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2019년 기업이 주목할 4가지 기술 동향 ‘보안, AI, 클라우드, 블록체인’

2018년이 데이터 유출로 점철된 한 해였다면, 2019년은 기업들이 데이터 유출을 예방하기 위한 구체적 단계를 밟아가는 한 해가 될 것이라고 IT 전문가들은 예상하고 있다.   적어도 2019년 기업 테크놀로지 트렌드에 관한 @IDGTechTalk 트위터 토크에 참여한 전문가들은 그렇게 보고 있었다. 최근 @IDGTechTalk 설문조사 결과에 따르면, 응답자의 45%는 2019년 기업의 가장 큰 테크놀로지 이슈가 프라이버시와 보안이 될 것이라 응답했고, 30%는 인공지능, 16%는 클라우드 컴퓨팅, 그리고 9%는 블록체인을 꼽았다. 기술 전문 저널리스트 지오반 클라이머는 트위터 토크에서 “2019년의 키워드는 아마 ‘사이버 보안’이 될 거로 생각한다. ‘세상에, 하루가 멀다 하고 데이터 유출 사고가 터지는군!’ 하며 경악하던 2018년에서, ‘이런 사건에는 이렇게 대처해야겠다’고 대비하는 2019년으로 넘어가길 바란다”고 말했다.  인트레피드 넷 컴퓨팅(Intrepid Net Computing) 창립자이자, 컴퓨터 보안 연구원인 브렌드 커크패트릭도 이에 동의하며 2018년에야 비로소 사람들이 누구나 해킹의 대상이 될 수 있음을 깨닫기 시작했다고 운을 뗐다. 이어서 “2019년은 이러한 깨달음을 실천으로 옮기게 되길 바란다”고 그는 덧붙였다. 에버레스트 프로젝트(The Everest Project)의 CTO인 마이크 D. 카일은 특히 이사회 단에서도 사이버 보안을 최우선 과제로 등극시켜야 한다고 강조했다. 그는 “해야겠다고 생각하지만 말고, 이제는 정말 해야 할 때다. 마음만 간절한 것은 결코 좋은 보안 전략이라 할 수 없다”고 전했다.  애들립 소프트웨어(Adlib Software) 대표도 이에 동의했다. “2019년에는 과거의 뒤늦은 사후 대응과 다른, 선제적 대책과 전략이 늘...

IDC 산업IoT ONNX GDPR IIoT 2019년 기계 학습 보안 투자 SDN 인공지능 UI 개인정보 트위터 설문조사 Open Neural Network Exchange

2019.01.21

2018년이 데이터 유출로 점철된 한 해였다면, 2019년은 기업들이 데이터 유출을 예방하기 위한 구체적 단계를 밟아가는 한 해가 될 것이라고 IT 전문가들은 예상하고 있다.   적어도 2019년 기업 테크놀로지 트렌드에 관한 @IDGTechTalk 트위터 토크에 참여한 전문가들은 그렇게 보고 있었다. 최근 @IDGTechTalk 설문조사 결과에 따르면, 응답자의 45%는 2019년 기업의 가장 큰 테크놀로지 이슈가 프라이버시와 보안이 될 것이라 응답했고, 30%는 인공지능, 16%는 클라우드 컴퓨팅, 그리고 9%는 블록체인을 꼽았다. 기술 전문 저널리스트 지오반 클라이머는 트위터 토크에서 “2019년의 키워드는 아마 ‘사이버 보안’이 될 거로 생각한다. ‘세상에, 하루가 멀다 하고 데이터 유출 사고가 터지는군!’ 하며 경악하던 2018년에서, ‘이런 사건에는 이렇게 대처해야겠다’고 대비하는 2019년으로 넘어가길 바란다”고 말했다.  인트레피드 넷 컴퓨팅(Intrepid Net Computing) 창립자이자, 컴퓨터 보안 연구원인 브렌드 커크패트릭도 이에 동의하며 2018년에야 비로소 사람들이 누구나 해킹의 대상이 될 수 있음을 깨닫기 시작했다고 운을 뗐다. 이어서 “2019년은 이러한 깨달음을 실천으로 옮기게 되길 바란다”고 그는 덧붙였다. 에버레스트 프로젝트(The Everest Project)의 CTO인 마이크 D. 카일은 특히 이사회 단에서도 사이버 보안을 최우선 과제로 등극시켜야 한다고 강조했다. 그는 “해야겠다고 생각하지만 말고, 이제는 정말 해야 할 때다. 마음만 간절한 것은 결코 좋은 보안 전략이라 할 수 없다”고 전했다.  애들립 소프트웨어(Adlib Software) 대표도 이에 동의했다. “2019년에는 과거의 뒤늦은 사후 대응과 다른, 선제적 대책과 전략이 늘...

2019.01.21

'AI 인재 채용부터 팀 운영까지' CIO 체크리스트

가디언지에 따르면, 인공지능은 720만 개의 새로운 일자리를 창출해 낼 것이다. 이는 자동화로 인해 사라지는 일자리보다 더 많은 숫자라고 PwC 보고서는 밝혔다. 또한 PwC는 인공지능이 영국 경제에 미칠 막대한 영향에 대해서도 언급하며, 2030년 영국 GDP가 인공지능의 도입으로 10.3%가량 증가할 것으로 예측했다. 그러나 PwC는 인공지능과 같은 파괴적 혁신 기술이 제공하는 열매를 얻고, 그 가치를 최대한 활용하기 위해서는 우선 기업들이 이에 적합한 인재와 기술을 채용할 수 있어야 한다고 강조했다. CIO나 IT 리더들은 AI가 산업에 가져다줄 수 있는 막대한 이점을 잘 알고 있으며, 이미 산업에 AI를 활용할 다양한 방안을 연구 중이다. 그러나 언제나 그렇듯, 기술만큼이나 중요한 것은 그 기술을 이용할 인력과 팀을 효과적으로 결성하는 것이다. 다각적, 다기능적 팀 효율적인 AI 활용을 위해서는 IT, 보안, 재무, 법무 등 다양한 부서 간의 원활하고 유연한 협력이 필수적이다 많은 기관이 특정 팀에게 특정 프로젝트나 업무를 일임함으로써 팀 간, 그리고 프로젝트 간 경계선을 분명히 긋고 있다. 하지만 AI를 효과적으로 활용하려면 다양한 분야에 능통한 인재들이 함께 협력하여 전체론적 해결책을 모색해야 한다. AI 프로젝트를 수행하기 위해서는 데이터 과학뿐만 아니라 제품 마케팅, 매니지먼트, 소프트웨어 엔지니어링, UI 디자인 등 다양한 분야의 지식과 기술을 갖춘 다각적, 다기능적 팀이 필수적이다. 데미스토(Demisto)의 공동 창립자 리쉬 바르가바는 CIO닷컴과의 인터뷰에서 “우리는 인공지능과 관련한 전문 지식을 갖춘 인재들을 채용하고 있다. 데이터 과학자, 기계 언어 개발자 등이다. 하지만 이들은 혼자 일하는 것이 아니라 기존 제품에 대한 지식과 소프트웨어 역량을 갖춘 다른 직원들과 협력해야 한다. 이를 통해 양측 모두 자신에게 부족한 지식을 배우게 되고, 역량의 범주를 넓혀 나갈 수 있게 되며,...

CIO CAIO 머신 러닝 기계 학습 포브스 인공지능 PwC UX UI 데이터 과학자 고용 가트너 채용 최고 CAIO 책임자

2018.11.07

가디언지에 따르면, 인공지능은 720만 개의 새로운 일자리를 창출해 낼 것이다. 이는 자동화로 인해 사라지는 일자리보다 더 많은 숫자라고 PwC 보고서는 밝혔다. 또한 PwC는 인공지능이 영국 경제에 미칠 막대한 영향에 대해서도 언급하며, 2030년 영국 GDP가 인공지능의 도입으로 10.3%가량 증가할 것으로 예측했다. 그러나 PwC는 인공지능과 같은 파괴적 혁신 기술이 제공하는 열매를 얻고, 그 가치를 최대한 활용하기 위해서는 우선 기업들이 이에 적합한 인재와 기술을 채용할 수 있어야 한다고 강조했다. CIO나 IT 리더들은 AI가 산업에 가져다줄 수 있는 막대한 이점을 잘 알고 있으며, 이미 산업에 AI를 활용할 다양한 방안을 연구 중이다. 그러나 언제나 그렇듯, 기술만큼이나 중요한 것은 그 기술을 이용할 인력과 팀을 효과적으로 결성하는 것이다. 다각적, 다기능적 팀 효율적인 AI 활용을 위해서는 IT, 보안, 재무, 법무 등 다양한 부서 간의 원활하고 유연한 협력이 필수적이다 많은 기관이 특정 팀에게 특정 프로젝트나 업무를 일임함으로써 팀 간, 그리고 프로젝트 간 경계선을 분명히 긋고 있다. 하지만 AI를 효과적으로 활용하려면 다양한 분야에 능통한 인재들이 함께 협력하여 전체론적 해결책을 모색해야 한다. AI 프로젝트를 수행하기 위해서는 데이터 과학뿐만 아니라 제품 마케팅, 매니지먼트, 소프트웨어 엔지니어링, UI 디자인 등 다양한 분야의 지식과 기술을 갖춘 다각적, 다기능적 팀이 필수적이다. 데미스토(Demisto)의 공동 창립자 리쉬 바르가바는 CIO닷컴과의 인터뷰에서 “우리는 인공지능과 관련한 전문 지식을 갖춘 인재들을 채용하고 있다. 데이터 과학자, 기계 언어 개발자 등이다. 하지만 이들은 혼자 일하는 것이 아니라 기존 제품에 대한 지식과 소프트웨어 역량을 갖춘 다른 직원들과 협력해야 한다. 이를 통해 양측 모두 자신에게 부족한 지식을 배우게 되고, 역량의 범주를 넓혀 나갈 수 있게 되며,...

2018.11.07

마케팅과 사회를 바꿀 기술 동향 한자리에··· SXSW 2017 개최

오길비호주의 디지털 총괄이 사우스바이사우스웨스트(South by Southwest의 30주년을 돌아보며 올해 어떤 새로운 기술이 선보이는지 소개했다. IT와 영화음악을 아우르는 세계 최대 창조산업 축제인 사우스바이사우스웨스트가 올해로 30주년을 맞이했다. 이 행사는 8일 동안 미국 텍사스 오스틴에서 열리며 마케팅, 기술, 영화, 예술, 의료산업과 관련한 전망이 소개되며 300개가 넘는 소규모 행사가 열릴 예정이다. 세계적으로 유명한 다수의 신생벤처가 이 행사에서 처음 서비스를 선보인 것으로도 유명하며 트위터도 그중 하나였다. 당시에서는 트위터가 대통령의 일상적인 커뮤니케이션 플랫폼이 되리라고는 예측하지 못했다. 전세계의 수많은 사람이 텍사스 오스틴에 모여 다양한 기조연설자의 이야기를 듣고 세션, 워크숍, 전시에 참석한다. 모두 축제 분위기에 있다.   이 행사의 세션은 매우 다양하고 흥미로우며, 관심가는 세션에 모두 참석할 수는 없기 때문에 FOMO에 관한 감각이 필요하다. 세션마다 사람들이 길게 줄을 서 궁금증을 자아내고 있다. 각 세션의 참석자는 나이, 국적, 성격, 머리 색깔이 다양하게 섞여 있다. 이들은 영화 제작자, 예술가, 뮤지션, 임원, 개발자 등이다. SXSW의 첫날에는 스마트시티, 머신러닝, 알고리즘 산업 디자인 등을 주제로 한 세션이 있다. 연사는 에어비앤비, 핀터레스트, 버라이즌, IBM, 내쇼널지오그래픽, MIT 미디어랩 소속 전문가들과 애틀랜타 시장이다. 마케터의 주요 테마가 부상하고 있다는 사실에는 의심의 여지가 없다. 흥미로운 점은 개별 기술이나 반짝 주목받는 최신 기술이 아니라는 것이다. 이들은 마케팅뿐 아니라 다양한 비즈니스 영역에 영향을 줄 수 있는 트렌드며 더 나아가 사회에 영향을 미치고 경제를 변화시킬 것이다.  인공지능, 자율 주행 차량, 가상현실, 첨단 무선 연결성, 스마트 사물이 대표적이다. 이러한 변화를 예상하고 따르는 기업은 브랜드, 제품, 생활 방식에서 확실...

전망 사우스바이사우스웨스트 오길비 기계 학습 기술 동향 스마트시티 SXSW CMO 트위터 South by Southwest

2017.03.14

오길비호주의 디지털 총괄이 사우스바이사우스웨스트(South by Southwest의 30주년을 돌아보며 올해 어떤 새로운 기술이 선보이는지 소개했다. IT와 영화음악을 아우르는 세계 최대 창조산업 축제인 사우스바이사우스웨스트가 올해로 30주년을 맞이했다. 이 행사는 8일 동안 미국 텍사스 오스틴에서 열리며 마케팅, 기술, 영화, 예술, 의료산업과 관련한 전망이 소개되며 300개가 넘는 소규모 행사가 열릴 예정이다. 세계적으로 유명한 다수의 신생벤처가 이 행사에서 처음 서비스를 선보인 것으로도 유명하며 트위터도 그중 하나였다. 당시에서는 트위터가 대통령의 일상적인 커뮤니케이션 플랫폼이 되리라고는 예측하지 못했다. 전세계의 수많은 사람이 텍사스 오스틴에 모여 다양한 기조연설자의 이야기를 듣고 세션, 워크숍, 전시에 참석한다. 모두 축제 분위기에 있다.   이 행사의 세션은 매우 다양하고 흥미로우며, 관심가는 세션에 모두 참석할 수는 없기 때문에 FOMO에 관한 감각이 필요하다. 세션마다 사람들이 길게 줄을 서 궁금증을 자아내고 있다. 각 세션의 참석자는 나이, 국적, 성격, 머리 색깔이 다양하게 섞여 있다. 이들은 영화 제작자, 예술가, 뮤지션, 임원, 개발자 등이다. SXSW의 첫날에는 스마트시티, 머신러닝, 알고리즘 산업 디자인 등을 주제로 한 세션이 있다. 연사는 에어비앤비, 핀터레스트, 버라이즌, IBM, 내쇼널지오그래픽, MIT 미디어랩 소속 전문가들과 애틀랜타 시장이다. 마케터의 주요 테마가 부상하고 있다는 사실에는 의심의 여지가 없다. 흥미로운 점은 개별 기술이나 반짝 주목받는 최신 기술이 아니라는 것이다. 이들은 마케팅뿐 아니라 다양한 비즈니스 영역에 영향을 줄 수 있는 트렌드며 더 나아가 사회에 영향을 미치고 경제를 변화시킬 것이다.  인공지능, 자율 주행 차량, 가상현실, 첨단 무선 연결성, 스마트 사물이 대표적이다. 이러한 변화를 예상하고 따르는 기업은 브랜드, 제품, 생활 방식에서 확실...

2017.03.14

전문가들이 말하는 2017년 빅데이터·분석 전망 15선

빅데이터와 분석 관련 기술은 소셜, 모바일, 클라우드와 더불어 디지털 시대의 변혁을 이끄는 주역으로 알려져 있다. 2016년 시장의 주인공이 BI 강화를 주도한 빅데이터 기술이었다면 2017년은 데이터, 분석 분야의 혁신에 주목해야 할 한 해가 될 것이다. 전문가들이 바라본 올해 빅데이터와 분석 관련 전망을 15가지로 정리했다. 맵알테크놀로지스(MapR Technologies)의 설립자이자 수석 경영자로 재직 중인 존 슐로이더 2017년 데이터와 분석 시장을 휩쓸 흐름으로 다음의 6가지를 지목했다. ● 인공지능(AI)의 새로운 전성기. 1960년대 레이 솔로모노프는 귀납적 추론 및 예측을 위한 종합적 베이지안(Bayesian) 방법론을 소개하며 AI와 관련한 수학적 이론의 토대를 마련했다. 그리고 80년대 스탠퍼드에서 열린 제1차 미 인공지능 협회(AAAI, American Association for Artificial Intelligence) 총회에서는 산업의 이론들을 소프트웨어에 적용할 방법에 대한 논의가 이뤄진 바 있다. 오늘날 AI는 다시금 시장의 주류로서 논의되고 있으며, 기계 지능(machine intelligence), 머신러닝, 신경망, 인지 컴퓨팅 등 각종 파생어를 만들어가고 있다. AI가 다시 한번 주류로 진입한 이유는 무엇일까? 슐로이더는 그 이유로 흔히 빅데이터를 정의하는 3V 개념(속도(Velocity), 다양성(Variety), 규모(Volume))을 언급했다. 오늘날의 플랫폼들은 현대적, 전통적 프로세싱 모델들이 보장하는 확장성에 힘입어 이 세 V를 처리할 수 있게 됐으며, 그에 따라 이전의 플랫폼들보다 10~20배 개선된 비용 효율성을 보장할 수 있게 됐다고 슐로이더는 설명했다. 구글은 대규모 데이터셋을 대상으로 잦은 빈도로 실행되는 단순한 알고리즘이 어떻게 더 작은 세트를 활용하는 다른 접근법들에 비해 더 나은 결과를 창출할 수 있을지를 명확하게 설명한 바 있다. 슐로이더는 대규모의 반복적 작업 상황...

CIO 데이터 엔지니어 호특웍스 기계 지능 신경망 2017년 전망 데이터스택스 맵알테크놀로지스 블록체인 기계 학습 인지 컴퓨팅 데브옵스 애널리틱스 분석 인공지능 데이터 과학자 빅데이터 서버리스 아키텍처

2017.02.08

빅데이터와 분석 관련 기술은 소셜, 모바일, 클라우드와 더불어 디지털 시대의 변혁을 이끄는 주역으로 알려져 있다. 2016년 시장의 주인공이 BI 강화를 주도한 빅데이터 기술이었다면 2017년은 데이터, 분석 분야의 혁신에 주목해야 할 한 해가 될 것이다. 전문가들이 바라본 올해 빅데이터와 분석 관련 전망을 15가지로 정리했다. 맵알테크놀로지스(MapR Technologies)의 설립자이자 수석 경영자로 재직 중인 존 슐로이더 2017년 데이터와 분석 시장을 휩쓸 흐름으로 다음의 6가지를 지목했다. ● 인공지능(AI)의 새로운 전성기. 1960년대 레이 솔로모노프는 귀납적 추론 및 예측을 위한 종합적 베이지안(Bayesian) 방법론을 소개하며 AI와 관련한 수학적 이론의 토대를 마련했다. 그리고 80년대 스탠퍼드에서 열린 제1차 미 인공지능 협회(AAAI, American Association for Artificial Intelligence) 총회에서는 산업의 이론들을 소프트웨어에 적용할 방법에 대한 논의가 이뤄진 바 있다. 오늘날 AI는 다시금 시장의 주류로서 논의되고 있으며, 기계 지능(machine intelligence), 머신러닝, 신경망, 인지 컴퓨팅 등 각종 파생어를 만들어가고 있다. AI가 다시 한번 주류로 진입한 이유는 무엇일까? 슐로이더는 그 이유로 흔히 빅데이터를 정의하는 3V 개념(속도(Velocity), 다양성(Variety), 규모(Volume))을 언급했다. 오늘날의 플랫폼들은 현대적, 전통적 프로세싱 모델들이 보장하는 확장성에 힘입어 이 세 V를 처리할 수 있게 됐으며, 그에 따라 이전의 플랫폼들보다 10~20배 개선된 비용 효율성을 보장할 수 있게 됐다고 슐로이더는 설명했다. 구글은 대규모 데이터셋을 대상으로 잦은 빈도로 실행되는 단순한 알고리즘이 어떻게 더 작은 세트를 활용하는 다른 접근법들에 비해 더 나은 결과를 창출할 수 있을지를 명확하게 설명한 바 있다. 슐로이더는 대규모의 반복적 작업 상황...

2017.02.08

"스마트폰에서 딥 러닝 구현"··· 구글, 모비디우스와 제휴 발표

안드로이드 스마트폰이 한층 더 '스마트'해진다면 어떤 모습을까?. 구글이 칩 제조사 모비디우스(Movidius)과 파트너십을 체결, 기계 지능성(machine intelligence)을 모바일 기기 내부에서 구현할 계획이라고 밝혔다. 모비디우스는 머신 비전(machine vision) 분야에 특화된 역량을 가진 기업으로 '프로젝트 탱고' 컴퓨터 비전 플랫폼 개발 과정에서 구글과 협업했던 바 있다. 이번 제휴를 통해 구글은 모비디우스의 기함급 MA2450 칩을 활용함으로써 안드로이드 기기에 딥 러닝을 구현한다는 계획이다. 딥 러닝은 이미지 인식 분야에 종종 이용되는 머신 러닝의 한 갈래다. 일반적으로 복잡한 신경 네트워크 구조를 이용한다. MA2450 칩은 전력 효율성을 극대화한 제품으로 신경 네트워크 연산을 스마트폰 내부에서 구현하기에 특히 적합한 것으로 알려졌다. 구글은 자사의 신경망 연산 엔진을 이러한 칩에 배치함으로써 모바일 기기가 인간의 얼굴이나 거리의 신호를 실시간으로 인식하도록 할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 클라우드에의 의존 없이 말이다. 그리고 이러한 능력은 특히 신각 장애인들에게 높은 가치를 안겨줄 수 있다. 구글 머신 인텔리전스 그룹 대표 브레이즈 아게라는 "이번 모비디우스와의 협력이 기존에는 없었던 범주의 제품을 구현하는데 일조할 것으로 기대한다"이라고 말했다. 한편 이번 파트너십에 대한 거래액, 조건 등의 정보는 공개되지 않으며 구체적인 제품 개발 일정에 대한 발표도 없었다. 통신 분야 애널리스트 제프 카간은 "구글이 자사의 스마트폰 비즈니스를 새로운 영역으로 빠르게 확대하는 양상이다. 이번 제휴도 그러한 행보의 하나"라고 평했다. 그는 이어 "이번 발표가 흥미로운 것은 사실이지만 구글은 종종 그저 아이디어를 제기하기만 하기도 한다"라며 제품 개발 및 성공 가능성에 대한 판단은 아직 예단하기 어렵다고 ...

구글 모비디우스 기계 학습 딥 러닝 머신 러닝 머신 비전

2016.01.28

안드로이드 스마트폰이 한층 더 '스마트'해진다면 어떤 모습을까?. 구글이 칩 제조사 모비디우스(Movidius)과 파트너십을 체결, 기계 지능성(machine intelligence)을 모바일 기기 내부에서 구현할 계획이라고 밝혔다. 모비디우스는 머신 비전(machine vision) 분야에 특화된 역량을 가진 기업으로 '프로젝트 탱고' 컴퓨터 비전 플랫폼 개발 과정에서 구글과 협업했던 바 있다. 이번 제휴를 통해 구글은 모비디우스의 기함급 MA2450 칩을 활용함으로써 안드로이드 기기에 딥 러닝을 구현한다는 계획이다. 딥 러닝은 이미지 인식 분야에 종종 이용되는 머신 러닝의 한 갈래다. 일반적으로 복잡한 신경 네트워크 구조를 이용한다. MA2450 칩은 전력 효율성을 극대화한 제품으로 신경 네트워크 연산을 스마트폰 내부에서 구현하기에 특히 적합한 것으로 알려졌다. 구글은 자사의 신경망 연산 엔진을 이러한 칩에 배치함으로써 모바일 기기가 인간의 얼굴이나 거리의 신호를 실시간으로 인식하도록 할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 클라우드에의 의존 없이 말이다. 그리고 이러한 능력은 특히 신각 장애인들에게 높은 가치를 안겨줄 수 있다. 구글 머신 인텔리전스 그룹 대표 브레이즈 아게라는 "이번 모비디우스와의 협력이 기존에는 없었던 범주의 제품을 구현하는데 일조할 것으로 기대한다"이라고 말했다. 한편 이번 파트너십에 대한 거래액, 조건 등의 정보는 공개되지 않으며 구체적인 제품 개발 일정에 대한 발표도 없었다. 통신 분야 애널리스트 제프 카간은 "구글이 자사의 스마트폰 비즈니스를 새로운 영역으로 빠르게 확대하는 양상이다. 이번 제휴도 그러한 행보의 하나"라고 평했다. 그는 이어 "이번 발표가 흥미로운 것은 사실이지만 구글은 종종 그저 아이디어를 제기하기만 하기도 한다"라며 제품 개발 및 성공 가능성에 대한 판단은 아직 예단하기 어렵다고 ...

2016.01.28

기고 | 기계 학습 대중화 노린다 'MS의 애저 머신 러닝'

기계 학습(Machine learning)은 이제 마치 인터넷처럼 인류의 총체적 컴퓨팅 경험에 필수 요소로 자리잡아 가고 있다. 그렇다면 개발자들은 어떤 식으로 기계 학습 분야를 시작할 수 있을까? 우선 무엇을 해야 할까? 마이크로소프트가 애저 머신 러닝(Azure Machine Learning) 서비스를 그 해법을 내세우고 있다. Credit: Thinkstock 기계 학습의 동작 메커니즘 브리핑 기계 학습은 시간이 명시적인 프로그래밍 없이도 시간이 지나면서 경험을 통해 얻는 통찰력을 이용해 그 목표에 상관 없이 발전하는 컴퓨터 및 소프트웨어를 의미한다. 스스로 교육하고 학습하며 엄청난 양의 데이터를 예측할 수 있는 알고리즘이 고도화되면서 기계 학습 분야가 발달해왔다. 기계 학습은 특히 변수 분석(variable analysis)에서 진정한 빛을 발한다. 인간의 두뇌는 의사를 결정하거나 특정 문제에 대한 결론을 내릴 때 동시에 몇 가지 변수만 의식적으로 고려할 수 있다. 하지만 소프트웨어는 의사를 결정할 때 인간보다 훨씬 많은 변수를 고려할 수 있다. 이론적으로 훨씬 나은 고품질의 의사를 결정할 수 있는 것이다. 또, 모든 변수를 처리할 수 없어 의식적으로 결정을 내리지 않거나 성급한 결정을 내리는 것과 같은, 소위 말하는 "정보 과다로 인한 분석 불능" 문제도 없다. 데이터의 양이 18개월마다 2배로 증가할지라도 기계 학습은 그 모든 데이터를 소화하고 능동적으로 활용하여 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 것이다. 마이크로소프트는 이에 대해 애플리케이션을 통해 처리된 과거의 데이터에 목표를 달성할 수 있도록 프로그램을 안내, 교정, 제어하는 인간의 투입 값이 합쳐진 것으로 정의하고 있다. 즉 소프트웨어를 거쳐가는 데이터가 많을수록 그리고 데이터 공학자가 소프트웨어에 제공하는 데이터가 많을수록 소프트웨어의 결과는 향상된다. 기계 학습의 예로 무엇이 있을까? 1990...

마이크로소프트 기계 학습 애저 머신 러닝

2015.07.22

기계 학습(Machine learning)은 이제 마치 인터넷처럼 인류의 총체적 컴퓨팅 경험에 필수 요소로 자리잡아 가고 있다. 그렇다면 개발자들은 어떤 식으로 기계 학습 분야를 시작할 수 있을까? 우선 무엇을 해야 할까? 마이크로소프트가 애저 머신 러닝(Azure Machine Learning) 서비스를 그 해법을 내세우고 있다. Credit: Thinkstock 기계 학습의 동작 메커니즘 브리핑 기계 학습은 시간이 명시적인 프로그래밍 없이도 시간이 지나면서 경험을 통해 얻는 통찰력을 이용해 그 목표에 상관 없이 발전하는 컴퓨터 및 소프트웨어를 의미한다. 스스로 교육하고 학습하며 엄청난 양의 데이터를 예측할 수 있는 알고리즘이 고도화되면서 기계 학습 분야가 발달해왔다. 기계 학습은 특히 변수 분석(variable analysis)에서 진정한 빛을 발한다. 인간의 두뇌는 의사를 결정하거나 특정 문제에 대한 결론을 내릴 때 동시에 몇 가지 변수만 의식적으로 고려할 수 있다. 하지만 소프트웨어는 의사를 결정할 때 인간보다 훨씬 많은 변수를 고려할 수 있다. 이론적으로 훨씬 나은 고품질의 의사를 결정할 수 있는 것이다. 또, 모든 변수를 처리할 수 없어 의식적으로 결정을 내리지 않거나 성급한 결정을 내리는 것과 같은, 소위 말하는 "정보 과다로 인한 분석 불능" 문제도 없다. 데이터의 양이 18개월마다 2배로 증가할지라도 기계 학습은 그 모든 데이터를 소화하고 능동적으로 활용하여 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 것이다. 마이크로소프트는 이에 대해 애플리케이션을 통해 처리된 과거의 데이터에 목표를 달성할 수 있도록 프로그램을 안내, 교정, 제어하는 인간의 투입 값이 합쳐진 것으로 정의하고 있다. 즉 소프트웨어를 거쳐가는 데이터가 많을수록 그리고 데이터 공학자가 소프트웨어에 제공하는 데이터가 많을수록 소프트웨어의 결과는 향상된다. 기계 학습의 예로 무엇이 있을까? 1990...

2015.07.22

마이크로소프트, R 업체 '레볼루션 애널리틱스' 인수

마이크로소프트가 R 프로그래밍 언어의 상용 배포업체인 레볼루션 애널리틱스(Revolution Analytics)를 인수한다. 분석 소프트웨어 및 서비스 역량을 확충하기 위한 조치다로 풀이된다.  R은 현재 통계 컴퓨팅과 예측 분석에 있어 SAS, 매트랩(MatLab), 매스매티카(Mathematica), 그리고 몇몇 파이선 라이브러리와 더불어 가장 많이 쓰이는 프로그래밍 언어다. 마이크로소프트는 R 언어를 통해 자사의 클라우드 서비스와 온프레미스 애플리케이션에서 빅데이터 분석 작업을 지원할 것으로 보인다.  마이크로소프트의 기계 학습 부문 부사장 조셉 시로쉬는 회사 블로그를 통해 "데이터의 양이 급증하고 있으며, 그리고 그 종류도 금융, 제조, 헬스케어, 유통 부문 등 계속 증가하고 있다. 이 때 필요한 것은 데이터에 기반한 의사 결정을 도출할 수 있는 강력한 분석 모델"이라며, "이번 인수는 이러한 사용자의 필요를 만족시키기 위한 일환"이라고 설명했다. 레볼루션 애널리틱스는 오픈소스 R을 기반으로 해 기업용 R 소프트웨어 패키지인 '레볼루션 R'을 제공하고 있다. 레볼루션 애널리틱스는 이 밖에 페러렐R(ParallelR), R하둡(RHadoop) 등의 R 프로젝트에 기여한 바 있다. 마이크로소프트는 현재 R 사용자가 200만 명에 이른다고 추정하며, 앞으로도 계속해서 R 언어의 발전을 지원할 것이라고 강조했다. 실제로, 마이크로소프트는 이미 자사의 애저(Azure) 기계 학습 서비스와 ML스튜디오(MLStudio) 개발 환경에서 R를 지원하고 있다. 레볼루션 애널리틱스의 마케팅 밋 커뮤니티 사업부 커뮤니티 부사장 데이비드 스미스는 "마이크로소프트는 X박스 라이브(XBox Live) 프로그램이 온라인 사용자들을 실력 등의 조건에 따라 연결시키는 과정에 R을 사용하고 있다. 또 회사의 데이터 과학자들이 애저, 오피스, 그리고 빙 검색엔진 등에 기계 학습...

마이크로소프트 R 기계 학습

2015.01.26

마이크로소프트가 R 프로그래밍 언어의 상용 배포업체인 레볼루션 애널리틱스(Revolution Analytics)를 인수한다. 분석 소프트웨어 및 서비스 역량을 확충하기 위한 조치다로 풀이된다.  R은 현재 통계 컴퓨팅과 예측 분석에 있어 SAS, 매트랩(MatLab), 매스매티카(Mathematica), 그리고 몇몇 파이선 라이브러리와 더불어 가장 많이 쓰이는 프로그래밍 언어다. 마이크로소프트는 R 언어를 통해 자사의 클라우드 서비스와 온프레미스 애플리케이션에서 빅데이터 분석 작업을 지원할 것으로 보인다.  마이크로소프트의 기계 학습 부문 부사장 조셉 시로쉬는 회사 블로그를 통해 "데이터의 양이 급증하고 있으며, 그리고 그 종류도 금융, 제조, 헬스케어, 유통 부문 등 계속 증가하고 있다. 이 때 필요한 것은 데이터에 기반한 의사 결정을 도출할 수 있는 강력한 분석 모델"이라며, "이번 인수는 이러한 사용자의 필요를 만족시키기 위한 일환"이라고 설명했다. 레볼루션 애널리틱스는 오픈소스 R을 기반으로 해 기업용 R 소프트웨어 패키지인 '레볼루션 R'을 제공하고 있다. 레볼루션 애널리틱스는 이 밖에 페러렐R(ParallelR), R하둡(RHadoop) 등의 R 프로젝트에 기여한 바 있다. 마이크로소프트는 현재 R 사용자가 200만 명에 이른다고 추정하며, 앞으로도 계속해서 R 언어의 발전을 지원할 것이라고 강조했다. 실제로, 마이크로소프트는 이미 자사의 애저(Azure) 기계 학습 서비스와 ML스튜디오(MLStudio) 개발 환경에서 R를 지원하고 있다. 레볼루션 애널리틱스의 마케팅 밋 커뮤니티 사업부 커뮤니티 부사장 데이비드 스미스는 "마이크로소프트는 X박스 라이브(XBox Live) 프로그램이 온라인 사용자들을 실력 등의 조건에 따라 연결시키는 과정에 R을 사용하고 있다. 또 회사의 데이터 과학자들이 애저, 오피스, 그리고 빙 검색엔진 등에 기계 학습...

2015.01.26

기계 학습을 최대한 활용할 수 있는 11가지 오픈소스 도구

스팸 필터링, 얼굴 인식, 추천 엔진을 비롯해 대규모 데이터를 기반으로 예측 분석이나 패턴 인식을 하고 싶다면, 기계 학습(Machine Learning)이 최상의 방법이다. 컴퓨터가 코드로 정의되지 않은 방식으로 데이터를 학습하고, 분석하고, 행동한다는 이론은 최근 학계나 고급 프로그래밍 분야를 벗어나 큰 관심을 끌기 시작했다. 하드웨어의 성능은 높아지는 반면 가격은 떨어지고, 소규모 또는 대규모의 기계에서 더 쉬운 방식으로 기계 학습을 구현할 수 있도록 하는 무료 소프트웨어의 보급이 확대된 것이 원인이다. 기계 학습 라이브러리가 다양하다는 것은 개인의 선호도에 따라 언어나 환경을 선택할 수 있다는 것을 의미한다. 여기서는 각각의 앱이나 하둡과 같은 전체 프레임워크에 대한 기능을 제공하는 기계 학습 도구 11가지를 소개한다. 도구마다 선택지는 다양하다. 예를 들어, 싸이킷(Scikit)은 파이썬으로 구현한 기계 학습 라이브러리며, Scilit는 파이썬(Python) 전용인 반면, 쇼군(Shogun)은 범용 및 전용 언어에 대한 각종 인터페이스를 지원한다. editor@itworld.co.kr  

오픈소스 기계 학습

2014.12.09

스팸 필터링, 얼굴 인식, 추천 엔진을 비롯해 대규모 데이터를 기반으로 예측 분석이나 패턴 인식을 하고 싶다면, 기계 학습(Machine Learning)이 최상의 방법이다. 컴퓨터가 코드로 정의되지 않은 방식으로 데이터를 학습하고, 분석하고, 행동한다는 이론은 최근 학계나 고급 프로그래밍 분야를 벗어나 큰 관심을 끌기 시작했다. 하드웨어의 성능은 높아지는 반면 가격은 떨어지고, 소규모 또는 대규모의 기계에서 더 쉬운 방식으로 기계 학습을 구현할 수 있도록 하는 무료 소프트웨어의 보급이 확대된 것이 원인이다. 기계 학습 라이브러리가 다양하다는 것은 개인의 선호도에 따라 언어나 환경을 선택할 수 있다는 것을 의미한다. 여기서는 각각의 앱이나 하둡과 같은 전체 프레임워크에 대한 기능을 제공하는 기계 학습 도구 11가지를 소개한다. 도구마다 선택지는 다양하다. 예를 들어, 싸이킷(Scikit)은 파이썬으로 구현한 기계 학습 라이브러리며, Scilit는 파이썬(Python) 전용인 반면, 쇼군(Shogun)은 범용 및 전용 언어에 대한 각종 인터페이스를 지원한다. editor@itworld.co.kr  

2014.12.09

'운명 아닌 BI'로 반려자 맺어주는 e하모니의 성공 비결

모빌리티는 이제 기업 세계에서 낯선 개념이 아니다. 기업들은 사내 업무용 모바일 앱 뿐 아니라 고객들을 위한 모바일 앱을 끊임없이 개발하고 있으며, CIO의 주요 업무 중 하나는 직원들의 모바일 기기를 관리하는 것이기도 하다. 그러나 개중에는 기존의 모바일 전략을 수정하려는 기업들도 있다. 미국의 인터넷 중매사이트인 e하모니는 25TB 데이터 웨어하우스(DW)와 데이터 분석 툴을 사용해 모바일 애플리케이션 개정에 나섰다. e하모니는 지난 5년간 BI 플랫폼을 만드는데 전념해왔다. DW 요소로는 IBM의 네티자 트윈핀(Netezza TwinFin)과 퓨어데이터 시스템(PureData System)을 사용했다. 특히 마이크로스트레티지 기반 분석 레이어가 DW의 정점에 있다. IBM의 SPSS 예측 애널리틱스 매키지와 R 기계 학습 소프트웨어 환경, 그리고 인포매티카 데이터 통합 소프트웨어도 여기에 가세했다. e하모니는 이런 BI 툴에서 얻은 정보를 통해 웹사이트 사용 실태나 수익 변화를 빠르게 파악할 수 있다. 또한 이 플랫폼은 캘리포니아 주 산타 모니카에서 제품 개발을 주도하고 있다. 데이터 분석을 이용해 소비자들이 기존 데스크톱에서 가장 선호하는 기능이 무엇인지 알아낸 후 그 기능들을 모바일 앱에도 도입하는 것이다. e하모니의 짝 찾아주기 서비스는 아이폰과 아이패드, 안드로이드 기기, 그리고 윈도우폰에서 사용할 수 있다. e하모니 이용객의 절반은 모바일 기기를 통해 이 서비스에 접속하는데, 이는 e하모니가 젊은 사용자들 사이에 얼마나 널리 퍼져있는지를 잘 나타내준다. e하모니의 COO인 아르멘 에이브디시언은 “e하모니 최고의 기능들을 데스크톱에서 모바일로 가져오려 노력 중이다”라고 말했다. 앱 성능이 개선될수록 고객 경험도 향상됐다. 그럴수록 모바일 전환율은 높아지고, 이용객이 늘어나면 기존 고객들에게 잘 맞는 ‘짝’을 찾아줄 수 있는 가능성도 커진다. 지난 1월 이후 ...

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2014.11.13

모빌리티는 이제 기업 세계에서 낯선 개념이 아니다. 기업들은 사내 업무용 모바일 앱 뿐 아니라 고객들을 위한 모바일 앱을 끊임없이 개발하고 있으며, CIO의 주요 업무 중 하나는 직원들의 모바일 기기를 관리하는 것이기도 하다. 그러나 개중에는 기존의 모바일 전략을 수정하려는 기업들도 있다. 미국의 인터넷 중매사이트인 e하모니는 25TB 데이터 웨어하우스(DW)와 데이터 분석 툴을 사용해 모바일 애플리케이션 개정에 나섰다. e하모니는 지난 5년간 BI 플랫폼을 만드는데 전념해왔다. DW 요소로는 IBM의 네티자 트윈핀(Netezza TwinFin)과 퓨어데이터 시스템(PureData System)을 사용했다. 특히 마이크로스트레티지 기반 분석 레이어가 DW의 정점에 있다. IBM의 SPSS 예측 애널리틱스 매키지와 R 기계 학습 소프트웨어 환경, 그리고 인포매티카 데이터 통합 소프트웨어도 여기에 가세했다. e하모니는 이런 BI 툴에서 얻은 정보를 통해 웹사이트 사용 실태나 수익 변화를 빠르게 파악할 수 있다. 또한 이 플랫폼은 캘리포니아 주 산타 모니카에서 제품 개발을 주도하고 있다. 데이터 분석을 이용해 소비자들이 기존 데스크톱에서 가장 선호하는 기능이 무엇인지 알아낸 후 그 기능들을 모바일 앱에도 도입하는 것이다. e하모니의 짝 찾아주기 서비스는 아이폰과 아이패드, 안드로이드 기기, 그리고 윈도우폰에서 사용할 수 있다. e하모니 이용객의 절반은 모바일 기기를 통해 이 서비스에 접속하는데, 이는 e하모니가 젊은 사용자들 사이에 얼마나 널리 퍼져있는지를 잘 나타내준다. e하모니의 COO인 아르멘 에이브디시언은 “e하모니 최고의 기능들을 데스크톱에서 모바일로 가져오려 노력 중이다”라고 말했다. 앱 성능이 개선될수록 고객 경험도 향상됐다. 그럴수록 모바일 전환율은 높아지고, 이용객이 늘어나면 기존 고객들에게 잘 맞는 ‘짝’을 찾아줄 수 있는 가능성도 커진다. 지난 1월 이후 ...

2014.11.13

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