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TOPIC

미래기술

차세대 TV의 이해, "최신 디지털 TV 표준 'ATSC 3.0'이란 무엇인가"

조만간 더 나은 화질, 간섭에 강한 신호, 대화식 기능과 현지화된 응급 경고 등을 특징으로 하는 차세대 TV(Next Gen TV)에 대해 많은 것을 듣게 될 것이다. Credit: Getty Images Bank  차세대 TV는 북미에서 사용되는 현재 ATSC 공중파 방송 표준의 진화로, TV 방송국은 이미 자체 출시를 계획하고 있다. 차세대 TV가 무엇이며, 이 새로운 기술에 대해 알아야 할 것들을 살펴본다.  ATSC 3.0은 무엇인가 이 새로운 방송 표준인 ATSC 3.0은 현재 미국 표준인 ATSC 1.0 표준을 여러가지 새로운 기능과 기술로 업데이트한 것이다. IP(Internet Protocol) 백본을 기반으로 하며, 방송 TV를 인터넷 콘텐츠를 병합하는 것이다. 좀더 최신의 압축 시스템을 사용해 고대역폭 스트림을 지원하기 때문에 방송사가 4K UHD 신호를 보내거나 고화질 또는 표준 화질 채널을 동일한 공간에 밀어넣을 수 있다. 주창자는 실내에서의 수신 감도가 더 좋아지기 때문에 아파트에 주거하는 코드커터족에게 좋은 소식이며 또한 대화형 기능은 TV 시청자에게 새로운 서비스를 제공할 수 있다고 설명했다. 사실 과거에도 양방향 TV 콘텐츠에 대해 유사한 약속을 한 적이 있었다. 하지만 소비자들은 이에 대해 전혀 관심을 보이지 않았다. 잠재적인 문제가 되는 측면이 하나 있다면, 방송사들이 차세대 TV 채택을 열망하는 이유 가운데 하나인데, 바로 타깃이 명확한 광고다. 서비스 지역의 모든 시청자가 동일한 지역 광고를 받는 것이 아니라, 도시, 이웃, 심지어 시청자마다의 특정 광고가 게재된다. ATSC 3.0이 프라이버시에 미치는 영향 이 표준에서 프라이버시는 상당히 중요한 사항이지만, 미국 FCC는 차세대 TV를 승인하기 전에 규명할 필요가 없다고 결정했다. 이 표준 사항에는 어떤 정보를 기록하고 수집하며, 어떻게 사용하고, 어떻게 보호할 것인지에 대한 세부 사항을 언급되지 않았다....

차세대TV ATSC3.0 2017.12.14

기업의 인공지능 적용 5단계

디지털 혁신(digital transformation)이 거의 모든 기업 전략의 핵심이 되고 있으며 이로 인해 임원들은 인공지능(AI) 등의 새로운 기술을 포용하고 전통적인 비즈니스 프로세스에 적용하게 되었다. Credit: Getty Images Bank 하지만 AI가 만능은 아니다. 솔루션을 위해서는 데이터, 기술, 인프라, 인재, 비전을 조합해야 한다. 그리고 때로는 상황이 복잡해질 수 있다. 성공을 위해 많은 것들을 합쳐야 하는 복잡한 조합 프로세스를 적용하는 것과 다르지 않다. AI 도입을 위한 첫 여정을 위해서는 다음과 같은 5단계를 고려해야 한다. 1. 적용 계획하기 AI는 하나의 단일 기술이 아니라 여러 유형의 이점을 제공할 수 있는 일련의 다양한 기술 요소다. 스스로가 스테인레스 스틸 기구, 요리책, 식료품 저장실, 냉장고를 갖춘 지구상에서 최고의 테스트용 주방에 들어간다고 생각해 보자. 가능성은 무한에 가깝다. 기업 AI 혁신은 가치 창조를 위한 다양한 기회도 제공한다. 엄청난 양의 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터에 유용한 신호를 추출할 수 있는 새로운 도구가 매 주 생겨나고 있다. 하지만 선택권이 많으면 도리어 생산성이 저하될 수 있으므로 집중해야 한다. 범위를 설정하고 계획할 때 자신의 기대치를 한 문장으로 표현해야 한다. 2분 이내에 목표를 명확히 요약하거나 동료에게 설명할 수 없다면 문제가 될 수 있다. 초기 목표를 명확히 표현한 파트너들이 가장 많이 성공한다. 어디에서부터 시작할지 모르겠다면 기존의 KPI가 좋은 기준점이 될 수 있다. 예를 들어, 평균 고객 서비스 통화 시간을 몇 % 낮추려고 한다면 이탈을 줄이거나 단순히 기업의 데이터 잔재(Data Exhaust) 또는 소셜 미디어에 숨어 있는 신호(가치)가 있는지 파악한다. 명확히 명시하고 측정 가능한 목표를 찾는다. 2. 전문적인 지원 인력 배치 AI는 최신 기술을 활용하지만 이를 활용하고 훈련시키고 그 장점과 이점...

인공지능 AI 디지털트랜스포메이션 2017.12.13

MS, 양자 컴퓨팅 개발자 키트 미리보기 발표

마이크로소프트가 양자 컴퓨팅 개발 키트 프리뷰를 발표하면서 개발자에게 힘을 싣는 모습을 보였다. 바로 다운로드할 수 있는 이 개발자 키트에는 양자 프로그래밍 언어 Q#, 로컬, 애저 호스팅 퀀텀 시뮬레이터, 코드에 집중한 퀀텀 깃허브 라이브러리로 구성되어 있다. Q#은 큐빗, 오퍼레이터, 기타 추상화를 위한 네이티브 타입 시스템을 갖춘 고난도 프로그래밍 언어로 비주얼 스튜디오와 완벽하게 통합돼 있다. 마이크로소프트는 개발자가 Q#로 작성된 양자 알고리즘과 솔루션을 테스트할 수 있도록 비주얼 스튜디오에서 사용할 수 있는 키트에 로컬 시뮬레이터를 포함했다. 사용자 개발 시스템에서 실행되는 로컬 시뮬레이터는 중단점 설정, 단계별 코드 실행 등 전체적인 디버깅을 지원한다. 또한, 40큐빗 이상 시뮬레이션을 지원하는 클라우드 기반 시뮬레이터도 개발했다. 이 시뮬레이터는 향후 확장할 수 있다. 키트에는 양자 컴퓨터에서 실행하는 코드 최적화와 필요 리소스 비용 추정에 유용한 트레이스 시뮬레이터가 포함돼 있다. 마이크로소프트 개발자 키트를 소개하는 영상에서 수석 연구원 크리스타 스보어는 “양자 컴퓨팅의 한계는 궁극적으로 40큐빗 이상까지 뻗어나갈 것이다. 연구에 오랜 시간이 걸리는 복잡한 분자도 양자 컴퓨터로 연구할 수 있게 될 것이다. 마이크로소프트의 양자 컴퓨팅 개발자 키트로 대규모 계산용 프로그램을 작성할 수 있다”고 말했다. 키트에는 Q# 샘플 코드, 빌딩 블록, 튜토리얼이 포함돼있다. 기능적 양자 컴퓨터 개발을 위한 전 세계적인 경쟁이 열띤 가운데, 마이크로소프트도 준 입자를 사용해 큐빗을 만드는 토폴로지 방식을 선택했다. 마이크로소프트는 실용적 양자 컴퓨터 개발에 낙관적인 태도를 취하고 있다. 올해 초에는 글로벌 연구 활동의 일환으로 호주 시드니 대학과 함께 수십억 달러 규모의 제휴 관계를 발표하기도 했다. 스보어는 이번 개발자 키트에서 “확장 가능한 엔드 투 엔드 양자 시스템을 제공하는 차별화된 접...

2017.12.13

"회의실 잡고 비품 주문하고" 아마존, 기업용 알렉사 출시

2000년대 후반 스마트폰처럼 시리, 알렉사, 구글 어시스턴트 같은 음성 인식 인공지능 비서들이 가정에서 직장으로 이동할 준비를 마쳤다. 아마존 클라우드 컴퓨팅 자회사인 아마존 웹 서비스가 이달 비즈니스용 알렉사(Alexa for Business)를 런칭한 것도 같은 움직임이다. 아마존 리:인벤트 행사에서 첫 선을 보인 비즈니스용 알렉사는 지루한 사무 업무를 자동화하고 간편하게 하는 것이 목표다. 달력을 확인하고, 소모품을 다시 주문하고, 회의 일정을 잡고, 에코 기기에서 지정된 음성 명령으로 화상 회의를 시작하는 등의 업무를 대신 처리한다. 인공지능 비서를 업무 현장에 배치하기로 한 것은 아마존이 처음이 아니다. 시스코 역시 지난달 화상 회의 설정과 조작을 지원하는 스파크 어시스턴트(Spark Assistant)를 발표했다. 한편, 마이크로소프트도 코타나와 오피스 365 애플리케이션을 통합했다. 주요 기업들의 이런 움직임은 자연 언어 처리와 음성 인식의 출현을 강조하고 업무용 소프트웨어와 상호작용하는 새로운 방법을 제시한다. IDC 리서치 책임자 웨인 커츠먼은 “향후 10년간 기업의 협업과 업무 방식에 음성이 큰 역할을 담당할 것이다. 알렉사와 시스코의 발표가 이 점을 잘 나타낸다”고 말했다. 이미 알렉사와 비즈니스 기능에 액세스할 수 있는 수십만 가지의 알렉사 스킬이 일반 사용자에 제공되고 있다. 뿐만 아니라, 아마존은 기업도 내부적인 용도로 자체 스킬을 개발할 것이라고 기대하고 있다. 예를 들어 캐피털 원(Capital One)은 IT 부서에서 기업 시스템 상태를 빠르게 확인하고, 심각성이 큰 사고에 업데이트를 수신하는 기술을 구축했다. 또 다른 기업 사용자인 위워크(WeWork)는 파일럿 프로젝트로 아마존 에코를 사무 환경에 배치했다. 아마존이 만든 위워크 설정으로 직원들은 회의실을 예약하고 회의 일정을 잡고, 헬프데스크 티켓을 제출할 수 있다. 세일즈포스, SAP 석세스팩터(SuccessFac...

AI 알렉사 비즈니스용알렉사 2017.12.08

“더욱 생생한 영화와 게임을 즐긴다” 최신 HDMI 2.1 규격에 대해 알아야 할 모든 것

마침내 HDMI 2.1 규격이 확정됐다. 더 넓어진 대역폭과 함께 여러 가지 탐나는 기능들이 추가됐다. 새 규격이 발표됐다고 해서 현재 사용중인 전자 제품에 당장 큰 변화가 생기는 것은 아니지만, 향후 10여 년 이내에 시장에 나오게 될 신형 하드웨어들은 영상, 게임, 가상현실 등을 구현함에 있어 더욱 우수한 사용자 경험을 약속할 수 있게 됐다. HDMI 2.1 규격에서 가장 눈에 띄는 변화라면 역시 대역폭 확장이다. HDMI 2.0의 대역푝이 18Gbps였던 것에 비해, 2.1은 이를 48Gbps까지 늘렸다. 대역폭을 대폭 늘린 덕분에 기타 사양들도 덩달아 2, 3단계씩 껑충 뛰어 올랐다. 8K 및 10K 해상도 영상 재생, 4K 해상도 및 249Hz 재생률 등이 그 예다. 물론 새로운 케이블이 필요하겠지만, 그 결과물으 품질을 생각하면 그 정도 비용은 충분히 치를 수 있을 것 같다. HDMI 2.1은 또한 VESA의 DSC( display stream compression)을 지원해 대역폭을 더욱 확장할 수 있도록 했다. 사실, 아래 표에서 볼 수 있는 고해상도/프레임률 조합 중 일부는 DSC가 있을 때만 달성할 수 있는 조합이다. 높은 재생률은 특히 HFR(High Refresh Rate) 영상 재생 시 필요하다. 영화 호빗 시리즈의 1편을 기억하는가? 이 영화는 낮은 프레임률에서 빠르게 움직이는 피사체를 표현할 때 생기는 모션 블러(motion blur) 효과를 줄이기 위해 120fps 상영관에서만 상영했다. 재생률이 높아 질수록 폭풍우가 내리치는 속에서도 빗방울 하나 하나까지 놓치지 않고 담아낼 수 있다. HFR이 지원되지 않으면, 그저 이는 빗줄기로 뭉뜽그려져 보일 것이다. 아직까지 가정에서 HFR 등급의 영상 재생은 요원하다. 하지만 헐리웃, 산업체 및 연구 시설 등에서는 활발하게 사용될 것으로 기대된다. 8K, 10K 해상도 지원 HDMI 대역폭은 지금까지보다 훨씬 더 고해상도의 영상 재생을 지원한다. 2020년 올림픽은...

규격 영상 HDMI 2017.12.06

글로벌 칼럼 | 마이크로소프트 AI 전략에 빠진 한 가지

미래 IT 업체의 성공은 인공 지능 활용 여부에 달려있다고 해도 과언이 아니다. 인공 지능을 통해 기업은 사용자가 원하는 것을 이해하고, 제품을 더 잘 설계할 수 있다. 사용자가 원할 때 가장 개인화되고 매력적인 콘텐츠를 제공해 고객을 확보하려면, 기업 효율성과 운영 방식 개선에 도움이 되는 클라우드 서비스를 제공하는 것이 필수적이다. 구글, 애플, 페이스북, 아마존과 마찬가지로 마이크로소프트 역시 인공 지능 기술에 큰 판돈을 걸고 있다. 그러나 아주 중요한 부분인 모바일 기술이 빠져 있다는 점이 다르다. 모바일 없이 마이크로소프트가 인공 지능 전쟁에서 이기기란 불가능하다. 마이크로소프트의 강점부터 시작하자. 가장 중요한 것은 데이터다. 인공 지능과 최첨단 머신러닝에는 방대한 데이터가 필요하고, 마이크로소프트는 검색 엔진 빙, 윈도우와 오피스 사용자, 소셜 사이트 링크드인 등 많은 데이터를 확보했다. 빙은 구글만큼 많은 인기를 얻는 검색 엔진은 아니지만, 그래도 인공 지능의 기반으로는 훌륭하다. 여전히 많은 양의 로 데이터를 생성하기 때문이다. 야후의 전 임원 래리 코넷은 빙을 가리켜 “하루에 수억 건의 검색어 질의를 처리하는 것은 인공 지능 시스템 발전에 엄청난 조건”이라고 말했다. 일반 사용자와 직접 연결되어 있는 마이크로소프트 스토어와 제품도 인공 지능 작업에 엄청난 이점이다. 인공 지능 기반 개인 비서 코타나가 내장된 윈도우 10 기기는 전 세계 5억 대에 달한다. 지금껏 가장 지배적인 소프트웨어로 군림하는 오피스도 마찬가지로 교정과 자동 언어 번역 등에 인공 지능을 활용한다. 이렇게 마이크로소프트는 인공 지능의 이점을 사용자에게 직접 제공하고 피드백을 얻어 조금씩 알고리즘을 조정할 수 있다. 그러나 여기에는 인공지능에 매우 중요한 것이 빠져 있다. 구글과 애플은 안드로이드와 ios로 엄청난 양의 유용한 데이터를 수집한다. 데이터 수집은 시작일 뿐이다. 전 세계 수억 명의 사람들이 모바일에서 인공 지능 기반...

인공지능 AI 코타나 2017.12.05

정부, 혁신성장을 위한 '사람 중심의 4차 산업혁명 대응 계획' 발표

정부는 11월 30일 대통령 직속 4차산업혁명위원회 제2차 회의를 개최해, 그간 21개 부처가 합동으로 작업하고 4차산업혁명위원회의 논의를 거쳐 상정·의결된 '혁신성장을 위한 사람 중심의 4차 산업혁명 대응계획'을 확정, 발표했다. 이번 계획은 현 정부의 핵심 정책과제인 '혁신성장'을 뒷받침하고 모두가 참여하고 모두가 누리는 '사람 중심의 4차 산업혁명' 추진을 위한 범정부 차원의 큰 그림이다. 이번 발표는 그간 4차 산업혁명 관련해 그간의 총론 위주의 접근을 넘어, 국민이 체감하는 성과와 새로운 변화를 본격 창출하기 위한 문재인 정부 5년간의 구체적인 청사진을 정부 각 부처와 4차산업혁명위원회의 협업으로 제시했다는데 의미가 있다. 혁신성장을 위한 사람 중심의 4차 산업혁명 대응계획의 주요 내용은 지능화 혁신, 기술 경쟁력 확보, 산업생태계 조성, 미래사회 변화 대응 등 크게 4가지다. 정부는 지능화 기반으로 산업의 생산성과 글로벌 경쟁력을 제고하고, 고질적인 사회 문제 해결을 통해 삶의 질을 높이고 성장동력으로 연결한다는 계획이다. 지능화 혁신과 관련한 각 부처별 과제는 다음과 같으며, 목표 시점은 2022년이다. - 의료 : 진료정보 전자교류 전국확대, 맞춤형 정밀진단·치료 확산, AI 기반 신약개발 혁신 - 스마트시티 : 지속가능한 스마트시티 모델 구현, 자율제어 기반 지능형 스마트홈 확산 - 제조 : 최적화 단계 스마트공장 확산, 지능형 협동로봇 개발, 제조 서비스화 - 교통 : 지능형 신호등 확산, 교통사고 위험 예측‧예보 서비스 고도화 - 이동체 : 고속도로 자율차 상용화, 산업용 드론 육성, 자율운항선박 도입 - 복지 : 간병·간호 지원 로봇 도입, 노인치매 생활보조 혁신 - 에너지 : 전력효율화 스마트그리드 전국 확산, 온실가스 저감 고효율화 기술 개발 - 환경 : 미세먼지 정밀대응, 수질 최적관리 스마트 상하수도 확산, IoT...

정부 4차산업혁명 2017.12.01

디지털 트랜스포메이션 전략 개발을 위한 3가지 팁

필자의 기업 역시 다른 많은 기업과 마찬가지로 새로운 디지털 시장이 부상하면서 고무됨과 동시에 약간은 두려움을 느끼고 있다. 에어비앤비(AirBnB)부터 스포티파이에 이르기까지 눈깜짝할 사이에 업계의 양상이 바뀌고, 때로는 그로 인해 전통적인 산업이 급격히 몰락하는 사례를 봐왔기 때문이다. 여기서는 기업이 디지털 전략 개발을 시작할 때 염두에 둬야 할 3가지 간단한 팁을 알아본다. 1. 혁명이 아닌 진화 디지털 전략은 혁명이 아니라 전통적인 기업 IT 전략 개발 방법의 진화임을 잊어서는 안 된다. 디지털 전략 수립에 착수하기 전에 맹목적으로 디지털 찬양에 현혹되어 판단력을 잃어서는 안 된다. 디지털 XX, 디지털 YY 등의 직책을 가진 사람들을 채용해 새로운 팀을 구성해야 한다고 생각해서도 안 된다. 물론 전통적인 전략에 비해 IT에 대한 비중을 낮추고 비즈니스에 더 초점을 둬야 하고, 각자의 업계에서 다음 우버(Uber)의 등장을 주시해야 하는 것은 맞지만, 근본적으로 디지털 전략은 우리 시대에 적용되는 IT 전략이다. 과거에 비해 조직의 방향에 영향을 미칠 기회가 더 크고 위험도 역시 크지만, 과거에 전략을 수립하는 데 사용했던 분석 기술은 여전히 유효하다. 또한, IT에서 디지털로의 변화 과정에서는 시간이 걸리므로 그러한 기술을 더 확장해야 한다. 필자의 회사는 이를 위한 팀을 구성할 때 디지털 전략을 담당할 3~4명의 직원을 선정했다. 다양한 기술적 배경을 가진 보통 직원들로, 새 역할, 특히 정립된 교육 과정이 없는 역할을 맡기기에 충분할 만큼 유연하고 동기 부여가 되어 있었다. 업무를 신속하게 익히고 운영 지원 요청에 따른 방해를 피하기 위해 팀은 이 일만 전담하도록 했다. 우리는 디지털 전략을 수립하기 위해 준비하면서 40여 명의 전 세계 모든 고위 임원들과 인터뷰했다. 이 인터뷰의 초점은 전통적인 IT 질문, 즉 비즈니스 목표, 필요한 비즈니스 역량, 그러한 역량을 제공하는 데 있어 IT가 기여할 수 있는 부분에 맞춰...

디지털 디지털트랜스포메이션 디지털전략 2017.11.30

한국마이크로소프트, 윈도우 MR 플랫폼 공개

한국마이크로소프트는 가상현실(VR)과 증강현실(AR)의 장점을 아우르며 새로운 경험을 제공하는 혼합현실(MR)을 한국에서 공식적으로 첫 선을 보였다. 한국마이크로소프트는 서울시 강남구 잼투고에서 마이크로소프트의 MR 전략과 디바이스 및 생태계를 공개하는 기자간담회를 개최하고, 윈도우 MR(Windows Mixed Reality)에 대해 설명했다. MR은 물리적인 현실과 가상 세계를 혼합한 광범위한 개념으로 기존의 VR과 AR을 모두 포함한다. 현실과 완전히 분리된 가상 세계에 콘텐츠를 결합하는 VR, 현실 세계 위에 가상의 정보를 입혀 보여주는 AR의 장점을 모두 취함과 동시에 각 기술의 한계를 넘어 높은 몰입도와 현실감을 제공할 수 있는 것이 특징이다. 마이크로소프트는 ‘모두를 위한 MR’ 즉, 모두가 쉽게 MR을 접하고 이를 활용해 더 많은 것을 경험하고 이룰 수 있도록 지원하기 위해, 플랫폼은 물론 제조업체와 개발자 그리고 다양한 유통업체들과 협력해 보다 풍부한 MR 생태계를 만들어 나갈 계획이다. ▲커넥티드 콜라보레이션 비즈니스 플랫폼 ▲커뮤니케이션 리얼리티 ▲입체적 인사이트 학습 플랫폼 ▲360도 액션 센터 총 4가지 측면에 집중하면서, 단순 게임 콘텐츠가 아닌, 교육, 비즈니스, 엔터테인먼트 등 삶의 전반적인 방식을 더욱 풍부하게 바꿔 줄 수 있는 생태계를 만드는 것이 목표다. 현재까지 공개된 윈도우 MR 디바이스는 총 6가지다. 삼성을 비롯해 레노버, HP 등 다양한 제조업체에서 잇따라 윈도우 MR 디바이스를 출시했으며, 현재 에이수스를 제외한 나머지 5가지 디바이스는 영미권 국가에서 공식적으로 판매를 시작했다. 특히, 이번에 공개되는 윈도우 MR 디바이스는 헤드셋에 카메라가 장착돼 있어, 시야 범위를 감지하고 외부 센서 없이 사용자의 위치를 정확하게 인식할 수 있다. 그렇기 때문에 사전에 여러 센서들을 복잡하게 설치할 필요없이 바로 사용할 수 있으며, 가상 현실임에도 불구하고 현실의 물...

한국마이크로소프트 2017.11.15

가트너, 아태지역 10대 디지털 혁신 기업 발표...한국 ‘네이버’ 9위 차지

가트너는 아태지역 10대 디지털 혁신 기업을 발표했다. 아시아ㆍ태평양 지역 내 상위 디지털 혁신 기업은 글로벌 기업에 위협인 동시에 기회임에도 불구하고, 기업 최고정보책임자(CIO)는 이들 아태지역 디지털 혁신 기업에 큰 주의를 기울이지 않고 있다고 덧붙였다.   애널리스트들은 디지털 비즈니스를 구축ㆍ확장하고자 하는 CIO들이 아태지역의 상위 혁신 기업들을 최대한 조기에 발견ㆍ파악하고, 전략팀과의 논의를 통해 이들 디지털 공룡들과 협력할 것인지, 경쟁해야 할지 결단을 내려야 한다고 조언했다. 가트너는 오늘날 기업 80%가 2021년까지 혁신을 위한 경쟁에서 도태되거나, 자체적 혁신에 실패함으로써 시장 점유율의 약 10%를 잃을 것이라 예상했다. 가트너 애널리스트 CK 루는 “글로벌 기업의 CIO와 IT 리더는 구글, 페이스북, 아마존, 애플과 같은 미국 다수 IT 기업에 대해서는 잘 알고 있지만, 아시아 IT 강자들이 디지털 비즈니스 지형도를 어떻게 변화시키고 있는지에 대해서는 잘 모르는 경우가 많다”며, “명확한 기회의 분류 내에서 이뤄지는 아태지역 디지털 혁신 기업들에 대한 철저한 조사 없이는 글로벌 IT 투자의 우선순위가 완전하지 못할 것”이라고 말했다. 또한 루는 “전세계 시장 대비 아태지역 GDP 성장세는 1.6배 빠르고, 또한 모바일 지갑 등 신기술 채택 비중이 매우 높고, 17억 인터넷 사용자들에게 접근할 수 있는 시장”이라며, “중국과 미국 디지털 기업이 글로벌 시장 혁신을 위한 치열한 경쟁을 벌이고 있는 상황에서, 많은 기업들은 뒤처지지 않기 위해 촉각을 곤두세워야만 한다”고 덧붙였다. 디지털 혁신 기업은 문자 그대로 디지털 혁신을 창출ㆍ선도하는 기업을 뜻한다. 가트너에서는 디지털 혁신 기업을 ‘문화ㆍ시장ㆍ산업ㆍ프로세스 내에서 디지털 역량ㆍ채널ㆍ자산을 통해 표현되거나 유발되는 행동 변화나 근본적 기대치의 ...

가트너 2017.11.09

글로벌 칼럼 | 쌍방향 소통하는 챗봇, UX는 진화한다

'온라인 세기'의 첫 20년 동안 고객들과의 상호작용을 조용하고 경직된 웹사이트로 강제하는 데에 집중했다. 그 이유는 대화를 감당할 수 없다고 믿었기 때문이다. 또한 사람들이 사무실에 찾아오기를 원치 않았으며 사람들이 전화를 거는 것도 좋아하지 않았다. Credit: Getty Images 우리는 방문이나 대화가 폭주하는 것을 감당할 수 없다고 생각했다. 이제 대화 없이는 기업이나 정부를 운영하거나 커뮤니티와 소통할 수 없다는 사실을 알게 됐다. 과거에는 대화를 멈췄다. 아니 대화를 그만하려 했다. 새로운 세기의 첫 20년 동안 고객 중심으로 재정의했으며, '온라인'은 하나의 요구사항이 돼 더 빠르고 저렴하며 쉬워졌다. 정부와 민간기업을 포함해 크고 작은 모든 조직은 인터넷에서 자신의 영역을 표시하기 위해 경쟁했다. 문서와 정보를 연결하고 브랜드를 홍보하며 제품을 판매하고 국민 또는 고객에게 어떤 정부나 브랜드가 자신에게 유익한지 알리는 장으로 웹을 활용했다. 오프라인에서 줄 서서 기다리던 소비자들이 이제는 온라인으로 옮겨 갔다. 하지만 현실은 '오프라인에서 줄 서서 기다리기'에서 '온라인에서 대기하기'로 바뀌었을 뿐이다. 그렇게 시작됐다. 조용한 악몽 대기업들은 2000년 정부의 온라인 지침에 따라 모든 대량 거래를 온라인화했다. 기업은 베란다를 청소하듯이 갑자기 문을 열고 모든 것을 온라인화했다. 두서가 없었다. 혁신도 없었다. 복잡성은 고객의 몫이었다. 웹사이트들은 상상할 수 없는 복잡성을 고객에게 안겨주었고 엄청난 양의 서식 목록, 앱 목록, 방대한 양의 정보가 웹 페이지 계층에 적용되었으며, 관료주의적이며 법제적으로 작성했지만 쉽게 찾거나 이해할 수 없었다. 정형화된 웹사이트 구축이 붐이었다. 현재까지 남아 있는 웹사이트 악몽을 엿보려면 '정형화된' 정부 웹사이트만 찾으면 된다. 웹사이트 확산이 전략적인 대응으로 자리 잡으면...

UX 챗봇 2017.11.07

글로벌 칼럼 | 'AI vs. 인간' 누가 더 나은 의사결정을 내릴까

우리는 매일 다양한 결정을 내리며 산다. 그리고 우리의 삶이 디지털화될수록, 선택은 더욱 다양하고 어려워진다. Credit: Getty Images Bank 옛날에는 신문이나 TV를 통해서만 뉴스를 접했다. 선택지 자체가 그다지 많지 않았기 때문이다. 그러나 오늘날에는 너무나 많은 인터넷 뉴스 사이트와 소셜 미디어가 존재한다. 예를 들어 지금 독자들이 이 글을 클릭하게 된 것도 무수한 선택의 결과일 것이다. 그리고 이러한 플랫폼들 덕분에 평범한 개인들도 콘텐츠 크리에이터가 되어 직접 데이터를 생성해 낼 수 있게 됐다. 앞으로도 선택지의 가짓수나 데이터의 양은 늘어나면 늘어났지 줄어드는 일은 없을 것이고, 이는 의사결정으로 인한 피로도를 증가시키게 된다. 이러한 현상은 특히 비즈니스 세계에서 두드러진다. 알리바바의 마윈은 미래에 AI로 인해 하루 4시간 근무가 가능해질 것으로 예측했다. 그렇지만 이것이 현실이 되려면 앞으로 30년은 있어야 한다. 오늘날 성공적인 기업들은 의사결정을 단순하게 만들어 이런 선택 피로의 문제를 해결하고 있다. 오바마 전 미국 대통령은 이메일에 답장할 때 동의/반대/논의 등 한두 단어로 답변을 보냈다고 한다. 그리고 매일 회색 후드와 티셔츠, 그리고 청바지만 입고 다니는 몇몇 소셜 미디어 유명인들처럼 오바마 역시 회색 또는 파란색으로 수트 색을 통일시켰다. 어느 연구 결과에 따르면, 우리는 하루에 약 3만 5,000여 가지 결정을 내린다. 그렇다면 이런 결정을 단순화하거나 자동화함으로써, 그리고 자잘한 '방해 요소'들을 제거하면 엄청난 시간을 절약하고 생산성을 높일 것으로 기대된다. 자신의 의사결정 스타일은 여기서 스타일이란 옷 입는 스타일을 말하는 것이 아니다. 바로 의사결정 스타일을 말한다. 대부분 사람은 상황에 따라 다음과 같은 4가지 중 하나의 의사결정 방식에 해당한다. - 결단력/독선 : 팀의 의견을 고려하지 않고 독자적이고 독립적으로 의사결정을 내리는 스타일 - ...

의사결정 AI 인간 2017.11.07

글로벌 칼럼 | 아이폰 X와 페이스 ID, 알아보고 비난해야

애플의 새 아이폰 X는 얼굴을 읽는다. 그리고 프라이버시 전문가들은 이를 악물고 공격하는 중이다. 아이폰 X의 복잡한 트루뎁스(TrueDepth) 이미지 시스템에는 3만 개의 눈에 보이지 않는 점을 쏘는 적외선 프로젝터와 이런 점들이 도달하는 3차원 공간을 확인하는 적외선 카메라가 포함되어 있다. 얼굴이 보이면 휴대전화의 인공 지능이 점의 위치를 파악한다 일반적인 생체인식 그리고 안면 인식은 특히 프라이버시 전문가들에게 민감한 주제다. 암호와는 달리 지문 또는 얼굴을 바꿀 수 없기 때문이다. 아이폰 X의 얼굴 인식 시스템은 기본적으로 페이스 ID, 사용자의 표정을 따라하는 애니모티콘, 잠이 든 사람의 얼굴로 잠금 해제하는 것을 방지하기 위해 사용자가 아이폰과 시선을 맞추고 있는지 알아보는 ‘눈맞춤’ 등 3가지 기능을 제공한다. 즉, A.I.는 아이폰 X의 투사된 적외선 점을 보고 상황에 따라 다음을 확인할 수 있다. 승인된 사용자인가? 사용자가 웃고 있는가? 사용자가 휴대전화를 바라보고 있는가? 프라이버시를 옹호하는 사람들은 페이스 ID의 안전한 진행 방식을 이유로 애플에 찬사를 보내고 있다. 얼굴 데이터는 해킹 및 기타 용도로 악용될 위험이 있는 클라우드로 업로드 되지 않는다. 그리고 애니모티콘과 눈맞춤 기능에는 얼굴 인식이 포함되지 않는다. 이번 주 로이터 통신은 애플의 제 3자 개발자에 대한 얼굴 데이터 액세스 제공 정책에 대한 비판이 남아 있다고 밝혔다. 데이터에는 얼굴의 부분(눈, 입 등)뿐만이 아니라 이런 부분들의 상태 변화(눈썹 올림, 눈 감기 등)가 포함된다. 개발자는 앱을 프로그래밍하여 이 데이터를 실시간으로 사용하도록 하고 원격 서버에 데이터를 저장할 수 있다. 생체인식 보안 세계에서는 새로운 논란이 일고 있다. 얼굴 표정과 움직임이 위치 데이터나 얼굴 기록과 같은 방식으로 보호해야 하는 사용자 데이터 또는 개인 정보를 구성하는가? 필자의 대답은 말미에서 제시하도록 하겠...

프라이버시 생체인식 AI 2017.11.07

IDG 블로그 | 블록체인, 전통 식료품 유통망에 도전장

스마트 컨트랙트와 블록체인 기반의 분산 데이터베이스 플랫폼으로 직접 판매와 가격 인하가 가능해진다. 어쩌면 소매 식료품점의 몰락이 코 앞에 다가와 있는지도 모른다. 러시아 식료품 배달업체인 INS(Instamart)는 대형 소비재 유통업체인 유니레버, 네덜란드 축산 조합인 프라이스랜드캄피나, 미국 식료품 회사 마스 등과 구속력이 없는 각서에 서명했다고 밝혔다. INS의 목표는 블록체인 기반의 식료품 공급망을 구축해 도소매 유통업체를 거치지 않고 제조업체와 소비자를 직접 연결하는 것이다. 이를 통해 최종 소비자 가격도 크게 내릴 수 있다. INS는 보도자료를 통해 “INS는 생태계를 분권화해 소비자가 식료품 회사로부터 직접 구매할 수 있도록 하면 가격을 최대 30%까지 내릴 수 있다”고 강조했다. 또 2018년 4분기로 계획된 서비스 정식 출범의 첫 단계로 이달 말에 토큰 세일을 진행할 예정이다. 분명 시장은 있다. INS가 인용한 퍼시스턴트 마켓 리서치의 자료에 따르면, 전세계 식료품 시장은 2020년 8조 5,000억 달러 규모로 성장할 전망이다. 이중 온라인 식료품점이 차지하는 비중은 3,000억 달러이며, 미국 온라인 시장도 2020년에는 180억 달러 규모에 이를 것이다. INS는 소비자가 원하는 것보다 수익을 극대화하는 데 치중하는 “식료품 유통업체의 권한 남용” 때문에 소비자와 제조업체 간의 직접적인 인터랙션이 반드시 필요하다고 지적하며, 유통업체의 공급망이나 조달 조건에 맞지 않아 매장에서 볼 수 없는 독립적인 지방 제조업체도 제한없이 이용할 수 있도록 할 것이라고 밝혔다. 또한 현재의 식료품 관련 트레이드 프로모션(Trade Promotion)은 소비자에게 도움이 되지 않고 비용만 발생한다며, 이를 암호화된 토큰과 스마트 컨트랙트(Smart Contract)를 기반으로 한 소비자 충성도 마케팅으로 대체하고자 한다. INS에 따르면, 현재 트레이드 프로모션은 대부분 ...

유통망 식료품 블록체인 2017.11.03

토픽 브리핑 | 다시, 혁신의 관점에서 본 아이폰 X

애플이 미국, 일본 등에서 아이폰 X 판매를 시작했다. 아직 공급량이 충분히 않아 실물을 본 사람은 많지 않지만, 일부 먼저 써본 이들의 평가가 속속 공개되고 있다. 애플은 과거 신제품을 내놓을 때 주로 기자에게 리뷰용 기기를 제공했지만 아이폰 X는 소수 블로거에게 먼저 공개한 것으로 알려졌다. 파급력과 전문성, 어젠더 측면에서 이전과 다른 방식인데, 어떤 결과로 이어질지 지켜볼 일이다. 일단 첫 반응은 우호적이다. 터치 ID를 대체한 페이스 ID는 잘 작동하며, ‘M형 탈모’로 비유되는 상단 디자인은 ‘의외로’ 거슬리지 않는다는 평가다. 배터리 사용 시간도 아이폰 7/8 플러스보다 더 길어져 호평을 받았다. 전면 화면을 둘러싼 스틸 링에 스크래치가 잘 생기고, 검은색 경계가 거슬린다는 지적도 있었지만, 전반적으로는 '오리지널 아이폰 이후 가장 재미있는 기기’라는 평가다. 그러나 혁신에 관점에서 보면 아이폰 X는 그리 새롭지 않다. 아이폰 X에서 가장 눈에 띄는 것은 페이스 ID다. 일반 카메라 외에 적외선 카메라, 투광 일루미네이터, 도트 프로젝터를 추가해 더 빠르고 정확하게 사용자를 인식한다. 얼굴 데이터는 아이폰 내부에 보관되며 눈을 뜬 상태에서만 인식되도록 보안도 강화했다. 하지만 얼굴 인식은 (실패하긴 했지만) 이미 삼성이 시도했던 기술이다. 참신하지 않다. 업데이트 : 아이폰 X 실물 후기 등장… “10점 만점은 아니지만 꽤 훌륭” "아이폰 X에만 있는” 페이스 ID의 모든 것 블로그 | 아이폰 X의 M자 머리 '베젤이 없는 폰'의 안타까운 역설 글로벌 칼럼 | 다음 주 부활할 애플 스토어 줄서기… 애플 속내는? iOS 11과 아이폰 8 시리즈로 더 좋은 사진을 찍는 방법 이 진부함의 반전은 얼굴 인식 기술의 새로운 활용 가능성이다. 전문가들은 얼굴의 움직임을 3만 개 이상의...

얼굴인식 애플 토픽브리핑 2017.11.03

심층 고찰 : 정말로 인공지능이란 무엇인가

구체적으로 인공 지능을 정의하는 요소는 무엇일까? AI는 터미네이터, 월-E와 같은 영화에 등장하는 로봇을 가리키는 그럴듯한 이름일 뿐인가? 기계가 단순히 유용함을 넘어 인공 지능을 가지기 위해서는 어떤 조건을 충족해야 하는가? 일각에서는 AI로 간주하기 위해서는 스스로 학습하거나 자율적인 요소가 필요하다고 주장한다. 유명 저자이자 게임 기획자 겸 교수인 이안 보고스트는 최근 디 애틀란틱(The Atlantic)에 "인공 지능이 무의미해졌다"란 기사를 실으며 이 논점을 심층적으로 분석했다. AI를 구성하는 요건에 대해 보고스트는 "기계는 자율 의지 및 의외성은 물론이고 지각이 가능할 때, 또는 최소한 전문성을 갖고 작동하기에 충분할 만큼의 자기 인식이 있을 때 AI라고 할 수 있다. 인공 지능이라고 주장하는 시스템을 보면 대부분의 경우 지각, 자기 인식, 자율 의지가 없고 심지어 의외성도 없다. 단순한 소프트웨어일 뿐"이라고 말했다. 패턴 인식은 지각이 아니며, 머신러닝 알고리즘은 손쉽게 속임수에 넘어간다. 첨단 로봇 기술은 아직은 AI가 아니다 가장 진보된 로봇 소프트웨어도 기술적으로 AI라고 간주할 수는 없지만 미래 AI의 청사진은 될 수 있다. 예를 들어 다 빈치 시(da Vinci Si) 로봇 시스템은 폐 수술을 보조하는 데 사용되지만, AI의 정의에는 부합하지 않는다. 그러나 수술의 정확성을 높이고 환자의 회복 시간을 단축시켜 준다. 이 시스템을 자주 사용하는 러시 대학에 따르면 의사는 "환자 몸 안의 고화질 3D 이미지를 보면서" 수술을 집도한다. 의사가 손을 움직이면 플랫폼의 로봇 팔에 장착된 비디오 카메라와 수술 기구도 그에 따라 실시간으로 정밀하게 움직인다. 비약적인 AI 발전은 항상 현재 기술이 개조를 거쳐 자율성을 갖추는 것부터 시작된다. 지금의 다 빈치 시 로봇 시스템 역시 마찬가지다. 이 기술은 수술 분야의 미래 AI 발전을 위한 프로토타입이 ...

인공지능 AI 무인자동차 2017.10.30

"스스로 고장을 탐지하고 치유한다", '자가 치유' 기계를 실현하는 산업용 IoT

산업용 IoT(Industrial IoT, IIoT) 덕분에 생산이 중단되는 시간이 크게 줄어든다. 과학자들에 따르면, 머신에 탑재된 네트워크 연결 센서와 방대한 데이터가 '자가 치유(복구)' 생산을 실현시킨다. Credit: Photo Fraunhofer IPA 이는 포드와 같은 제조업체와 유럽의 여러 학술 연구기관들이 추진하고 있는 연구 프로젝트인 셀수스(SelSus)의 목표다. 생산 과정에서의 '약점'을 탐지하고, 수학적으로 계산된 다양한 '자가 치유' 기능을 통해 자동으로 '문제가 될 수 있는 부분'을 고친다는 개념이다. 과학자들은 진단으로 장비가 고장나기 전에 이를 바로잡을 방법을 추천할 수 있다고 주장한다. 이런 '자가 치유' 기능은 장비 모니터링을 다음 단계로 끌어올린다. 프로젝트 참여 조직 가운데 하나인 독일의 FIMEA(Fraunhofer Institute for Manufacturing Engineering and Automation) IPA의 마틴 카스퍼츠크는 보도자료를 통해 "기계와 구성 부품의 상태를 모니터링하는 것에 그치지 않는다. 시스템이 잠재적인 고장과 오작동을 예측할 수 있도록, 조기에 마모나 파손 징후, 취약점을 감지하는 데 목적이 있다"고 설명했다. 일부 상황에서는 결함을 고칠 수도 있다. 연구팀은 이미 일정 수준의 성과를 달성했다. EU의 투자를 받은 연구 파트너의 엔진 생산용 로봇 팔의 경우, 문제가 발생하기 시작하면 자가 치유를 시작한다. 연구팀의 설명에 따르면, 저항을 탐지할 경우 잡는 동작 대신 뒤로 물러나는 동작을 한다. 또한 스트레스를 받은 케이블의 파손 확률을 계산할 수도 있다. 자가 치유 기술의 원리 네트워크로 연결된 센서 기반 기술의 토대는 확률을 계산하는 베이지안 네트워크(Bayesian Network)라는 수학 모델이다. 여기에 기준이 되는 작동과 실제 작동을 비교 분석하는 학습 ...

IIoT 자가치유 2017.10.27

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