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LGCNS에 대한 228개의 태그 검색결과가 있습니다.
- 블로그 구매 부서의 진화, SINGLEX를 통한 투명하고 공정한 구매 관리 제조 기업의 성공을 위한 핵심 전략, 구매 공급망 관리 기업의 구매 부서는 단순히 물품이나 서비스를 구매하는 역할이 아닌 기업의 지속 가능한 성장과 경쟁력 강화를 이끄는 매우 중요한 역할을 합니다. 구매 부서가 제조 기업의 핵심 부서로 자리매김하고 있는 이유이기도 한데요. 이같이 중요한 역할을 하는 구매 담당자는 사내/외 이해관계로부터 다양한 요구사항에 직면해 있습니다. 구매 담당자는 이해관계자들의 요구사항을 모두 반영할 수 없기 때문에 높은 직업 윤리의식과 함께 공정하고 객관적인 업무처리 능력이 필요한데요. 최근에는...
- 블로그 Amazon Bedrock Knowledge base로 구현하는 RAG(검색 증강 생성) Intro LLM(Large Language Models)에 최신 혹은 세부적인 내용에 대해 질문하면, 제대로 된 답변을 받지 못하는 경우가 있습니다. 그 이유는 LLM이 사전에 학습된 데이터를 기반으로 작동하기 때문인데요. 모델이 학습한 시점 이후의 최신 정보나, 학습 데이터에 포함되지 않은 세부적인 정보에 대해서는 정확한 답변을 받지 못할 수 있습니다. RAG(Retriever-Augmented Generation, 검색 증강 생성, 이하 RAG)는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 모델 중 하나인데요. RAG는 기존의 언어 모델에 정보 검색(retrieval) 기능을 추가해, 모델이 학습한...
- 블로그 우리 기업도 위험하다? 다크웹 사고 유형과 예방 방법! 최근 대부분의 기업 정보가 디지털화 되고 있습니다. 기업 입장에선 호시탐탐 기업 정보를 노리는 해커들이 가장 위협적인 존재인데요. 이런 해커들의 서식지가 바로 ‘다크웹(DarkWeb)’입니다. 다크웹은 일반적인 검색 엔진으로 접근할 수 없고, 암호화돼 추적하기 힘든 지하 네트워크를 말하는데요. 최근 해킹한 개인정보와 기업의 기밀문서, 접근 계정 정보 등이 다크웹 상에 유통되면서 불법 정보 거래가 성행하고 있습니다. 국내 기업 역시 다크웹에 의한 정보 유출로 큰 피해를 입고 있는데요. 대표적으로 1. 해킹한 기업 데이터 유출 협박...
- 블로그 인간이 사용하기 편해야 좋은 AI ··· 생성형을 뛰어넘는 ‘인간중심 AI’ 2023년은 생성형 AI, 2024년 AI 트렌드는? 지난 2023년은 생성형 AI(Generative AI)의 해라고 해도 과언이 아닙니다. 오픈AI(OpenAI)가 개발한 대화형 인공지능 서비스 ‘챗GPT(ChatGPT)’, 이미지 AI의 성능을 발전시킨 ‘스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)’ 등 주요 AI 모델이 등장하며 많은 기업이 생성형 AI에 관심을 가지고 다양한 시도를 했습니다. 하지만, 생성형AI가 실제 비즈니스에 적용된 사례는 아직 많지 않은데요. 존 로세(John Roese) 델 테크놀로지스 글로벌 CTO 는 2023년 델 테크놀로지 월드 2023(DELL Technologies World 2023)에서 “2023년에는 생성형AI가 기업...
- 블로그 데이터 기반의 상품기획? F&B(Food&Beverage)기업의 상품기획 프로그램 체험기! ‘이런 상품이 있으면 좋겠다’라고 생각이 드는 대부분의 상품은 이미 판매되고 있는 경우가 많습니다. 상품이 많아진 만큼 고객의 선택지가 늘어났고, 그만큼 구매 결정까지 생각해야 할 것도 늘어났습니다. 이에 따라 상품을 기획하고 시장에 내놓아 고객에게 보여줘야 하는 상품기획자의 고민도 깊어졌는데요. 다양한 상품 중 우리 상품을 돋보이게 하고, 고객의 눈길을 끈 상품이 판매까지 이어질 수 있도록 해야 합니다. 더 나아가 우리 상품이 고객에게 긍정적인 경험을 선사해야 하죠. 시장에서 좋은 반응을 이끄는 상품을 기획하기...
- 블로그 2024년 AI 업계를 달굴 핫 키워드 LAM(대규모 행동 모델) “2024년엔 진정한 에이전트(Agent, 복잡한 동적인 환경에서 목표를 달성하려고 시도하는 시스템)가 몰려온다.” 2023년은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model, 이하 LLM) 기반의 생성형 AI(Generative AI)가 큰 물결을 일으켰던 해였습니다. 이제 AI는 이메일 작성, 이미지 생성, 검색, 코딩 등 다양한 분야에서 빼놓을 수 없는 기술로 자리 잡았는데요. 2024년, AI 업계에는 또 다른 물결이 일 것으로 보입니다. 바로 대규모 행동 모델(LAM, Large Action Model, 이하 LAM)입니다. LAM은 문자 그대로 사용자 행동 패턴을 학습해...
- 블로그 기계가 고객이 된다? AI와 IoT기반의 ‘기계 고객’에 집중해야 하는 이유 기계 고객이란? ‘기계 고객(Machine Customer)’은 2023년 1월 가트너가 발행한 책 ‘기계가 고객이 될 때(When Machines Become Customers)’에 나온 기술 용어입니다. 이 책에서 가트너는 ‘2027년까지 선진국 인구의 50%가 인공지능(AI) 비서를 사용하게 될 것’이라고 말하며, 소비 시장이 사람이 아닌 기계를 상대하게 될 것이라고 설명했습니다. AI 시대가 오더라도 최종 결정은 사람이 하는 것이 오늘날 수많은 AI 비즈니스의 기조이기 때문에 선뜻 이해하기 어려울 수 있는데요. 기계가 고객이 된다는 것 자체가 공상과학의 일부처럼 느껴질 수...
- 블로그 복잡한 개발은 그만! 개인정보 접속기록관리 솔루션의 등장! 개인정보호보법은 개인정보의 유출, 오용, 남용을 방지함으로써 사생활 등의 비밀을 보호하고, 개인의 존엄과 가치를 구현하기 위해 규정된 법입니다. 개인정보보호법은 2011년 3월 첫 공포돼 2012년 9월에 전면 시행됐는데요. 변화하는 사회환경, 새로운 기술에 대응하기 위해 2023년 9월 전면 개정이 이루어졌습니다. 이번 법 전면 개정에서 주목할 부분은 공공분야 개인정보 처리의 안전성 강화입니다. 개인정보보호법은 공공부문에서 발생하는 개인정보 침해 사고 근절을 위해 대규모 공공시스템을 운영하는 공공기관의 안전조치 의무를 강화하고, 개인정보 파일 등록, 개인정보 영향평가 등 제도를...
- 블로그 ‘Fuzzy String Matching’ 노하우를 공개합니다. Intro 기업 내 다양한 시스템 안에서 고객사, 파트너사, 벤더사 등의 회사명을 표기할 때, 동일한 회사명이 조금씩 다르게 표기된 것을 보신 적이 있을 것입니다. 예를 들어 ‘LG CNS’라는 기업명이 (주)LG CNS, lg cns, LG CMS 등으로 다르게 표기되는 경우를 말합니다. 다르게 표기되는 이유는 보시는 바와 같이 대문자/소문자, 오타 등이 있을 수 있습니다. ‘Fuzzy String Matching’은 이처럼 다르게 표기된 글자들이 서로 동일한 것인지, 단지 비슷한 것인지에 대한 여부를 판단하는 기술입니다. 검색 엔진...
- 블로그 디바이스에 들어온 AI, 빅테크 기업이 온디바이스 AI를 활용하는 방법 “웹은 사회적인 창조물에 가깝다. 웹의 힘은 모든 사람이 접근할 수 있는 그 보편성에 있다.” 월드와이드웹(WWW, World Wide Web, 인터넷을 통해 접근 가능한 공용 웹 페이지의 상호연결 시스템)을 창시한 ‘웹의 아버지’ 팀 버너스리(Sir Timothy John Berners-Lee)는 웹 3.0을 플랫폼이 아닌 ‘개인이 소유한 인터넷’으로 규정한 바 있습니다. 웹3 시대에는 피트니스 정보에서 쇼핑 패턴까지 모든 데이터를 ‘나만의 스토리지’에 저장하고, ‘나만의 인공지능(AI)’을 활용해 ‘나만의 삶’을 누릴 수 있을 것이라 본 것인데요. AI와 함께 대규모...
- 블로그 [SINGLEX Live] LG의 비즈니스 DX 노하우를 무료 웨비나로 만나보세요 2024년 급변하는 비즈니즈 환경에서는기업 경쟁력을 유지하고 성장하기 위한 기술 혁신이 필수입니다.많은 기업들이 비즈니스 DX(Digital Transformation)를 위해,SaaS(서비스형소프트웨어)를 도입하거나 도입을 검토하고 있습니다. 이번 웨비나에서는 상품기획, 구매, 제조/설비, R&D품질, HR 분야에서LG의 DX를 주도한 업무 혁신 전문가들이 직접SaaS 기반 DX 사례와 전략을 공유합니다. 비즈니스 운영의 효율성을 극대화할 수 있는방법과 전략을 확인해보세요.
- 블로그 AI 시대! 데이터 프라이버시 보호를 위한 국내외 정책/제도 동향 인공지능이 다양한 분야로 활용되면서, 학습 과정 속 민감한 개인정보가 포함될 가능성도 갈수록 증가하고 있습니다. 국제프라이버시전문가협회(IAPP, International Association of Privacy Professionals)의 보고서에 따르면, 전 세계 소비자 중 57%는 ‘인공지능으로 개인정보를 수집하고 처리하는 건 프라이버시에 위협이 된다’고 밝혔습니다. 국가의 미래를 책임질 산업인 만큼 인공지능 관련 규제를 최소화해야 한다는 주장과 개인의 프라이버시를 지켜야 한다는 주장이 함께 커지고 있는데요. 인공지능과 관련한 정책, 제도는 어떤 방향으로 전개되고 있을까요? EU 및 미국 인공지능 관련 규제 동향...