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“운영 관리가 AI/ML의 성패를 결정한다” 머신러닝을 위한 MLOps 전략과 HPE Ezmeral MLOps - IDG Summary

과학 기술에는 어두운 이면이 존재한다. 인간의 이미지를 실제와 유사하게 합성하는 ‘딥페이크(Deepfake)’도 이런 논란이 있는 대표적인 기술이다. 가장 널리 알려진 사용례가 가짜 뉴스와 디지털 성범죄 영상 제작일 정도로 딥페이크의 역기능을 우려하는 목소리가 크다. 하지만 순기능도 간과해서는 안 되는 부분이다. 딥페이크로 그리운 사람의 생전 모습을 재현하거나 고품질 합성 영상을 제작해 영화 산업의 효율을 높일 수 있으며, 질병 진단에 활용하기도 한다. 특히 최근에는 적은 양의 데이터에 AI 알고리즘을 적용해 데이터양을 늘리는 ‘데이터 증강’ 분야에서 새로운 게임 체인저로 주목받고 있다. 다양한 활용사례를 통해 딥페이크의 명암을 살펴보고, 의미 있는 발전 방향을 모색해 본다. 주요 내용 - “AI가 낳은 괴물?” 딥페이크의 탄생 - 딥페이크의 핵심 기술 ‘GAN’ - 그리고 시작된 가짜와의 전쟁 - 산업 전반의 혁신을 가져올 ‘게임 체인저’로서의 딥페이크 - 딥러닝을 활용한 딥페이크 탐지 기술 동향 - 딥페이크를 감당할 사회적 역량이 필요한 시점

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서버

하이브리드 클라우드를 위한 견고한 엔터프라이즈 컴퓨팅 IBM Power10•IBM Power E1080 - IDG Summary

IBM의 Power 프로세서와 이를 장착한 서버는 시대적 요구에 맞춰 진화를 거듭해 왔다. 최근 공개한 IBM Power10 프로세서와 이를 장착한 IBM Power E1080 서버도 마찬가지다. IBM의 최신 프로세서와 서버는 하이브리드 클라우드와 AI라는 두 가지 큰 시대적 요구를 담아낸 역작이다. 클라우드와 AI 시대가 요구하는 성능, 확장성, 민첩성, 신뢰성, 지속 가능성을 두루 갖춘 IBM Power10 프로세서와 Power E1080 서버를 소개한다. 주요 내용 - 시대 변화를 상징하는 IBM Power10 프로세서 - 맥가이버 칼 못지 않은 다재다능한 인터페이스 - 모던 엔터프라이즈 컴퓨팅의 출발점 Power E1080 - 새로운 차원의 클라우드 탄력성 제공 - 달라진 엔터프라이즈 컴퓨팅의 기준

IBM / 코오롱베니트 2021.12.01

BI|분석 / 서버|스토리지 / 스토리지 / 스토리지 관리 / 스토리지 하드웨어

“AI 학습 속도가 기업의 경쟁력” 인공지능용 스토리지의 5가지 조건 - IDG Summary

오늘날 인공지능은 의료 현장 곳곳에서 널리 사용된다. 최근에는 민간 영역뿐만 아니라 군도 인공지능을 통해 의료 서비스 개선에 나서고 있다. 그러나 실제로 의료 분야에서 인공지능을 성공적으로 활용하는 것은 그리 녹록지 않다. 특히 스토리지의 속도와 안정성, 편의성 측면에서 많은 기업과 공공기관이 애를 먹고 있다. 인공지능의 장점을 100% 활용하기 위해  고성능 스토리지가 필요한 이유와 인공지능용 고성능 스토리지의 핵심 요건을 알아본다. 국내외 주요 사례를 통해 고성능 스토리지에 대한 투자 가치를 분석한다. 주요 내용 - AI 프로젝트가 실패하는 숨겨진 이유 - AI용 스토리지의 필수 요건 5가지 - F1 레이싱팀이 IBM ESS 3000을 선택한 이유 - AI 학습 시간 줄이는 과감한 투자가 필요한 시점

IBM / 유니포인트 2021.11.19

BI|분석

사례로 알아보는 AI/ML의 성공 비결 - IDG Deep Dive

모든 IT 솔루션 업체가 AI를 전면에 내세우고 전 산업군의 모든 기업이 AI 도입에 나서면서 AI/ML은 하이프사이클의 정점에 있는 것처럼 보인다. 하지만 그렇다고 기업이 AI/ML 기술과 솔루션으로 가시적인 비즈니스 혜택을 실현하지 못하고 있는 것은 아니다. 기술적인 발전에 못지않게 기업 현장의 AI/ML은 이미 많은 시행착오와 학습을 통해 성공 비결을 추출해 내기에 이르렀다. AI/ML 프로젝트가 성공하는 비결과 이를 위한 현실적인 팀 구성 방안을 살펴보고, 다양한 산업군의 실제 AI/ML 사례를 알아본다. 주요 내용 - 사례로 확인하는 AI 프로젝트의 8가지 성공 비결 - “데이터 과학만으로 부족” 현실 속 AI팀의 조건 - “AI로 주문 경험 혁신” 파파존스의 CX 레시피 - "대규모 폭풍 사태에도 운영 지속" UPS 예측 분석 - "세일즈 업셀링 시간 단축" 의류회사 칼하트의 AI 활용 - “골치 아픈 문틀 인식 문제 해결” BMW 컴퓨터 비전  - “미세한 오류도 찾아낸다” 인피니언, AI 기반 품질 관리  

ITWorld 2021.10.28

BI|분석

AI 사업 성공을 향한 여정 시리즈 3 : AI를 위한 기술적 준비

많은 기업의 경영진이 인공 지능(AI)에 관심을 보이고 있으며 이에 따른 과제들이 생겨나고 있습니다. SAS와 MIT Sloan Management Review Connections가 출간한 4부작 시리즈에서는 이에 대한 접근법을 제시하고 있습니다. 또한 당면 과제를 해결하는 방법과 관련된 리스크 예방 및 기업의 효율적인 AI 도입을 위한 전문가 인사이트 등을 다룹니다. 3 편에서는 주요 유통 및 의료 산업 분야의 실사례를 통해 특정 AI 이니셔티브 수행을 위한 기술 준비도를 평가하는 방법을 다룹니다. <9p> 주요 내용 - AI를 위한 기술적 준비: 기업의 필수 숙지 사항 - ModelOps 에 대한 이해 - AI 기술 준비도: 5 가지 프레임워크 - 체크리스트: AI를 위한 기술 생태계 준비도 평가

SAS 2021.10.27

BI|분석

AI 사업 성공을 향한 여정 시리즈 4 : AI 준비 평가

많은 기업의 경영진이 인공 지능(AI)에 관심을 보이고 있으며 이에 따른 과제들이 생겨나고 있습니다. SAS와 MIT Sloan Management Review Connections가 출간한 4부작 시리즈에서는 이에 대한 접근법을 제시하고 있습니다. 또한 당면 과제를 해결하는 방법과 관련된 리스크 예방 및 기업의 효율적인 AI 도입을 위한 전문가 인사이트 등을 다룹니다. 4 편에서는 현재와 미래의 우선 순위 사이에서 균형, 리스크와 실패 가능성에 대한 이해, AI를 대규모 디지털 혁신 및 분석 전략에 통합하는 방법 등을 안내합니다. 더불어 윤리적인 AI 프레임워크를 구축하기 위한 팁을 제시하며, 유명한 유통 기업의 AI 전략에 대한 스냅샷을 제공합니다. <9p> 주요 내용 - AI 준비 평가: 오늘과 내일을 향한 계획 - 선두 기업으로 도약: 유통 AI 리더십을 향한 Dick의 모험정신 - 윤리적 AI 실행 구현 - 체크리스트: 오늘과 내일을 향한 계획

SAS 2021.10.27

BI|분석

팬데믹 대응을 위한 기술: 데이터 분석을 통해 포스트코로나 시대를 준비하는 방법

본 영상은 2021년 세계지식포럼의 한 세션으로, 기업 및 정부기관이 데이터 분석을 활용해 코로나19가 초래한 전례 없는 위기를 극복하고 새롭게 직면한 도전과제를 해결하는 방법을 제시합니다. 지난해 1~2월경 코로나19 확산 초기, 데이터 분석이 코로나19 현황 분석에 어떤 역할을 하였으며 도움을 주었는지를 설명합니다.  이와 관련한 실제 사례로 SAS가 미국의 비영리 종합대학병원인 클리블랜드 클리닉과 독일의 질병통제기관 로버트 코흐 연구소와 협력해 코로나19 확산에 효과적으로 대비한 케이스를 소개합니다. 이 밖에도 코로나 시대의 공급망 변화 예측을 비롯해 재고 관리, 정부 지원 부정수급 모니터링 등 다양한 데이터 분석 활용 사례를 소개하고, 기업 및 정부 기관이 빠르게 변화하는 포스트코로나 시대의 대응 방안에 대해 공유합니다. <34분>

SAS 2021.10.25

엔터프라이즈 애플리케이션

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 경험도 마찬가지 아닐까요? 오늘날에는 조직 내부의 인재를 실시간으로 파악하여 요구사항을 충족하고 성장을 지원하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 이제 머신러닝을 활용하여 인재 갭을 파악하고, 직원에게 맞춤형 커리어 개발 기회를 제공하여 그 갭을 해소할 수 있습니다. <12p> 주요 내용 - 스킬 클라우드 - 스킬 탐색 및 스킬 검증  - 인재 인사이트, 후보자와 직무 매칭  - 커리어 패스 개발 제안  - 기회 제안 및 혁신의 확산

Workday 2021.10.12

엔터프라이즈 애플리케이션

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 맞춤형 경험으로 발전시키는 등 비즈니스의 모든 영역에서 새로운 엔터프라이즈 기술을 사용하여 효율성을 높이고 더 좋은 결과를 얻고 있습니다. ML 솔루션이 수작업 위주의 반복적인 일상 프로세스를 처리한다면, 직원은 전략적 이니셔티브와 같은 가장 중요한 업무에 집중할 수 있습니다. 조직에서 ML 솔루션을 가장 효과적으로 구현하는 방법은 단일 소스의 깔끔하고 정확하며 안전한 데이터를 제공하는, 신뢰할 수 있는 클라우드 파트너와 협력하는 것입니다. 협업과 투명성을 중요시하는 벤더를 선택하면 ML 솔루션을 통해 공정하고 윤리적인 방식으로 가치를 창출할 수 있습니다. <7p> 주요 내용 - 새로운 시대의 비즈니스 시스템 - AI가 중요한 이유 - 현명한 의사결정 지원 - 데이터의 중요성 - Workday의 접근 방식

Workday 2021.10.12

데이터베이스

모던 데이터 관리 플랫폼의 10가지 이점

데이터 기반의 인사이트를 확보한 조직은 더 빠른 결정을 내리고, 혁신을 도모하고, 성장을 이룰 수 있습니다. 그러나 효과적인 목표 달성 여부는 데이터 관리 방법에 달려 있습니다. 데이터가 여러 개의 단일 목적 데이터베이스에 저장되어 있는 경우, 데이터의 보호 및 관리가 더 어렵습니다. 자동화가 가능한 소모적인 관리 및 구성 작업에 IT 팀이 계속 매달리게 되기 때문입니다. 사일로를 탈피하고, 복잡성을 해소하고, 관리 및 인적 오류에서 벗어나야 합니다. 모던 데이터 관리 플랫폼은 이러한 요구를 충족합니다. 이를 통해 기업이 얻을 수 있는 이점에 대해 살펴보겠습니다. <9p> 주요 내용 - 모든 데이터 관리 요구를 충족하는 단일 플랫폼 - 보안 우선 접근 방식 - 지능적인 자동화 - 유연한 배포 옵션 - 분석 및 머신러닝(ML)에 손쉽게 액세스 - IT를 위한 설계와 일관된 가격 제공

Oracle 2021.10.06

BI|분석

디지털 트랜스포메이션에서 한발 앞서가기 위한 4가지 성공 전략

기업이 팬데믹 위기를 극복하기 위해 IT 부서에 의존하면서 분석과 AI에 대한 관심과 투자가 증가했습니다. 이러한 추세는 지속적으로 이어질 전망입니다. 전략은 성공적이었지만 일관된 분석과 AI 전략 개발에는 여전히 어려움을 겪는 조직이 많습니다. 지금은 IT 및 데이터 사이언스 리더가 분석과 AI 채택을 가속화하기 위해 일관된 전략을 추진해야 하는 시기입니다. 특히 기술 부채가 계속해서 큰 부담을 주고 있으므로, 기존 투자에서 더 많은 가치를 창출할 수 있는 창의적인 방법을 찾는 것이 중요합니다. 가장 성공적인 조직들이 비즈니스 차별화와 탄력성을 위해 분석과 AI 전략을 구축하는 4가지 방법과 실제 사례를 소개합니다. <14p> 주요 내용 - 분석과 AI를 위한 클라우드의 과제 - 지능형 클라우드로의 이동  - 현재 ModelOps 프로세스 평가 - 데이터 사이언스 업무를 지원할 커뮤니티의 활성화  - 거버넌스 도입  - 비즈니스 사용 사례

SAS 2021.09.23

보안

AI 기반의 SentinelOne EDR로 능동적인 엔드포인트 보안 강화 - 삼성 SDS 사례

삼성SDS는 네트워크 전반의 IP 및 URL 등을 분석 하여 경로를 차단하고, 시그니처 기반의 네트워크 보안 장비 운영을 통해 악성파일까지 Sandbox로 분석하여 변화하는 환경에 대응하고 있다. 그러나 이것만으로는 기존 보안 장비를 우회하는 최신 Fileless 악성코드 및 랜섬웨어 공격에 대한 대응이 쉽지않았다. 이러한 다양한 네트워크 경계 우회 기법으로부터 엔드포인트 보안을 강화하기 위해 다양한 글로벌 EDREndpoint Detection and Response) 솔루션을 테스트 및 검증을 진행하였으며, 이중에서 성능이 가장 우수한 SentinelOne EDR 솔루션으로 결정하였다. <2p> 주요 내용 - 네트워크 경계 우회하는 사이버 공격의 발전 - AI 기반 보안 분석 기술로 최신 엔드포인트 보안 위협 차단 - 단일 Agent로 리소스 영향 및 운영 비용 최소화 - 최신 보안 위협으로부터 모든 단계에서 모든 공격을 완벽 방어

SentinelOne 2021.09.02

보안

랜섬웨어 : 지불할 것인가 말 것인가?

랜섬웨어는 계속해서 발전하고 있으며, 현재 서비스형 랜섬웨어(Ransomware-asa-Service)가 인기를 얻고 있습니다. 맬웨어 작성자는 수익의 일부를 받기로 하고 사이버 범죄자에게 맞춤형 랜섬웨어를 판매합니다. 맬웨어 서비스의 구매자는 공격 대상과 구현 방법을 결정합니다. 이러한 일과 위험의 분리 속에서 맬웨어의 대상이 더욱 정교해지고, 구현 방법도 변화하며, 궁극적으로는 랜섬웨어 공격의 빈도가 높아지고 있습니다. 데이터 유출을 통한 갈취 위협과 함께, 최근에 발생하는 이러한 추세로 인해 조직이 평판에 의존하거나 클라우드 연결에 의존하지 않는 AI 기반 행동 감지 엔진을 통해 처음부터 엔드포인트 및 네트워크를 보호하고 위반을 방지하는 것은 필수적인 조치가 되고 있습니다. <14p> 주요 내용 - 랜섬웨어 공격을 중단하기 위해 대가를 지급하는 행위의 불법성 - 랜섬웨어의 요구에 대가를 지급하는 행위의 윤리성  - 랜섬웨어의 요구에 대가를 지급하는 행위의 타당성  - 랜섬웨어 공격에 대가를 지급하지 않을 경우 발생하는 결과  - 랜섬웨어 공격에 대가를 지급할 경우 발생하는 결과

SentinelOne 2021.09.02

BI|분석

AI 사업 성공을 향한 여정 시리즈 2 : AI 사업 타당성

본 시리즈의 1편에서 정의한 바와 같이 모든 AI 여정의 첫 번째 단계는 달성하고자 하는 목표를 정확히 파악하는 것입니다. 스위스 로잔에 위치한 IMD Business School의 혁신 및 전략 교수 Michael Wade는 AI의 사업 타당성이 질문이 되서는 안되며, 결국 사회적 흐름에 따라 AI는 불가피한 부분이기는 하나, 궁극적으로 AI를 도입하기에 앞서 AI를 통해 해결해야 할 문제는 무엇이며, AI 도입후의 손익을 추정 및 분석해야 한다고 전합니다.  문제 해결 수단으로서 AI 도입을 위해, 핵심 비즈니스 지원 요소 및 인적 및 재정적 부분과 같은 조건 요소를 확인합니다. 다음은 비즈니스 관점에서 AI 이니셔티브를 시행 전 확인해야 할 주요 고려 사항입니다. <10p> 주요 내용 - 기업이 필수적으로 파악해야 하는 부분은 무엇인가? - 포트폴리오 사안으로서의 AI - 잠재적 재능 - 체크리스트 : AI 사업 타당성

SAS 2021.09.01

BI|분석

AI 사업 성공을 향한 여정 시리즈 1 : 문제 파악

거의 대부분의 업계 경영진은 인공지능에 관심을 표하고 있으며, 이에 따른 과제들이 생겨나고 있습니다. SAS 및 MIT SMR Connections가 출간한 전략 가이드 4 부작 시리즈에서는 해결방안 제시, 당면 과제 극복방법 및 관련 리스크 예방 및 기업의 효율적인 AI 도입을 위한 전문가 인사이트등을 다룹니다. 1편에서는 AI의 활용 범위 및 활용 사례와 관련한 전반적인 내용을 다룹니다. <8p> 주요 내용 - 문제 파악: AI를 통해 해결할 수 있는 문제는 무엇인가? - AI를 정의하다 - AI: 주위를 둘러보세요 - 체크리스트: AI 활용사례 유효성 확인

SAS 2021.09.01

스토리지

IBM Spectrum Scale 컨테이너 네이티브 스토리지 액세스

컨테이너화된 IBM Spectrum Scale은 글로벌 병렬 파일시스템과 통합되는 매우 강력한 스토리지 솔루션입니다. 간편함을 위해 OpenShift 콘솔에 통합되었기 때문에 매우 쉽게 Spectrum Scale을 사용, 관리 및 구축할 수 있습니다. 개선된 CSI 오퍼레이터 덕분에 셀프 서비스 방식으로 스토리지를 동적 프로비저닝할 수 있고, 몇 초안에 쉽게 컨테이너를 위한 데이터 용량을 구성할 수 있습니다. 또한 클릭 한 번으로 데이터 액세스 처리량을 쉽게 증가시킬 수 있습니다. <7p> 주요 내용 - IBM Spectrum Scale AI 정보 아키텍처 - AI 워크로드를 위한 컨테이너화된 솔루션의 예 - 컨테이너 네이티브 스토리지 액세스의 장점

IBM 2021.08.24

스토리지

AI 정보 아키텍쳐 패스트 트랙

AI는 데이터와 함께 시작하는 여정입니다. 데이터는 AI에 동력을 제공합니다. 정보 아키텍쳐, 즉 IA가 없으면 AI도 존재할 수 없습니다. 최상의 AI는 데이터의 기반 위에 구축되며, 이러한 데이터는 세심하게 수집하여 구성하고 분석하여 비즈니스에 확산됩니다. 기업은 데이터에서 인사이트를 발굴하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 사일로화된 데이터 환경에서는 거시적 관점에서 모든 정보를 바라보지 못해 AI의 가치가 온전히 실현될 수 없습니다. AI를 염두에 두고 개발되지 않은 기존 인프라에서는 새로운 요구사항을 유연성 있게 수용하지 못해 복잡성만 더할 뿐입니다. 성공을 거둔 모든 AI 프로젝트는 여러 단계의 프로세스를 거칩니다. 이 프로세스는 적합한 데이터를 확보하는 것으로 시작하여 AI를 광범위하게 활용하는 방향으로 전개됩니다. <9p> 주요 내용 - IA 없이 AI도 없다 - 강력한 기반 구축 - 사례 연구 : 차별화된 경쟁력 확보 - 결론

IBM 2021.08.24

BI|분석

AI로 고객 경험을 개선하는 6가지 방법

오늘날 고객들은 기대치가 높아졌습니다. 이들은 자신들이 이용하는 모든 채널에서 매번 일관성 있고 개인화된 경험을 누리길 원합니다. 디지털 고객 경험이 고객 유치 및 확보를 모색 중인 기업들에게 새로운 전쟁터가 되고 있는 이유도 바로 여기에 있습니다. 인공 지능(AI)의 학습 및 자동화 기능을 통해 보다 개인화되고 시의 적절한 고객 경험을 오케스트레이션 하는 기업들이 늘고 있습니다. 이러한 개선은 보다 통합된 고객 여정을 만들고, 이는 다시 비즈니스 성과 개선으로 이어집니다. SAS는 가장 인기 있는 6가지 AI 사용 사례를 제시하여 AI로 업계 최고의 고객 경험을 선사하는 방법을 보여드리고자 합니다. <12p> 주요 내용 - 모든 채널에서 일관된 경험 제공 - 고객 가치 증대 - 진정한 맞춤 추천 제공 - 수익성을 위해 고객 여정 최적화 - 오퍼(Offer) 전달 개선 - 고객 NBA(Next Best Action) 예측

SAS 2021.08.04

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