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네트워킹 / 데이터센터

“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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네트워킹 / 데이터센터

문제를 빨리 알고 해결하는 것이 '기업 경쟁력', 필요한 건 '가시성'이다 - IDG Summary

장애와 문제가 발생하지 않는 서비스는 없다. 다만 서비스의 품질은 문제를 얼마나 빨리 해결하느냐에 달려있을 뿐이다. 비즈니스 경쟁력과 서비스를 위해 기업들은 네트워크, 애플리케이션 등 각 분야에서 최고의 제품들을 도입하고 있다. 하지만, 정작 서비스에 있어 중요한 것은 개별 제품의 성능이 아니라 각 제품들이 유기적으로 제대로 실행되어야 한다는 점이다. 그러나 자사의 전체 서비스 구조를 파악하고 일어나는 모든 문제를 파악할 수 있는 사람은 전무하다. 그래서 스마트해지고 있는 네트워크 상에서 좋은 서비스를 위해서는 애플리케이션과 네트워크 상의 모든 문제를 파악할 수 있는 가시성을 제공하는 솔루션이 기업들에게는 절실한 상황이다. 이를 AANPM(Application Aware Network Performance Management)이라고 하는데, 이 솔루션의 기능과 효과, 그리고 적용 방안에 대해 살펴보자. 주요 내용 네트워크 서비스의 중요성 서비스 문제 원인을 제때 파악하지 못하는 이유 문제를 빨리 해결하는 것이 기업 경쟁력 AANPM, 사용자 반응 시간을 기준으로 한 모니터링 비주얼 트루뷰를 통한 문제 발견에서 해결까지

Fluke Networks / ITWorld 2014.08.14

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