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왓슨

복잡한 하이브리드 멀티 클라우드 관리를 간소화하는 AI와 자동화의 힘

하이브리드 멀티 클라우드 전환으로 기업은 민첩성, 유연성 같은 구체적인 성과를 거둔다. 이런 성과를 이어가려면 반드시 확보해야 할 역량이 있다. 바로 IT 운영이다. 하지만 이는 쉽지 않은 도전 과제다. 기업의 IT 운영 조직은 온프레미스 환경에는 밝지만 하이브리드, 멀티 클라우드 환경은 아직 익숙하지 않다. 충원도 쉽지 않다. 클라우드 운영에 필요한 전문 지식을 갖춘 이를 찾기도 어렵다. 이 와중에 클라우드 전환이 속도를 내다 보니 잠재적인 장애 걱정이 이만저만이 아니다. 상세히 모니터링하고, 인프라와 애플리케이션 성능 관리까지 하는 온프레미스와 달리 하이브리드 멀티 클라우드 환경은 모니터링부터 쉽지 않다. 일단 각종 이벤트와 로그 정보를 어렵게 수집한다 해도 그 양이 너무 많아 적시에 맥락을 파악해 대응하기 어렵다. 그렇다면 이런 도전 과제를 어떻게 풀 것인가? 많은 조직이 AI 기반의 자동화에 희망을 걸고 있다.    AI 기반 자동화에서 길을 찾다  관리 대상이 많고, 여러 위치에 있다는 것은 환경이 복잡하다는 것을 뜻한다. 현재 사용 중인 관리 도구로 나날이 복잡해지는 환경을 수용하는 데에는 분명 한계가 있다. 경계를 넘어서는 하이브리드 멀티 클라우드로 전환하는 중이라면 기존 관리 체제가 더 이상 유효하지 않다는 것에 공감할 것이다.  그래서 클라우드 전환에 나선 조직들은 자동화 체제 재편에 관심이 많다. 주요 관심사는 현재 운영 중인 프로세스를 AIOps로 진화, 발전시키는 것이다. 그 이유는 무엇일까? 대부분의 IT 조직은 모범 사례를 참조해 나름의 자동화 체계를 구축하고 있다. 이를 통해 인프라, 개발, 이벤트, 보안 관리를 수행한다. 그리고 이에 맞춰 툴 체인을 구성해 사용한다. 이 체계는 클라우드 도입을 확대하는 순간부터 도전을 맞이한다. 가장 먼저 직면하는 과제는 ‘노이즈’다. 클라우드 전환 수준이 높을 수록 각종 이벤트와 로그 데이터 홍수 속에서 진짜 중요한 이슈를 가려내기 어렵다. 데이터 양이 더 늘...

IBM IBMInstana APM 2021.06.09

AI 기반 자동화 솔루션 및 실시간 성능 모니터링 솔루션

IBM의 AI 기반의 자동화 솔루션인 Cloud Pak for Watson AIOps Version 3.1 은 방대한 정형, 비정형 IT 운영 데이터에 기계 학습, 자연어 이해, 진보된 AI 기술을 활용하여 IT 운영을 자동화하며 크리티컬 인시던트를 사전에 예방하고, 자동화 및 협업을 통해 장애 대응 비용을 획기적으로 절감하고 대응 속도를 가속화 할 수 있도록 합니다. 또한 예기치 못한 상황과 오류를 대비하고 극복하고 시스템이 원활하게 운영될 수 있도록 관리 해주는 차별화된 실시간 성능 모니터링 시스템인 Instana 를 인수하여 단, 5분이면 애플리케이션 모니터링이 가능합니다. 지금 바로 IBM Cloud Pak for Watson AIOps 및 Instana에 대한 자료를 확인해보세요.

모니터링 AI 왓슨 2021.06.07

복잡한 클라우드 환경에서의 IT운영 지능화 전략 및 관리 혁신 제안

하이브리드 멀티클라우드 기반으로 운영 환경이 확장됨에 따라, 이제 IT 운영에 대한 보다 지능적이고 통합된 접근 방식이 필요합니다. IT 운영에 혁신을 불어넣을 IBM Cloud Pak for Watson AIOps와 실시간 성능 모니터링 솔루션인 Instana를 소개합니다.  IBM에서 version 3.1로 새롭게 선보이는 IBM Cloud Pak for Watson AIOps는 방대한 정형 및 비정형 IT 운영 데이터에 기계 학습, 자연어 이해, 진보된 AI 기술을 활용하여 IT 운영을 자동화하며 크리티컬 인시던트를 사전에 예방하고, 자동화 및 협업을 통해 장애 대응 비용을 획기적으로 절감하고 대응 속도를 가속화 할 수 있도록 합니다. 또한 차별화된 실시간 성능 모니터링 시스템인 Instana는 예기치 못한 상황과 오류를 대비 및 극복하고 시스템이 원활하게 운영될 수 있도록 관리해줍니다. <57분> 주요 내용 - ITOps 환경 변화로 인한 AIOps의 필요성 - IBM Watson AIOps가 제공하는 자동화된 운영 관리 방식 소개와 효과 - 기술스택과 아키텍쳐의 진화 - IBM Observability with Instana가 제시하는 새로운 모니터링 관점 - Q&A

멀티클라우드 AIOps 왓슨 2021.06.07

엔터프라이즈에 특화된 AI 검색 기술 IBM Watson Discovery

Forrester가 텍스트 분석 '리더' 로 선정한 Watson Discovery는 비즈니스 인사이트를 도출하고 새로운 방식으로 업무를 개선하며, 단지 정보만 추출하는 것이 아닌 언택트 시대에 복잡한 비즈니스 문서를 크롤링하고 컨텍스트 기반의 답변을 제시하여 효율적인 의사 결정으로 비즈니스와 업무 혁신을 제공합니다.  Watson Discovery는 자연어 처리 기능을 포함하여 머신 러닝의 최신 기술을 적용하며, 사용자 도메인의 언어로 손쉽게 트레이닝이 가능한 엔터프라이즈에 특화된 검색 기술이며 클라우드 또는 온프레미스 환경에 배치 가능한 강점을 갖추고 있습니다.  주요 내용 - AI 기반 엔터프라이즈 검색 요건 - AI 기술을 적용한 검색 툴  - 기본에 충실한 Chatbot+@ - AI 를 통한 트렌드 예측의 중요성 - 소셜 분석을 통해 새로운 Insight Finding - 주요 고객 사례

왓슨 Watson AI 2021.03.09

IBM, 왓슨 활용 신기술 발표…“EY 및 리전 뱅크 등 왓슨 활용 AI 업무 적용”

IBM은 AI 사용을 확대하기 위한 IBM 왓슨 활용 신기술을 발표했다. ‘독해력’은 IBM 연구소의 혁신적인 질의응답(QA) 시스템을 기반으로 한다. 현재 IBM 왓슨 디스커버리(IBM Watson Discovery)에는 베타 버전이 탑재돼 있다. 방대한 양의 복잡한 비즈니스 문서에서 자연어 질의를 통해 보다 정확한 답변을 찾아낼 수 있는 기능으로 개발됐다. 또한 각 답변에 대해 시스템이 평가한 신뢰도를 점수로 제공한다. ‘FAQ 추출’은 FAQ 문서에서 한 쌍의 질문과 답변을 자동으로 추출하기 위해 IBM 연구소의 자연어 처리 기술을 사용한다. 현재 IBM 왓슨 어시스턴트(IBM Watson Assistant)의 서치 스킬(search skill)에 베타 버전으로 탑재돼 있다. 기업은 가상 상담원이 최신 답변을 갖춘 상태로 유지할 수 있도록 지원하는 한편, 수작업으로 업데이트하는데 소요되는 시간을 줄일 수 있다.   ‘의도 분류 모델’도 현재 IBM 왓슨 어시스턴트에서 이용할 수 있다. 이 기술은 가상 상담원이 사람들과 상호작용할 때 사람들의 목적이나 의도를 보다 정확하게 이해하도록 하는 한편, 관리자가 시스템을 보다 빠르게 학습시킬 수 있도록 설계되었다.  IBM 왓슨 디스커버리는 기존에 지원하던 언어 외에 보스니아어, 크로아티아어, 덴마크어, 핀란드어, 히브리어, 힌디어 등 10개의 새로운 언어를 지원한다. IBM은 기업들이 글로벌 엔터프라이즈급 자연어 처리 솔루션을 구축할 수 있도록 새로운 언어에 대한 지원을 지속적으로 추가하고 있다. IBM은 IBM 연구소가 개발한 ‘AI 팩트시트(AI Factsheets)’를 클라우드 팩 포 데이터(Cloud Pak for Data)의 왓슨 스튜디오를 통해 2021년에 상용화한고 발표했다. AI 팩트시트는 제품의 중요한 특성에 대한 정보를 제공하도록 설계되었다. 이 정보를 표준화하고 공개하는 것은 업계 전반의 AI 서비스에 대한 신뢰 구축에 도움이 될 것이라고 업체 측은 설명했다. ...

IBM 왓슨 2020.12.22

DGB금융그룹 전체의 보안을 고도화··· DGB데이터시스템 SoC 구축 사례 - IDG Case Study

2012년 4월 설립된 DGB데이터시스템은 DGB대구은행을 비롯한 DGB금융그룹 8곳의 계열사에 인프라 관리, 통합 보안관제, 시스템 통합, 유지보수, 컨설팅 등의 IT 종합 서비스를 제공하는 IT 전문기업이다. 최근에는 여러 공공조직 및 교육기관과의 대외 사업 및 해외사업으로도 업무 영역을 확장하고 있다. DGB데이터시스템이 업계 선도적인 보안 위협 탐지 및 분석 플랫폼인 IBM 큐레이더를 도입하고, 나아가 보안관제 포털을 자체 개발해 운영하게 된 과정을 살펴본다.  주요 내용 “결국 책임은 우리가 진다, 역량 내재화 결정” IBM 큐레이더를 선택한 ‘3가지 이유’ DGB금융그룹 전체의 보안 역량 고도화 독자적 보안관제포탈 ‘프리즘’ 개발로 이어지다 “보안관제, 솔루션 이상의 가치제안이 중요하다”  

IBM 시큐리티 큐레이더 왓슨 2020.11.25

엔터프라이즈에 특화된 AI 검색 기술 IBM Watson Discovery

Gartner 및 Forrester 의 AI 검색의 '리더' 로 선정된 Watson Discovery는 비즈니스 인사이트를 도출하고 새로운 방식으로 업무를 개선하며, 단지 정보만 추출하는 것이 아닌 언택트 시대에 복잡한 비즈니스 문서를 크롤링하여 컨텍스트 기반의 답변을 제시하여 효율적인 의사 결정으로 비즈니스와 업무 혁신을 제공합니다.  Watson Discovery는 자연어 처리 기능을 포함하여 머신 러닝의 최신 기술을 적용하며, 사용자 도메인의 언어로 손쉽게 트레이닝이 가능한 엔터프라이즈에 특화된 검색이며 클라우드 또는 온프레미스 환경에 배치 가능한 강점을 갖추고 있습니다.  주요 내용 - AI 기반 엔터프라이즈 검색 요건 - AI 기술을 적용한 검색 툴  - 기본에 충실한 Chatbot+@ - AI 를 통한 트렌드 예측의 중요성 - 소셜 분석을 통해 새로운 Insight Finding - 솔루션 아키텍처 및 주요 고객 사례

왓슨 Watson AI 2020.11.20

IBM, 원활한 업무 정상화 지원 위한 ‘왓슨 웍스’ 공개

전 세계 기업들이 업무 정상화를 위해 노력하는 가운데 IBM이 원활한 업무 복귀와 안전한 업무 환경 구축을 지원하는 ‘왓슨 웍스(Watson Works)’를 공개했다.  왓슨 웍스는 IBM의 인공지능 왓슨 모델 및 애플리케이션 기반의 솔루션을 목적에 맞게 조합, 구성한 패키지 제품이다. 회사에 따르면 업무 복귀, 시설 관리, 공간 배치, 그리고 코로나19 관련 조직내 여러 과제와 관련해 기업이 충분한 정보를 바탕으로 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 데이터 기반 인사이트를 제공한다. 첫째, 왓슨 웍스는 시설 관리 및 공간 배치 최적화를 지원한다. 와이파이, 카메라, 블루투스 비콘, 휴대전화 등을 통해 경영진이 제공하는 실시간 데이터를 활용한다. 해당 데이터는 직원의 사생활을 보호하는 방식으로 수집된다. 이를 통해 관리자는 신속하게 공간을 재배치하고, 접근 금지 구역을 지정하며, 청소 일정을 잡고, 직원 밀집 정도, 사회적 거리 두기, 마스크 착용 여부를 모니터링할 수 있다. 둘째, 기업이 직원의 업무 복귀 시기와 사업장 폐쇄 시기에 대해 명확한 근거를 기반으로 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.  셋째, 왓슨의 자연어 처리 기능을 활용하는 가상 에이전트와 애플리케이션을 통해 직원은 코로나19 및 인사 관련 질문에 대한 경영진의 답변을 확인할 수 있다. 또한 증상을 보고하거나, 해당 일에 출근을 해야 할지 여부에 대해 알아볼 수도 있다.  이밖에 왓슨 웍스를 통해 의료 인력과 역학 조사관의 활동을 지원할 수 있다. 직원이 자발적으로 검사 결과를 알리고 면담에도 동의하는 경우 역학 조사관이 면담을 진행한다. 다양한 출처의 정보를 활용하여 접촉 가능성을 통보해야 하는 접촉자를 찾아내고, 해당 직원의 사생활 보호를 원칙으로 관련된 모든 정보를 기록한다. 또한 해당 직원이 회복되는 동안 지원을 받을 수 있도록 경영진에게 확진자 관리 워크플로우를 가동하도록 요청할 수 있다. IBM 코그너티브 애플리케이션, 블록체인 및 에코시스템 ...

IBM 왓슨 인공지능 2020.06.23

고객사례 : Max Kelsen, IBM Watson을 통해 97%의 정확도로 주민들의 불만과 우려사항 파악

호주 스타트업인 Max Kelsen은 정확하고 자세하게 고객 경험에 대한 인사이트를 제공하는 AI 플랫폼 구축을 위해 IBM Watson Discovery 기반의 인사이트 엔진을 개발했습니다. 이제 문제 해결 조치를 수행하는 데 필요한 특정 지식을 더욱 효과적으로 검색해 Max Kelsen의 고객인 기업과 정부 기관에 더욱 효과적으로 제공할 수 있습니다. 특히 IBM Watson을 통해 97%의 정확도로 주민들의 불만과 우려사항을 파악해 냈습니다. <4p> 주요 내용 - 새로운 차원의 깊이 있는 분석 추구 - IBM을 통해 인사이트 발견 - 약 2주 만에 AI 모델 작성 - ROI 향상 지원

성공사례 인공지능 왓슨 2020.02.17

IDC- AI 에 최적화된 인프라 활용으로 인공지능 배포 가속화 및 운영화

디지털 시대에 인공지능(AI)는 비즈니스 인텔리전스에서 가장 중대한 위치를 차지하게 되었습니다. AI가 보여줄 수 있는 역량과 약속이 많은 기대감을 갖게 하지만, 조직의 입장에서는 개념 증명을 거쳐 프로덕션에서 확장 단계까지 성공적으로 나아가야 하는 과제들을 안게 되었습니다. 요구사상과 과제를 알아보고 AI가 주도하는 비즈니스 성과를 더 빨리 얻고 배포 시 수반되는 장애물을 극복하려는 조직을 위한 IDC의 지침을 제시합니다. <10p>  주요 내용 - AI 모델 및 워크로드 배포 : 과제 및 요구사항 - AI/ML/DL 워크로드를 위해 IBM의 솔루션을 고려할 경우 - 실험부터 프로덕션 단계까지의 IBM AI 아키텍처 - 과제와 기회

인공지능 AI 프로덕션 2020.01.23

귀사의 기존 IT 인프라가 AI에 적합하지 않은 이유 - TIRIAS Research

이 글은 AI가 온프레미스 및 클라우드 데이터센터 요구사항을 어떻게 바꾸고 있는지를 조명하는 두 보고서 중 1편입니다. 이 보고서에서는 AI 처리의 여러 요구사항에 초점을 맞추고 기존 데이터센터 워크로드와 비교합니다. <8p> 주요 내용 - AI의 과제 - AI 전문 자원이 필요한 이유 - 기존 데이터센터 자원으로는 감당하기 어려운 AI - Watson Machine Learning Accelerator

AI 왓슨 온프레미스 2020.01.23

인공지능 관련 TED 강연 15선

인공지능은 윤리, 감성 지능, 인간-컴퓨터 협력에 관한 논쟁을 불러일으키는 주제다. 어떤 사람들은 AI가 기술을 부적절하게 사용할 수 있다고 경고하기도 했고, 기업이 AI를 활용하는 방법과 잠재력을 강조하는 <테크월드(Techworld)>에서도 AI에 관한 다양한 주제를 다루고 있다. 사이버보안부터 사업 기획까지 다양한 주제에 관해 정보를 전달하는 테드 강연(TED Talks) 중에는 AI를 주제로 발표한 여러 연사의 강연이 있다. 꾸준히 인기를 끄는 인공지능에 관한 테드 강연을 소개한다.  AI가 인류를 어떻게 구할 수 있나 컴퓨터 과학자이자 기술 투자가인 카이-푸는 15분 테드 강연에서 인공 공명 장치와 함께 인간이 어떻게 자연스럽게 공감할 수 있는지 설명한다. 카이-푸는 미국과 중국에서 AI 투자와 개발이 크게 도약하면서 AI 기술의 길을 닦는 방법에 대해 자세히 언급한다.  그는 "미국이 발견의 시대를 주도하고 중국이 구현의 시대를 주도함에 따라, 우리는 두 초강대국의 이중 엔진이 기술에서 가장 빠른 혁명을 추진하기 위해 함께 노력하고 있는 놀라운 시대에 살고 있다"라고 말한다.  이어서 "(AI)는 우리를 일상적인 업무에서 벗어나게 하려고 여기 있으며, 우리를 더 인간답게 만드는 것이 무엇인지 상기시켜 주기 위해 여기 있다"라고 전한다.  강연 보기 : AI가 인류를 어떻게 구할 수 있나 AI에 대한 통제력을 잃지 않으면서 AI를 구축할 수 있을까? 5차례나 뉴욕타임스 베스트셀러 작가로 선정된 샘 해리스는 신경과학과 도덕성부터 인간의 합리성까지 다양하고 흥미로운 주제와 세상이 달라짐에 따라 우리가 어떻게 변화해야 하지에 관한 글을 쓴다. 이 강연에서 해리스는 초 지능형 기계와 관련된 두려움과 이러한 두려움이 정당화되는 이유를 설명한다. 해리스는 통제되지 않은 AI가 엄청난 결과를 초래하는 '공포' 상황이 발생하지 않으려면 높은 수준의 AI를 만들어 내기 전에 인공지능과 관련된 문제가 해결해...

인공지능 기계 지능 강연 2020.01.02

IDG Tech Webinar | "데이터 가상화부터 챗봇까지" 유즈케이스로 알아보는 손쉬운 AI 애플리케이션 개발

많은 기업이 AI에서 새로운 기회를 찾고 있으며, 업계의 움직임도 이런 기업의 바람에 부응해 분주한다. AI 기술의 발전은 물론, 관련 솔루션이 수없이 등장하면서 기업이 마음만 먹으면 활용할 수 있는 솔루션과 서비스의 완성도 역시 높아진 상태이다. 하지만 기업이 AI를 실제 비즈니스에서 활용하기 위해서는 쉽지 않은 과정을 거쳐야 하며, 적지 않은 기술력과 경험도 필요하다.  이번 웨비나는 비즈니스에 AI를 적용하는 조금은 손쉬운 방법을 제시한다. 골칫거리 데이터를 신뢰받는 데이터로 바꿔나가는 AI로의 여정을 유즈케이스를 통해 풀어 본다. 특히 데이터 수집, 거버넌스, 분석을 하나의 통합된 플랫폼에서 어떻게 할 수 있는지 IBM 전문가가 다양한 예시를 통해 확인한다. 특히 IBM이 제시하는 AI 사다리 전략이 실제 사용 시나리오에서 어떻게 적용되는지 단계별로 주요 화면과 함께 설명하며, 마지막에는 AI의 투명성과 신뢰성을 확보할 수 있는 방안도 제시한다.  주요 내용 - 멀티 클라우드 상의 다양한 데이터 소스의 가상화 (Data Virtualization) - 비주얼 도구로 쉽고 빠르게 개발하는 머신러닝 모델 - SNS 분석을 위한 Watson AI 서비스 활용 - 머신러닝과 Chatbot의 접목 - 투명하고 신뢰할 수 있는 AI 

AI 왓슨 챗봇 2019.12.18

IBM 왓슨 IoT 책임자가 말하는 'AI와 사물인터넷'

IBM은 기업용 사물인터넷(IoT) 시장 중에서도 복잡하고 자산 집약적 부문에서 강점이 있다. IBM 왓슨 IoT 사업부의 GM 카림 유서프에 따르면, 예를 들어 IBM은 항구의 해상 운송량 관리를 지원하는 것부터 기업 내에 흘러 다니는 기술 지식을 추적하는 것까지, 여러 가지 복잡한 시스템에서 만들어진 많은 데이터에서 인사이트 뽑아 제공할 수 있도록 인공지능을 학습시키는 것을 목표로 하고 있다.   자산 집약적인 IoT의 대표적인 활용 사례가 예지 보수(Predictive maintenance)다. 유서프는 "이는 많은 이들이 생각하는 것보다 훨씬 더 복잡한 작업이다. 단순히 어떤 기기의  압력 수준을 모니터링하는 것이 아니라 이것이 일반적인 상황에서 벗어났을 때 경고를 하는 것이다. 이를 위해서는 장애 비율과 자산 계획에 대한 정보를 수집해 기업이 잠재적인 장애 상황에 대비해 비상 대책을 만들 수 있도록 지원하는 것이 중요하다"라고 말했다. 이어 "예지 보수는 '이 장비가 언제 고장이 날까?'라는 질문을 뛰어넘는 문제다. 왜냐하면 이제는 다양한 기술을 활용해 더 합리적인 관리 방법을 찾을 수 있는 더 많은 인사이트를 확보할 수 있기 때문이다. 이는 곧 비용 절감으로 이어진다"라고 덧붙였다. 이를 위해서는 AI를 학습시키는 것이 선행돼야 한다. 예를 들어 유서프는 교량 관리의 골칫거리인 균열을 감지하기 위해 드론 기반 시스템을 이용했다. 그전까지는 기술자를 보내 일일이 검사해야 했다. 드론 기반 시스템을 활용하려면 AI가 심각한 위험과 사소한 위험의 차이를 알 수 있어야 하는데, 이를 위해 두 가지 상황의 이미지를 다량으로 학습시켰다. 유서프는 "이런 학습 데이터가 항상 준비된 것은 아니다. 따라서 이런 서비스를 원하는 기업이라면 스스로 '이 작업에 AI를 적용할 수 있는 적당한 학습 데이터가 있는지 자문해 볼 필요가 있다. 오픈소스와 공공 기관 데이터를 활용하는 것도 방법이다"라고 말했다. 동시에 IBM 자신도 자사 AI가 적용된...

인공지능 AI 왓슨 2019.10.31

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