕션 환경으로 옮기는 것은 애플리케이션 배포와 상당히 유사하다. 하지만 간과해서는 안 되는 중요한 차이점이 있다.  애자일 프로그래밍은 개발팀이 소프트웨어를 프로덕션 환경으로 릴리즈하고, 피드백을 수집하며, 기본 요건을 개선하는 데 가장 많이 사용하는 방법론이다. 하지만 애자일이 실제로 작동하려면 수정된 애플리케이션을 자동으로 빌드하고, 프로덕션 환경으로 릴리즈할 수 있는 프로세스가 필요하다. 이를 ‘CI/CD’라고 한다. ‘CI/CD’를 통해 소프트웨어 팀은 실제 사용자를 정기적으로 참여시키고, 피드백을 반복적으로 통합하여 초기 요건을 놓칠 위험 없이 복잡한 애플리케이션을 구축할 수 있다.   데이터 과학도 비슷한 문제에 직면해 있다. 데이터 과학팀이 초기 요건을 충족하지 못할 위험은 현재로선 덜하지만 데이터 과학을 프로덕션 환경에 자동으로 배포하는 것과 관련된 문제가 많은 데이터 과학 프로젝트를 서서히 중단시킬 수 있다.  첫째, IT가 프로덕션 시스템에 무엇이든 투입해야 하는 경우가 너무 많다. 둘째, (만약 있다고 한다면) 유효성 검사가 규정되지 않은 수작업인 경우가 일반적이다. 셋째, 프로덕션 데이터 과학 프로세스를 안정적으로 업데이트하기 어려운 까닭에 이는 완전히 새로운 프로젝트로 취급된다. 데이터 과학이 소프트웨어 개발에서 무엇을 배울 수 있을까? 여기서는 소프트웨어 개발에서의 CI/CD, 데이터 과학과 유사한 부분 그리고 데이터 과학자가 다르게 접근할 필요가 있는 부분을 살펴본다. 소프트웨어 개발에서의 CI/CD 소프트웨어 개발에서 반복 가능한 프로덕션 프로세스는 꽤 오래전에 등장했다. 오늘날 CI/CD는 사실상 ‘표준’이나 마찬가지다. 대규모 소프트웨어 개발은 통상 고도로 모듈화된 접근 방식을 적용한다. 개발팀은 코드 베이스 일부를 작업하고, 해당 모듈을 독립적으로 테스트한다(일반적으로 해당 모듈에 고도로 자동화된 테스트 케이스를 사용한다). CI/CD의 지속적인 통합 단계에서 코...

데이터 과학 CI/CD 소프트웨어 개발 애플리케이션 배포 애널리틱스

2021.11.25

데이터 과학 모델을 프로덕션 환경으로 옮기는 것은 애플리케이션 배포와 상당히 유사하다. 하지만 간과해서는 안 되는 중요한 차이점이 있다.  애자일 프로그래밍은 개발팀이 소프트웨어를 프로덕션 환경으로 릴리즈하고, 피드백을 수집하며, 기본 요건을 개선하는 데 가장 많이 사용하는 방법론이다. 하지만 애자일이 실제로 작동하려면 수정된 애플리케이션을 자동으로 빌드하고, 프로덕션 환경으로 릴리즈할 수 있는 프로세스가 필요하다. 이를 ‘CI/CD’라고 한다. ‘CI/CD’를 통해 소프트웨어 팀은 실제 사용자를 정기적으로 참여시키고, 피드백을 반복적으로 통합하여 초기 요건을 놓칠 위험 없이 복잡한 애플리케이션을 구축할 수 있다.   데이터 과학도 비슷한 문제에 직면해 있다. 데이터 과학팀이 초기 요건을 충족하지 못할 위험은 현재로선 덜하지만 데이터 과학을 프로덕션 환경에 자동으로 배포하는 것과 관련된 문제가 많은 데이터 과학 프로젝트를 서서히 중단시킬 수 있다.  첫째, IT가 프로덕션 시스템에 무엇이든 투입해야 하는 경우가 너무 많다. 둘째, (만약 있다고 한다면) 유효성 검사가 규정되지 않은 수작업인 경우가 일반적이다. 셋째, 프로덕션 데이터 과학 프로세스를 안정적으로 업데이트하기 어려운 까닭에 이는 완전히 새로운 프로젝트로 취급된다. 데이터 과학이 소프트웨어 개발에서 무엇을 배울 수 있을까? 여기서는 소프트웨어 개발에서의 CI/CD, 데이터 과학과 유사한 부분 그리고 데이터 과학자가 다르게 접근할 필요가 있는 부분을 살펴본다. 소프트웨어 개발에서의 CI/CD 소프트웨어 개발에서 반복 가능한 프로덕션 프로세스는 꽤 오래전에 등장했다. 오늘날 CI/CD는 사실상 ‘표준’이나 마찬가지다. 대규모 소프트웨어 개발은 통상 고도로 모듈화된 접근 방식을 적용한다. 개발팀은 코드 베이스 일부를 작업하고, 해당 모듈을 독립적으로 테스트한다(일반적으로 해당 모듈에 고도로 자동화된 테스트 케이스를 사용한다). CI/CD의 지속적인 통합 단계에서 코...

2021.11.25

'알고리즘 따라 부동산 샀더니...' AI·애널리틱스에서 비롯된 재난 6선

2017년 이코노미스트는 데이터가 석유를 넘어서 가장 가치 있는 자원이 됐다고 선언했다. 비슷한 후렴구가 그 이후로 반복되고 있다. 모든 업종에 걸쳐 각 기업들이 데이터 및 애널리틱스에 크게 투자해오고 있다. 그러나 석유와 마찬가지로 데이터와 애널리틱스에도 어두운 면이 있다. IDG의 2021 CIO 현황 보고서에 따르면, IT 리더 중 39%는 데이터 애널리틱스에 대한 투자가 올해 IT 투자를 주도할 것이라고 응답했다. 머신러닝(ML) 알고리즘에 의한 애널리틱스 및 조치를 통해 얻은 통찰력은 조직에 경쟁적 우위를 제공할 수 있다는 판단에서 일 것이다. 그러나 애널리틱스에서 비롯된 실수 또한 명성, 수익 또는 생명 측면에서 큰 대가를 치르게 할 수 있다. 데이터가 말해주는 것을 이해하는 것도 중요하지만 툴을 이해하고 데이터를 파악하며 조직의 가치를 확실히 염두에 두는 것도 중요하다. 다음은 지난 10년간 세간의 이목을 끈 애널리틱스 및 인공지능(AI) 관련 사고들이다. 알고리즘으로 인한 주택 구입 실수로 인해 질로우는 수억 달러의 손해를 봤고 결국 인력을 감축했다 2021년 11월 온라인 부동산 시장업체인 질로우는 주주총회에서 질로우 오퍼스의 운영을 중단하고 향후 몇 분기에 걸쳐 인력의 25%에 달하는 약 2,000명의 직원을 감원할 것이라고 밝혔다. 부동산업체인 질로우의 문제는 주택가격을 예측하기 위해 사용했던 머신러닝 알고리즘의 오류 비율이었다. ‘질로우 오퍼스’는 머신러닝 알고리즘에서 파생된 주택 가치인 ‘제스티메이트(Zestimate)’를 기반으로 해 부동산에 대해 현금 거래를 제안하는 프로그램이다. 그 아이디어는 부동산을 빠르게 개조하고 개량하는 것이었다. 그러나 질로우 대변인이 CNN에 밝한 내용에 따르면 이 알고리즘은 1.9%의 중간 오류율을 가지고 있으며, 시장에 나와있지 않은 주택의 경우 오류율이 6.9%까지 치솟을 수 있었다.  질로우는 2018년 4월 질로우 오퍼스를 가동한 이후 이를 통해 2만 7,000채의 주택을 구...

데이터 분석 인공지능 사고 자동화 사고 실수 역사 재난 재앙 사과

2021.11.25

2017년 이코노미스트는 데이터가 석유를 넘어서 가장 가치 있는 자원이 됐다고 선언했다. 비슷한 후렴구가 그 이후로 반복되고 있다. 모든 업종에 걸쳐 각 기업들이 데이터 및 애널리틱스에 크게 투자해오고 있다. 그러나 석유와 마찬가지로 데이터와 애널리틱스에도 어두운 면이 있다. IDG의 2021 CIO 현황 보고서에 따르면, IT 리더 중 39%는 데이터 애널리틱스에 대한 투자가 올해 IT 투자를 주도할 것이라고 응답했다. 머신러닝(ML) 알고리즘에 의한 애널리틱스 및 조치를 통해 얻은 통찰력은 조직에 경쟁적 우위를 제공할 수 있다는 판단에서 일 것이다. 그러나 애널리틱스에서 비롯된 실수 또한 명성, 수익 또는 생명 측면에서 큰 대가를 치르게 할 수 있다. 데이터가 말해주는 것을 이해하는 것도 중요하지만 툴을 이해하고 데이터를 파악하며 조직의 가치를 확실히 염두에 두는 것도 중요하다. 다음은 지난 10년간 세간의 이목을 끈 애널리틱스 및 인공지능(AI) 관련 사고들이다. 알고리즘으로 인한 주택 구입 실수로 인해 질로우는 수억 달러의 손해를 봤고 결국 인력을 감축했다 2021년 11월 온라인 부동산 시장업체인 질로우는 주주총회에서 질로우 오퍼스의 운영을 중단하고 향후 몇 분기에 걸쳐 인력의 25%에 달하는 약 2,000명의 직원을 감원할 것이라고 밝혔다. 부동산업체인 질로우의 문제는 주택가격을 예측하기 위해 사용했던 머신러닝 알고리즘의 오류 비율이었다. ‘질로우 오퍼스’는 머신러닝 알고리즘에서 파생된 주택 가치인 ‘제스티메이트(Zestimate)’를 기반으로 해 부동산에 대해 현금 거래를 제안하는 프로그램이다. 그 아이디어는 부동산을 빠르게 개조하고 개량하는 것이었다. 그러나 질로우 대변인이 CNN에 밝한 내용에 따르면 이 알고리즘은 1.9%의 중간 오류율을 가지고 있으며, 시장에 나와있지 않은 주택의 경우 오류율이 6.9%까지 치솟을 수 있었다.  질로우는 2018년 4월 질로우 오퍼스를 가동한 이후 이를 통해 2만 7,000채의 주택을 구...

2021.11.25

LG유플러스, 세종시에 ‘자율주행 빅데이터 관제센터’ 완공

LG유플러스가 11월 25일 세종특별자치시(이하 세종시) 자율주행 실증차량의 데이터를 수집·분석하는 ‘자율주행 빅데이터 관제센터’를 완공했다고 밝혔다. 앞서 LG유플러스는 지난해 12월 세종시 ‘자율주행 빅데이터 관제센터 구축’ 사업자로 선정된 데 이어, 에스트래픽·펜타시스템테크놀로지·싸인텔레콤·바이브컴퍼니 등 전문기업들과 컨소시엄을 구성해 올해 초부터 약 10개월간 사업을 수행해왔다.   관제센터에는 차량 내 각종센서의 데이터는 물론 현장 영상 스냅샷을 1초 단위로 수집할 수 있다. LG유플러스는 끊김 없는 실시간 관제를 위해 V2X통신과 무선(LTE/5G)통신을 결합한 하이브리드 방식을 채택했다. 원활한 통신을 위해 총 22식의 노변기지국(RSU)/신호제어기(CVIB)등 V2X 인프라가 설치됐다. 이 덕분에 관제센터에서 자율주행차량에 신호를 즉시 전송할 수 있게 됐다고 회사 측은 설명했다. 이와 함께 LG유플러스는 5G전용 차량단말기와 도로의 변화정보를 실시간으로 수집하는 다이내믹 맵 정보 수집단말기(RFD)를 추가로 납품했다. 또한, 차량 내 장착 가능한 V2X단말기(OBU) 50대에 대해 오픈랩에 참여하는 누구나 무상으로 이용할 수 있다. 이번 사업에서 LG유플러스는 세종시 내에서 진행되는 자율주행 실증 환경의 다양화를 위해 기존 실증구간을 60km까지 늘릴 수 있도록 정밀지도를 확대 적용했다. 또한 상용화 구축된 고정밀 측위기술(RTK, Real Time Kinematic)도 무상 제공해 기업/기관/학생들이 실증 연구에 활용할 수 있도록 지원한다. 빅데이터 관제센터 오픈랩에서는 자율주행 플랫폼을 통해 수집 및 분석한 다양한 빅데이터를 개방하고, 자율주행관련 분석모델 및 알고리즘과 고성능 시스템 환경(고성능GPU, 8PB 저장공간 등) 제공 등 중소기업의 자율주행 솔루션 개발 및 실증도 적극 지원한다. 현재 자율주행 플랫폼을 통해 수집되는 일평균 데이터는 약 75GB이며, 지난 16일 기준 약 6,300GB(17만건)를 확보했다....

LG유플러스

2021.11.25

LG유플러스가 11월 25일 세종특별자치시(이하 세종시) 자율주행 실증차량의 데이터를 수집·분석하는 ‘자율주행 빅데이터 관제센터’를 완공했다고 밝혔다. 앞서 LG유플러스는 지난해 12월 세종시 ‘자율주행 빅데이터 관제센터 구축’ 사업자로 선정된 데 이어, 에스트래픽·펜타시스템테크놀로지·싸인텔레콤·바이브컴퍼니 등 전문기업들과 컨소시엄을 구성해 올해 초부터 약 10개월간 사업을 수행해왔다.   관제센터에는 차량 내 각종센서의 데이터는 물론 현장 영상 스냅샷을 1초 단위로 수집할 수 있다. LG유플러스는 끊김 없는 실시간 관제를 위해 V2X통신과 무선(LTE/5G)통신을 결합한 하이브리드 방식을 채택했다. 원활한 통신을 위해 총 22식의 노변기지국(RSU)/신호제어기(CVIB)등 V2X 인프라가 설치됐다. 이 덕분에 관제센터에서 자율주행차량에 신호를 즉시 전송할 수 있게 됐다고 회사 측은 설명했다. 이와 함께 LG유플러스는 5G전용 차량단말기와 도로의 변화정보를 실시간으로 수집하는 다이내믹 맵 정보 수집단말기(RFD)를 추가로 납품했다. 또한, 차량 내 장착 가능한 V2X단말기(OBU) 50대에 대해 오픈랩에 참여하는 누구나 무상으로 이용할 수 있다. 이번 사업에서 LG유플러스는 세종시 내에서 진행되는 자율주행 실증 환경의 다양화를 위해 기존 실증구간을 60km까지 늘릴 수 있도록 정밀지도를 확대 적용했다. 또한 상용화 구축된 고정밀 측위기술(RTK, Real Time Kinematic)도 무상 제공해 기업/기관/학생들이 실증 연구에 활용할 수 있도록 지원한다. 빅데이터 관제센터 오픈랩에서는 자율주행 플랫폼을 통해 수집 및 분석한 다양한 빅데이터를 개방하고, 자율주행관련 분석모델 및 알고리즘과 고성능 시스템 환경(고성능GPU, 8PB 저장공간 등) 제공 등 중소기업의 자율주행 솔루션 개발 및 실증도 적극 지원한다. 현재 자율주행 플랫폼을 통해 수집되는 일평균 데이터는 약 75GB이며, 지난 16일 기준 약 6,300GB(17만건)를 확보했다....

2021.11.25

아이콘루프 컨소시엄, ‘스마트팜 빅데이터 플랫폼’ 출시

아이콘루프가 11월 25일 ‘스마트팜 빅데이터 플랫폼’을 출시한다고 밝혔다. 회사에 따르면 스마트팜 빅데이터 플랫폼 구축은 농림축산식품부(이하 농식품부)·농촌진흥청(이하 농진청)이 주관하고 농림식품기술기획평가원(iPET)이 총괄하는 사업의 일환이다. 2021년부터 7년간 추진되는 ‘스마트팜 다부처 패키지 혁신기술개발사업’ 전 과정의 데이터를 체계적으로 축적·관리·공유할 수 있는 시스템을 개발하고 운영 기반을 확립하기 위한 목적으로 진행되었다.  아이콘루프는 씨씨미디어서비스, 호현FnC, 유비엔, 아트피큐와 함께 컨소시엄을 구성해 공동으로 ‘스마트팜 빅데이터 플랫폼’ 기술 개발을 진행해 왔다. 1세대 스마트팜 산업화 기술개발사업을 통해 농축산업분야의 새로운 성장 동력과 글로벌 경쟁력을 확보하고자 농림축산식품부·농촌진흥청·과학기술정보통신부가 공동으로 2027년까지 ‘스마트팜 다부처 패키지 혁신기술개발사업’에 매진할 계획인 가운데, 이번 ‘스마트팜 빅데이터 플랫폼’ 구축은 성공적인 사업 수행의 핵심이 될 기반이라는 측면에서 그 의의가 크다고 업체 측은 설명했다. 이 플랫폼 구축에서 아이콘루프는 블록체인 기술을 통해 데이터를 안전하고 편리하게 보관 및 관리할 수 있도록 함으로써 시스템의 투명성과 신뢰성을 높였다. 우선 세부 과제 중 ‘스마트팜 R&D 산출물 관리 및 공유 시스템 개발’ 부문에 아이콘루프의 블록체인 기반 증명서 서비스인 ‘브루프(broof)’ 기술을 적용, 블록체인을 통해 R&D 산출물 정보를 관리 및 공유함으로써 위변조를 방지하고 안전·편리하게 보관하도록 했다고 업체 측은 전했다. ‘스마트팜 연구자 커뮤니티 지원 시스템 개발’ 부문에는 블록체인 기술을 적용, 불변의 디지털 저장소인 블록체인상에 연구 문서를 저장할 수 있도록 했다. 문서의 해시값과 조회이력 정보를 블록체인에 저장해 저장 시간과 문서 내용을 확정함으로써 위변조 없이 영구 보존이 가능한 방식이다. 또한 블록체인 네트워크에 각 주체의 ID를 발급하고,...

아이콘루프

2021.11.25

아이콘루프가 11월 25일 ‘스마트팜 빅데이터 플랫폼’을 출시한다고 밝혔다. 회사에 따르면 스마트팜 빅데이터 플랫폼 구축은 농림축산식품부(이하 농식품부)·농촌진흥청(이하 농진청)이 주관하고 농림식품기술기획평가원(iPET)이 총괄하는 사업의 일환이다. 2021년부터 7년간 추진되는 ‘스마트팜 다부처 패키지 혁신기술개발사업’ 전 과정의 데이터를 체계적으로 축적·관리·공유할 수 있는 시스템을 개발하고 운영 기반을 확립하기 위한 목적으로 진행되었다.  아이콘루프는 씨씨미디어서비스, 호현FnC, 유비엔, 아트피큐와 함께 컨소시엄을 구성해 공동으로 ‘스마트팜 빅데이터 플랫폼’ 기술 개발을 진행해 왔다. 1세대 스마트팜 산업화 기술개발사업을 통해 농축산업분야의 새로운 성장 동력과 글로벌 경쟁력을 확보하고자 농림축산식품부·농촌진흥청·과학기술정보통신부가 공동으로 2027년까지 ‘스마트팜 다부처 패키지 혁신기술개발사업’에 매진할 계획인 가운데, 이번 ‘스마트팜 빅데이터 플랫폼’ 구축은 성공적인 사업 수행의 핵심이 될 기반이라는 측면에서 그 의의가 크다고 업체 측은 설명했다. 이 플랫폼 구축에서 아이콘루프는 블록체인 기술을 통해 데이터를 안전하고 편리하게 보관 및 관리할 수 있도록 함으로써 시스템의 투명성과 신뢰성을 높였다. 우선 세부 과제 중 ‘스마트팜 R&D 산출물 관리 및 공유 시스템 개발’ 부문에 아이콘루프의 블록체인 기반 증명서 서비스인 ‘브루프(broof)’ 기술을 적용, 블록체인을 통해 R&D 산출물 정보를 관리 및 공유함으로써 위변조를 방지하고 안전·편리하게 보관하도록 했다고 업체 측은 전했다. ‘스마트팜 연구자 커뮤니티 지원 시스템 개발’ 부문에는 블록체인 기술을 적용, 불변의 디지털 저장소인 블록체인상에 연구 문서를 저장할 수 있도록 했다. 문서의 해시값과 조회이력 정보를 블록체인에 저장해 저장 시간과 문서 내용을 확정함으로써 위변조 없이 영구 보존이 가능한 방식이다. 또한 블록체인 네트워크에 각 주체의 ID를 발급하고,...

2021.11.25

‘데이터 무결성' 확보해야 하지만... 흔한 함정 4가지

새로운 비즈니스 환경을 반영하는 데이터가 어떤 형태로든 존재한다면, 비즈니스 성패는 적절한 데이터의 준비와 도구가 확보되었는지에 달려 있다. 마틸리온의 데이브 랭톤 제품 담당 부사장이 데이터 무결성 이니셔티브를 시작하는 조직을 위한 조언을 제시했다. 데이터 팀이 빠지기 쉬운 4가지 함정과 이를 피하는 방법에 대해서다.    매일 생성되는 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나는 있다. 현대 기업에게 데이터의 중요성도 그만큼 커지는 양상이다. 적절히 사용된다면 데이터는 세계에서 가장 값진 자원일 수 있다. 그러나 불완전하고 일관성 없는 데이터 세트는 위험하기만 하며, 그에 따라 기업 수익성에 악영향을 미치게 된다.  DAMA 데이터 관리 지식 체계(DAMA Management Body of Knowledge)의 전문가들은 현대 조직들이 데이터 품질 문제를 해소하는 데 매출의 10 ~ 30% 정도를 소비한다고 추정하고 있다. 데이터 무결성의 중요성을 인식하면서 현대의 데이터 팀은 이제 데이터 준비 작업 뿐 아니라 데이터를 보존하는 일에 노력을 집중하고 있다. 데이터 무결성(Data Integrity)이란 시스템에 있는 데이터의 정확성, 완전성, 일관성, 합치를 아우르는 용어다. 이는 데이터 팀이 달성하고자 하고, 이 달성을 위한 과정들을 망라하는 용어이기도 하다.  이 정의는 여러 데이터 측면으로 구성된다. 예를 들어 데이터의 물리적 무결성(데이터가 안전하게 저장되는 방식), 데이터의 논리적 무결성(정확성, 완전성, 확실성), 합치의 문제(데이터가 GDPR 등 필수 표준에 부합하는지 여부) 등이다.  대체로, 현대의 분산 데이터 시스템은 성능을 극대화하기 위해 논리적 무결성과 관련해 느슨한 구조를 갖추고 있다. 이로 인해 데이터 팀은 데이터 정확성을 위해 다른 전략을 알아보게 된다. 데이터 무결성의 달성은 궁극적으로 한층 우수한 성과, 신뢰성, 액세스를 조직에게 보장하는 방법이다. 데이터 무결성 이니셔티브를 시...

데이터 무결성 데이터 통합 데이터 관리 데이터 품질 데이터 준비 데이터 감사 데이터 검증

2021.11.18

새로운 비즈니스 환경을 반영하는 데이터가 어떤 형태로든 존재한다면, 비즈니스 성패는 적절한 데이터의 준비와 도구가 확보되었는지에 달려 있다. 마틸리온의 데이브 랭톤 제품 담당 부사장이 데이터 무결성 이니셔티브를 시작하는 조직을 위한 조언을 제시했다. 데이터 팀이 빠지기 쉬운 4가지 함정과 이를 피하는 방법에 대해서다.    매일 생성되는 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나는 있다. 현대 기업에게 데이터의 중요성도 그만큼 커지는 양상이다. 적절히 사용된다면 데이터는 세계에서 가장 값진 자원일 수 있다. 그러나 불완전하고 일관성 없는 데이터 세트는 위험하기만 하며, 그에 따라 기업 수익성에 악영향을 미치게 된다.  DAMA 데이터 관리 지식 체계(DAMA Management Body of Knowledge)의 전문가들은 현대 조직들이 데이터 품질 문제를 해소하는 데 매출의 10 ~ 30% 정도를 소비한다고 추정하고 있다. 데이터 무결성의 중요성을 인식하면서 현대의 데이터 팀은 이제 데이터 준비 작업 뿐 아니라 데이터를 보존하는 일에 노력을 집중하고 있다. 데이터 무결성(Data Integrity)이란 시스템에 있는 데이터의 정확성, 완전성, 일관성, 합치를 아우르는 용어다. 이는 데이터 팀이 달성하고자 하고, 이 달성을 위한 과정들을 망라하는 용어이기도 하다.  이 정의는 여러 데이터 측면으로 구성된다. 예를 들어 데이터의 물리적 무결성(데이터가 안전하게 저장되는 방식), 데이터의 논리적 무결성(정확성, 완전성, 확실성), 합치의 문제(데이터가 GDPR 등 필수 표준에 부합하는지 여부) 등이다.  대체로, 현대의 분산 데이터 시스템은 성능을 극대화하기 위해 논리적 무결성과 관련해 느슨한 구조를 갖추고 있다. 이로 인해 데이터 팀은 데이터 정확성을 위해 다른 전략을 알아보게 된다. 데이터 무결성의 달성은 궁극적으로 한층 우수한 성과, 신뢰성, 액세스를 조직에게 보장하는 방법이다. 데이터 무결성 이니셔티브를 시...

2021.11.18

“조직 내 데이터 세트, AI 모델 공유를 쉽게”··· 인포매티카, 클라우드 데이터 마켓플레이스 발표

인포매티카가 데이터 세트, 애널리틱스, AI 모델을 쉽게 공유할 수 있도록 고안된 ‘인포매티카 클라우드 데이터 마켓플레이스’를 선보였다. 조직 내 직원들이 사용하는 용도다.  인포매티카의 데이터 거버넌스, 품질 및 개인 정보 보호 책임자 데이비드 코리건은 “데이터 비즈니스를 지향하는 기업이 늘어남에 따라 데이터가 급증하고 데이터 복잡성이 증가하고 있다. 이로 인해 여러 기업의 데이터 과학자에게 시급한 문제 또는 병목 현상 중 하나는 단순히 조직 내에서 데이터 세트를 찾고 때로는 관련 AI 및 분석 모델을 찾는 것이다”라고 말했다.  회사의 IDMC(Intelligent Data Management Cloud) 플랫폼의 일환에 해당하는 이번 마켓플레이스는 특정 조직 내의 사용을 염두에 둔 솔루션이다. 조직 외부의 데이터 소스도 다루는 스노우플레이크 데이터 마켓플레이스, 오라클 데이터 마켓플레이스, AWS 데이터 익스체인지와는 크게 다르다.  코리건은 “조직 사용자들이 데이터를 찾고 데이터를 공유할 수 있는 마켓플레이스 유형의 개념이다”라고 설명했다.  인포매티카가 이러한 개념에 주목한 데에는 이유가 있다. 알터릭스와 IDC가 2019년 공동 발표한 보고서에 따르면, 전 세계 데이터 작업자들은 전체 업무 시간의 44%를 실패한 데이터 활동에 사용하고 있다. 점 더 복잡해지는 분석 애플리케이션과 AI 모델을 구축함에 따라 데이터 거버넌스 및 품질 문제가 부상하고 있기 때문이다.  코리건은 이번 클라우드 데이터 마켓플레이스가 조직의 데이터 자산이 규정 준수 사용에 대한 완전한 감사 기능과 함께 책임감 있게 사용되도록 하는 약관, 동적 공유 계약을 특징으로 한다고 강조했다. 결과적으로 데이터가 어디에 어떤 용도로 사용되는지에 대한 통찰력과 투명성을 제공할 수 있다고 그는 덧붙였다.  한편 지난 4월에 발표된 인포매티카의 인텔리전트 데이터 매니지먼트 클라우드는 기업이 애널리틱스 및 AI 애플리케이션에서 사용...

인포매티카 클라우드 데이터 마켓플레이스 데이터 공유 데이터 거버넌스

2021.11.17

인포매티카가 데이터 세트, 애널리틱스, AI 모델을 쉽게 공유할 수 있도록 고안된 ‘인포매티카 클라우드 데이터 마켓플레이스’를 선보였다. 조직 내 직원들이 사용하는 용도다.  인포매티카의 데이터 거버넌스, 품질 및 개인 정보 보호 책임자 데이비드 코리건은 “데이터 비즈니스를 지향하는 기업이 늘어남에 따라 데이터가 급증하고 데이터 복잡성이 증가하고 있다. 이로 인해 여러 기업의 데이터 과학자에게 시급한 문제 또는 병목 현상 중 하나는 단순히 조직 내에서 데이터 세트를 찾고 때로는 관련 AI 및 분석 모델을 찾는 것이다”라고 말했다.  회사의 IDMC(Intelligent Data Management Cloud) 플랫폼의 일환에 해당하는 이번 마켓플레이스는 특정 조직 내의 사용을 염두에 둔 솔루션이다. 조직 외부의 데이터 소스도 다루는 스노우플레이크 데이터 마켓플레이스, 오라클 데이터 마켓플레이스, AWS 데이터 익스체인지와는 크게 다르다.  코리건은 “조직 사용자들이 데이터를 찾고 데이터를 공유할 수 있는 마켓플레이스 유형의 개념이다”라고 설명했다.  인포매티카가 이러한 개념에 주목한 데에는 이유가 있다. 알터릭스와 IDC가 2019년 공동 발표한 보고서에 따르면, 전 세계 데이터 작업자들은 전체 업무 시간의 44%를 실패한 데이터 활동에 사용하고 있다. 점 더 복잡해지는 분석 애플리케이션과 AI 모델을 구축함에 따라 데이터 거버넌스 및 품질 문제가 부상하고 있기 때문이다.  코리건은 이번 클라우드 데이터 마켓플레이스가 조직의 데이터 자산이 규정 준수 사용에 대한 완전한 감사 기능과 함께 책임감 있게 사용되도록 하는 약관, 동적 공유 계약을 특징으로 한다고 강조했다. 결과적으로 데이터가 어디에 어떤 용도로 사용되는지에 대한 통찰력과 투명성을 제공할 수 있다고 그는 덧붙였다.  한편 지난 4월에 발표된 인포매티카의 인텔리전트 데이터 매니지먼트 클라우드는 기업이 애널리틱스 및 AI 애플리케이션에서 사용...

2021.11.17

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