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- 블로그 LG CNS Fun IT Quiz 이벤트 당첨자 발표 LG CNS Fun IT Quiz 이벤트에 참여해 주신 모든 분께 감사드립니다!앞으로도 독자 여러분께 더 많은 도움드릴 수 있는 LG CNS 블로그가 되도록 노력하겠습니다. 이벤트에 당첨된 행운의 주인공을 발표합니다. 정답 보기 문제 1번 지도 학습과 비지도 학습의 중간에 해당하는 기술. 준지도 학습 기술은 불량•양품처럼 명확한 정답이 존재하나, 정답 데이터를 구하기가 힘든 문제에 유용한 기술. 정답: 준지도 학습 본문 보기 문제 2번 챗봇의 중심 기술인 자연어 응답 기술은 부풀려진 기대의 정점을 지나...
- 블로그 엣지 컴퓨팅이 주목받는 이유는? 클라우드 컴퓨팅이 탄생한 배경은 무엇일까요? IoT 기기들이 다양해지고 전송되는 데이터양이 증가하면서 이렇게 수집된 데이터를 인터넷을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 공유•전송할 수 있는 방식이 발전하기 시작했습니다. 이에 따라 기존 IT 자원을 기업의 서버나 개인 PC에서 소유하던 방식에서 필요한 만큼의 자원을 클라우드 공간에서 임대하여 사용하고 사용한 만큼의 비용을 지급하는 클라우드 컴퓨팅 방식이 등장했습니다. 이처럼 각자의 고유한 IT 인프라를 구축하지 않고도 외부에 배치된 공유 인프라(클라우드 데이터센터)에서 데이터를 처리, 전송하는 서비스가 클라우드 컴퓨팅의...
- 블로그 MWC 2018, 인공지능은 얼마나 그리고 어떻게 변할까? MWC 측은 이번 전시회의 5가지 키워드로 5G, 인공지능, 사물인터넷, 기기, 콘텐츠를 들었습니다. 특히, 인공지능 측면에서는 이동통신 네트워크 기술로 수많은 데이터가 실시간으로 얻어지면서, 인공지능을 통한 데이터 분석과 활용이 커질 것으로 전망했는데요. 실제 전시에서도 적용 영역이 크게 확장되고 있는 인공지능의 현재를 살펴볼 수 있었습니다. MWC 2018 전시와 발표에서, 인공지능 관련 주요 키워드로는 인공지능 음성인식 기술, 인공지능 비전 기술, 인공지능 하드웨어, 다양한 응용, 인공지능 윤리에 대한 논의 등을 들 수 있었는데요. MWC 2018 인공지능...
- 블로그 인간의 언어를 이해하는 기계, NLU에는 어떤 것이 있을까? 지난 시간에는 사람이 평소에 사용하는 자연스러운 표현 그대로 제공해도 기계가 알아들 수 있도록 하는 자연어 이해 즉, ‘NLU(Natural Language Understanding)’ 정의와 사용하는 기술에 대해 알아봤습니다. ● 인간의 언어를 이해하는 기계 – NLU: http://blog.lgcns.com/1672 이번 시간에는 NLU를 적용한 사례에 대해 알아보겠습니다. NLU를 적용한 사례는? ① 문장 분류 사례Sentence Classification은 주로 마케팅 및 제품 관리 분야에서 적용 사례가 등장하고 있으며, 소셜 미디어의 메시지나 온라인 고객 Q&A, 웹 사이트의 사용자 댓글 등에서 시장이나 제품에 대한 사용자의...
- 블로그 선장도 선원도 없는 무인 선박시대 ‘자율운항선박’ 지난 몇 년 동안 해운업은 선박의 초 대형화 및 운영비용 절감을 통해 경쟁력을 확보해 나갔으나, 타 산업과 마찬가지로 4차 산업혁명에 의한 변화가 천천히 진행되고 있습니다. 4차 산업혁명과 마찬가지로 해운 시장에서도 ICBM, Cyber Security, Simulation 등 다양한 기술이 요구되고, 이를 통해 산업의 체질 변화를 시도하고 있지만 타 산업과는 달리 통신 환경의 제약(육상에 비해 상대적으로 통신비 부담이 크고, 통신 속도가 느림)에 의해 연결성 확보가 상대적으로 매우 도전적입니다. 또한, 해상 운송은 국제해사기구(IMO, International...
- 블로그 직장 생활을 변화시키는 노트 메모 습관 ‘기록은 기억을 지배한다.’ 매우 복잡하고 험난한 산을 오른다고 가정해보겠습니다. 아마 여러분은 본능과 이성을 오가는 순간의 판단에 따라 길을 만들어 갈 것입니다. 고생과 오랜 시간이 걸리겠지만 여러분은 목적지에 도착할 것입니다. 그리고 그 과정에서 자신이 어떤 길을 걸어왔는지 기록으로 남기는 것은 큰 의미가 없을 것입니다. 그런데 다시 그 험난한 산을 가야 하거나 온 길을 다시 돌아가야 한다고 가정한다면 자신이 걸어갈 길을 기억에 의존하는 것은 큰 문제를 일으킬 수 있습니다. 여러분은 뭔가 자취를...
- 블로그 2018년, 인공지능 퍼스트를 외친 피자 회사가 있다? ‘2017년이 모바일 퍼스트였다면, 2018년은 인공지능(AI) 퍼스트이다.’ 아마존, 구글, 애플과 같은 세계적인 기술 기업이 한 말이 아닙니다. 바로 글로벌 피자 체인 ‘도미노 피자’가 내세운 올해 핵심 전략입니다. 지난 7년 동안, 뉴욕 증시를 이끄는 선도적인 기술 기업을 뜻하는 FANG 기업 중 놀랍게도 넷플릭스를 제외한 페이스북, 아마존, 구글보다 도미노 피자의 주가가 많이 성장했습니다. 7년 동안 아마존의 주가가 860% 증가할 때 도미노 피자의 주가는 1,300% 증가했죠. 구글보다는 4배나 빠른 성장 속도를 보였습니다. 도미노 피자가...
- 블로그 회사와 당신과의 거리 회사에서 행사가 있으면 흔히 뒷자리부터 자리가 채워지기 시작합니다. 물론 회사에서만 벌어지는 일은 아닐 것입니다. 우린 오래 전부터 앞자리보다 뒷자리를 선호했습니다. 학교에서도, 학원에서도 뒷자리를 먼저 차지하는 게 당연했습니다. 멀리 떨어져 있어서 질문도 없을 것 같고, 선생님의 매서운 눈을 피해 딴짓도 할 수 있으면서 교실의 상황을 한눈에 파악할 수 있는 뒷자리가 주는 여유. 어쩌다 운이 나빠 늦게 도착하면 부담을 가득 안은 채 앞자리에 앉았던 학창 시절 기억이 납니다. ‘회사와의 거리’ 어느 정도가...
- 블로그 사람 역할을 하는 ‘사이보그 동물·곤충’이 온다 원격 망원 카메라로 사람들이 동물의 세계를 촬영하는 기술은 점점 낡은 기술이 되고 있습니다. 동물의 몸에 카메라를 매달거나 실제 동물과 똑같은 로봇을 만들어 카메라를 단 로봇 스파이캠이 사람보다 더 실감 나는 영상을 촬영해주고 있기 때문인데요. 영국 공영방송 BBC는 올해 초 30여 개의 동물 로봇에 카메라를 달아 촬영한 자연 다큐멘터리 ‘야생의 스파이(Spy in the Wild)’를 내보냈습니다. 로봇 스파이캠이 온다. 원숭이, 침팬지, 오랑우탄, 거북이, 악어 등 30여 종의 동물 로봇을 제작해 실제 동물의...
- 블로그 2018, IT와 금융의 융합 #10 금융 산업, 가상현실(VR)에 빠지다. 금융 산업과 가상현실(VR)의 만남? 예상치 못한 조합일 것 같습니다. 가상현실은 다양한 영역에서의 활용이 예상되며, 4차 산업혁명을 이끌어갈 핵심 기술로 부상했습니다. 3차원 가상공간 내에서 실시간 상호작용과 몰입감 있는 사용자 경험 제공을 특징으로 하는 VR 기술은 현재 시장형성 초기 단계지만, 대형 IT 업체들의 참여가 활발해지면서 향후 플랫폼으로서 역할이 기대되고 있습니다. 가상현실 고글을 쓰면 다른 세상에 빠진 듯한 느낌을 받습니다. 침대에 누워서 히말라야 등반을 할 수도 있고, 자동차 매장에서 최신 승용차를 확인할 수도,...
- 블로그 운영자 관점에서 바라본 챗봇의 현재 모습 앞선 연재에서는 지능형 챗봇에 대한 역할과 미래, 적용 분야와 도입 절차에 대해 살펴보았습니다. 이번 연재에서는 실제 기업 챗봇을 관리하는 운영자 관점에서 바라본 챗봇의 현재 모습을 이야기해 보도록 하겠습니다. 잘 대답하고 있는가? 잘 대답하고 있는지에 대한 답을 하려면 챗봇에 기대하는 목표 설정에 대한 이해가 선행되어야 합니다. 감정 교류는 물론이고 지능까지 인간 수준을 뛰어넘는 SF영화 속 인간형상의 로봇이나 ‘바둑의 신’ 커제에게 승리한 인공지능 ‘알파고’(AlphaGo)를 연상하며 챗봇에 접근한다면 분명 큰 실망을 안고 돌아설지도...
- 블로그 소량의 데이터로 학습하는 최신 딥러닝 기술, 준지도 학습! 인공지능(Artificial Intelligence)의 핵심 기술로 자리 잡고 있는 머신러닝(Machine Learning)•딥러닝(Deep Learning) 기술은 데이터를 이용하여 모델을 학습하는 기술입니다. 머신러닝•딥러닝 기술에서 ‘답의 추론’은 ‘입력된 데이터 값’과 ‘모델 파라미터 값’의 수치 연산을 통해서 이루어지는데, ‘Learning’은 입력된 데이터 값을 이용하여 모델 파라미터 값을 지속해서 업데이트하는 과정을 의미합니다. 즉, 머신러닝•딥러닝 기술은 수많은 데이터를 이용하여, 정확한 답을 추론할 수 있는 모델 파라미터 값을 찾는 기술입니다. 이때, 학습에 사용하는 데이터의 정답을 알고 있는지에 따라, 크게 2가지의 학습 기술로 구분합니다. 첫 번째는...