SKAI Worldwide Tech Blog

데이터를 다루는 방법들이 다양해지고 있다. 최근 정보기술의 발달과 더불어 데이터양의 폭발적인 증가 및 데이터 유형의 다양화로 인해, 기존의 관계형 데이터베이스 이외에 목적 지향적인 데이터베이스의 활용이 증가하고 있는 추세이다. 더욱이 국내 기업들 사이에서 확산되고 있는 脫 오라클 현상과 오픈소스 프로그램 활용의 증가로 인해 데이터를 수집, 가공, 적재 및 분석하는 기법들이 다양하게 발전하고 있다. E.F Codd가 1970년 주창한 관계형 데이터베이스 이론은 대용량 데이터를 제한된 컴퓨팅 자원을 활용하여 “효율적으로” 관리하기 위한 방안이었으나, 최근 컴퓨팅 자원의 성능 증가 및 가격 하락으로 인하여 효율적인 관리보다는 “효과적인” 관리가 관심을 끄는 동인이 되고 있다. 목적 지향적인 데이터베이스 기술은..

교육업계 “2020년 최우선 전략은 AI”…‘에듀테크 전국시대’ 열렸다 교육업계가 불황 돌파구로 일제히 교육과 IT기술을 결합한 ‘에듀테크’(EduTech)를 내세웠다. 국내 교육기업들이 앞다퉈 ‘에듀테크 전문기업’으로 간판을 바꿔 달고 있다. 2일 관련 업계에 따르면 교원그룹은 2020년 경영방침을 ‘전(全) 계열사 인공지능화’로 정하고 IT기업으로의 전환을 본격화했다. 아이스크림미디어도 지난해에 이어 올해도 ‘에듀테크 중심 성장론’을 들고 나왔다. 대교그룹과 재능교육, 천재교육, 휴넷도 올해 최우선 경영 전략을 ‘디지털 트랜스포메이션(전환)’으로 정하고 가상현실(VR)·증강현실(AR)을 비롯한 차세대 교육 콘텐츠 확대를 예고했다. 바야흐로 ‘에듀테크 전국시대(戰國時代)’의 개막이다. 에듀테크란 교육(..

아젠스그래프(AgensGraph) Use case #1. 그래프 데이터베이스 도입을 통한 상품 추천 서비스 추천 엔진을 활용한 다양한 솔루션 제시 4차 산업혁명을 토대로 IT업계가 활발하게 발전하고 있습니다. 데이터의 형태가 점점 다양해지고 고객의 요구사항도 많아지고 있는 가운데, 아직도 많은 기업이 방대한 양의 데이터를 관계형 데이터베이스(relational database)를 활용하여 처리하고 있습니다. 하지만 관계형 데이터베이스 (relational database) 보다 더 효율적으로 데이터를 다룰 수 있는 그래프 데이터베이스(graph database)라면 어떻게 상황이 바뀌게 될까요? 여기, Graph database를 바탕에 두고 있는 비트나인의 AgensGraph를 활용한 Datametre..

AI 시대 도래, 가중되는 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 방법은? 구글의 AI (인공지능)인 알파고는 최고의 프로 바둑 선수 이세돌 9단을 무찌름으로써 최초의 컴퓨터 프로그램으로 다시 한번 역사에 이름을 남겼습니다. AI 쇼크는 전 세계를 강타 했고, 국내에서도 AI에 대한 관심이 높아졌습니다. 이에 정부는 ‘한국형 알파고’계획을 발표했습니다. AI 는 무엇이고 어떻게 모바일 시대를 뛰어 넘었을까? 1955년 UK Dartmouth 컨퍼런스에서 AI라는 용어를 만든 존 맥카트니에 의하면 “지능성 기계를 만들기 위한 과학 및 공학 기술” 로 정의할 수 있습니다. 얼마 전 모바일 시대의 무선 인터넷은 많은 사람들이 예상했던 것보다 훨씬 빠르게 발전 했습니다. 그리고 무선 인터넷은 현재 유선 인터넷을 능..

그래프 데이터베이스 연구·개발 기업 비트나인(대표 강철순)은 자사의 그래프 기술을 활용한 ‘이상거래탐지시스템(FDS, Fraud Detection System)’이 고도화 단계에 접어들었다고 10일 밝혔다. 이상행위탐지, 이상금융거래탐지, 부정거래탐지 등으로 불리는 이상거래탐지시스템(FDS)은 빅데이터를 수집해 패턴을 만들어 정형화한 후 기존의 데이터와 다른 양상을 띠는 패턴(비정형 패턴)을 잡아내 그 경로를 차단하는 보안 방식이다. 비트나인 측은 기존 시스템을 고도화함에 따라 대포통장 등 금융 범죄에 대한 탐지와 적발도 더욱 용이해졌다고 전했다. 이 시스템의 핵심인 패턴 분석은 그래프 DB를 활용하는 것이 가장 효율적이다. 그래프 DB는 많은 양의 네트워크 데이터를 실시간으로 모니터링해 빠르게 연관 분..