ARCHIVES 169

비트나인, 제1회차 국내 웨비나 '인공지능과의 연결고리 그래프 기술 알아보기'

비트나인 제 1회 국내 웨비나 '인공지능과의 연결고리 그래프 기술 알아보기' 비트나인이 주최한 제1회차 국내 웨비나에서그래프 기술 기반의 인공지능 시스템 구축 프로젝트를 담당하는 비트나인의 이상엽 전무가 분석 목적에 맞는 그래프 기술의 적용 사례를 인공지능 기술과 함께 설명하는 세션을 가졌습니다. 최근 많은 글로벌 기업 및 기관들은 인공지능 기술을 적용하여 수년에 걸쳐 수집한 데이터를 분석하는 추세입니다. 대량의 데이터를 성공적으로 분석하고, 최적의 결과를 얻기 위해 인공지능과 빅데이터 플랫폼을 도입하는 것이 21세기 핵심 기법입니다. 분석 목적에 적합한 그래프 기술은 데이터의 질을 향상시키고, 예측을 가능케 합니다. 3월 18일 웨비나를 놓치셨거나 다시 보고 싶은 분들은 위의 동영상이나 비트나인 유투브..

ARCHIVES 2020.03.19

[신SW상품대상추천작]비트나인 '아젠스그래프 v.2.1'

[신SW상품대상추천작]비트나인 '아젠스그래프 v.2.1' 비트나인(대표 강철순)은 멀티 모델 데이터베이스(DB) 솔루션 '아젠스그래프 v.2.1'을 출품했다. 아젠스그래프(AgensGraph)는 다양한 소스 데이터를 신속히 분석하고 시각화 기술을 사용해 새로운 비즈니스 인사이트를 준다. 이를 기반으로 더 나은 의사결정 환경을 제공한다. 다양한 소스 데이터를 기존 데이터베이스관리시스템(DBMS)보다 빠르게 분석해 비용 절감과 매출 증대 효과를 거둔다. 그래프 DB란 점과 선이 연결된 네트워크 구조 그래프 형태로 데이터를 운용한다. 데이터를 연결해 상관관계·패턴분석에 강점이 있는 DB 기술이다. 지리정보, 추천 엔진, SNS 분석, 생물정보학 등 개별 데이터만큼이나 데이터 사이 관계가 중요한 어느 곳이든 사..

ARCHIVES 2020.03.19

[웨비나] 인공지능과의 연결고리, 그래프 기술 알아보기 성황리에 종료

안녕하세요. 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문기업 비트나인입니다. 예상치 못한 적극적인 참여 덕분에 첫 국내 웨비나를 성공적으로 마무리 지었습니다. 여러분의 많은 관심과 참여에 다시 한번 감사 말씀드립니다! 그동안 시간 및 이동상의 이유로 세미나 참석에 제약이 있었던 분들의 아쉬움이 조금이나마 해소되셨기를 바랍니다. 본 웨비나는 여러분과 함께 만들어가는 상호작용적인 커뮤니티를 궁극적인 목적으로 하며, 여러분과의 소통을 가장 중요하게 생각합니다. 보내드린 설문지를 통해 웨비나에 대한 여러분의 자유로운 의견을 공유해주시면 감사하겠습니다. 설문지 참여에 대한 자그마한 선물도 준비되어 있으니 많은 참여 부탁드립니다. 웨비나에서 안내드린 바와 같이 4월에도 더욱 알찬 주제를 가지고 찾아뵙도록 하겠습니다. 자세한..

ARCHIVES 2020.03.18

비트나인, 제19회 SW기업경쟁력대상 '대상'수상...

비트나인, 제19회 SW기업경쟁력대상 '대상'수상... 와이즈스톤, 비젠트로 기업역량, 일자리 부문 각각 대상 최근 코로나 관련으로 시상식이 취소되어, 아쉬운 마음을 달래기 위해 사내에서 찍은 수상 사진입니다. :-) 더욱 발전하는 비트나인이 되겠습니다! 비트나인이 '제19회 대한민국 소프트웨어(SW)기업경쟁력 대상'에서 영예 대상을 수상했다. (중략) 대한민국 SW기업경쟁력 대상은 인적자원·기술력·시장가치·국제화 등 다방면에 걸쳐 기업 역량을 평가해 상을 수여한다. 전자신문, 한국SW산업협회, 연세대 지식정보화연구센터, SW공제조합이 공동 주최하고 과학기술정보통신부가 후원했다. (중략) 특별상으로 해외진출 기업 최우수상(전자신문사장상)은 비트나인, 직원역량강화 최우수상(SW공제조합이사장상)은 인젠트, ..

ARCHIVES 2020.03.16

비트나인, "'그래프 AI' 솔루션 활용시 신약개발 시간 비용 대폭 감축 가능"

비트나인, "'그래프 AI' 솔루션 활용시 신약개발 시간 비용 대폭 감축 가능" [머니투데이 중기&창업팀 이상연 기자] 무서운 확산세로 전 세계를 공포로 몰아넣고 있는 코로나19, 모두가 그토록 바라는 치료제 개발은 언제쯤 이루어질 수 있을까? 통상 1개의 신약 개발을 위해 드는 총 개발비용은 약 2000억원, 총 개발 기간은 10~15년, 그리고 10,000개 이상의 후보물질 발굴이 필요하다. 제약사의 미션은 이 기간과 비용을 줄이는 것이다. AI를 활용하면 평균 10년 이상 걸리던 신약 개발 기간을 3~4년으로 단축시킬 수 있다. 또 개발 비용도 절반 수준으로 줄일 수 있는 것으로 알려져 있다. AI 신약개발 시장은 2024년까지 40억 달러까지 성장할 것으로 예측된다. 국내외 대형 제약사를 중심으로..

ARCHIVES 2020.03.13