1. 디지털 트랜스포메이션이란 무엇인가?
(1) 정의
- 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 문제를 해결하고 구독 기반 클라우드 서비스에 의존성을 증대시키기 위해
새롭고 빠르고 자주 변화하는 디지털 기술을 사용하는 방식.
- 디지털 기술을 사회 전반에 적용하여 전통적인 사회 구조를 혁신시키는 것.
기업에서 정보통신 기술을 플랫폼으로 구축 / 활용하여 기존 방식과 서비스를 혁신하는 것.
(2) 기업의 관점
- 고객을 위한 새로운 가치를 창출하기 위해 지능형 시스템을 통해 사람과 데이터, 프로세스를 결합하는 새로운 방안을 수용.
- 기업이 디지털과 물리적인 요소를 통합하여 비즈니스 모델을 변화시키고 산업에 새로운 방향을 정립.
- 디지털기술로 인한 환경 변화에 선제대응하고 비즈니스의 경쟁력을 높이거나 새로운 비즈니스를 통한 신규성장을 추구하는 기업활동
'디지털 기술'을 활용하여 '기업'과 '비즈니스 모델'을 개선하는 활동
2. 디지털 기술
- '데이터'를 생성, 수집, 저장, 처리, 활용하는 도구, 장치, 시스템 및 모든 관련 기술
(IOT, 보안, 빅데이터 분석, 5G, AI, 클라우드, VR, AR, 음성인식, 헬스케어, 핀테크, 디지털 트윈, 블록체인,
양자컴퓨터, 3D 프린팅, 로봇공학, 무인운송 등)
-. 디지털 기술의 시작점은 데이터, 데이터를 다루는 기술들이 주요한 디지털 기술이라고 볼 수 있음.
3. IOT (Internet of Things) = 사물인터넷
데이터를 생성, 수집하는 장치
(1) 정의
- 센서와 통신기능을 탑재하여 유/무선 네트워크에 연결되고, 데이터 공유 및 원격제어가 가능한 사물
- 센서 측정, 제품 상태, 사용자 형태 등의 데이터 수집 가능
(2) 활용 예
- 생활 : 커넥티드 카(원격 제어, 자율 주행), 스마트 홈(가전 제어, 에너지 관리)
- 제조 : 스마트 팩토리 (공정 데이터, 설비 상태 제어, 재고 상태, 품질결함, 수율)
- 산업 : 마케팅(매장, 온라인 고객 형태), 헬스케어 (생체정보, 운송, 수면 등), 운송물류 (위치 정보, 재고관리)
4. 5G (5세대 이동통신)
다른 디지털 기술들이 작동하기 위한 네트워크를 형성하는 기술. (데이터 송신 및 수신)
(1) 정의
- 매체와 매체 간 연결 및 네트워크 형성에 필요한 기술
- 다양하고 방대한 양의 데이터를 대용량으로 신속하게 전달
- 전송속도 20Gbps 이상
(2) 활용 예
- VR/AR , 홀로그램, MR(혼합공간), 자율주행, 무인운송, 스마트홈/시티
5. 클라우드 컴퓨팅
본인이 가진 단말이로, 가상의 컴퓨터를 사용할 수 있음.
하드웨어의 추가없이 가상 컴퓨터로 처리가능.
(1) 정의
- 인터넷 기반을 가상화된 컴퓨팅 자원 (네트워크, 데이터베이스, 서버, 스토리지, 애플리케이션, 서비스 등)을 다양한 단말기에 즉시 제공하고 데이터를 처리할 수 있는 기술
(2) 하드웨어 기능 및 소프트웨어 기능 까지 한번에 제공가능해지고 있음.
6. 빅데이터
(1) 정의
- 하드웨어의 발달, 데이터 발생의 가속 등으로 인하여 형성된 다양한 대용량의 데이터 또는 데이터 집합.
(2) 특징
- Volume(규모) : 대용량
- Variety(다양성)
- Velocity(속도) : 빠른 데이터 생성/분석
- Veracity(신뢰성)
- Value(가치)
(3) 빅데이터 분석 기술
- 빅데이터 분석, 여러 요인들의 관계 파악 -> 숨겨진, 새로운 정보 제공 -> 과학적인 의사결정을 지원하는 기술
- 통계적 분석 : 확률 기반의 현상 추정, 예측 검정
- 데이터 마이닝 : 데이터 간 상호 관련성 및 정보 추출
- 텍스트 마이닝 : 언어 기반 텍스트 검색, 추출, 체계화
- 오피니언 마이닝 : 긍정, 부정, 중립의 선호도 판별
- 소셜 네트워크 분석 : 사용자의 명성 및 영향력 분석
- 군집 분석 : 유사한 특성을 가지는 군(Group)의 발굴
7. AI (Artificial Intelligence) 인공지능
빅데이터를 기반으로 성장
(1) 정의
- 학습, 추론, 지각, 자연언어 이해 등 인간의 지적 능력을 컴퓨터 프로그램, 알고리즘으로 구현한 기술
- 빅데이터를 기반으로 상황을 분석하고 추론, 학습하여 자체적으로 문제를 해결하거나 예측 기능을 수행함.
(2) 머신러닝
- 데이터를 기반으로 학습하여 자동으로 개선하는 알고리즘
* 지도학습
- 입력값과 결과값을 모두 입력 -> 분류, 회귀 분석 등에 사용
* 비지도학습 (자율학습)
- 입력값만을 입력 (목표치 없음) -> 군집화, 시각화, 간소화 등에 사용
* 강화학습
- 주어진 상황 내에서 가장 높은 보상을 받는 행동을 학습
(6) 딥러닝
- 인공신경망, 심층신경망을 통하여 학습하는 알고리즘
- 단순한 데이터 문제 처리는 머신러닝이 우위
- 고차원적 변수 해석, 데이터 복잡성을 줄이고 패턴도출에 용이
- End to End 방식의 문제해결 망구조적으로 종합적 사고 ( 머신러닝은 문제를 여러 단게로 나누어 답을 구한 후 합산)
- 학습시간이 오래 걸리는 반면 실행 시간은 훨씬 단축
- 해석력 : 자체적으로 학습하여 도출한 결과이므로 때때로 사람이 해석하지 못함.
8. 블록 체인
- '블록' 단위로 데이터를 여러 장소에 분산 저장 및 동기화
- 분산성(보안 강화), 투명성(임의조작 불가), 저효율(관리비용 증가)
- 클라우드 기술과 혼합하여 사용 : 데이터 / 정보의 공유
9. 정보 보안 기술
- 송수신 및 저장된 데이터를 내외부 위협으로부터 보호
- AI 기반 자가방어 기술 : 위협 감지, 정보 은폐, 취약점 분석 및 자가 치유
- 양자 컴퓨터 암호화 : 양자역학적 특성 기반 해킹 불가능한 암호화 구현
10. VR / AR (Virtual / augmented Reality)
- VR : 가상의 공간 구현 (현실과 차단)
- AR : 현실 공간에 부가정보 제공
- XR : 가상 + 현실 공간 구현 및 조작
- 미래에 교류하는 새로운 형태의 데이터
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