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데이터베이스

“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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데이터베이스

“백 투 더 데이터” 데이터 손실 제로를 위한 데이터베이스 보호 전략 - IDG Summary

데이터가 기업의 성공에 결정적인 요소로 부상하면서 데이터 보호에 대한 관심과 투자 역시 빠르게 증가하고 있다. 문제는 전통적인 데이터 보호 방안인 백업 및 복구가 데이터 폭증에 효과적으로 대응하지 못하고 있다는 것. 특히 핵심 데이터 자산인 데이터베이스는 기존 솔루션으로는 특성을 살린 백업 복구 환경을 구현하기 어렵다. 이 때문에 유사시 손실 없이 데이터를 온전하게 복구할 수 있다고 확신할 수 있는 기업은 많지 않다. 데이터 보호의 당면 과제와 기존 기술의 한계를 하나씩 짚어보며 그 해법의 실마리를 제시한다. 또한 오라클이 제시하는 데이터베이스를 위한 새로운 데이터 보호 전략을 소개하고 다양한 성공사례를 통해 그 가능성을 점쳐 본다.   주요 내용 - 데이터 폭증과 비즈니스가 요구하는 데이터 보호 목표 - 데이터 보호를 위해 해결해야 할 난제 - 데이터 무손실 구현 : 실시간 데이터 보호 - 복구시간 단축을 위한 데이터 풀백업 - 데이터 무결성을 위한 백업 데이터 검증 - 데이터 보호의 궁극적 목표는 “무손실 복구”

Oracle 2019.09.03

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