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디지털 트윈 개발에 착수하기 전 반드시 거쳐야 할 7단계
디지털 트윈(Digital Twin)이라고 하면 영화 ‘매트릭스(The Matrix)’나 비디오 게임 시리즈 ‘심즈(Sims)’를 떠올리는 사람도 있을 것이다. 그러나 클라우드 인프라, 엣지 컴퓨팅, IoT, 분산 데이터 관리 플랫폼, 머신러닝(ML)...
로우코드·노코드로 빠르게 AI 앱 구축하기··· 4가지 접근법
로우코드와 노코드 플랫폼은 애플리케이션, 웹사이트, 모바일 앱, 폼, 대시보드, 데이터 파이프라인, 통합을 구축하는 데 사용된다. 구분하자면, 노코드 플랫폼은 시민 개발자라고도 하는 현업 부문 사용자가 스프레드시트에서 마이그레이션하고, 이메일 협업을 ...
"AI 학습과 추론을 한 번에" 2세대 '데이터스케일' 공개
삼바노바 시스템(SambaNova Systems)이 AI와 머신러닝 전용 장비인 데이터스케일(DataScale) 시스템 2세대 제품을 출시했다. 삼바노바는 전 오라클/썬 하드웨어 담당 임원과 스탠퍼드대 교수가 주도하는 스타트업이다. 기업 이름이 낯설 ...
“인간 중심의 AI 혁신, 알아야 할 ABC는…” 美 특허청 CIO
미 특허청(USPTO; US Patent and Trademark Office)은 데이터 애널리틱스와 AI/ML을 활용해 운영 효율성과 성과를 높이고, 시스템 및 프로세스 품질을 개선하고 있다. AI/ML 알고리즘이 중요하긴 하지만 US...
기업의 네트워크 보안을 좌우하는 2가지 필수 기반
대부분 기업은 네트워크 보안을 위해 모든 것을 해봤지만, 위협은 여전하다고 말한다. 절반은 사실이다. 기업들은 여전히 위협에 직면해 있다. 하지만 그 위협에 대처하기 위해 ‘모든 것’을 한 것은 아니다. 실제로 네트워크 보안의 기초가 되어야 하는 2가...
"챗봇 지고 예측 분석 뜬다" 2022 국내 인공지능 도입 및 활용 현황 조사 - Market Pulse
오늘날 디지털 트랜스포메이션을 추구하는 기업에 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 필수로 여겨진다. 시장의 흐름을 읽을 수 있는 새로운 인사이트를 찾아내고 업무를 자동화하는 것은 물론 공급망을 최적화하고 마케팅 성과를 극대화하려면 이 두 기술을 얼마나...
글로벌 칼럼 | 인공지능에 '지능'은 없다
자율주행 차량부터 슈퍼볼 광고의 춤추는 로봇까지 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 모든 곳에 존재한다. 하지만 모든 AI 사례의 문제점은 실제로 ‘지능적’이지 않다는 점이다. 이런 사례는 AI 기법을 사용하여 특정 문제를 ...
“제조를 넘어선 융합” 디지털 트윈의 A to Z
디지털 트윈 기술은 제조업을 넘어 IoT, AI 및 데이터 애널리틱스가 융합된 세계로 옮겨갔다. 복잡한 ‘사물’이 데이터 생성 기능과 연결되면서 디지털 형태의 등가물을 보유하게 됐으며, 이런 디지털 등가물을 활용해 데이터 과학자와 기타 IT 전문가는 ...
"AI 봄은 왔지만 갈 길은 험하다" 파운드리, AI 및 클라우드 이노베이션 2022 컨퍼런스 성료
파운드리(구 IDG)가 2월 23일 '2022 디지털 혁신을 열어가는 인공지능과 클라우드'라는 주제로 AI 및 클라우드 이노베이션 2022 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나에는 10명의 발표자와 400여 명의 IT 전문가들이 참석해 심도깊은...
Workday의 머신러닝 혁신 : IT 리더를 위한 가이드
우리가 살아가는 이 세상은 끊임없이 진화하고 있습니다. 우리 대부분은 소비자로서, 예컨대 엔터테인먼트 프로그램을 감상하거나 쇼핑을 하거나 장소를 이동할 때도 개인적 요구사항을 해결하는 데 어떤 식으로든 기술을 사용하고 있습니다. 그렇다면 일터에서의 경...
AI가 여는 새로운 시대
첨단 AI와 머신러닝은 이미 현실이 되었습니다. 수요가 많은 스킬을 예측하도록 HCM(Human Capital Management)을 업그레이드하고, 재무 관리에 이상 감지 기법을 접목하여 더 빠른 결산을 지원하며, 사용자 경험을 개개인마다 고유한 맞...
각 산업으로 뻗어가는 'AI' 기업 성공 사례 3가지
AI(Artificial intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 현재 하이프 사이클(hype cycle)의 정점에 있는 듯하지만, 그렇다고 기업에서 이 2개 기술을 활용해 유형적인 이익을 실현할 수 없다는 의미는 아니다....
머신 러닝 모델 거버넌스
머신 러닝(ML) 모델은 다른 모델보다 거버넌스가 더 많이 요구되며, 효과적으로 ML 모델 거버넌스를 구현하려면 모델 리스크 관리(MRM)가 필요합니다. 비정형 데이터를 비롯한 방대한 양의 데이터를 새로운 통찰력과 정보로 전환할 수 있도록 ML 활용이...
다트 2.5, 코드 완성 위해 머신러닝 활용
구글의 다트(Dart) 2.5 SDK는 머신러닝 기반 코드 완성 미리보기와 C 상호운용성을 위한 외부 기능 인터페이스를 제공한다. 구글이 머신 코드나 자바스크립트를 컴파일해 개발한 언어인 다트의 최신 버전 다트 2.5에는 머신러닝 기반...
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자바스크립트
글로벌 칼럼 | '머신러닝 기반의 자율 보안', 설득이 되지 않는 이유
아주 스마트한 최신 머신러닝을 사용해 알려진, 알려지지 않은 침입 위험을 제거하는 새로운 첨단 네트워크 침입 탐지 장치에 대해 들어봤을 것이다. 네트워크의 정상 동작 및 비정상 동작에 대해 학습해, 비정상 동작을 확인하면 즉시 알려줄 정도로 IDS(I...
'한국 클라우드 시장 3년 분석' 무엇이, 어떻게 달라졌나 ＜IDG 조사＞
국내 시장에 클라우드가 소개된 지 10년이 지났지만, 클라우드가 활황을 맞기 시작한 것은 최근 3년이다. 한국IDG는 2016년 말부터 2019년까지 국내 클라우드 시장의 변화를 추적했다. 3년 전만 해도 클라우드 도입 자체를 고민하던 단계였으나 이제...
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머신러닝
AI 지원 보안 솔루션을 구매하기 전 물어야 할 11가지 질문
대다수 CISO는 앞으로 3~5년 동안 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 정보보안 지형을 격변시킬 것이라고 믿고 있다. 그렇다고 해서 이에 대한 이야기가 지겹고 피곤하게 들리지 않는다는 것은 아니다. AI나 ML이라는 용어를 다시 듣느니 차라리 직업...
'AI' 날개 달고 비상하는 클라우드··· 한국IDG 조사 결과 - IDG MarketPulse
클라우드가 ‘대세’라는 데에는 이견이 없다. 한국IDG와 아마존웹서비스(AWS)가 2018년 3월 23일부터 4월 7일까지 IDG테크서베이에서 조사한 결과에서도 클라우드 대세론은 확인됐다. 성능, 유연성, 안정성이라는 여러 강점을...
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