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BI|분석

“실물 이상의 파괴적 가능성” 디지털 트윈의 이해와 활용 방안 - DeepDive

전 세계적으로 사이버 공격이 날로 고도화되고 있으며, 사이버 공격으로 인한 피해액도 역대 최고치를 갱신하고 있다. 점점 정교해지고 파괴력이 커지는 상황에서 기업의 손해배상 부담을 완화하고 사용자의 피해를 구제하는 하나의 방법으로 주목받는 것이 ‘사이버 보험’이다. 사이버 보험이란 사이버보안 사고로 인한 당사자 및 제3자의 유무형 자산 손실을 담보하는 보험을 의미한다. 사이버 공격과 피해액이 급증하면서 사이버 보험의 필요성은 점차 확대되는 추세다. 보험사 및 재보험사에서도 하나둘 관련 상품을 내놓고 있으며 정부에서 의무 법안을 마련하기도 했다. 하지만 보험사와 정부의 움직임에도 불구하고 보험 가입 대상인 국내 기업의 인식 수준과 이해는 부족한 실정이다. 사이버 보험은 보안 사고의 후폭풍을 어떻게, 얼마나 막아줄 수 있을까? 사이버 보험의 간단한 연혁과 함께 시장의 현주소를 짚어보자. 주요 내용 - 사이버보안 사고로 인한 손실을 보장하는 방법 - 기업의 가장 큰 위협이지만 대비 부족해 - 전 세계 사이버 보험 시장을 주도하는 미국  - 태동기인 국내 시장은 개인정보 유출에만 주력 - “보장 공백 생기고 공격 촉진한다?” 사이버 보험의 딜레마 - 박스 기사 | 사이버 보험에 가입하기 전 생각해야 할 5가지

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BI|분석

"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 잘 사용하느냐가 중요하다. 그렇다면 현재 우리 기업은 AI/ML 기술을 얼마나 어떻게 도입해 어떤 업무에 활용하고 있을까? 조사 결과 최근 2~3년 사이 국내에서 AI/ML 기술이 빠르게 확산한 것으로 나타났다. AI/ML 기술별, 기업규모별 도입, 활용 트렌드의 차이도 명확했다. 구체적인 솔루션 선택에 도움이 되도록 기업이 실제 도입해 사용하는 업체와 제품, 서비스 등도 확인했다. 주요 내용 - 국내 기업 10곳 중 4곳은 AI/ML 이미 활용 중 - 가장 선호하는 AI/ML 기술은 머신러닝/딥러닝 플랫폼과 가상 에이전트 - 머신러닝/딥러닝 ‘대세’, 챗봇 ‘내림세’, 자연어 처리 ‘오름세’ - 주로 IT 업무와 고객 서비스에 적용 - 도입 방식은 상용 솔루션 구매가 압도적 - 해외 클라우드 업체와 국내 IT 서비스 업체가 두각 - AI/ML 도입 시 가장 큰 어려움은 인력과 데이터 - 기업 10곳 중 8곳 “기대했던 효과 얻었다” - 중견기업은 AI/ML의 '무덤' 혹은 '기회의 땅' - 국내 AI/ML 시장의 본격 성장은 지금부터

ITWorld 2022.08.03

네트워킹

AI 기반 캠퍼스 : 향후 10년의 캠퍼스 네트워크를 위한 인공지능(AI) 활용

앞으로 10년간 네트워크는 최고의 사용자 경험을 제공하고 IT 운영을 간소화하는 데 초점이 맞추어질 것입니다. 기존의 유무선 LAN 솔루션은 오늘날의 다양한 엔터프라이즈 요구 사항을 해결하는 데 필요한 확장성, 안정성, 민첩성이 부족합니다. 클라우드, 모바일, IoT 시대에 AI 기반 캠퍼스는 인공지능(AI)을 활용합니다. 주니퍼의 캠퍼스 솔루션은 강력한 하드웨어 포트폴리오와 Mist AI™의 성능을 조합하여 네트워크 운영을 간소화하고, 사용자 경험을 개선하고, IT 팀이 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있는 환경을 제공합니다. 이 백서에서는 Mist AI로 지원하는 엔드투엔드 AI 기반 캠퍼스 네트워크 구성요소를 설명합니다. <11p> 주요 내용 - 현대적인 마이크로서비스 클라우드 AIOps 플랫폼 - AI 기반 Wi-Fi와 유선 스위칭 - AI 기반 캠퍼스 패브릭 구축 및 운영 - Junos OS: 하이 퍼포먼스 네트워크의 기반  

Juniper Networks 2022.06.16

네트워킹

엔터프라이즈 환경 전반에서 사용자 경험을 최적화하는 AI 기반 SD-WAN

SD WAN(Software-Defined WAN)은 네트워크 혁신을 위한 강력한 플랫폼이지만, 동시에 막대한 복잡성을 야기하기도 합니다. SD-WAN 사용자 경험을 최적화하려면 IT 팀은 클라이언트부터 클라우드까지 엔드투엔드 가시성을 보장하고 AI 기반 운영을 제공하는 솔루션을 구현해야 합니다.  이 백서에서는 SD-WAN 복잡성의 근본적인 원인과 AI 기반 운영을 통해 이를 해결하는 방법을 설명합니다. <6p> 주요 내용 - 비용 절감과 동시에 사용자 경험을 보장해야 하는 SD-WAN - SD-WAN의 가치를 약화시키는 복잡성 - EMA 보고서: 엔드투엔드 가시성을 갖춘 AI 기반 SD-WAN

Juniper Networks 2022.06.16

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

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