나의리틀포레스트..이야기숲

딥러닝의 개념 딥러닝(Deep Learning)이란, 인간 뇌의 학습 처리 과정을 모방한 머신러닝의 한 종류로 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 것을 의미한다. 다시 말해, 데이터를 군집화하거나 분류하는데 사용되는 방법론으로써 하나의 데이터를 입력해주면 컴퓨터가 스스로 학습하면서 비슷한 데이터들의 패턴을 찾아내어 분류하는 방식을 의미한다. 또한, 데이터를 분류하는 기계학습 알고리즘들은 현재에도 많이 활용되고 있으며, 대표적으로는 의사결정나무, 베이지안망, 서포트벡터머신(SVM), 인공신경망 알고리즘을 들 수 있다. 이 중에서도 딥러닝은 인공신경망(ANN) 알고리즘을 기반으로 입력 계층(Input Layer)과 출력 계층(Output Layer) 사이에 복수의 은닉 계층(Hidden Layer)이 존재..

빅데이터 현재 빅데이터 세계시장은 2023년까지 꾸준한 성장세가 이어졌으며, EMC, IBM, ORACLE, SAP, Google 등 글로벌 메이저 SI 및 솔루션업체들이 핵심기술 개발에 주력하여 빅데이터 시장을 선점하여 주도하고 있는 것으로 알려졌다. 영국, 미국 등 주요국은 오픈 플랫폼을 활용하여 공공데이터의 산업적 활용을 촉진하고 있으며 민간 데이터 중개기업이 활성화되어 있기도 하다. 민간 데이터 중개기업을 살펴보면 미국 데이터 브로커는 약 650개, 150억불 규모에 달하고 있으며 Acxiom은 전세계 약 7억 명의 정보를 보유하여, 수입·교육 수준 등 다양한 데이터 상품 판매를 하고 있다. IoT 환경에 발생할 대용량 실시간 데이터를 빠르게 처리·분석할 수 있는 빅데이터 기술개발이 아직도 경쟁 ..

현재의 3차 산업혁명과 4차 산업혁명은 무엇이 다를까요? 어떤 사람들은 ICT 기술에 의한 디지털화가 중심이라는 점에서 3차와 4차를 단순한 연장선상으로 생각하기도 합니다. 그러나 4차 산업혁명으로 인한 변화는 폭과 깊이, 속도에 있어 3차와는 비교할 수 없을 정도 로 비약적이고 기하급수적인데요. 향후 10년 안에 전 세계적으로 1조 개의 센서가 서로 통신을 주고받고, 세계 70억 인구가 모든 정보와 데이터로 연결될 거라고 합니다. 인공지능, 로봇, 3D프린팅, 자율주행차, 나노기술, 우주공학, 생명공학, 에너지 등 전혀 다른 영역 간 융복합 시도까지 손쉽게 이뤄질 것입니다. 여기에 맞춰 인간의 역할 또한 크게 변화합니다. 3차 산업혁명에서 인간은 제어를 담당하는 컴퓨터와 생산·물류 등 단일 작업을 하는..

4차 산업혁명, 이미 시작되었다. 전 세계 산업계가 네 번째 혁명의 바람을 맞고 있습니다. 제조업과 정보통신기술이 융합한 '4차 산업혁명'시대로 진입한 것인데요. 사물인터넷(IoT)은 인간의 개입 없이도 온 세상을 연결하고, 스마트공장은 더 좋은 물건을 더 빨리 만들어 냅니다. 또한 로봇과 인공지능의 능력이 인간을 위협하기까지 하는데요. 다보스 포럼은 ‘4차 산업혁명의 이해’를 올해의 주제로 선정해 4차 산업혁명의 시대가 왔음을 선언하기도 했습니다. 토론에 참가한 각계 전문가들은 로봇과 인공지능, 사물인터넷(IoT) 등으로 대표되는 ICT기술이 모든 산업과 비즈니스, 데이터를 연결하고, 이로 인해 기존 산업의 영역과 경계가 파괴되며, 기계에 의해 인간 일자리의 대부분이 대체될 것이라는 등의 다소 과격한 ..

최근 스마트워킹에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 정부에서 앞으로 근로자 30%를 스마트워킹으로 전환하는 것을 목표로 정책을 추진 중이고 대기업을 중심으로 기업에서도 스마트 워킹을 적극적으로 채택하려는 움직임을 나타 내고 있습니다. 우리나라의 경우 스마트 워킹이 최근에 부상하고 있지만 유럽이나 미국 그리고 일본의 경우 이미 오래전부터 추친하고 있는 주제이기도 합니다. 미국은 2001년 연방정부 차원에서 재택근무 시험 프로젝트 추진을 시작으로 공공부문을 중심으로 스마트 워크를 확산시키고 있습니다. 일본 또한 2005년 ‘원격근무 인구 배증 계획’, ‘2010년 스마 트 워킹 20% 확대 정책’ 등 적극적 정책을 통해 스마트 워킹을 견인하고 있습니다. 개별 기업 차원에서도 스마트 워킹이 활성화되고 있는데, ..

IT 정보기술을 활용한 다양한 방법들이 시도되고 있다. 우선, 금융 분야에서는 ‘투자자문 및 트레이딩’, ‘신용평가 및 심사’, ‘개인금융 비서 기능’, ‘금융범죄 예방’ 등의 분야에서 딥러닝을 활용하고 있다. 금융투자자문 및 트레이딩 딥러닝 기술을 기반으로 경제 및 금융시장의 방대한 데이터를 활용하여 현재 상황을 분석하고 미래를 예측해 투자자문 서비스 및 트레이딩에 활용하고 있으며, 이미 많은 금융기관과 핀테크 기업들이 딥러닝 기반의 솔루션을 개발·활용하고 있다. 대표적인 사례로는 샌프란시스코의 인공지능 스타트업인 Sentient Technologies는 딥러닝 기반의 트레이딩 알고리즘 플랫폼을 개발하여 자기자본거래 및 JP모건의 헤지펀드 투자기관인 Highbridge Capital Management..

최근 구글이나 페이스북, 마이크로소프트와 같은 글로벌 IT 기업들은 딥러닝을 기반으로 컴퓨터나 시스템에 인지 능력을 부여하려는 다양한 프로젝트를 추진하고 있으며, 딥러닝은 IT 기업뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 글로벌 IT 기업을 중심으로 딥러닝 활용사례가 증가하고 있으며, 대표적으로 구글, 페이스북, 마이크로소프트 등의 기업들이 이미지 분석을 위해 딥러닝을 활용하고 있다. Google의 ‘구글포토(Google Photo)’ 2014년 11월 구글은 사진의 이미지를 분석하여 전반적인 상황을 읽어내고 사진을 문장으로 묘사할 수 있는 소프트웨어를 개발했다. 이 소프트웨어는 딥러닝을 기반으로 하며, 여러 신경망들이 색깔, 선, 이미지 등의 정보를 조합하여 더 많은 정보를 만들어 내는 기술과..

인공지능에 대한 오해 인공지능 기술은 계속 진화하고 있다. 가까운 미래에는 자동운전 차량과 완벽한 번역 도구가 등장할 것이라는 기대감을 주고 있다. 그 뿐 아니라 다른 한편으로는 인간이 하는 작업 대부분을 빼앗기는 게 아닐지, 인공지능 폭주를 멈출 수 없게 될 위험은 없는지 등 인공지능 진화를 경계하는 목소리도 있다. 인공지능에 대한 오해와 진실은 뭘까? 일단 인공지능(artificial intelligence)이란 컴퓨터에 정보를 주는 방법을 총칭하는 것이다. 좋은 것과 나쁜 것으로 구별할 수 있다. 여기에선 좋다는 건 목표에 도달하기 위해 가장 가능성이 높은 행동을 취하는 것으로 응용 분야로는 추론과 학습, 계획, 지각, 언어, 로봇 기술 등을 들 수 있다. 인공지능에 대한 일반적 오해는 인공지능이 ..

인공지능에 대하여 4차산업혁명이 인공지능과 만나 빠르게 일상 속으로 파고들고 있다. 번역, 콜센터 상담부터 의료진단 및 투자 컨설팅에 이르기까지 광범위한 영역에서 인공지능이 사람의 하던 기존일들을 대체하고 있다. 인공지능은 한마디로 생각하는 기계다. 인간처럼 생각하고 문제를 해결하는 하드웨어나 소프트웨어 기술, 또는 그 혼합물을 뜻한다. 달리 표현하면 인간의 학습 및 추론, 지각, 자연언어 이해 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술로, 인간이 당면한 현안이나 문제를 푸는 공학적 기능으로도 정의될 수 있다. 앞서 설명했듯이 컴퓨터과학의 아버지로 불리는 영국의 앨런 튜링(1912~1954)이 1936년 현대 컴퓨터의 개념을 첫 제시했고, 1956년 미국 다트머스 학회에서 인지과학자 존 매카시(1927~..

인공지능 개념 및 정의 인공지능(AI: Artificial Intelligence)은 ‘모든 것이 연결되고 보다 지능적인 사회로의 진화’로 전망되는 제4차 산업혁명의 주역으로, 데이터와 지식이 산업의 핵심 경쟁 원천을 의미합니다. AI 빅데이터 기술은 컴퓨터와 초연결 디바이스에서 발생하는 데이터의 폭발적 증대와 초연결 지능화를 위하여 공통으로 소요되는 대용량, 다양성, 실시간, 지능화 기능을 플랫폼으로 제공하는 SW기술을 의미하며, 다음 두 가지 핵심 기술 분야를 범위로 하고 있습니다. 인공지능 인간의 인지능력, 학습능력, 추론능력, 이해능력 등과 같이 인간의 고차원적인 정보처리 능력을 구현하기 위한 ICT 기술을 말합니다. 인공지능은 사고와 지능적인 행위의 근저에 깔린 메커니즘의 이해와 그 메커니즘을 ..