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“전 세계 주간 사이버 공격 40% 증가” 체크포인트 리서치 발표

체크포인트 소프트웨어 테크놀로지스의 위협 인텔리전스 부문 체크포인트 리서치(Check Point Research)가 10월 ‘사이버보안 인식의 달(Cybersecurity Awareness Month)’임에도 불구하고 지난해 대비 올해 전 세계 조직에 대한 주간 공격이 40% 증가했다고 26일 밝혔다. 전 세계적으로 각 조직에 대한 주간 평균 공격 건수는 2020년 3월 이전 몇 주간 소폭 감소한 후 올해까지 몇 달 동안 크게 증가했다. 2021년 9월 각 조직에 대한 주간 평균 공격 건수는 870건을 넘으며 전 세계 최고 수준에 도달했다. 이는 2020년 3월 공격 건수 대비 2배 이상 증가한 수치다. 특히, 한국의 2021년 조직을 대상으로 한 공격 횟수는 주간 평균 592건으로 조사됐으며, 지난 해 대비 올해의 증감율은 52%에 달한 것으로 나타났다.   가장 많은 사이버 공격의 표적이 된 지역은 아프리카였지만, 2020년에서 2021년 사이 사이버 공격이 가장 크게 증가한 지역은 유럽과 북미였다. 아프리카의 조직들은 2021년 현재까지 조직당 주간 평균 1,615건으로 가장 많은 공격을 받았다. 이는 지난해 대비 15% 증가한 수치다.  여기에 뒤이어 아태지역의 조직당 주간 평균 공격은 1,299건(20% 상승)이었으며, 주간 평균 1,117건(37% 상승)의 공격을 받은 라틴 아메리카, 665건(65% 상승)의 유럽, 497건(57% 상승)의 북미가 뒤를 이었다. 가장 많은 사이버 공격을 경험한 분야는 교육/연구 부문으로 조직당 주간 평균 1,468건(2020년 대비 60% 상승)의 공격이 발생했으며, 1,820건(40% 상승)의 정부/국방과 752건(55% 상승)의 헬스케어가 뒤를 이었다. 더불어 체크포인트 리서치는 전세계적으로 매 주 평균 61개 조직 중 한 곳은 랜섬웨어의 영향을 받았다고 밝혔다. 이는 2020년 대비 9% 상승한 수치이다. ISP/MSP 부문은 올 해 랜섬웨어 공격을 가장 많이 받은 산업이다. 2021...

체크포인트 리서치 사이버공격 멀웨어

2021.10.26

체크포인트 소프트웨어 테크놀로지스의 위협 인텔리전스 부문 체크포인트 리서치(Check Point Research)가 10월 ‘사이버보안 인식의 달(Cybersecurity Awareness Month)’임에도 불구하고 지난해 대비 올해 전 세계 조직에 대한 주간 공격이 40% 증가했다고 26일 밝혔다. 전 세계적으로 각 조직에 대한 주간 평균 공격 건수는 2020년 3월 이전 몇 주간 소폭 감소한 후 올해까지 몇 달 동안 크게 증가했다. 2021년 9월 각 조직에 대한 주간 평균 공격 건수는 870건을 넘으며 전 세계 최고 수준에 도달했다. 이는 2020년 3월 공격 건수 대비 2배 이상 증가한 수치다. 특히, 한국의 2021년 조직을 대상으로 한 공격 횟수는 주간 평균 592건으로 조사됐으며, 지난 해 대비 올해의 증감율은 52%에 달한 것으로 나타났다.   가장 많은 사이버 공격의 표적이 된 지역은 아프리카였지만, 2020년에서 2021년 사이 사이버 공격이 가장 크게 증가한 지역은 유럽과 북미였다. 아프리카의 조직들은 2021년 현재까지 조직당 주간 평균 1,615건으로 가장 많은 공격을 받았다. 이는 지난해 대비 15% 증가한 수치다.  여기에 뒤이어 아태지역의 조직당 주간 평균 공격은 1,299건(20% 상승)이었으며, 주간 평균 1,117건(37% 상승)의 공격을 받은 라틴 아메리카, 665건(65% 상승)의 유럽, 497건(57% 상승)의 북미가 뒤를 이었다. 가장 많은 사이버 공격을 경험한 분야는 교육/연구 부문으로 조직당 주간 평균 1,468건(2020년 대비 60% 상승)의 공격이 발생했으며, 1,820건(40% 상승)의 정부/국방과 752건(55% 상승)의 헬스케어가 뒤를 이었다. 더불어 체크포인트 리서치는 전세계적으로 매 주 평균 61개 조직 중 한 곳은 랜섬웨어의 영향을 받았다고 밝혔다. 이는 2020년 대비 9% 상승한 수치이다. ISP/MSP 부문은 올 해 랜섬웨어 공격을 가장 많이 받은 산업이다. 2021...

2021.10.26

"완전히 자동화된 기업으로 가려면..." 유아이패스가 말하는 핵심 요소 4가지

확산일로를 걷고 있는 소프트웨어 ‘봇’ 플랫폼 개발이 일하는 방식을 변화시키고 있다. 기계가 모든 산업 분야의 업무 프로세스 내에서 일상적이고 반복적인 작업을 수행하고 있기 때문이다.  ‘로봇 프로세스 자동화(Robotic Process Automation; RPA)’가 괄목할 만한 성장세를 이어가고 있다. 흔히 ‘봇’이라고 부르는 소프트웨어 로봇의 개발은 사람들이 지루하다고 느끼는(그리고 종종 오류와 부정확성으로 가득 찬) ‘반복적이지만 명확하게 정의할 수 있는 작업’을 처리하도록 설계됐고, 워크플로우 시스템의 작동 방식을 바꾸고 있다.    일부 사례에서 RPA의 확산은 사람 직원의 역할을 ‘긍정적으로’ 재배치했고, 따라서 인간은 더 가치 있는 일에 집중할 수 있게 됐다. AI 애널리틱스의 발전에 힘입어 프로세스 마이닝, 태스크 마이닝, 문서 분석 등과 함께 자동화는 오늘날 IT에서 가장 빠르게 성장하는 분야다.  물론 RPA가 크게 성장했다곤 하지만 이제 막 시작했을 뿐이다. IDC는 현시점까지의 RPA 발전은 빙산의 일각일 뿐이라고 평가했다.  “RPA는 7%에 불과하다”  IDC에서 유아이패스의 의뢰를 받아 제작한 백서 ‘유아이패스 로봇 프로세스 자동화의 경제적 영향(The Economic Impact of UiPath Robotic Process Automation)’에 따르면 유아이패스 고객이 RPA 소프트웨어를 사용해 얻게 될 경제적 혜택은 2021년 전 세계 70억 달러에서 2025년 550억 달러로 엄청나게 증가할 전망이다.  IDC의 지능형 프로세스 자동화 연구 프로그램 부사장이자 해당 보고서의 공동 저자 모린 플레밍은 “RPA 사용으로 영향을 받는 직원은 7%에 불과하다”라면서, “이 보고서에서 예측한 채택 속도에 근거할 때 (RPA의) 영향을 받는 직원은 2020년에서 2025년까지 매년 70%씩 증가할 것이다. RPA는 아직 도입 곡선의 초기에도 이르지 못했다”라...

RPA 로봇 프로세스 자동화 자동화 유아이패스 로봇 디지털 트랜스포메이션 IDC

2021.10.13

확산일로를 걷고 있는 소프트웨어 ‘봇’ 플랫폼 개발이 일하는 방식을 변화시키고 있다. 기계가 모든 산업 분야의 업무 프로세스 내에서 일상적이고 반복적인 작업을 수행하고 있기 때문이다.  ‘로봇 프로세스 자동화(Robotic Process Automation; RPA)’가 괄목할 만한 성장세를 이어가고 있다. 흔히 ‘봇’이라고 부르는 소프트웨어 로봇의 개발은 사람들이 지루하다고 느끼는(그리고 종종 오류와 부정확성으로 가득 찬) ‘반복적이지만 명확하게 정의할 수 있는 작업’을 처리하도록 설계됐고, 워크플로우 시스템의 작동 방식을 바꾸고 있다.    일부 사례에서 RPA의 확산은 사람 직원의 역할을 ‘긍정적으로’ 재배치했고, 따라서 인간은 더 가치 있는 일에 집중할 수 있게 됐다. AI 애널리틱스의 발전에 힘입어 프로세스 마이닝, 태스크 마이닝, 문서 분석 등과 함께 자동화는 오늘날 IT에서 가장 빠르게 성장하는 분야다.  물론 RPA가 크게 성장했다곤 하지만 이제 막 시작했을 뿐이다. IDC는 현시점까지의 RPA 발전은 빙산의 일각일 뿐이라고 평가했다.  “RPA는 7%에 불과하다”  IDC에서 유아이패스의 의뢰를 받아 제작한 백서 ‘유아이패스 로봇 프로세스 자동화의 경제적 영향(The Economic Impact of UiPath Robotic Process Automation)’에 따르면 유아이패스 고객이 RPA 소프트웨어를 사용해 얻게 될 경제적 혜택은 2021년 전 세계 70억 달러에서 2025년 550억 달러로 엄청나게 증가할 전망이다.  IDC의 지능형 프로세스 자동화 연구 프로그램 부사장이자 해당 보고서의 공동 저자 모린 플레밍은 “RPA 사용으로 영향을 받는 직원은 7%에 불과하다”라면서, “이 보고서에서 예측한 채택 속도에 근거할 때 (RPA의) 영향을 받는 직원은 2020년에서 2025년까지 매년 70%씩 증가할 것이다. RPA는 아직 도입 곡선의 초기에도 이르지 못했다”라...

2021.10.13

칼럼ㅣ’평행우주’ 디지털 트윈, '2.0'으로 나아가다

2021년은 최초의 로봇 영화 ‘기계인간(The Mechanical Man)’이 나온 지 100년을 맞는 해다. 흑백에 대사도 없는 영화였지만 이는 로봇이 작동하는 모습을 볼 수 있었던 첫 번째 기회였다. 물론 이 작품의 감독 안드레 데에드가 앞으로의 미래를 알았더라면 단순히 두 로봇이 싸우는 것보다는 더 흥미로운 스토리라인을 만들었을지도 모른다.  1921년부터 2021년까지 100년의 세월 동안 수많은 일이 일어났다. 올해는 코로나19 여파로 주춤하긴 했지만 오늘날 우리는 엄청난 변화와 디지털화를 겪고 있다. 이제 우리는 디지털로 혁신한 데이터 중심 조직에서 ‘하드웨어 및 소프트웨어 로봇’을 이미 업무에 배치했거나 혹은 배치하려고 하고 있다.  이에 따라 한발 물러서서 로봇에 어떤 역할과 책임을 부여하고 어떤 워크플로우에 넣을 것인지, 그리고 어떤 경우에는 로봇으로 대체될 수 있는지 고려할 필요가 있다.    앞서 ‘하드웨어 및 소프트웨어 로봇’이라고 칭한 이유가 있다. 동력 장치를 갖춘 하드웨어 로봇의 개발이 그 자체로 의미가 있어서다. 하지만 주목해야 할 것은 ‘소프트웨어 로봇’, ‘자동화 로봇’, ‘디지털 트윈’의 개발이다. 이러한 소프트웨어 로봇 가운데 상당수는 하드웨어 로봇에 인텔리전스(intelligence)와 제어(control actions)를 공급한다. 그렇다면 이제 ‘디지털 트윈(digital twins)’ 기술을 좀 더 자세히 살펴보도록 하자.  대부분의 사람이 사물인터넷(IoT)의 맥락에서 디지털 트윈을 생각한다. 이를테면 소프트웨어 모델을 기반으로 전자기기 또는 산업기계의 복제본을 만든 다음, 이 모델을 과거 또는 실시간 상황에서 조작하고 테스트하는 것이다.  이 접근방식은 훨씬 더 저렴하고 빠르며 안전하다. 또 현장에서 물리적 구성요소를 변경해보는 것보다 훨씬 더 자세한 인사이트를 제공할 수 있다.  구성요소를 변경했을 때 나타날 영향을 신속하게 파악할 수...

디지털 트윈 자동화 디지털화 디지털 트랜스포메이션

2020.11.27

2021년은 최초의 로봇 영화 ‘기계인간(The Mechanical Man)’이 나온 지 100년을 맞는 해다. 흑백에 대사도 없는 영화였지만 이는 로봇이 작동하는 모습을 볼 수 있었던 첫 번째 기회였다. 물론 이 작품의 감독 안드레 데에드가 앞으로의 미래를 알았더라면 단순히 두 로봇이 싸우는 것보다는 더 흥미로운 스토리라인을 만들었을지도 모른다.  1921년부터 2021년까지 100년의 세월 동안 수많은 일이 일어났다. 올해는 코로나19 여파로 주춤하긴 했지만 오늘날 우리는 엄청난 변화와 디지털화를 겪고 있다. 이제 우리는 디지털로 혁신한 데이터 중심 조직에서 ‘하드웨어 및 소프트웨어 로봇’을 이미 업무에 배치했거나 혹은 배치하려고 하고 있다.  이에 따라 한발 물러서서 로봇에 어떤 역할과 책임을 부여하고 어떤 워크플로우에 넣을 것인지, 그리고 어떤 경우에는 로봇으로 대체될 수 있는지 고려할 필요가 있다.    앞서 ‘하드웨어 및 소프트웨어 로봇’이라고 칭한 이유가 있다. 동력 장치를 갖춘 하드웨어 로봇의 개발이 그 자체로 의미가 있어서다. 하지만 주목해야 할 것은 ‘소프트웨어 로봇’, ‘자동화 로봇’, ‘디지털 트윈’의 개발이다. 이러한 소프트웨어 로봇 가운데 상당수는 하드웨어 로봇에 인텔리전스(intelligence)와 제어(control actions)를 공급한다. 그렇다면 이제 ‘디지털 트윈(digital twins)’ 기술을 좀 더 자세히 살펴보도록 하자.  대부분의 사람이 사물인터넷(IoT)의 맥락에서 디지털 트윈을 생각한다. 이를테면 소프트웨어 모델을 기반으로 전자기기 또는 산업기계의 복제본을 만든 다음, 이 모델을 과거 또는 실시간 상황에서 조작하고 테스트하는 것이다.  이 접근방식은 훨씬 더 저렴하고 빠르며 안전하다. 또 현장에서 물리적 구성요소를 변경해보는 것보다 훨씬 더 자세한 인사이트를 제공할 수 있다.  구성요소를 변경했을 때 나타날 영향을 신속하게 파악할 수...

2020.11.27

RPA와 공생관계··· '분석 프로세스 자동화(APA)'란? 

RPA 봇이 오케스트레이션을 비롯해 자동화에 필요한 프론트라인 운영 요건을 제공한다면, ‘분석 프로세스 자동화(Analytics Process Automation, APA)’ 봇은 스마트 소프트웨어를 더 스마트하게 하기 위해 필요한 데이터과학 기능을 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 지원한다.  오늘날 기술 업계에서 ‘봇’의 등장과 대중화는 전적인 환영을 받았다. 여기서 봇은 ‘소프트웨어 로봇’의 줄임말이다. 가장 기본적인 형태의 봇은 간단한 폼 기반 애플리케이션 화면으로 사용자의 상호작용을 추적하도록 설계된 화면 스크래핑 도구다.  RPA 분야에 속하는 봇은 지난 10년 동안 단순한 화면 스크래핑 도구 그 이상으로 발전했다. 현재의 봇은 정확하게 정량화 할 수 있는 반복적인 워크플로우 작업을 사람 대신 기계에 떠넘길 수 있는 정교한 방법이자 도구다.    그러나 봇 유니버스에는 RPA 봇만 존재하지 않는다. RPA 봇과 가까운 사촌이나 다름없는 ‘APA 봇’이 있으며, 이들은 ‘닭이 먼저냐, 달걀이 먼저냐’와 같은 관계를 공유하고 있다.  ‘분석 프로세스 자동화(Analytics Process Automation)’ 기능을 달리 일컫는 ‘APA 봇’이 RPA 봇과 함께 누구나 쉽게 데이터를 처리 및 분석할 수 있도록 하기 때문이다.  RPA와 APA의 차이점은? 만약 ‘RPA’가 데이터를 수집하고 분류하며 가져오는 오케스트레이션 도구라고 한다면, ‘APA’는 더 깊은 의미를 찾고 추론하기 위해 해당 데이터에 데이터 과학을 적용하는 것이다.  더 정확하게 살펴보자면, RPA는 API 없이 레거시 시스템, 최신 애플리케이션, 데이터베이스에서 데이터를 수집하고 집계한다. RPA 봇은 웹사이트 스크래핑, 광학문자인식(Optical Character Recognition; OCR) 등을 통해 정형 및 비정형 데이터를 수집한다.  APA는 분석 처리를 위해 데이터 집약적 프로세스를 자동화...

RPA 로봇 프로세스 자동화 APA 분석 프로세스 자동화 유아이패스 오토메이션애니웨어 블루프리즘 데이터 자동화 데이터 과학 시민 데이터 과학자 초자동화 애플리케이션 소프트웨어

2020.11.24

RPA 봇이 오케스트레이션을 비롯해 자동화에 필요한 프론트라인 운영 요건을 제공한다면, ‘분석 프로세스 자동화(Analytics Process Automation, APA)’ 봇은 스마트 소프트웨어를 더 스마트하게 하기 위해 필요한 데이터과학 기능을 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 지원한다.  오늘날 기술 업계에서 ‘봇’의 등장과 대중화는 전적인 환영을 받았다. 여기서 봇은 ‘소프트웨어 로봇’의 줄임말이다. 가장 기본적인 형태의 봇은 간단한 폼 기반 애플리케이션 화면으로 사용자의 상호작용을 추적하도록 설계된 화면 스크래핑 도구다.  RPA 분야에 속하는 봇은 지난 10년 동안 단순한 화면 스크래핑 도구 그 이상으로 발전했다. 현재의 봇은 정확하게 정량화 할 수 있는 반복적인 워크플로우 작업을 사람 대신 기계에 떠넘길 수 있는 정교한 방법이자 도구다.    그러나 봇 유니버스에는 RPA 봇만 존재하지 않는다. RPA 봇과 가까운 사촌이나 다름없는 ‘APA 봇’이 있으며, 이들은 ‘닭이 먼저냐, 달걀이 먼저냐’와 같은 관계를 공유하고 있다.  ‘분석 프로세스 자동화(Analytics Process Automation)’ 기능을 달리 일컫는 ‘APA 봇’이 RPA 봇과 함께 누구나 쉽게 데이터를 처리 및 분석할 수 있도록 하기 때문이다.  RPA와 APA의 차이점은? 만약 ‘RPA’가 데이터를 수집하고 분류하며 가져오는 오케스트레이션 도구라고 한다면, ‘APA’는 더 깊은 의미를 찾고 추론하기 위해 해당 데이터에 데이터 과학을 적용하는 것이다.  더 정확하게 살펴보자면, RPA는 API 없이 레거시 시스템, 최신 애플리케이션, 데이터베이스에서 데이터를 수집하고 집계한다. RPA 봇은 웹사이트 스크래핑, 광학문자인식(Optical Character Recognition; OCR) 등을 통해 정형 및 비정형 데이터를 수집한다.  APA는 분석 처리를 위해 데이터 집약적 프로세스를 자동화...

2020.11.24

벤더 기고ㅣRPA, '인간-봇 협업(HBC)'으로 진화하다

RPA가 다시 도약하고 있다. 단순 반복 업무를 자동화하는 것에서 나아가 인간의 개입이 불가피했던 작업, 인간만이 할 수 있는 일부 역할까지 수행할 수 있는 방향을 향해서다. 그리고 이러한 진화는 백 오피스 분야에 머물렀던 RPA 활용 영역을 프론트라인 업무로 확장시키는 결과를 이끌어내고 있다. 인간과 봇의 협업을 통해 자동화 경험을 엔드투엔드로 제공하는 오토메이션애니웨어의 ‘HBC(Human-Bot Collaboration)’ 오퍼링을 알아보는 한편, 이 새로운 접근법이 최근 코로나19 사태로 급증한 비대면 비즈니스 환경 속에서 어떤 의미를 지니는지 살펴본다.    사례 1: “A 기업은 코로나19 사태로 인해 컨택센터를 재택근무 체제로 갑작스럽게 전환시켰다. 그러나 보안 이슈로 재택근무 중인 상담원들이 빌링을 비롯한 다양한 사내 애플리케이션에 접속하지 못하게 되면서 고객응대에 문제가 발생했다. 첫콜 해결율(First Call Resolution, FCR)이 현저하게 떨어졌다. 상담 시 필요한 정보를 즉시 확인할 수 없어 전화를 끊고 해당 정보를 요청하는 과정을 거치게 됐고 기존에는 한 번에 처리할 수 있었던 업무 프로세스가 2~3단계로 늘어나게 됐다. 코로나19로 인해 고객 문의가 오히려 증가한 가운데 업무 프로세스와 생산성을 당장 정상화하는 것이 절실한 상황이다.”  사례 2:“e커머스 비즈니스를 하는 B 기업의 혁신 담당 임원은 최근 컨택센터의 인력운영 효율성이 심각하게 낮다는 문제를 발견했다. 이유를 분석한 결과 전체 65명의 인력 중 고객 상담 업무를 처리하는 비중이 25명에 불과하고 나머지 2/3 가까이 되는 인력이 백오피스 성격의 업무에 매달리고 있음이 드러났다. 수많은 제휴몰과 자사 시스템 간의 통합이 어려워 환불, 교환, 반품 회수 등의 업무를 사람이 수작업으로 처리하고 있기 때문이다. 이 임원은 컨택센터의 각종 백오피스성 업무를 자동화해 업무 효율성과 고객 경험을 개선할 방안을 모색하고 있다.”  ...

RPA Human Bot Collaboration 자동화 협업 코로나19 컨택센터 비대면 환경 백오피스 프론트 오피스 유인봇 무인봇 인터랙티브 폼 비즈니스 연속성

2020.07.08

RPA가 다시 도약하고 있다. 단순 반복 업무를 자동화하는 것에서 나아가 인간의 개입이 불가피했던 작업, 인간만이 할 수 있는 일부 역할까지 수행할 수 있는 방향을 향해서다. 그리고 이러한 진화는 백 오피스 분야에 머물렀던 RPA 활용 영역을 프론트라인 업무로 확장시키는 결과를 이끌어내고 있다. 인간과 봇의 협업을 통해 자동화 경험을 엔드투엔드로 제공하는 오토메이션애니웨어의 ‘HBC(Human-Bot Collaboration)’ 오퍼링을 알아보는 한편, 이 새로운 접근법이 최근 코로나19 사태로 급증한 비대면 비즈니스 환경 속에서 어떤 의미를 지니는지 살펴본다.    사례 1: “A 기업은 코로나19 사태로 인해 컨택센터를 재택근무 체제로 갑작스럽게 전환시켰다. 그러나 보안 이슈로 재택근무 중인 상담원들이 빌링을 비롯한 다양한 사내 애플리케이션에 접속하지 못하게 되면서 고객응대에 문제가 발생했다. 첫콜 해결율(First Call Resolution, FCR)이 현저하게 떨어졌다. 상담 시 필요한 정보를 즉시 확인할 수 없어 전화를 끊고 해당 정보를 요청하는 과정을 거치게 됐고 기존에는 한 번에 처리할 수 있었던 업무 프로세스가 2~3단계로 늘어나게 됐다. 코로나19로 인해 고객 문의가 오히려 증가한 가운데 업무 프로세스와 생산성을 당장 정상화하는 것이 절실한 상황이다.”  사례 2:“e커머스 비즈니스를 하는 B 기업의 혁신 담당 임원은 최근 컨택센터의 인력운영 효율성이 심각하게 낮다는 문제를 발견했다. 이유를 분석한 결과 전체 65명의 인력 중 고객 상담 업무를 처리하는 비중이 25명에 불과하고 나머지 2/3 가까이 되는 인력이 백오피스 성격의 업무에 매달리고 있음이 드러났다. 수많은 제휴몰과 자사 시스템 간의 통합이 어려워 환불, 교환, 반품 회수 등의 업무를 사람이 수작업으로 처리하고 있기 때문이다. 이 임원은 컨택센터의 각종 백오피스성 업무를 자동화해 업무 효율성과 고객 경험을 개선할 방안을 모색하고 있다.”  ...

2020.07.08

칼럼ㅣ'마이크로소프트 그래프'에서 팀즈로 업무하기

팀즈(Teams)가 마이크로소프트 365(Microsoft 365)에서 가장 빠른 속도로 성장하는 애플리케이션이 됐다. 놀라운 일은 아니다. 코로나19 사태로 봉쇄조치와 재택근무가 시행되면서 팀즈와 같은 협업 툴이 부상했기 때문이다. 사무실에서 일어나는 모든 상호작용이 팀즈로 대체된 것이다.  이제 사람들은 앱으로 출근하고, 대화를 나누며, 업무 및 프로젝트 관련 정보를 공유한다. 또한 필요에 따라 대화에서 화상통화로, 다시 화상회의로 옮겨 다니기도 한다. 즉 팀즈는 회의 및 협업 공간 그 이상의 존재가 됐다.  오피스 제품군의 상당수가 그렇듯 팀즈 역시 ‘마이크로소프트 그래프(Microsoft Graph)’의 일부분이다. 마이크로소프트 그래프는 마이크로소프트 365 클라우드에 저장된 개인 및 기업 데이터에 접근 권한을 제공하는 일련의 API로, 저장 계층 그 이상의 존재다. 이는 오피스 애플리케이션 제품군과 직접 상호작용하는 수단이자 마이크로소프트 365 플랫폼을 사용할 수 있는 새 애플리케이션을 구축하는 방식이기도 하다.   마이크로소프트 그래프를 사용한 팀즈 자동화 마이크로소프트 그래프를 사용하면 팀즈와 직접 상호작용하는 코드를 작성할 수 있다. 프로그래밍으로 협업 공간을 만들고, 필요한 곳에 콘텐츠를 넣는 것이다. 이런 방식으로 팀즈를 IT 관리 도구와 연계하는 등의 작업을 할 수 있다.  이를테면 사건에 대응해 팀을 자동 생성하고 시스템 관리 도구에서 적절한 콘텐츠를 가져와 채운다. 그리고 사건이 종료되면 해당 팀을 없애고 대화 내용이나 공유된 콘텐츠는 모두 보관한다. 이러한 팀즈 자동화는 봇을 생성하는 것 그 이상이다. 기존 워크플로우를 기반으로 구축되며, 대면 대화에서는 손실될 수도 있는 콘텐츠와 정보를 저장할 공간을 제공한다. 대면 대화로는 중요할 수도 있는 정보를 놓치는 경우가 많다. 사후 보고서를 작성하거나 사후 분석을 하기 전에 잊어버리기 때문이다. 상호작용 자체를 자동화하면 원격근무자가 확...

마이크로소프트 팀즈 마이크로소프트 그래프 마이크로소프트 365 코로나19 재택근무 원격근무 협업 툴 자동화 그래프 익스플로러 로우 코드

2020.06.25

팀즈(Teams)가 마이크로소프트 365(Microsoft 365)에서 가장 빠른 속도로 성장하는 애플리케이션이 됐다. 놀라운 일은 아니다. 코로나19 사태로 봉쇄조치와 재택근무가 시행되면서 팀즈와 같은 협업 툴이 부상했기 때문이다. 사무실에서 일어나는 모든 상호작용이 팀즈로 대체된 것이다.  이제 사람들은 앱으로 출근하고, 대화를 나누며, 업무 및 프로젝트 관련 정보를 공유한다. 또한 필요에 따라 대화에서 화상통화로, 다시 화상회의로 옮겨 다니기도 한다. 즉 팀즈는 회의 및 협업 공간 그 이상의 존재가 됐다.  오피스 제품군의 상당수가 그렇듯 팀즈 역시 ‘마이크로소프트 그래프(Microsoft Graph)’의 일부분이다. 마이크로소프트 그래프는 마이크로소프트 365 클라우드에 저장된 개인 및 기업 데이터에 접근 권한을 제공하는 일련의 API로, 저장 계층 그 이상의 존재다. 이는 오피스 애플리케이션 제품군과 직접 상호작용하는 수단이자 마이크로소프트 365 플랫폼을 사용할 수 있는 새 애플리케이션을 구축하는 방식이기도 하다.   마이크로소프트 그래프를 사용한 팀즈 자동화 마이크로소프트 그래프를 사용하면 팀즈와 직접 상호작용하는 코드를 작성할 수 있다. 프로그래밍으로 협업 공간을 만들고, 필요한 곳에 콘텐츠를 넣는 것이다. 이런 방식으로 팀즈를 IT 관리 도구와 연계하는 등의 작업을 할 수 있다.  이를테면 사건에 대응해 팀을 자동 생성하고 시스템 관리 도구에서 적절한 콘텐츠를 가져와 채운다. 그리고 사건이 종료되면 해당 팀을 없애고 대화 내용이나 공유된 콘텐츠는 모두 보관한다. 이러한 팀즈 자동화는 봇을 생성하는 것 그 이상이다. 기존 워크플로우를 기반으로 구축되며, 대면 대화에서는 손실될 수도 있는 콘텐츠와 정보를 저장할 공간을 제공한다. 대면 대화로는 중요할 수도 있는 정보를 놓치는 경우가 많다. 사후 보고서를 작성하거나 사후 분석을 하기 전에 잊어버리기 때문이다. 상호작용 자체를 자동화하면 원격근무자가 확...

2020.06.25

로그인 정보 분석해 봇 차단… 오스제로 시그널즈

오스제로 ID 관리 플랫폼의 핵심 구성 요소인 오스제로 시그널즈(Auth0 Signals)은 4가지 주요 기준에 대한 로그인 시도를 분석하여 스크립트 기반 또는 봇 공격을 식별하고 차단한다.   지난 30년 동안 컴퓨터 보안은 애플리케이션과 웹사이트에 들어가는 순간 이용자가 자신을 인증하는 것이 주류였다. 이용자가 정확한 이름과 비밀번호를 입력하면 전체 사이트가 이들에게 개방되는 것이 보통이다. 오스제로(Auth0)는 신원(ID) 서비스를 제공하고 이용자 참여 과정 전체에 걸쳐 작용하는 플랫폼으로 이를 바꾸려 하고 있다. 심지어 플랫폼은 필요 시 가외의 보안을 추가하기도 한다.  지속적인 ID 보호를 목표로 하는 이 노력에서 가장 큰 난관과 대부분의 노력이 실패하는 이유는 웹사이트와 애플리케이션을 겨냥한 봇 기반 및 스크립트 로그인 시도 횟수가 엄청나다는 데 있다. 이러한 공격은 이용자를 분석하려 하는 대다수 플랫폼에 과도한 부하를 줄 수 있다.  이 위협에 맞서기 위해 오스제로는 오스제로 ID 관리 SaaS 플랫폼의 핵심 컴포넌트로서 오스제로 시그널즈(Auth0 Signals)를 개발하였고, 필자의 테스팅에서 이는 대부분 스크립트 기반 공격이나 봇 공격을 차단할 수 있었다.  오스제로 작동 방식  오스제로 ID서비스 플랫폼은 이용자가 수행하는 다양한 작업을 분석한다. 예를 들어 웹사이트에 가입하고 계정 복원을 요청하고 로그인하고 세션을 갱신하는 것 등이다. 오스제로의 회원사에서 모니터링되는 작업을 수행할 때(회사 관계자에 따르면 약 25,000곳) 해당 트랜잭션 세부 정보가 클라우드에 있는 예외 검출 엔진으로 발송된다. 그 후 확신 점수를 제공하고, 이를 바탕으로 규칙이 생성된다든지, 해당 이용자를 차단하거나, 퍼즐 문제가 제시된다.  규칙은 웹 포털 내에서 생성될 수 있다. 아니라면 기업은 위험 평가 점수를 바탕으로 자신의 대응을 직접 프로그래밍할 수 있다. 어떤 경우라도 호스팅 회사에는 어떤...

CSO 사이버보안 Saas 공격 봇 공격 ID 오스제로 Auth0 오스제로 시그널즈 Auth0 Signals 전자상거래 IP 로그인 스크립트 기반 공격

2020.06.17

오스제로 ID 관리 플랫폼의 핵심 구성 요소인 오스제로 시그널즈(Auth0 Signals)은 4가지 주요 기준에 대한 로그인 시도를 분석하여 스크립트 기반 또는 봇 공격을 식별하고 차단한다.   지난 30년 동안 컴퓨터 보안은 애플리케이션과 웹사이트에 들어가는 순간 이용자가 자신을 인증하는 것이 주류였다. 이용자가 정확한 이름과 비밀번호를 입력하면 전체 사이트가 이들에게 개방되는 것이 보통이다. 오스제로(Auth0)는 신원(ID) 서비스를 제공하고 이용자 참여 과정 전체에 걸쳐 작용하는 플랫폼으로 이를 바꾸려 하고 있다. 심지어 플랫폼은 필요 시 가외의 보안을 추가하기도 한다.  지속적인 ID 보호를 목표로 하는 이 노력에서 가장 큰 난관과 대부분의 노력이 실패하는 이유는 웹사이트와 애플리케이션을 겨냥한 봇 기반 및 스크립트 로그인 시도 횟수가 엄청나다는 데 있다. 이러한 공격은 이용자를 분석하려 하는 대다수 플랫폼에 과도한 부하를 줄 수 있다.  이 위협에 맞서기 위해 오스제로는 오스제로 ID 관리 SaaS 플랫폼의 핵심 컴포넌트로서 오스제로 시그널즈(Auth0 Signals)를 개발하였고, 필자의 테스팅에서 이는 대부분 스크립트 기반 공격이나 봇 공격을 차단할 수 있었다.  오스제로 작동 방식  오스제로 ID서비스 플랫폼은 이용자가 수행하는 다양한 작업을 분석한다. 예를 들어 웹사이트에 가입하고 계정 복원을 요청하고 로그인하고 세션을 갱신하는 것 등이다. 오스제로의 회원사에서 모니터링되는 작업을 수행할 때(회사 관계자에 따르면 약 25,000곳) 해당 트랜잭션 세부 정보가 클라우드에 있는 예외 검출 엔진으로 발송된다. 그 후 확신 점수를 제공하고, 이를 바탕으로 규칙이 생성된다든지, 해당 이용자를 차단하거나, 퍼즐 문제가 제시된다.  규칙은 웹 포털 내에서 생성될 수 있다. 아니라면 기업은 위험 평가 점수를 바탕으로 자신의 대응을 직접 프로그래밍할 수 있다. 어떤 경우라도 호스팅 회사에는 어떤...

2020.06.17

RPA의 미래 '하이퍼오토메이션(Hyperautomation)'이 도래한다

단순 반복적인 작업을 간소화하는 RPA가 인공지능, 머신러닝과 결합되며 새로운 차원으로 거듭나고 있다. RPA 선도업체들은 '하이퍼오토메이션(Hyperautomation)'이라는 새로운 시대가 도래할 것을 전망한다. 데이터 입력과 같은 단순 반복적인 작업을 자동화하는 RPA가 거의 모든 산업에서 비즈니스 프로세스를 혁신하고 있다. 사람 직원이라면 더 소요됐을 작업 시간을 확연하게 단축하는 이 자동화 기술이 마침내 다시 한번 업그레이드될 태세다.    머신러닝(ML)과 인공지능(AI)의 발전은 더 스마트한 RPA인 '지능형 자동화(Intelligent Automation, IA)'를 향한 기반을 다지고 있다. IA는 일련의 개별적인 작업을 자동화하는 것이 아니라 상황에 따라 전체 비즈니스 프로세스를 실행하는 방법을 학습한다. 오토메이션애니웨어의 CIO 유수프 칸은 "컴퓨팅 파워, 데이터세트까지 RPA가 업그레이드될 조건이 다 마련돼 있다. 어떻게 쓸지도 준비된 상태다"라며, "RPA의 미래는 지능형 자동화다"라고 말했다. 포레스터 리서치의 애널리스트 크레이그 르 클레어는 IA가 예외 처리(handling exceptions), 의사결정 조정(orchestrating decisions), 챗봇 루핑(looping in chatbots)과 같은 작업을 수행할 수 있는 알고리즘을 내장한다고 설명했다. 그는 소프트웨어 기반 에이전트의 부상을 연대기로 살펴보는 '어둠과 정적 속 보이지 않는 로봇: AI와 자동화는 어떻게 인력을 재구성하는가? (Invisible Robots in the Quiet of the Night: How AI and Automation Will Restructure the Workforce)'의 저자이기도 하다. 지능형 자동화에 관한 전망 포레스터 리서치는 IA가 기업으로 하여금 직원, 기술, 자금을 혁신과 같은 핵심 분야에 집중시켜 고객 경험(EX)이나 운영 효율성을 향상시킴으로써 2022년까지 1,340억 달러의 노동...

인공지능 자동화 머신러닝 RPA 지능형자동화 하이퍼오토메이션 IA

2020.04.14

단순 반복적인 작업을 간소화하는 RPA가 인공지능, 머신러닝과 결합되며 새로운 차원으로 거듭나고 있다. RPA 선도업체들은 '하이퍼오토메이션(Hyperautomation)'이라는 새로운 시대가 도래할 것을 전망한다. 데이터 입력과 같은 단순 반복적인 작업을 자동화하는 RPA가 거의 모든 산업에서 비즈니스 프로세스를 혁신하고 있다. 사람 직원이라면 더 소요됐을 작업 시간을 확연하게 단축하는 이 자동화 기술이 마침내 다시 한번 업그레이드될 태세다.    머신러닝(ML)과 인공지능(AI)의 발전은 더 스마트한 RPA인 '지능형 자동화(Intelligent Automation, IA)'를 향한 기반을 다지고 있다. IA는 일련의 개별적인 작업을 자동화하는 것이 아니라 상황에 따라 전체 비즈니스 프로세스를 실행하는 방법을 학습한다. 오토메이션애니웨어의 CIO 유수프 칸은 "컴퓨팅 파워, 데이터세트까지 RPA가 업그레이드될 조건이 다 마련돼 있다. 어떻게 쓸지도 준비된 상태다"라며, "RPA의 미래는 지능형 자동화다"라고 말했다. 포레스터 리서치의 애널리스트 크레이그 르 클레어는 IA가 예외 처리(handling exceptions), 의사결정 조정(orchestrating decisions), 챗봇 루핑(looping in chatbots)과 같은 작업을 수행할 수 있는 알고리즘을 내장한다고 설명했다. 그는 소프트웨어 기반 에이전트의 부상을 연대기로 살펴보는 '어둠과 정적 속 보이지 않는 로봇: AI와 자동화는 어떻게 인력을 재구성하는가? (Invisible Robots in the Quiet of the Night: How AI and Automation Will Restructure the Workforce)'의 저자이기도 하다. 지능형 자동화에 관한 전망 포레스터 리서치는 IA가 기업으로 하여금 직원, 기술, 자금을 혁신과 같은 핵심 분야에 집중시켜 고객 경험(EX)이나 운영 효율성을 향상시킴으로써 2022년까지 1,340억 달러의 노동...

2020.04.14

유통사의 디지털 변혁을 위한 베스트 프랙티스

유통사가 디지털 커머스를 받아들일 때다. 그런데 유통사는 변화를 위한 준비가 돼 있나? 디지털 커머스 전략을 구현할 때 고려해야 할 핵심 사항을 알아보자.   소비자가 전자상거래를 선택했다. 이는 앞으로도 갖가지 형태로 계속되며, 여기에는 의심할 여지가 없다. 미국 상무부 수치에 따르면 전자상거래는 2018년 전체 유통 매출의 15%가량을 차지했고, 매년 증가하고 있다. 이는 온라인 채널을 미리 수용할 필요가 있었고 고객 확보 전략을 다시 생각하고 있는 전통적인 유통사에게 경각심을 준다.   전자상거래의 매력은 명백하다. 소비자는 즉각적이고 노력이 필요 없으며 안전하고 24시간 계속되는 쇼핑 경험을 원한다. 아울러 전체 쇼핑 경험에서 개인화에 대한 요구가 커지고 있다. 즉, 개인화된 쇼핑 추천, 선택한 장소로 1일 배송, 손쉬운 반품 등이다. 이들은 전통적 물리적 소매 매장에서는 제공하기가 불가능하다.    오래된 정치 속담에 “상대를 이길 자신이 없으면 그의 편이 돼라”는 말이 있다. 그리고 전세계의 수천 곳의 유통사가 4조 5,000억 달러에 이르는 시장 기회를 이용하기 위해 전자상거래 전략을 신속히 개발 중이다.  그러나 거의 모든 유통 부문에서 ‘다윗과 골리앗’ 경쟁 상황이 펼쳐지고 있다. 따라서 기업들은 디지털 변혁의 기본을 수용해야 할 뿐 아니라 나아가 디지털 쇼핑 경험의 성능 및 보안과 관련된 모범 사례를 도입해야 한다.  필자는 최근 웹스케일(Webscale)의 CEO인 소날 퓨리와 디지털 준비성(digital readiness)에 관해 이야기를 나누었다. 웹스케일은 7개 국가에서 B2C, B2B, B2E 중간 시장 및 기업 고객을 위한 디지털 변혁을 주도한다. 여기에는 포천 1,000대 기업 가운데 6곳이 포함된다. 따라서 퓨리는 디지털 시대에 유통회사가 성공하는 데 필요한 것에 정통하다.  퓨리는 “현대 유통사가 성...

CIO 디지털 준비성 구글 클라우드 플랫폼 GCP 고객경험 디지털 변혁 클라우드 이전 리테일 CX 아마존 웹 서비스 소매 월마트 공격 AWS 유통 아마존 마이크로소프 애저

2019.05.15

유통사가 디지털 커머스를 받아들일 때다. 그런데 유통사는 변화를 위한 준비가 돼 있나? 디지털 커머스 전략을 구현할 때 고려해야 할 핵심 사항을 알아보자.   소비자가 전자상거래를 선택했다. 이는 앞으로도 갖가지 형태로 계속되며, 여기에는 의심할 여지가 없다. 미국 상무부 수치에 따르면 전자상거래는 2018년 전체 유통 매출의 15%가량을 차지했고, 매년 증가하고 있다. 이는 온라인 채널을 미리 수용할 필요가 있었고 고객 확보 전략을 다시 생각하고 있는 전통적인 유통사에게 경각심을 준다.   전자상거래의 매력은 명백하다. 소비자는 즉각적이고 노력이 필요 없으며 안전하고 24시간 계속되는 쇼핑 경험을 원한다. 아울러 전체 쇼핑 경험에서 개인화에 대한 요구가 커지고 있다. 즉, 개인화된 쇼핑 추천, 선택한 장소로 1일 배송, 손쉬운 반품 등이다. 이들은 전통적 물리적 소매 매장에서는 제공하기가 불가능하다.    오래된 정치 속담에 “상대를 이길 자신이 없으면 그의 편이 돼라”는 말이 있다. 그리고 전세계의 수천 곳의 유통사가 4조 5,000억 달러에 이르는 시장 기회를 이용하기 위해 전자상거래 전략을 신속히 개발 중이다.  그러나 거의 모든 유통 부문에서 ‘다윗과 골리앗’ 경쟁 상황이 펼쳐지고 있다. 따라서 기업들은 디지털 변혁의 기본을 수용해야 할 뿐 아니라 나아가 디지털 쇼핑 경험의 성능 및 보안과 관련된 모범 사례를 도입해야 한다.  필자는 최근 웹스케일(Webscale)의 CEO인 소날 퓨리와 디지털 준비성(digital readiness)에 관해 이야기를 나누었다. 웹스케일은 7개 국가에서 B2C, B2B, B2E 중간 시장 및 기업 고객을 위한 디지털 변혁을 주도한다. 여기에는 포천 1,000대 기업 가운데 6곳이 포함된다. 따라서 퓨리는 디지털 시대에 유통회사가 성공하는 데 필요한 것에 정통하다.  퓨리는 “현대 유통사가 성...

2019.05.15

'안전지대는 없다' 리눅스 위협하는 봇·백도어·트로이목마·악성코드

리눅스는 윈도우에 비해서는 악성코드에 잘 감염되지 않는다. 리눅스 시스템을 공격하는 악성코드 자체가 드물기 때문이다. 하지만 한 번 나타났다 하면 이를 절대 간과해서는 안 된다. 이미 웹의 상당 부분을 오픈소스 운영체제가 차지하고 있으며, 대표적인 인터넷 회사로 구글, 페이스북, 위키피디아 등이 리눅스를 운영한다. 리눅스 파워 서버는 물론, 사물인터넷에서도 점점 더 중요 해지고 있으며, 모든 안드로이드 디바이스는 오픈소스 소프트웨어를 기반으로 하고 있다는 사실은 그다지 중요하지 않다. 이 모든 것이 리눅스 시스템을 해커들에게 공격 대상으로 만들어 준다. 리눅스 데스크톱 환경에 대한 공격은 윈도우보다 상대적으로 희소해 잘 알려지지 않았다. 여기 그동안 발생했던 무시무시한 리눅스 악성코드 감염 사례를 소개한다. 1. 크로스랫 레바논 해킹그룹인 '다크 카라칼(Dark Caracal)'이 개발했으며 룩아웃(Lookout)과 일렉트로닉프론티어 재단(Electronic Frontier Foundation)의 공동 연구 보고서에서 처음 공개된 크로스랫(CrossRAT) 악성코드는 자바 기반 스파이웨어다. 크로스랫은 시스템 파일을 변경하고 스크린샷을 찍을 뿐 아니라 파일을 복사, 이동 또는 읽을 수 있다. 리눅스에서 크로스랫은 /usr/var/mediamgrs.jar에 자신의 사본을 쓰려고 시도하고 가능하지 않으면 자신을 홈 디렉터리에 복사한다. 일단 당신의 컴퓨터에 설치되면 TCP를 통해 명령과 제어 서버를 작동시킨다. 이 악성코드는 감시하는 것처럼 보인다. 윈도우에서 DLL을 실행할 수 있는 곳이 훨씬 더 많았지만 EFF의 샘플은 0.1 버전으로 아직 개발 중이다. 처음 발견되었을 때 몇 가지 악성코드 방지 프로그램만 탐지할 수 있었기 때문에 일부 분석가는 이를 '탐지 불가능'이라고 설명했다. 하지만 사실은 다르다. TWCN이 쓰는 것처럼 리눅스에서는 ~/.config/autostart...

OS 암호화폐 트랜드마이크로 백도어 카스퍼스키랩 비트코인 리눅스 트로이목마 아카마이 우분투 위협 어노니머스 윈도우 시스코 레드햇 나야나

2018.06.22

리눅스는 윈도우에 비해서는 악성코드에 잘 감염되지 않는다. 리눅스 시스템을 공격하는 악성코드 자체가 드물기 때문이다. 하지만 한 번 나타났다 하면 이를 절대 간과해서는 안 된다. 이미 웹의 상당 부분을 오픈소스 운영체제가 차지하고 있으며, 대표적인 인터넷 회사로 구글, 페이스북, 위키피디아 등이 리눅스를 운영한다. 리눅스 파워 서버는 물론, 사물인터넷에서도 점점 더 중요 해지고 있으며, 모든 안드로이드 디바이스는 오픈소스 소프트웨어를 기반으로 하고 있다는 사실은 그다지 중요하지 않다. 이 모든 것이 리눅스 시스템을 해커들에게 공격 대상으로 만들어 준다. 리눅스 데스크톱 환경에 대한 공격은 윈도우보다 상대적으로 희소해 잘 알려지지 않았다. 여기 그동안 발생했던 무시무시한 리눅스 악성코드 감염 사례를 소개한다. 1. 크로스랫 레바논 해킹그룹인 '다크 카라칼(Dark Caracal)'이 개발했으며 룩아웃(Lookout)과 일렉트로닉프론티어 재단(Electronic Frontier Foundation)의 공동 연구 보고서에서 처음 공개된 크로스랫(CrossRAT) 악성코드는 자바 기반 스파이웨어다. 크로스랫은 시스템 파일을 변경하고 스크린샷을 찍을 뿐 아니라 파일을 복사, 이동 또는 읽을 수 있다. 리눅스에서 크로스랫은 /usr/var/mediamgrs.jar에 자신의 사본을 쓰려고 시도하고 가능하지 않으면 자신을 홈 디렉터리에 복사한다. 일단 당신의 컴퓨터에 설치되면 TCP를 통해 명령과 제어 서버를 작동시킨다. 이 악성코드는 감시하는 것처럼 보인다. 윈도우에서 DLL을 실행할 수 있는 곳이 훨씬 더 많았지만 EFF의 샘플은 0.1 버전으로 아직 개발 중이다. 처음 발견되었을 때 몇 가지 악성코드 방지 프로그램만 탐지할 수 있었기 때문에 일부 분석가는 이를 '탐지 불가능'이라고 설명했다. 하지만 사실은 다르다. TWCN이 쓰는 것처럼 리눅스에서는 ~/.config/autostart...

2018.06.22

'봇이란 무엇인가', 봇의 이해와 전망

봇(bots)이란 무엇인가? 봇은 질문에 대답하고 다른 사람에게 말할 필요없이 빨리 일을 처리할 수 있도록 도와주는 가상 비서와 같다. 봇은 스카이프, 페이스북의 메신저 내에 있으며, 이에 대해 사용자들이 알아야 할 것들이 있다. 인공지능(Artificial Intelligence)이라는 개념은 모든 이들에게 친숙하다. 지금까지 인공지능을 영화로만 경험한 사람이라 하더라도 아무런 문제가 없다. 봇은 페이스북, 스카이프, 그리고 다수의 서비스를 통해 이미 우리 곁에 와있다. 봇이란 무엇인가 봇은 컴퓨터 비서다. 봇은 페이스북 메신저와 스카이프를 포함한 대부분의 메시징 앱에 장착되어 있다. 항공권 예약, 호텔 예약, 테이크 아웃 주문도 마찬가지며 이밖에 많은 것들에서도 사용할 수 있다. 문자 그대로의 봇은 여러 가지 다른 것을 의미하기도 한다. 게이머는 게임에서 인공지능 캐릭터로 봇을 이해하지만, 보안에서의 봇넷은 사이버범죄자가 수백만 개의 스팸 메일을 발송하거나 웹 사이트를 공격하는 등의 다양한 작업에 사용하는 납치된 컴퓨터 그룹이다. 이번 기사에서 설명하는 봇은 알렉사(Alexa), 시리(Siri), 코타나(Cortana)와 같은 본질적으로 가상 비서이지만, 음성으로 하기보다는 텍스트를 통해 의사소통을 한다. 물론 코타나와 구글 어시스턴트(Google Assistant)는 이미 이를 음성으로 하고 있다. 봇의 발전사 봇은 새로운 것이 아니다. 반대로 아주 오래된 개념이다. 조셉 바이젠바움은 1966년에 엘리자(ELIZA)라는 '봇'을 프로그래밍했는데, 이는 엄청난 인기를 누렸다. 이 프로그램은 '무엇을 느낍니까?'라고 답변하는 한 로저스 치료사를 시뮬레이션했으며, 타이핑으로 인간과 얘기를 나눌 수 있었다. 이 프로그램은 화면에서의 반응을 통해 사람인지 컴퓨터인지 판단하는 튜링 테스트를 통과한 것처럼 보였지만, 실제로는 지능이 부족하고 대부분의 조건에서 테스트를 통과하지 못했다. 세계 최초로 튜...

bots

2018.01.03

봇(bots)이란 무엇인가? 봇은 질문에 대답하고 다른 사람에게 말할 필요없이 빨리 일을 처리할 수 있도록 도와주는 가상 비서와 같다. 봇은 스카이프, 페이스북의 메신저 내에 있으며, 이에 대해 사용자들이 알아야 할 것들이 있다. 인공지능(Artificial Intelligence)이라는 개념은 모든 이들에게 친숙하다. 지금까지 인공지능을 영화로만 경험한 사람이라 하더라도 아무런 문제가 없다. 봇은 페이스북, 스카이프, 그리고 다수의 서비스를 통해 이미 우리 곁에 와있다. 봇이란 무엇인가 봇은 컴퓨터 비서다. 봇은 페이스북 메신저와 스카이프를 포함한 대부분의 메시징 앱에 장착되어 있다. 항공권 예약, 호텔 예약, 테이크 아웃 주문도 마찬가지며 이밖에 많은 것들에서도 사용할 수 있다. 문자 그대로의 봇은 여러 가지 다른 것을 의미하기도 한다. 게이머는 게임에서 인공지능 캐릭터로 봇을 이해하지만, 보안에서의 봇넷은 사이버범죄자가 수백만 개의 스팸 메일을 발송하거나 웹 사이트를 공격하는 등의 다양한 작업에 사용하는 납치된 컴퓨터 그룹이다. 이번 기사에서 설명하는 봇은 알렉사(Alexa), 시리(Siri), 코타나(Cortana)와 같은 본질적으로 가상 비서이지만, 음성으로 하기보다는 텍스트를 통해 의사소통을 한다. 물론 코타나와 구글 어시스턴트(Google Assistant)는 이미 이를 음성으로 하고 있다. 봇의 발전사 봇은 새로운 것이 아니다. 반대로 아주 오래된 개념이다. 조셉 바이젠바움은 1966년에 엘리자(ELIZA)라는 '봇'을 프로그래밍했는데, 이는 엄청난 인기를 누렸다. 이 프로그램은 '무엇을 느낍니까?'라고 답변하는 한 로저스 치료사를 시뮬레이션했으며, 타이핑으로 인간과 얘기를 나눌 수 있었다. 이 프로그램은 화면에서의 반응을 통해 사람인지 컴퓨터인지 판단하는 튜링 테스트를 통과한 것처럼 보였지만, 실제로는 지능이 부족하고 대부분의 조건에서 테스트를 통과하지 못했다. 세계 최초로 튜...

2018.01.03

'자연어 처리' 현주소 보여주는 기업용 앱 4가지

인지하지 못하고 있을 수도 있지만 NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리)는 기업을 위한 새로운 기술 이상이며 매일 널리 사용되는 인기 기술이다. 온라인 검색, 맞춤법 검사 등 언어 관련 거의 모든 작업에 자연어 처리 알고리즘이 사용된다. NLP 알고리즘은 컴퓨터가 사람처럼 언어를 사용하도록 학습시킨다. 수동으로 정보를 검색한 경우 검색 엔진과 마찬가지로 키워드를 훑어본다. 최초의 NLP 형태인 기계 번역은 제 2차 세계대전 암호 해독 기법을 본떠서 만들었다. 러시아어를 영어로 번역할 수 있기를 기대했다. 결과는 끔찍했지만 코드 개발자는 포기하지 않았다. 그리고 새로운 형태의 머신 러닝(Machine Learning)이 탄생했다. 기업은 번역 없이 세계 시장에 나갈 수 없으므로, NLP는 시작부터 기업을 위한 기술이었다. 현재 NLP는 직장내 의사소통에 필수요소로 자리잡았다. 현재 사용하고 있거나 혹은 반드시 사용하게 될 4가지 NLP 비즈니스 애플리케이션을 살펴보자. NLP 도입을 고려하고 있다면 특히 참고할만하다. NMT(Neural Machine Translation) 기계 번역이 과거에는 우스웠지만 지금은 꽤 괜찮다. NLP 소프트웨어는 사람과 같은 방식으로 언어를 학습하므로 초기 MT는 걸음마를 배우는 아이와 같다. 시간이 지나면서 엔진에 더 많은 단어가 추가되고 이내 10대 아이들처럼 성장하며 말을 쏟아낸다. 기계 번역 품질은 학습하는 단어의 수에 좌우되며 일정한 시간이 필요하다. 과거에 MT의 확장이 어려웠던 것도 이 때문이었다. 다행히도 엔진의 “성장”을 기다리고 싶지 않은 기업을 위해 NMT가 있다. 2016년, 마이크로소프트의 빙 번역기(Bing Translator)가 처음으로 이 기술을 선보였다. 구글 번역기(Google Translate)와 아마존 번역기(Amazon Translate)도 있다. 예전에는 NMT 및 기계 번역 엔진이 스페인어에서 영어 ...

CIO 머신러닝 자연어처리

2017.12.18

인지하지 못하고 있을 수도 있지만 NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리)는 기업을 위한 새로운 기술 이상이며 매일 널리 사용되는 인기 기술이다. 온라인 검색, 맞춤법 검사 등 언어 관련 거의 모든 작업에 자연어 처리 알고리즘이 사용된다. NLP 알고리즘은 컴퓨터가 사람처럼 언어를 사용하도록 학습시킨다. 수동으로 정보를 검색한 경우 검색 엔진과 마찬가지로 키워드를 훑어본다. 최초의 NLP 형태인 기계 번역은 제 2차 세계대전 암호 해독 기법을 본떠서 만들었다. 러시아어를 영어로 번역할 수 있기를 기대했다. 결과는 끔찍했지만 코드 개발자는 포기하지 않았다. 그리고 새로운 형태의 머신 러닝(Machine Learning)이 탄생했다. 기업은 번역 없이 세계 시장에 나갈 수 없으므로, NLP는 시작부터 기업을 위한 기술이었다. 현재 NLP는 직장내 의사소통에 필수요소로 자리잡았다. 현재 사용하고 있거나 혹은 반드시 사용하게 될 4가지 NLP 비즈니스 애플리케이션을 살펴보자. NLP 도입을 고려하고 있다면 특히 참고할만하다. NMT(Neural Machine Translation) 기계 번역이 과거에는 우스웠지만 지금은 꽤 괜찮다. NLP 소프트웨어는 사람과 같은 방식으로 언어를 학습하므로 초기 MT는 걸음마를 배우는 아이와 같다. 시간이 지나면서 엔진에 더 많은 단어가 추가되고 이내 10대 아이들처럼 성장하며 말을 쏟아낸다. 기계 번역 품질은 학습하는 단어의 수에 좌우되며 일정한 시간이 필요하다. 과거에 MT의 확장이 어려웠던 것도 이 때문이었다. 다행히도 엔진의 “성장”을 기다리고 싶지 않은 기업을 위해 NMT가 있다. 2016년, 마이크로소프트의 빙 번역기(Bing Translator)가 처음으로 이 기술을 선보였다. 구글 번역기(Google Translate)와 아마존 번역기(Amazon Translate)도 있다. 예전에는 NMT 및 기계 번역 엔진이 스페인어에서 영어 ...

2017.12.18

'질문 의도까지 파악한다' 데이터 과학자 돕는 가상 비서

월요일 아침이면 회의실이 북적거린다. 컵마다 커피가 가득 차 있고, 질문과 답변이 끊기지 않는다. 업종과 규모에 상관없이, 거의 모든 기업의 주요 안건은 영업 대상과 목표, 매출 전망, 월간 실적이다. 그런데 명확한 질문이 곧장 명확한 대답으로 이어지는 경우는 드물다. 동료에게 질문하고 대답을 듣는 것처럼 단순한 요청에 몇 분이 소요될 수 있기 때문이다. 여러 커뮤니케이션 옵션이 있지만, 직접 질문하는 대신 시간이 더 많이 걸리는 이메일을 보내는 때가 많다. 게다가 현대의 기업들은 애플 시리, 마이크로소프트 코타나, 아마존 알렉사 같은 가상 비서에게 질문하는 데는 익숙해지고 있다. 여기에는 여전히 ‘틈’이 존재한다. 기업과 기관들이 재빨리 데이터의 가치를 깨달았지만, 이런 정보를 극대화해 활용하는 데 어려움을 겪고 있다. 인사이트 도출을 방해하는 장애물이 있기 때문이다. 호주의 경우 금융 서비스 산업을 중심으로 데이터 과학자가 부족하다. 이런 가운데 한 신생 창업회사가 세상을 바꿀 소프트웨어로 유수 대기업들에 맞서고 있다. 하이퍼 안나(Hyper Anna)는 데이터 과학자 역할을 하는 머신러닝 가상 에이전트다. 2016년 2월 호주 시드니에 설립된 하이퍼 안나는 직장 동료처럼 상호작용하는 ‘안나’를 개발한 첨단 인공지능(AI) 회사다. 사용자는 현재 시중에 판매 중인 가상 비서를 이용하듯, 모바일 인터페이스에서 안나에게 문자나 이메일, 또는 직접 질문할 수 있다. 특정 시간에 몇몇 요청을 처리할 수 있다. 구체적으로 6초 만에 사용자에게 인사이트를 제공할 수 있다. 하이퍼 안나를 공동 설립한 CEO 나탈리 응웬은 “현재 하이퍼 안나로 풀고 있는 많은 문제는 우리가 직접 관찰했던 것들이다. 분석과 필요한 인사이트를 제공할 데이터 과학자를 찾는 데 어려움을 겪는 기업과 기관은 전세계에 많다”고 말했다....

CIO 마이크로소프트 코타나 애플 시리 아마존 알렉사 가상 비서 문자 인공지능 CMO 데이터 과학자 이메일 빅데이터 하이퍼 안나

2017.11.01

월요일 아침이면 회의실이 북적거린다. 컵마다 커피가 가득 차 있고, 질문과 답변이 끊기지 않는다. 업종과 규모에 상관없이, 거의 모든 기업의 주요 안건은 영업 대상과 목표, 매출 전망, 월간 실적이다. 그런데 명확한 질문이 곧장 명확한 대답으로 이어지는 경우는 드물다. 동료에게 질문하고 대답을 듣는 것처럼 단순한 요청에 몇 분이 소요될 수 있기 때문이다. 여러 커뮤니케이션 옵션이 있지만, 직접 질문하는 대신 시간이 더 많이 걸리는 이메일을 보내는 때가 많다. 게다가 현대의 기업들은 애플 시리, 마이크로소프트 코타나, 아마존 알렉사 같은 가상 비서에게 질문하는 데는 익숙해지고 있다. 여기에는 여전히 ‘틈’이 존재한다. 기업과 기관들이 재빨리 데이터의 가치를 깨달았지만, 이런 정보를 극대화해 활용하는 데 어려움을 겪고 있다. 인사이트 도출을 방해하는 장애물이 있기 때문이다. 호주의 경우 금융 서비스 산업을 중심으로 데이터 과학자가 부족하다. 이런 가운데 한 신생 창업회사가 세상을 바꿀 소프트웨어로 유수 대기업들에 맞서고 있다. 하이퍼 안나(Hyper Anna)는 데이터 과학자 역할을 하는 머신러닝 가상 에이전트다. 2016년 2월 호주 시드니에 설립된 하이퍼 안나는 직장 동료처럼 상호작용하는 ‘안나’를 개발한 첨단 인공지능(AI) 회사다. 사용자는 현재 시중에 판매 중인 가상 비서를 이용하듯, 모바일 인터페이스에서 안나에게 문자나 이메일, 또는 직접 질문할 수 있다. 특정 시간에 몇몇 요청을 처리할 수 있다. 구체적으로 6초 만에 사용자에게 인사이트를 제공할 수 있다. 하이퍼 안나를 공동 설립한 CEO 나탈리 응웬은 “현재 하이퍼 안나로 풀고 있는 많은 문제는 우리가 직접 관찰했던 것들이다. 분석과 필요한 인사이트를 제공할 데이터 과학자를 찾는 데 어려움을 겪는 기업과 기관은 전세계에 많다”고 말했다....

2017.11.01

블로그 | “코타나와 알렉사가 대화를 한다고?” 사용자들의 관심이 없는 이유

지난해부터 아마존의 알렉사는 삶의 일부로 자리잡기 시작했다. 필자는 에코(Echo) 스피커를 책상에 두고 사용하고 있으며, 침실에 2대의 닷(Dot) 스피커를 사용한다. 휴대폰에서도 알렉사를 많이 사용하며, 아직 정식 출시되지 않은 알렉사가 탑재된 자동차도 테스트했었다. 집의 보안 시스템과 연결되어 있으며, Audible.com에서 책을 읽어주기도 하고, 꽤 괜찮은 농담도 던진다. 마이크로소프트의 코타나는 조금 다르다. 윈도우 컴퓨터에 탑재되어 있긴 하지만 가치가 높진 않다. 아이폰을 사용하고, 구글로 회의 일정을 잡고, 마이크로소프트 워드로 문서를 작성하는 등 복잡한 환경에서 컴퓨터를 사용하기 때문에 마이크로소프트 생태계를 기반으로 하는 봇의 확장이 크게 매력적이지 않을 수 밖에 없다. 아마존과 마이크로소프트는 최근 두 봇, 즉 알렉사와 코타나가 서로 대화할 수 있게 됐다고 발표했다. 하지만 둘이 정말 ‘대화’를 할 수 있는 것은 아니며 그저 서로 실행하도록 하는 수준에 불과하다. “코타나, 알렉사를 실행해”라고 말하고 스마트 가전을 제어하거나, “알렉사 코타나를 실행해”라고 말하고 아웃룩에서 일정을 잡을 수 있다. 두 회사가 협력한다는 사실 자체는 놀랍지만, 이 소식은 크게 화제성이 없다. 시리가 아마존에서 영화를 주문하거나, 구글 홈이 마이크로소프트 워드에 문서를 받아적는 것 정도는 되어야 한다. 봇이 다른 봇을 실행하도록 하는 수준은 진정한 통합이나 협업이 아니다. 두 회사가 양사의 봇을 서로 인정하고, 시너지 효과가 있을 가능성을 인정하는 정도에 불과하다. 관련 업체엔 중요한 소식일지도 모르겠지만, 사용자에게는 오히려 복잡하게 만드는 소식이다. 진정한 봇 통합이란... 진정한 봇의 통합 모습은 어때야 하는지를 살펴보자. 영화 허(Her)에서 본 봇은 플랫폼에 상관없이 동작한다. 훨씬 더 개인 비서와 같지만 구글 봇이나 아마존 봇처럼 브랜드가 있는 것은 아...

아마존 마이크로소프트 AI 코타나 알렉사

2017.09.06

지난해부터 아마존의 알렉사는 삶의 일부로 자리잡기 시작했다. 필자는 에코(Echo) 스피커를 책상에 두고 사용하고 있으며, 침실에 2대의 닷(Dot) 스피커를 사용한다. 휴대폰에서도 알렉사를 많이 사용하며, 아직 정식 출시되지 않은 알렉사가 탑재된 자동차도 테스트했었다. 집의 보안 시스템과 연결되어 있으며, Audible.com에서 책을 읽어주기도 하고, 꽤 괜찮은 농담도 던진다. 마이크로소프트의 코타나는 조금 다르다. 윈도우 컴퓨터에 탑재되어 있긴 하지만 가치가 높진 않다. 아이폰을 사용하고, 구글로 회의 일정을 잡고, 마이크로소프트 워드로 문서를 작성하는 등 복잡한 환경에서 컴퓨터를 사용하기 때문에 마이크로소프트 생태계를 기반으로 하는 봇의 확장이 크게 매력적이지 않을 수 밖에 없다. 아마존과 마이크로소프트는 최근 두 봇, 즉 알렉사와 코타나가 서로 대화할 수 있게 됐다고 발표했다. 하지만 둘이 정말 ‘대화’를 할 수 있는 것은 아니며 그저 서로 실행하도록 하는 수준에 불과하다. “코타나, 알렉사를 실행해”라고 말하고 스마트 가전을 제어하거나, “알렉사 코타나를 실행해”라고 말하고 아웃룩에서 일정을 잡을 수 있다. 두 회사가 협력한다는 사실 자체는 놀랍지만, 이 소식은 크게 화제성이 없다. 시리가 아마존에서 영화를 주문하거나, 구글 홈이 마이크로소프트 워드에 문서를 받아적는 것 정도는 되어야 한다. 봇이 다른 봇을 실행하도록 하는 수준은 진정한 통합이나 협업이 아니다. 두 회사가 양사의 봇을 서로 인정하고, 시너지 효과가 있을 가능성을 인정하는 정도에 불과하다. 관련 업체엔 중요한 소식일지도 모르겠지만, 사용자에게는 오히려 복잡하게 만드는 소식이다. 진정한 봇 통합이란... 진정한 봇의 통합 모습은 어때야 하는지를 살펴보자. 영화 허(Her)에서 본 봇은 플랫폼에 상관없이 동작한다. 훨씬 더 개인 비서와 같지만 구글 봇이나 아마존 봇처럼 브랜드가 있는 것은 아...

2017.09.06

'AI 더한다'··· 전면개편된 스카이프, 7월 출시

마이크로소프트는 스카이프 앱의 리디자인 주요 사항을 지난 1일 발표했다. 주요 목표는 사용자들이 개선된 소셜 네트워크를 널리 사용하고, 유용한 봇을 대거 추가해 각종 아이디어와 GIF를 제안하는 것이다. 여전히 스카이프는 친구들과 채팅할 수 있는 앱이지만, 라이브 카메라 피드, 사용자 네트워크 주변의 뉴스와 정보를 전달하는 기능이 향상됐다. 그러나 가장 새로운 것은 봇과 기타 서비스를 활용한 ‘찾기’ 인터페이스다. 과거와는 달리 새로운 스카이프는 특히 1달 안에 안드로이드와 iOS에 먼저 배포되고 이후 윈도우에 추가되는 전략을 띈다. 스카이브 부사장 암리탄쉬 라그하브는 새로운 스카이프 ‘지능형 커뮤니케이션 환경’의 핵심을 친한 친구와의 경험을 공유하는 법이라고 설명했다. 그리고 소셜 네트워크에 대한 아이디어가 확장되었다고도 덧붙였다. 개인 친구뿐 아니라 정기적으로 데이터를 받는 앱이나 비즈니스 집단이 될 수도 있다. 라그하브는 “사용자의 경험이 제한되지 않도록 표현적이고 재미있는 방식으로 네트워크를 유지하는 데 중점을 뒀다”고 말했다. 또, “더 풍부한 표현 방식으로 채팅하고 콘텐츠를 만들며 공유하고, 도구와 서비스를 가져올 수 있다. 현실 세계의 경험도 추가했다. 마지막으로 훌륭한 시청각 경험이라는 스카이프의 정체성도 잊지 않았다. 모든 플랫폼에서 자유자재로 스카이프를 경험할 수 있다”고 강조했다. 지능을 내장하다 새로운 스카이프를 보면 아마도 다른 응용 프로그램, 구글 어시스턴트나 알로를 떠올릴 것이다. 인공지능을 내장했다는 면에서 유사하다. 코타나 역시 사용자가 받은 메시지에 답장할 수 있는 연관된 대답이나 채팅 응답을 제안한다. 그러나 새로운 스카이프는 코타나와 비슷하다기보다는, 봇과 확장 프로그램 네트워크를 제공해 사용자가 특정 주제를 더 깊이 파고들 수 있게 한다. 예를 들어 스쿱으로 뉴스 단신을 전하고, 날씨 확장 프로그램으로 ...

안드로이드 스카이프 iOS AI 인공지능 알렉사 어시스턴트

2017.06.05

마이크로소프트는 스카이프 앱의 리디자인 주요 사항을 지난 1일 발표했다. 주요 목표는 사용자들이 개선된 소셜 네트워크를 널리 사용하고, 유용한 봇을 대거 추가해 각종 아이디어와 GIF를 제안하는 것이다. 여전히 스카이프는 친구들과 채팅할 수 있는 앱이지만, 라이브 카메라 피드, 사용자 네트워크 주변의 뉴스와 정보를 전달하는 기능이 향상됐다. 그러나 가장 새로운 것은 봇과 기타 서비스를 활용한 ‘찾기’ 인터페이스다. 과거와는 달리 새로운 스카이프는 특히 1달 안에 안드로이드와 iOS에 먼저 배포되고 이후 윈도우에 추가되는 전략을 띈다. 스카이브 부사장 암리탄쉬 라그하브는 새로운 스카이프 ‘지능형 커뮤니케이션 환경’의 핵심을 친한 친구와의 경험을 공유하는 법이라고 설명했다. 그리고 소셜 네트워크에 대한 아이디어가 확장되었다고도 덧붙였다. 개인 친구뿐 아니라 정기적으로 데이터를 받는 앱이나 비즈니스 집단이 될 수도 있다. 라그하브는 “사용자의 경험이 제한되지 않도록 표현적이고 재미있는 방식으로 네트워크를 유지하는 데 중점을 뒀다”고 말했다. 또, “더 풍부한 표현 방식으로 채팅하고 콘텐츠를 만들며 공유하고, 도구와 서비스를 가져올 수 있다. 현실 세계의 경험도 추가했다. 마지막으로 훌륭한 시청각 경험이라는 스카이프의 정체성도 잊지 않았다. 모든 플랫폼에서 자유자재로 스카이프를 경험할 수 있다”고 강조했다. 지능을 내장하다 새로운 스카이프를 보면 아마도 다른 응용 프로그램, 구글 어시스턴트나 알로를 떠올릴 것이다. 인공지능을 내장했다는 면에서 유사하다. 코타나 역시 사용자가 받은 메시지에 답장할 수 있는 연관된 대답이나 채팅 응답을 제안한다. 그러나 새로운 스카이프는 코타나와 비슷하다기보다는, 봇과 확장 프로그램 네트워크를 제공해 사용자가 특정 주제를 더 깊이 파고들 수 있게 한다. 예를 들어 스쿱으로 뉴스 단신을 전하고, 날씨 확장 프로그램으로 ...

2017.06.05

"FAQ 문서를 알렉사 스킬로 쉽게 변환"··· 노홀드, 퀵스타트 봇 빌더 소개

아마존 알렉사 가상비서를 쉽게 통합해 이용할 방법을 찾는 이에게 희소식이 등장했다. 봇 제조 서비스 구축 기업 노홀드(NoHold)가 문서를 알렉사 스킬로 변환시키는 프로젝트를 공개했다. 가령 에어비앤비 호스트가 임대 공간에 대한 질문에 답하는 가상비서를 구상할 수 있다. 또는 직원용 핸드북에 대화 기능을 구현하고 싶은 기업이 있을 수 있다. 이러한 경우 문서를 노홀의 시큐라 퀵스타트(Sicura QuickStart) 서비스에 업로드하면, 텍스트를 분석해 이를 가상대화 파트너로 변모시켜주는 개념이다. 오늘날 알렉사 스킬을 개발하는 작업은 프로그래밍 역량은 물론 아마존 소프트웨어 개발 툴을 숙지할 시간을 필요로 한다. 봇의 행동 방식을 바꾸고자 한다면 코드 파라미터를 탐구해 조작해야 하기도 한다. 노홀드의 디에코 벤추라 CEO는 "현 시점에서 봇 및 가상비서가 널리 확산되기 어려운 이유 중 하나는 조직이 까다롭다는 것이 있다. 기존 APIs를 조합해야 하는데다 끈기있게 각각의 조각을 규정해줘야 한다. 확장성이 그리 좋지 못 하다"라고 말했다. 반면 퀵스타트로 만들어진 봇의 경우 문서 신버전을 업로드하면 쉽게 변환된다. 벤추라가 노홀드의 사무실에서 에코를 이용해 제시한 시연에 따르면 알렉사에도 동일하게 적용됐다. 그러나 노홀드의 이번 서비스가 널리 확산되기 위해서는 아마존이 회사의 개발 툴을 일부 변경해야 할 필요가 있다. 벤추라는 아마존이 조만간 요구되는 변화를 반영해줄 것을 기대하고 있다. 노홀드의 또다른 목표는 향후 퀵스타트 사용자가 생성한 봇을 다른 이들이 알렉사 마켓플레이스로부터 다운로드 받아 이용할 수 있도록 하는 것이다. 현재 퀵스타트의 텍스트 봇 생성 기능은 무료로 시도해볼 수 있다. 노홀드는 봇의 외관을 변경시킬 수 있는 퀵스타트 프로 버전도 공급하고 있다. ciokr@idg.co.kr  

아마존 가상비서 알렉사 노홀드 퀵스타트

2017.03.31

아마존 알렉사 가상비서를 쉽게 통합해 이용할 방법을 찾는 이에게 희소식이 등장했다. 봇 제조 서비스 구축 기업 노홀드(NoHold)가 문서를 알렉사 스킬로 변환시키는 프로젝트를 공개했다. 가령 에어비앤비 호스트가 임대 공간에 대한 질문에 답하는 가상비서를 구상할 수 있다. 또는 직원용 핸드북에 대화 기능을 구현하고 싶은 기업이 있을 수 있다. 이러한 경우 문서를 노홀의 시큐라 퀵스타트(Sicura QuickStart) 서비스에 업로드하면, 텍스트를 분석해 이를 가상대화 파트너로 변모시켜주는 개념이다. 오늘날 알렉사 스킬을 개발하는 작업은 프로그래밍 역량은 물론 아마존 소프트웨어 개발 툴을 숙지할 시간을 필요로 한다. 봇의 행동 방식을 바꾸고자 한다면 코드 파라미터를 탐구해 조작해야 하기도 한다. 노홀드의 디에코 벤추라 CEO는 "현 시점에서 봇 및 가상비서가 널리 확산되기 어려운 이유 중 하나는 조직이 까다롭다는 것이 있다. 기존 APIs를 조합해야 하는데다 끈기있게 각각의 조각을 규정해줘야 한다. 확장성이 그리 좋지 못 하다"라고 말했다. 반면 퀵스타트로 만들어진 봇의 경우 문서 신버전을 업로드하면 쉽게 변환된다. 벤추라가 노홀드의 사무실에서 에코를 이용해 제시한 시연에 따르면 알렉사에도 동일하게 적용됐다. 그러나 노홀드의 이번 서비스가 널리 확산되기 위해서는 아마존이 회사의 개발 툴을 일부 변경해야 할 필요가 있다. 벤추라는 아마존이 조만간 요구되는 변화를 반영해줄 것을 기대하고 있다. 노홀드의 또다른 목표는 향후 퀵스타트 사용자가 생성한 봇을 다른 이들이 알렉사 마켓플레이스로부터 다운로드 받아 이용할 수 있도록 하는 것이다. 현재 퀵스타트의 텍스트 봇 생성 기능은 무료로 시도해볼 수 있다. 노홀드는 봇의 외관을 변경시킬 수 있는 퀵스타트 프로 버전도 공급하고 있다. ciokr@idg.co.kr  

2017.03.31

칼럼 | 최종 책임은 누가? 봇 속에 숨은 또다른 위험

오늘날 기업들은 인공지능(A.I.) 봇을 활용할 최적의 방법을 모색하고 있으며, 이 새로운 기술은 빠른 속도로 우리 사회의 다양한 영역으로 확산되고 있다. 그러나 이를 고객과의 직접 소통에 이용하는 것은, 법적 책임과 관련한 몇 가지 새로운 고민을 낳기도 한다. Credit: Pixabay A.I. 봇이 도출한 답변으로 인해 고객에게 금전적 손해가 발생할 경우, 기업에 일정 부분 이상의 책임을 지울 수 있을까? 또는 동일한 답변을 봇을 통해 전달하는 경우와 콜센터 담당자가 전달하는 경우, 그 책임 범위는 동일할까? 대부분 상황에서 이 2가지 질문에 대해 모두 ‘그렇다’로 답할 것이다. 예를 들어보자. 여기 한 핀테크 은행이 있다. 이 은행은 퇴직 연금과 관련한 일반 문의 처리는 대부분 봇에 의지하고 있다. 그러나 그 시스템에 답변을 프로그래밍한 것은, 어디까지나 사람이다. 봇 설정에 오류가 발생해 고객이 특정 기한을 놓치고, 결과적으로 많은 기회 손실을 겪는 상황을 가정해보자. 피해를 본 고객은 소송을 제기했고, 이제 판단은 판사의 손으로 넘어갔다. 판사라면 이 상황을, 실제 인간 직원이 실수를 저지른 경우와 다르게 해석하고 판결할까? 또다른 가정을 들어보자. 위의 직원은 올해 나이 22세고, 현재의 직무를 담당한 지 막 일주일을 넘긴 상태다. 이 경우 담당 판사 혹은 배심원단은 그의 실수가 자신의 판단에 의한 것이라 해석할 수 있지만, 반대로 코드를 작성하고 검토하며 승인한 다수(법무팀을 포함한)의 실수에 의한, 거시적이고 장기적인 문제라 해석할 수도 있을 것이다. 이러한 논쟁은 호스트 책임 관련 법률과 많은 유사성을 띈다. 법률상 특정 파티 혹은 행사에서 음주 관련 사고가 발생할 경우, 그와 관련한 행사 주최자의 책임 여부는 행사에서 주류 서빙이 이뤄졌는지, 혹은 바텐더가 배치됐는지에 따라 달라진다. 행사 참여시 바텐더는 과음한 사람을 인지하고 그에 대한 조치의 책임이 자신에게 있음을 이해해야 하는 인물로...

상담 판사 A.I. 봇 핀테크 재판 인공지능 콜센터 금융 은행 소송 책임 배심원

2017.01.12

오늘날 기업들은 인공지능(A.I.) 봇을 활용할 최적의 방법을 모색하고 있으며, 이 새로운 기술은 빠른 속도로 우리 사회의 다양한 영역으로 확산되고 있다. 그러나 이를 고객과의 직접 소통에 이용하는 것은, 법적 책임과 관련한 몇 가지 새로운 고민을 낳기도 한다. Credit: Pixabay A.I. 봇이 도출한 답변으로 인해 고객에게 금전적 손해가 발생할 경우, 기업에 일정 부분 이상의 책임을 지울 수 있을까? 또는 동일한 답변을 봇을 통해 전달하는 경우와 콜센터 담당자가 전달하는 경우, 그 책임 범위는 동일할까? 대부분 상황에서 이 2가지 질문에 대해 모두 ‘그렇다’로 답할 것이다. 예를 들어보자. 여기 한 핀테크 은행이 있다. 이 은행은 퇴직 연금과 관련한 일반 문의 처리는 대부분 봇에 의지하고 있다. 그러나 그 시스템에 답변을 프로그래밍한 것은, 어디까지나 사람이다. 봇 설정에 오류가 발생해 고객이 특정 기한을 놓치고, 결과적으로 많은 기회 손실을 겪는 상황을 가정해보자. 피해를 본 고객은 소송을 제기했고, 이제 판단은 판사의 손으로 넘어갔다. 판사라면 이 상황을, 실제 인간 직원이 실수를 저지른 경우와 다르게 해석하고 판결할까? 또다른 가정을 들어보자. 위의 직원은 올해 나이 22세고, 현재의 직무를 담당한 지 막 일주일을 넘긴 상태다. 이 경우 담당 판사 혹은 배심원단은 그의 실수가 자신의 판단에 의한 것이라 해석할 수 있지만, 반대로 코드를 작성하고 검토하며 승인한 다수(법무팀을 포함한)의 실수에 의한, 거시적이고 장기적인 문제라 해석할 수도 있을 것이다. 이러한 논쟁은 호스트 책임 관련 법률과 많은 유사성을 띈다. 법률상 특정 파티 혹은 행사에서 음주 관련 사고가 발생할 경우, 그와 관련한 행사 주최자의 책임 여부는 행사에서 주류 서빙이 이뤄졌는지, 혹은 바텐더가 배치됐는지에 따라 달라진다. 행사 참여시 바텐더는 과음한 사람을 인지하고 그에 대한 조치의 책임이 자신에게 있음을 이해해야 하는 인물로...

2017.01.12

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