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[웨비나] 디지털 변혁을 위한 데이터베이스 혁신 전략

비트나인×바이라인네트웍스 [디지털 변혁을 위한 데이터베이스 혁신 전략] 웨비나와 함께합니다. 비트나인이 바이라인 네트웍스의 웨비나에 연사로 참가하게 되었습니다. '그래프 데이터베이스와 네트워크 분석으로 AI 완성하기'를 주제로 발표할 예정이니 많은 관심 부탁드립니다. 우리는 흔히 데이터베이스라고 하면 오라클이나 마이SQL로 대표되는 관계형 데이터베이스(RDB)를 떠올립니다. 그러나 현대 기업 환경에서 발생하는 IT 서비스에 대한 다양한 요구는 RDB만으로 대처하는 것은 효율적이지 않을 뿐 아니라 불가능한 상황입니다. 하나의 제품에서도 여러 종류의 데이터베이스와 연결될 필요성도 대두됩니다. 최근에는 이런 다양한 요구에 부응하기 위한 새로운 형태의 데이터베이스들이 다수 등장했습니다. 키밸류 DB, 컬럼 DB..

ARCHIVES 2020.09.11

2020 가트너 10대 데이터 분석 트렌드

번역자의 말 이 글은 2020년 6월 9일, 가트너가 선정한 10대 데이터 분석 트렌드를 소개하는 내용을 번역 및 편집한 글입니다. (원제: Gartner Top 10 Trends in Data and Analytics for 2020) 데이터 분석 트렌드는 그래프 데이터베이스와 가장 관련 있는 분야이기도 한데요, 마침 가트너는 코로나 19를 계기로 그래프 기술을 포함한 여러 분석 기술이 미래에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 밝혔습니다. 내년 2021년부터 기대하고 있는 10대 데이터 분석 트렌드, 함께 알아보시죠. 10대 데이터 분석 트렌드로 코로나 19를 대응하라! 코로나 19에 대응하기 위해 전 세계적으로 500회 이상의 백신 임상 시험이 진행되고 있다. 시험을 진행할 때 데이터를 수집 및 선별하기 ..

디지털 뉴딜 성공, 그래프 기술에 달렸다

코로나 19, 디지털 경제를 가속화하다 연일 ‘디지털 뉴딜(Digital New Deal)’이 화두로 떠오르고 있습니다. 디지털 뉴딜이란 코로나19 사태 이후 경기 회복을 위해 마련된 범국가적 프로젝트입니다. 이런 움직임은 선진국 및 글로벌 시장에서도 동일하게 일어나고 있습니다. 미국 뉴욕대의 국제경제학 교수인 누리엘 루비니는 코로나 19로인해 세계 경제가 1930년대 미국의 대공황(Great Depression)보다 심각한 대공황으로 찾아올 것이라고 주장했습니다. 세계 각국은 강도 높은 봉쇄조치를 취하는 과정에서 대공황 이후 최악의 경기침체와 대량 실업 사태를 맞이했고, 그에 대한 대책을 마련하는데 국가적 역량을 쏟아붓고 있습니다. 그런 와중에 감염전파를 최소화하기 위한 ‘사회적 거리두기’ 일환의 ‘언..

인천시, AI유망기업 ㈜비트나인, ㈜티지 글로벌스타트업캠퍼스에 본사 유치

인천시, AI유망기업 ㈜비트나인, ㈜티지 글로벌스타트업캠퍼스에 본사 유치 D.N.A(데이터, 네트워크, AI) 기반 AI·SW융합기업 혁신성장 집중 지원 인천시(시장 박남춘)가 AI(인공지능) 유망기업인 ㈜비트나인과 ㈜티지를 전략적으로 유치하여 AI Playground 인천 조성에 박차를 가한다. 이는 정부의 디지털 뉴딜 추진 사업에 선제적으로 대응하기 위해 지역 산업발전과 기업의 경쟁력 확보에 도움이 되는 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 시는 8월중 SW융합기업이 집적화되어 있는 글로벌스타트업캠퍼스에 ㈜비트나인(대표자: 강철순) 및 ㈜티지(대표자: 전원영)를 유치해 AI를 기반으로 한 소프트웨어(SW) 융합 혁신성장을 조성‧운영할 계획이다. ㈜비트나인은 AI 그래프 데이터베이스(GraphDB) 기술 ..

ARCHIVES 2020.08.31

[알쓸IT잡] 설명 가능한 인공지능(XAI, Explainable AI)이란?

함께 만들어 나가는 IT 용어사전, 알쓸IT잡! IT 분야의 모든 궁금증을 해결해 드립니다. 오직 알쓸IT잡에서만! 설명 가능한 AI(XAI, Explainable AI)란? AI는 자율주행, 제조업, 암 진단, 은행 고객 응대 등 활용 분야가 넓은 기술입니다. 사람보다 더 뚜렷한 성과를 내기 때문에 다가오는 미래에는 단순 노동을 넘어 전문적인 업무를 대체할 것으로 전망되고 있습니다. 하지만 AI가 잘못된 판단을 하면 심각한 문제가 될 수 있습니다. 결과에 대한 근거 및 도출과정을 생략하거나, 오류 발생 시 원인을 즉시 알 수 없어서 개발자마저 AI의 문제를 파악하지 못하는 경우가 있습니다. ‘어떤 과정을 통해서 결과를 도출해냈는지 설명할 수 있다면 사람들이 훨씬 더 잘 받아들이고 AI를 신뢰할 수 있지..

ARCHIVES 2020.08.26