인공지능 26

비트나인, 파트너 육성 통해 그래프 기술 생태계 구축 나선다

비트나인(대표 강철순)은 18일부터 양일간 비즈니스 파트너스들을 대상으로 자사의 그래프 DB 솔루션인 아젠스그래프의 기술 교육 프로그램을 진행한다고 밝혔다. 비트나인은 최근 국내 그래프DB 시장이 급속도로 확산됨에 따라 기술 생태계 구축의 필요성이 커졌다고 프로그램의 개최 목적에 대해 설명했다. 이번 교육에는 국내 감리 및 컨설팅 전문기업 케이씨에이(대표 문대원)를 포함해 비트나인의 비즈니스 파트너사 10곳이 참여할 예정이다. 이들은 인공지능·그래프·빅데이터 분석과 같은 4차 산업혁명 기술을 바탕으로 공공·제조·교통 등 다양한 분야의 선도 기업으로 도약 중인 전문 IT 기업들이다. 비트나인 비즈니스 파트너사의 핵심 인력들을 대상으로 진행되는 이번 교육은 그래프 DB 솔루션인 아젠스그래프의 구성 및 설치를..

ARCHIVES 2021.03.19

제일전기공업, 비트나인에 AI 관련 제품 기술력 강화 위한 투자

그래프 데이터베이스 전문기업과 업무협약·투자계약 체결, AI 돌봄 시스템 등 경쟁력 강화 스마트 배전기기 전문 제조업체 제일전기공업(대표 강동욱)이 코스닥 기술특례 상장을 추진 중인 인공지능(AI) 소프트웨어 개발 전문 회사 비트나인(대표 강철순)과 업무협약 및 투자계약을 체결했다고 3일 밝혔다. 회사는 비트나인 유상증자에 참여해 약 10억원 규모의 주식을 매입했다. 제일전기공업은 이번 업무 협약을 통해 향후 국내용 AFCI(Arc Fault Circuit Interrupter, 아크 차단기) 및 AI 돌봄 시스템 등 AI 관련 제품 라인업의 기술력 향상을 도모한다. 국내 유일 그래프 데이터베이스(DB) 전문 기업 비트나인은 관계형 데이터 모델과 그래프 데이터 모델이 통합된 멀티 모델 그래프 DB 솔루션..

ARCHIVES 2021.03.04

G-PAS, 빅데이터 예측분석 시스템

그래프 예측분석 시스템 소개G-PAS(Graph Predictive Analysis System)는 프로퍼티 그래프 데이터 모델(Property Graph Data Model)을 사용하며, 빅데이터를 관리할 수 있는 최적의 구조를 가졌습니다. 프로퍼티 그래프는 전 세계 그래프 데이터베이스 대부분에서 통용되는 표준 모델입니다. 이는 데이터 원형을 그래프로 저장할 수 있어 기존의 테이블 형식의 데이터를 그래프로 변환하는 것보다 비용과 시간을 절약할 수 있습니다. 특징과 차이기존 시스템의 방식이 한계점에 도달했다면, G-PAS를 통해서 요구 조건에 따른 해결 방법을 찾아보세요! 트랜잭션(Transaction)이란, 데이터베이스의 상태를 변화시키기 위해 수행하는 작업 단위입니다 그래프 분석 방법과 활용 사례보유..

[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

피도 눈물도 없는 AI 면접? 핵심은 데이터 기반 HR 애널리틱스

미국의 기업 리뷰·평가 사이트인 글래스도어(Glassdoor)가 발표하는 '미국 최고의 직업 50'에서 3년 연속 1위를 차지한 직업이 있습니다. 평균 연봉이 1억을 상회하는 '데이터 과학자(Data Scientist)'가 그것으로, 데이터 분석이라는 영역에 대한 기대감과 그 중요성이 얼마나 커졌는지 체감할 수 있는 대목입니다. 이렇듯 4차산업혁명은 데이터의 시대이고, 데이터를 통해 모든 비즈니스를 창출할 수 있습니다. 이런 흐름은 HR(인적자원,인사관리) 분야도 예외일 수가 없습니다. 전통적인 HR 영역에서는 관리자의 경험과 직관에 의해서만 인사 관리를 해왔습니다. 특히 채용의 경우, 면접관들의 경험과 직관에만 의존하다 보니, 면접관의 심리 상태나 당일의 컨디션, 주위의 환경 등에 따라 당락이 바뀌기도..