IT & Technology42 딥러닝(Deep Learning) 개념과 등장 배경에 대하여 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.. 2024. 2. 12. 빅데이터는 어디까지 발전할까? 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 .. 2024. 2. 11. 4차 산업혁명 속에서의 우리의 역할 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.. 2024. 2. 10. 4차 산업혁명이 가져올 우리의 미래 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 .. 2024. 2. 9. IT 기술을 활용한 스마트 워킹에 대하여 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, .. 2024. 2. 7. 인공지능과 IT의 만남, 활용 사례 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.. 2024. 2. 6. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 다음 728x90
