테크놀로지 리더를 위한 전문 도서관
테크라이브러리 검색
전체보기
아이폰
클라우드
빅데이터
보안
소셜미디어
오피스/협업
데이터의 양과 속도, 다양성이 계속 증가하면서 기업으로서는 빅 데이터에 숨겨진 통찰력을 발견하여 경쟁업체와 차별화하고 수익을 증대하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 본 백서는 데이터베이스 내 머신 러닝이 어떻게 소규모 분석의 한계를 뛰어넘어 극단적으로 큰 규모의 데이터 세트에 적용했을 때에도 빠른 속도와 높은 정확도를 구현하는지 설명합니다. 또한, Vertic...
HPE
2017.07.18
무한 경쟁 시대의 기업에 고객 서비스는 경쟁력을 좌우하는 요소이지만, 자칫 ‘밑빠진 독에 물 붓기’처럼 막대한 자원이 투여될 수도 있다. 첨단 고객 서비스 기술을 동원한다 해도 한정된 자원과 인력, 시간이라는 벽을 넘기는 쉽지 않다. 인공지능 챗봇이 고객 서비스 분야에서 주목받고 있는 이유는 이 때문이다. 오랜 난제인 비용 절감과 고객...
2017.06.27
먼 미래의 모습으로만 다뤄졌던 인공지능이 머신러닝의 발전과 함께 드디어 우리의 삶 가까이 다가왔다. 인공지능은 비즈니스 혁신, 차별적 경쟁력 확보, 비용절감과 함께 기업의 영원한 숙제를 해결해 줄뿐만 아니라 우리의 삶의 가치를 높여줄 수 있다. 인공지능 산업의 대표주자 IBM 왓슨(Watson)을 기반으로 한 인공지능 프로젝트들이 36개국에서 29개 산업군...
2017.05.24
마케팅을 위해 고객을 360도 측면에서 파악하는 기업은 많다. 하지만 고객 정보를 측정하고 평가하는 데 머물지 않고, 고객 경험 개선을 위한 구체적인 행동으로 이어지는 경우는 많지 않다. 고객이 기업을 접하는 채널이 다변화되고 예상 경로로 움직이지 않는 오늘날, 고객 정보를 한 통에 넣고 마이닝을 하는 옛 방식은 통하지 않는다. 고객이 기업 브랜드, 제품,...
2017.04.26
최근 2~3년 사이 인터넷, 모바일 등 디지털 기술 기업이 급부상하면서, 기존의 전통적인 기업들이 미래 비즈니스를 예측하기 힘들어졌다. 2017년은 그 변화의 속도가 더욱 빨라질 것으로 예상되는 가운데, 격동의 시기에 기회를 포착하고 미래를 준비할 기업들이 주목해야 할 IT 산업의 7가지 트렌드를 살펴본다. 본 콘텐츠를 다운로드 받아 주시는 분들 중 ...
2017.03.30
머신러닝과 딥러닝에 대한 열기가 뜨겁게 달아오르고 있다. 그러나 아직 관련 기술이 초기여서 다양한 프레임워크가 난립하고 있다. 이 영역에 처음 발을 내딛는 사람에게는 어떤 프레임워크를 선택할 것인지부터 혼란스럽다. 여기 현재 가장 주목받고 있는 딥러닝/머신러닝 프레임워크 6종을 모아 비교 분석했다. 카페(Caffe)와 마이크로소프트 인지 툴킷(CNTK...
2017.03.23
지난 10여 년동안 각 분야의 IT는 급속도로 발전을 거듭해왔다. 모바일을 위시한 클라우드, 빅데이터, 인공지능, SNS, 무인자동차, 3D 프린팅, 그리고 사물인터넷에 이르는 파괴적인 기술은 전산업군뿐만 아니라 사람의 삶과 행동 양식, 나아가 사회마저 변화시켰다. 이런 거대한 흐름을 한 단어로 나타내려는 시도는 줄곧 이뤄져왔다. 디지털 트랜스포메이션, 인...
2017.03.17
오늘날의 빅 데이터 기술을 통해 기업은 빠르게 증가하는 데이터로부터 가치 있는 통찰력을 구할 수 있습니다. 그러나 데이터 리소스를 최대한 효과적으로 활용하기 위해서는 기업이 데이터를 수집, 처리, 저장, 관리 및 분석하는 방식에 대한 새로운 사고 방식이 필요합니다. Hewlett Packard Enterprise는 빅 데이터와 관련하여 새로운 기술을 찾고 ...
HPE
2017.01.16
2017년을 앞둔 현재 조직 내 IT 담당자들은 예측하기 어려운 미래를 앞장서 준비해야 할 상황에 처해 있다. 기업 경쟁력이 디지털에서 비롯될 것으로 예측되는 디지털 트랜스포메이션의 시대를 맞아 어깨가 더욱 무거워지고 있는 가운데, 전통적인 IT 업무까지 도맡아 책임져야 할 처지다. 클라우드와 IoT, 데이터 애널리틱스를 비롯해 AI와 자동화, 가상 및 증...
IDG
2016.12.20
데이터 속에서 숨어있는 패턴을 발견해준다는 머신러닝은 빅데이터 시대의 새로운 분석 방법으로 각광받고 있다. 데이터 속에 숨어있는 패턴을 발견해주는 머신러닝은 인간의 사고와 분석 능력을 능가하는 엄청난 양의 데이터로부터 가치를 찾아내어 고객 경험을 높이거나 제품 추천을 제공하고, 더욱 개인화된 콘텐츠를 제공하는 것까지 달성하게 해준다. 머신러닝을 기반으로 한...
2016.06.10
빅데이터라는 말이 유행한 지 수년이 지났고, ‘고급 분석’은 산업 현장 곳곳에 이미 침투해 있다. 빅데이터 분석과 ‘엔지니어링 주도 고급 분석’은 어떻게 다르며 우리가 더 많고 다양한 데이터를 분석할수록 우리가 얻을 수 있는 혜택은 무엇인지 알아보자. 주요 내용 왜 엔지니어링 고급 분석인가? 에너지 절감,...
2016.06.02
머신러닝의 열풍이 거세다. 알파고와 이세돌 프로기사와의 대국은 일개 이벤트에 불과했지만, 그 여파는 일반인마저 인공지능을 거론할 만큼 컸다. 머신러닝은 데이터 깊숙이 묻혀 있는 패턴을 발견해준다는 장점으로 인해 수많은 산업, 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대되고 있다. 특히 보안 분야에서 머신러닝의 활용은 무너진 보안의 새로운 희망으로 떠오르고 있다. 보...
2016.06.01
클라우드는 점점 더 많은 IT를 집어삼키고 있다. 거의 모든 기업용 애플리케이션과 서비스가 클라우드로 이동 중이다. 이런 변화는 새롭게 태동하는 머신러닝도 마찬가지다. 마이크로소프트와 아마존, IBM, 구글 등 IT 거물이 잇달아 클라우드 기반 머신러닝 서비스를 강화하고 있다. 이들 서비스의 주요 기능과 장단점 비교를 통해 나에게 꼭 맞는 클라우드 머...
2016.04.20
기계가 지식과 기술을 배운다는 머신러닝(Machine learning)은 최근 IT 산업을 넘어 전산업군에서 뜨거운 주제로 자리하고 있다. 머신러닝은 이미 사기방지, 개인화 광고, 추천 콘텐츠, 자동차 개발, 영업 효율화, 미디어 최적화, 헬스케어 서비스 향상 등 특정 산업군이 아닌 다양한 분야에서 실질적인 효과를 보고 있다. 이번 가이드에서는 머신러닝 실...
2016.01.13
머신러닝(Machine Learning)은 인공지능의 ‘학습’에 관한 부분을 구체화한 기술로, 기계도 인간처럼 학습시키고자 하는 지적 탐구에서 시작됐다. 최근에는 사용자로부터 발생하는 엄청난 양의 데이터를 효과적으로 분석하고, 유용한 데이터를 추출하기 위해 머신러닝을 활용하는 기업이 늘어나고 있다. 사용자에게 가장 적합한 콘텐츠와 광고...
2015.02.04

테크라이브러리 검색

추천 테크라이브러리

  1. 2017 하이브리드 클라우드의 현주소 : 리서치 결과

  2. 4일 전
  3. <본 콘텐츠를 다운로드 받으신 분들 중 추첨을 통해 스타벅스 아메리카노 기프티콘을 드립니다.(50명)> 이 보고서는 마이크로소프트가 현재 기업 IT 책임자들의 주요 관심사인 하이브리드 클라우드 현황을 분석한 자료입니다. 기업들이 하이브리드 클라우드를 도입하는 이유와, 2017년 현재 하이브리드 클라우드가 각 업계에서 어떻게 활용되고 있는지

  4. 클라우드 전환에 대한 10가지 오해

  5. 5일 전
  6. <본 콘텐츠를 다운로드 받으신 분들 중 추첨을 통해 CGV 영화티켓 2인권을 드립니다. (20명)> 대부분의 기업에서 클라우드 전환을 선택하는 이유는 비즈니스의 민첩성을 향상하고 비용을 절감하기 위해서입니다. 클라우드 전환으로 이러한 효과를 볼 수 있을지는 어떻게 알 수 있을까요? 응용 프로그램을 호스트형 솔루션으로 전환하는 첫 단계로

  7. 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 시대의 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 및 BI

  8. 4일 전
  9. <본 콘텐츠를 다운로드 받으신 분들 중 추첨을 통해 스타벅스 아메리카노 기프티콘을 드립니다.(50명)> 데이터가 폭증하는 클라우드 및 빅데이터의 시대에 데이터를 안전하게 보호하면서도 언제나 필요할 때 활용할 수 있도록 하는 것은 기업 IT의 과제 중 하나입니다. 이 보고서는 6개 기업의 사례를 통해 클라우드 기반의 데이터 웨어하우스로 어떻

  10. 뉴타닉스 소프트웨어를 탑재한 Dell EMC XC 시리즈 솔루션을 통한 데이터센터 효율성 극대화 : Principled Technologies 테스트 보고서

  11. 2017.09.08
  12. Principled Technologies는 베어베탈 레거시 솔루션과 최신 하이퍼컨버지드 솔루션, 두 가지 서로 다른 데이터센터 솔루션을 직접 비교했다. 기업은 레거시 인프라를 계속 운영할 수도 있지만, Dell EMC와 뉴타닉스 솔루션 같은 신기술을 사용할 수 있을 때는 최적의 선택이 아니다. 새로운 하이퍼컨버지드 인프라로 업그레이드하면, 단 6U의 랙에

  13. PC 1위 기업은 ‘보안’에 주목했다, HP가 제시하는 기업용 노트북의 조건 - IDG Tech Dossier

  14. 2017.08.29
  15. 기업 내외부 공격자들에게 탐스러운 먹잇감이면서도 공격면이 다양한, 동시에 허술하게 방비되는 취약점이 바로 노트북이다. HP가 기업용 노트북의 새로운 차별화 포인트로 ‘보안’을 강조하고 나섰다. PC 제조사만이 가능한 바이오스 보안을 비롯해 실용적이면서도 비용 효율적인 종합적 노트북 보안 패키지를 통해서다. PC 1위 기업이 새롭게 재발

  16. 퍼블릭 클라우드 사용 비용 : AWS와 VxRail을 비교한 Evaluator Group TCO 분석

  17. 2017.09.01
  18. 대부분의 기업에게 클라우드는 "양자택일"의 결정 사안이 아니라 온사이트 인프라스트럭처와 함께 검토할 운영 모델이다. 대부분의 인프라스트럭처 관련 결정과 마찬가지로 비용은 당연히 중요한 고려 사항이다. 이 보고서에서는 온사이트 하이퍼 컨버지드 솔루션의 비용을 동급의 클라우드 환경과 비교하면서 비용을 분석한다. 분석에 사용된 온사이트 인프라

  1. 비즈니스의 속도와 규모에 맞는 머신 러닝 실현

  2. 2017.07.18
  3. 데이터의 양과 속도, 다양성이 계속 증가하면서 기업으로서는 빅 데이터에 숨겨진 통찰력을 발견하여 경쟁업체와 차별화하고 수익을 증대하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 본 백서는 데이터베이스 내 머신 러닝이 어떻게 소규모 분석의 한계를 뛰어넘어 극단적으로 큰 규모의 데이터 세트에 적용했을 때에도 빠른 속도와 높은 정확도를 구현하는지 설명합니다. 또한, Vertic...

  4. “인공지능 챗봇 시대” 고객 서비스의 딜레마와 해법 - IDG Summary

  5. 2017.06.27
  6. 무한 경쟁 시대의 기업에 고객 서비스는 경쟁력을 좌우하는 요소이지만, 자칫 ‘밑빠진 독에 물 붓기’처럼 막대한 자원이 투여될 수도 있다. 첨단 고객 서비스 기술을 동원한다 해도 한정된 자원과 인력, 시간이라는 벽을 넘기는 쉽지 않다. 인공지능 챗봇이 고객 서비스 분야에서 주목받고 있는 이유는 이 때문이다. 오랜 난제인 비용 절감과 고객...

  7. 인공지능을 활용한 디지털 혁신과 비즈니스 사례 - IDG Tech Focus

  8. 2017.05.24
  9. 먼 미래의 모습으로만 다뤄졌던 인공지능이 머신러닝의 발전과 함께 드디어 우리의 삶 가까이 다가왔다. 인공지능은 비즈니스 혁신, 차별적 경쟁력 확보, 비용절감과 함께 기업의 영원한 숙제를 해결해 줄뿐만 아니라 우리의 삶의 가치를 높여줄 수 있다. 인공지능 산업의 대표주자 IBM 왓슨(Watson)을 기반으로 한 인공지능 프로젝트들이 36개국에서 29개 산업군...

  10. 민첩한 디지털 마케팅을 실현하는 왓슨(Watson) 기반의 고객 경험 분석 - IDG Summary

  11. 2017.04.26
  12. 마케팅을 위해 고객을 360도 측면에서 파악하는 기업은 많다. 하지만 고객 정보를 측정하고 평가하는 데 머물지 않고, 고객 경험 개선을 위한 구체적인 행동으로 이어지는 경우는 많지 않다. 고객이 기업을 접하는 채널이 다변화되고 예상 경로로 움직이지 않는 오늘날, 고객 정보를 한 통에 넣고 마이닝을 하는 옛 방식은 통하지 않는다. 고객이 기업 브랜드, 제품,...

  13. 2017년 7가지 기술 전망 : 크리에이티브 워크스테이션, IoT 임원, 자가 치유의 미래

  14. 2017.03.30
  15. 최근 2~3년 사이 인터넷, 모바일 등 디지털 기술 기업이 급부상하면서, 기존의 전통적인 기업들이 미래 비즈니스를 예측하기 힘들어졌다. 2017년은 그 변화의 속도가 더욱 빨라질 것으로 예상되는 가운데, 격동의 시기에 기회를 포착하고 미래를 준비할 기업들이 주목해야 할 IT 산업의 7가지 트렌드를 살펴본다. 본 콘텐츠를 다운로드 받아 주시는 분들 중 ...

  16. '구글 텐서플로우부터 MS CNTK까지' 딥러닝/머신러닝 프레임워크 6종 비교 분석 - IDG Tech Review

  17. 2017.03.23
  18. 머신러닝과 딥러닝에 대한 열기가 뜨겁게 달아오르고 있다. 그러나 아직 관련 기술이 초기여서 다양한 프레임워크가 난립하고 있다. 이 영역에 처음 발을 내딛는 사람에게는 어떤 프레임워크를 선택할 것인지부터 혼란스럽다. 여기 현재 가장 주목받고 있는 딥러닝/머신러닝 프레임워크 6종을 모아 비교 분석했다. 카페(Caffe)와 마이크로소프트 인지 툴킷(CNTK...

  19. "예측도, 거역도 할 수 없는 변화" 4차 산업혁명의 정체 - IDG Tech Report

  20. 2017.03.17
  21. 지난 10여 년동안 각 분야의 IT는 급속도로 발전을 거듭해왔다. 모바일을 위시한 클라우드, 빅데이터, 인공지능, SNS, 무인자동차, 3D 프린팅, 그리고 사물인터넷에 이르는 파괴적인 기술은 전산업군뿐만 아니라 사람의 삶과 행동 양식, 나아가 사회마저 변화시켰다. 이런 거대한 흐름을 한 단어로 나타내려는 시도는 줄곧 이뤄져왔다. 디지털 트랜스포메이션, 인...

  22. 수익창출에 기여하는 비즈니스 통찰력으로써의 빅데이터 전환

  23. 2017.01.16
  24. 오늘날의 빅 데이터 기술을 통해 기업은 빠르게 증가하는 데이터로부터 가치 있는 통찰력을 구할 수 있습니다. 그러나 데이터 리소스를 최대한 효과적으로 활용하기 위해서는 기업이 데이터를 수집, 처리, 저장, 관리 및 분석하는 방식에 대한 새로운 사고 방식이 필요합니다. Hewlett Packard Enterprise는 빅 데이터와 관련하여 새로운 기술을 찾고 ...

  25. 2017 IT 전망 보고서 - IDG Deep Dive

  26. 2016.12.20
  27. 2017년을 앞둔 현재 조직 내 IT 담당자들은 예측하기 어려운 미래를 앞장서 준비해야 할 상황에 처해 있다. 기업 경쟁력이 디지털에서 비롯될 것으로 예측되는 디지털 트랜스포메이션의 시대를 맞아 어깨가 더욱 무거워지고 있는 가운데, 전통적인 IT 업무까지 도맡아 책임져야 할 처지다. 클라우드와 IoT, 데이터 애널리틱스를 비롯해 AI와 자동화, 가상 및 증...

  28. 머신러닝을 기반으로 한 자동 타겟팅 추천 시스템 - IDG Summary

  29. 2016.06.10
  30. 데이터 속에서 숨어있는 패턴을 발견해준다는 머신러닝은 빅데이터 시대의 새로운 분석 방법으로 각광받고 있다. 데이터 속에 숨어있는 패턴을 발견해주는 머신러닝은 인간의 사고와 분석 능력을 능가하는 엄청난 양의 데이터로부터 가치를 찾아내어 고객 경험을 높이거나 제품 추천을 제공하고, 더욱 개인화된 콘텐츠를 제공하는 것까지 달성하게 해준다. 머신러닝을 기반으로 한...

  31. 일상으로 파고든 고급 분석 '빅데이터+컴퓨팅 파워+머신러닝' 합집합 - IDG Summay

  32. 2016.06.02
  33. 빅데이터라는 말이 유행한 지 수년이 지났고, ‘고급 분석’은 산업 현장 곳곳에 이미 침투해 있다. 빅데이터 분석과 ‘엔지니어링 주도 고급 분석’은 어떻게 다르며 우리가 더 많고 다양한 데이터를 분석할수록 우리가 얻을 수 있는 혜택은 무엇인지 알아보자. 주요 내용 왜 엔지니어링 고급 분석인가? 에너지 절감,...

  34. 보안에서 본 머신러닝, 머신러닝에서 본 보안, "그 가능성을 엿보다" - IDG Tech Report

  35. 2016.06.01
  36. 머신러닝의 열풍이 거세다. 알파고와 이세돌 프로기사와의 대국은 일개 이벤트에 불과했지만, 그 여파는 일반인마저 인공지능을 거론할 만큼 컸다. 머신러닝은 데이터 깊숙이 묻혀 있는 패턴을 발견해준다는 장점으로 인해 수많은 산업, 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대되고 있다. 특히 보안 분야에서 머신러닝의 활용은 무너진 보안의 새로운 희망으로 떠오르고 있다. 보...

  37. MS-아마존-IBM-구글 대격돌 ··· 클라우드 머신러닝 서비스 비교 - IDG DeepDive

  38. 2016.04.20
  39. 클라우드는 점점 더 많은 IT를 집어삼키고 있다. 거의 모든 기업용 애플리케이션과 서비스가 클라우드로 이동 중이다. 이런 변화는 새롭게 태동하는 머신러닝도 마찬가지다. 마이크로소프트와 아마존, IBM, 구글 등 IT 거물이 잇달아 클라우드 기반 머신러닝 서비스를 강화하고 있다. 이들 서비스의 주요 기능과 장단점 비교를 통해 나에게 꼭 맞는 클라우드 머...

  40. 머신러닝 입문 가이드- IDG Deep Dive

  41. 2016.01.13
  42. 기계가 지식과 기술을 배운다는 머신러닝(Machine learning)은 최근 IT 산업을 넘어 전산업군에서 뜨거운 주제로 자리하고 있다. 머신러닝은 이미 사기방지, 개인화 광고, 추천 콘텐츠, 자동차 개발, 영업 효율화, 미디어 최적화, 헬스케어 서비스 향상 등 특정 산업군이 아닌 다양한 분야에서 실질적인 효과를 보고 있다. 이번 가이드에서는 머신러닝 실...

  43. “기계에 지능을 더하는” 머신러닝의 이해 - IDG Tech Report

  44. 2015.02.04
  45. 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능의 ‘학습’에 관한 부분을 구체화한 기술로, 기계도 인간처럼 학습시키고자 하는 지적 탐구에서 시작됐다. 최근에는 사용자로부터 발생하는 엄청난 양의 데이터를 효과적으로 분석하고, 유용한 데이터를 추출하기 위해 머신러닝을 활용하는 기업이 늘어나고 있다. 사용자에게 가장 적합한 콘텐츠와 광고...

X