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월간기술동향 | 2020 10대 전략 기술






어느덧 2019년도 2달 정도 남았는데요, 이제 2020년을 준비해야 할 것 같습니다.

다가올 2020년은 어떤 기술이 트렌드가 될까요?

지난 10월 21일 가트너에서 발표한, 따끈따끈한 2020년 10대 전략 기술을 함께 살펴보겠습니다.




※ 가트너 보고서를 번역 및 요약하여 작성한 글입니다.


<Top 10 Strategic Technology Trends for 2020, 출처 : Gartner>




위 그림이 가트너에서 발표한 2020년 10대 전략 기술 트렌드인데요, 가장 눈에 띄는 점은 기술 주제가 바뀌었습니다. 


2017년부터 2019년까지 Intelligent(지능화), Digital(디지털화), Mesh(융합화)라는 3가지 테마로 세부 기술을 설명했다면, 

2020년에는 People-centric(사람 중심), Smart spaces(스마트 공간)으로 새롭게 분류했습니다. 

(사실 Smart spaces는 2019년 기술 키워드 중 하나였습니다.^^)


이렇게 가트너가 발표한 2020년의 트렌드는 '사람 중심의 스마트 공간'이라는 아이디어를 중심으로 구성됩니다.

기술이 사람과 거주 공간에 어떤 영향을 미치는지 고려한 것이죠. 




<Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020, 출처 : Gartner 유튜브>




[People-centric]


1. Hyperautomation (초 자동화)


초 자동화는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 포함한 고급 기술을 적용해 자동화 프로세스를 늘리고 사람을 증강(augment)시킵니다. 

가트너가 말하는 초 자동화는 다양한 툴 뿐만 아니라 자동화의 모든 단계를 포함하는 개념인데요.

색, 분석, 설계, 자동화, 측정, 모니터링 및 재평가 등에서 정교함을 포함합니다.


또한 초 자동화는 디지털 트윈을 생성해 기능, 프로세스, 주요 성능 지표가 어떻게 상호 작용하여 조직에서 가치를 창출하는지 

시각화 하도록 도와주는 역할을 한다고 합니다.


한 가지 툴로는 사람을 대체할 수 없기 때문에, 

초 자동화에서는 RPA나 iBMS, 인공지능 등의 다양한 기술을 조합하는 것이 필요하다고 하는데요.

이렇게 오늘날의 초 자동화는 점점 더 인공지능 주도(AI-driven) 의사결정을 늘리는 것을 목표로 하고 있습니다.




2. Multiexperience (다중 경험)


다중 경험은 사람이 기술을 이해해야 했던 상황에서 기술이 사람을 이해하는 모델로 대체될 것이라 말했습니다.

의도를 파악해야 하는 역할은 사람에서 컴퓨터로 넘어갈 것이라고요.


이런 환경에서, 컴퓨터에 대한 전통적인 아이디어는 웨어러블과 같은 

멀티 터치 포인트 인터페이스를 포함하는 것으로 발전하고 있는데요.

예를 들면, 도미노 피자는 자율 주행, 피자 추적기, 스마트 스피커 등으로 앱 기반 주문 이상의 경험을 만들었습니다.


현재의 다중 경험에서는 대화형 플랫폼이 사람들이 디지털 세상과 상호 작용하는 방식을 바꾸고 있고,

증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실 등의 몰입형 경험에 초점을 맞추어 사람들이 디지털 세상을 인식하는 방식을 바꾸고 있습니다.




3. Democratization (민주화)


기술의 민주화(Democratization of technology)는 기술이나 비즈니스에 대한 전문적 지식이 없어도

사람이 쉽게, 비용 없이 전문 지식을 제공 받는 것을 의미합니다.


가트너는 애플리케이션 개발, 데이터 분석, 디자인, 지식의 4가지 주요 영역에서 민주화가 가속화 될 것으로 예상하고 있으며,

이를 '시민 액세스(citizen access)' 라고 지칭했습니다.


시민 액세스는 시민 데이터 사이언티스트, 시민 프로그래머 등의 부상으로 이루어지고 있는데요.

예를 들면, 민주화를 통해 개발자는 데이터 사이언티스트 없이 데이터 모델을 생성할 수 있게 되고,

AI 기반 개발을 통해 코드를 생성하고 테스트를 자동화 합니다.




4. Human Augmentation (인간 증강)


인간 증강은 사람의 인지 및 신체 경험을 향상시키기 위해 기술을 사용하는 것입니다.


물리적 증강(Physical augmentation)은 사람의 몸에 기술을 주입하거나 호스팅함으로써 사람을 향상시키는 것인데요.

예를 들면, 제조업에서 작업자 안전을 개선하기 위해 웨어러블 기기를 사용하는 것이 있습니다.


인지적 증강(Cognitive augmentation)은 사람의 생각과 의사결정을 향상시키는 것입니다.

그 예로는 학습이나 새로운 경험을 향상시키기 위해 정보나 프로그램을 활용하는 것이 있죠.




5. Transparency and Traceability (투명성과 추적성)


가트너에서 "기술의 진화는 신뢰 위기(trust crisis)를 만들고 있습니다."라고 말했는데요.


소비자가 데이터 수집 및 사용 방법을 보다 잘 알게 되면서, 기업과 조직들은 데이터 저장과 수집에 대한 책임이 커지고 있습니다.

또한 머신러닝과 딥러닝 등 인공지능(AI)은 점점 더 사람을 대신해서 의사결정 하면서 '신뢰 위기'를 증가시킨다고 합니다.


이러한 추세에서 윤리, 청렴성, 개방성, 책임성, 역량, 일관성의 6가지 주요 신뢰 요소에 초점을 맞춰야 한다고 하네요.




[Smart spaces]


6. Empowered Edge (자율권을 가진 엣지)


자율권을 가진 엣지(Empowerd Edge)는 2019년에도 등장했던 키워드인데요.

엣지컴퓨팅(Edge computing)은 정보 처리, 콘텐츠 수집 및 전달이 정보 소스에 더 가깝게 배치되는 토폴로지이며,

트래픽을 로컬로 분산시켜 대기시간을 줄여줍니다.


가트너에서는 엣지에서의 더 큰 자율성을 강조하며,

2023년까지 기존 IT 역할보다 엣지에 20배 이상 많은 스마트 장치가 있을 것이라 전망했습니다.




7. Distributed Cloud (분산형 클라우드)


분산형 클라우드(Distributed Cloud)는 퍼블릭 클라우드 서비스를 다양한 장소에 배치할 수 있는 것입니다.

이를 통해 대기 시간 문제나 데이터 주권 등의 문제를 해결할 수 있고, 

프라이빗 클라우드의 장점과 퍼블릭 클라우드의 장점을 모두 제공하죠.




8. Autonomous Things (자율 사물)


율 사물(Autonomous Things) 역시 2019년에도 등장했던 키워드죠.

자율 사물은 일반적으로 사람이 수행하던 기능들을 인공지능(AI)을 활용하는 디바이스로

드론, 로봇, 선박 등을 포함한 자율기능적인 것들을 말합니다.


기술력이 향상되고 사회적으로 수용됨에 따라 점점 더 많은 자율 사물이 통제되지 않고 배치될 것이라 예상하는데요.

사람의 두뇌를 대체할 수 없을 뿐만 아니라, 범위가 좁고 잘 정의된 목적 하에서만 효과적으로 작동할 것입니다.




9. Practical Blockchain (실용적인 블록체인)


블록체인을 통해 자산의 출처를 추적하여 위조 사기의 가능성이 줄어들고, 

신원 관리 분야에서도 안전한 상호 작용이 가능해집니다.


이렇게 완전한 블록 체인 모델에는 공유 및 분산 원장, 변하지 않고 추적이 가능한 원장, 암호화, 토큰화, 

분산되고 퍼블릭한 매커니즘의 5가지 요소가 있습니다.


다양한 기술적 문제로 인해 현재까지는 미숙한 상태의 블록체인이지만, 2023년까지 블록체인이 완전 확장될 것이라며 강조했는데요.

특히 인공지능(AI)이나 IoT와 같은 기술이 블록체인과 통합되며 큰 잠재력을 가질 것이라 예측했습니다.




10. AI Security (인공지능 보안)


인공지능(AI)은 다양한 분야에서 사람의 의사결정을 향상시키는데 지속적으로 활용될 것입니다.

하지만, 이 또한 보안 취약점이 발생합니다.


가트너는 아래 3가지 주요 관점에 초점을 맞춰 인공지능 보안에 대한 과제를 해결하고, 

인공지능이 보안에 미치는 영향을 알고 있어야 한다고 합니다.


 1) AI 기반 시스템 보호

 2) AI를 활용한 보안 강화

 3) 악의적인 AI 활용 가능성






가트너가 이번에 발표한 2020년 10대 전략 기술은

2019년과 연결되는 흐름으로, 유사한 키워드가 많이 나온 것 같다는 생각이 듭니다.

여러분도 참고하셔서, 유용하게 활용하시길 바랍니다.











기획 및 글 | 사업기획팀 박예영







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 👨🏻‍💻 엑기스 | InterMax Cloud의 변화


  • 항상감사 2019.11.04 16:56 ADDR 수정/삭제 답글

    항상 따끈한 정보 감사드립니다.

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.11.04 17:26 신고 수정/삭제

      안녕하세요! 엑셈입니다.

      이렇게 격려의 글을 남겨주셔서 감사합니다. 앞으로도 따끈~한 정보 공유할 수 있도록 노력하겠습니다.
      즐거운 하루 되세요!

      감사합니다.

  • 카톡원츄 2019.11.07 12:59 ADDR 수정/삭제 답글

    카톡으로 받고싶습니다.
    카톡으로 보내주세요

엑기스 | InterMax Cloud의 변화

기술이야기/엑.기.스 2019.10.15 17:53






클라우드 네이티브 아키텍처 통합관제 솔루션 InterMax Cloud가 한차례 업그레이드 되었다고 합니다.

이번 엑기스에서는 인터맥스 클라우드의 고도화 방향과 주요 업데이트 현황, 그리고 시장 현황과 향후 사업화 방향을 살펴보겠습니다.




InterMax Cloud 개발 및 고도화 방향


메트릭 분류 체계


단일 클라우드가 아닌 멀티 클라우드 구성된 환경에서는 수많은 메트릭을 수집할 수 있게 됩니다. 

하지만 이러한 메트릭들이 어떠한 성격을 갖고 있는지 모른다면 모니터링의 의미가 희미해질 것입니다. 

InterMax Cloud는 Computing, Deployment, Service 등의 관점에서 메트릭 분류 체계를 정립하여 보다 질 높은 모니터링을 제공할 예정입니다.


Multi-Tenant


스타트업부터 대기업에 이르기까지 크고 작은 분야에서 인프라를 클라우드로 이관하며 IaaS나 PaaS를 채택하고 있습니다. 

이를 고려하여 Muti-Tenant를 지원하기 위해 SaaS 형태로 배포되어 간편하게 InterMax Cloud를 경험해 보실 수 있도록 

멀티 테넌트를 Cluster별, Namespace별로 제공하고 있습니다.




주요 업데이트 기능


Service Level Tracing 기능 (Service Overview)



- 서비스들의 연관 관계와 TPS를 토폴로지로 모니터링 할 수 있으며, 외부와 연결되어있는 서비스와의 관계 또한 파악할 수 있습니다.


- 서비스의 실행 시간과 에러 발생 여부를 차트로 가시화 하였습니다. 

  영역 선택을 통한 범위를 지정하면 하위 연계 서비스의 정보를 Tree 형태로 제공하여 

  실행 시간, 에러 발생 여부, 호출 SQL등의 상세 내역을 쉽게 확인 할 수 있습니다.



Management 기능 (yaml 편집)


<Update Yaml (좌), Scale Up&Down(우)>


- 워크로드 모니터링 중 배포된 오브젝트의 yaml 파일에 기술된 스펙과 상태 정보를 확인하고 편집이 가능합니다.

  또한, Deployment의 Scale을 직접 조정하여 빠르고 효율적인 운영 관리를 할 수 있습니다.


- 추후에는 Kubernetes 오브젝트를 등록하거나 삭제할 수 있는 기능이 추가될 것이고, 

  히스토리를 저장하여 버전 관리까지 지원하는 방식으로 Management를 더욱 강화할 예정입니다.



Performance Trend Analysis


- 장애가 발생하였을 이상 원인을 파악하기 위한 성능 추이 분석 기능입니다.
  기본 수집 지표와 사용자 커스텀 지표를 기간 설정과 단위 시간을 선택하여 성능 메트릭을 다양하게 조회할 수 있습니다.


Report & Custom Dashboard


- 사용자 정의형 리포트 출력 기능을 제공합니다. 

  정형화 되어있는 형식이 아닌, 사용자가 텍스트 에디터로 템플릿을 구성할 수도 있습니다. 

  템플릿은 제품에서 제공하는 다양한 지표의 데이터를 도표 형태로 추가할 수 있으며, 파일 저장 기능을 통해서 공유 할 수도 있습니다.

  또한 스케줄 기능을 제공하여 일, 주, 월 별 단위로 원하는 시간대에 정기적으로 리포트를 제공하며,

  생성된 리포트는 파일이나 프린트로 출력 가능합니다.


- 대시보드도 마찬가지로 다양한 성능 지표에 대해 사용자 별로 원하는 화면을 별도로 제작할 수 있도록 Custom 대시보드 제작 기능을 제공합니다. 

  모니터링 하고자 하는 지표와 엔티티를 선택하고 원하는 타입의 위젯만 설정하면

  인프라, 워크로드, 서비스와 같은 다양한 관점으로 대시보드를 쉽게 구성할 수 있습니다.



DB 모니터링 기능 (PostgreSQL, Cassandra, MySQL 등)



- 클라우드 통합 관제의 필수 요소인 애플리케이션 영역 모니터링 기능 중 하나로
  클러스터 별로 배포된 다양한 DB의 성능 지표를 실시간 대시보드로 모니터링이 가능합니다. 
 


시장 현황 및 사업화 방향

현재 대부분의 클라우드 환경을 구축하고 있는 고객사는 MSP 사업자에 의한 단순 모니터링이나 관제에 의존하고 있는 상황이며,
기껏 모니터링 솔루션은 오픈 소스 기반의 모니터링 툴에 의존하고 있는 상황으로
장애에 대한 실시간 모니터링이나 분석에 애로 사항이 많은 걸로 파악되고 있습니다. 

또한 현재 오픈 소스는 대부분 IaaS 환경에 대한 모니터링 수준이며, 비즈니스 서비스 관점에 모니터링은 미약한 수준으로 파악되고 있습니다.

따라서, 향후 클라우드 환경에 대한 IaaS, PaaS, Services 영역에 대한 상세한 모니터링이 필요할 것으로 판단되어 
이러한 부분을 더욱 고도화하고 강화할 예정입니다.

사업화 관점에서는 MSP 사업자나 클라우드 환경에 대한 구축 사업을 주로 진행하고 있는 파트너나 협력사를 대상으로
저희 InterMax Cloud 솔루션이 함께 제안 단계에서부터 진행될 수 있도록 협업하여 진행하고 있는 상황으로, 
InterMax Cloud 솔루션에 관심있는 많은 파트너사나 협력사들과 함께하고 싶습니다. 

최근에는 클라우드 DevOps 전문 구축 업체와 MOU를 체결하여 관련 사업 협업을 진행하고 있는데요,
이러한 파트너나 협력사를 많이 모집하고 있으니 많은 관심 부탁드립니다.



제품 보러가기








기고 | 신기술본부 강정진

편집 | 사업기획팀 박예영







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 👨🏻‍💻 엑기스 | InterMax Cloud의 변화


월간기술동향 | '똑똑한' 옷, 스마트 의류


 

 


 

이제는 기능성 의류를 넘어 스마트 의류 시대가 도래하고 있습니다. 

착용하기만 하면 스스로 알아서 신체 상태를 점검해주고, 

스마트폰을 가지고 나가지 않아도 옷을 통해 원격으로 스마트폰을 작동할 수 있다면? 

꿈에서나 가능할 것 같던 스마트 의류는 더 이상 '꿈의 옷'이 아닌 것 같습니다. 


IDC에 의하면 전세계 스마트 의류 시장 규모가 연 평균 76.6%로 빠르게 성장하고 있으며, 

특허청에 의하면 국내 특허도 2014년에 비해 2017년도에 7배 가까이 증가했다고 합니다.

 

 

 

 스마트 의류란? 

<스마트 의류, 출처 : THE WEEK>

 

스마트 의류는 IT 기술과 첨단 섬유/소재 기술이 결합된 ‘옷’을 말합니다. 

의복 본연의 역할인 쾌적성, 안정성, 내구성, 심미성, 관리의 편의성 등을 갖추고 있는 동시에 

감지·제어, 통신, 작용·동작, 저장, 신호 처리 기능 등의 스마트 기능까지 갖추었습니다.


또한 다양한 분야에서 적용되고 있는데요. 

특허청에 의하면 최근 10년간 '인포테인먼트' 분야가 특허 출원이 가장 많았고, 그 다음으로 '의료', '보호', '스포츠' 분야 순이었다고 합니다.

 ※ 인포테인먼트 : 정보(Information)와 오락(entertainment)의 합성어로 정보 전달과 오락성이 결합된 용어

 
 
 
 국내외 적용 사례 
 

<Livi’s Commuter Trucker Jacket with Jacquard by Google, 출처 : 유튜브>

 

리바이스의 경우 2017년 5월 구글과 함께 터치감응식 ‘커뮤터 트러커 재킷(Commuter Trucker Jacket)’을 내놓았습니다. 

의류에 자카드(Jacquard) 기술을 접목해 재킷의 원단에 전도성 섬유를 넣어 재킷 소매의 터치 부분과 단추를 통해 다양한 컨트롤이 가능하며,

전화 수신, 음악 컨트를, 구글 지도 등의 조작을 할 수 있습니다. 


위 영상을 보시면 옷이라고 하기엔 놀라울 정도로 완벽하게 기능을 수행하는 것을 보실 수 있는데요. 

소매에 있는 태그만 떼어내고 나머지 재킷 부분을 물빨래 하면 세탁도 간단하다고 합니다.

 
 
 

<블랙야크 야크온H, 출처 : 블랙야크 공식 홈페이지>

 

리바이스보다 한 발 더 빠르게 국내에서 먼저 스마트 의류를 출시한 사례가 있습니다. 

바로 블랙야크의 ‘야크온H’입니다. 

야크온H가 적용된 제품은 세탁이 가능한 발열 섬유와 온도 제어용 기기로 구성되어 사용자가 직접 재킷의 온도를 조절할 수 있습니다. 

 


<블랙야크 야크온P, 출처 : 블랙야크 공식 홈페이지>

 

야크온H 외에도 착용하기만 해도 심장 박동수가 기록되는 기기도 출시했습니다. (스마트 디바이스라고 보는 것이 보다 정확합니다.) 

실시간 운동 정보 표시, 운동 이력 관리, 운동 강도 표시, 누적 운동 정보 표시 등을 제공하는데요. 

블랙야크는 2015년 첫 스마트의류 제품을 출시한 후 지속적으로 혁신 기술을 개발하고 제품에 적용하는 모습입니다.

 
 
 

<Make It Wearable | Solar-Powered Fashion, 출처 : 유튜브>


심지어 에너지를 생산하는 스마트 의류도 있습니다. 

네덜란드의 패션 디자이너 파울리네 판 동언(Pauline van Dongen)은 홀스트 R&D센터와 협업을 통해 

자가 충전 의류인 태양광 셔츠(Wearable Solar Shirt)를 만들었는데요. 

셔츠에는 120개의 얇은 태양광 셀이 부착되어 있어 햇빛을 받으면 스마트폰을 완충할 만큼의 전기가 생산된다고 합니다. 

심지어 셔츠 앞 주머니의 배터리에 전기를 저장할 수도 있다고 하네요. 

 
 
 

<스마트 군복 LWECS, 출처: Natick Soldier Research Center>


스마트 군복은 전체 스마트 섬유시장에서 꽤 높은 점유율을 가지고 있습니다. 특히 미국이 유명한데요. 

지난 2014년 미국 국방부 공식 과학기술 블로그 ‘Armed with Science’는 미 육군 네이틱군사연구개발공학센터(NSRDEC)와 

환경의료연구소(USARIEM)가 공동 개발한 ‘경량화 환경조절 시스템(LWECS)’ 기술을 소개했습니다. 

조끼 형태의 LWECS 시스템은 군복 속에 자체적으로 냉각 시스템을 내장하여 군인들의 체온을 안정적으로 조절해준다고 합니다. 

 
 
 

<Edema, 출처 : ohmatex 공식 홈페이지>

 
최근에는 스마트 의류 회사들이 헬스케어 의류 제조로 그 영역을 확대하는 모습도 보입니다. 
덴마크의 스마트 섬유 개발 업체 오마텍스(Ohmatex)사는 부종 예방 스타킹을 개발했습니다. 
2016년 시제품 개발에 성공, 현재까지도 지속적으로 제품을 개발하고 있다고 하는데요. 
이 스타킹에는 ‘전도성 실’을 사용해 아주 작은 신체의 긴장 상태도 측정할 수 있어 실시간으로 다리 상태를 모니터링할 수 있다고 합니다.
 
 
 
다양한 기능과 디자인으로 눈길을 사로잡는 스마트 의류! 
다른 스마트 기기들처럼 앞으로 더 널리, 많이 사용되어 크게 발전해 나갈 것으로 생각됩니다. 
스마트 시대엔 스마트 의류를 입고 스마트함을 뽐내 보시는 건 어떨까요?






Reference

특허청 보도자료, 4차 산업혁명으로 날개 단 스마트의류

과학기술정보통신부 공식 블로그, 기술도 패션이다! ‘스마트 의류’의 모든 것

중앙일보, 심장박동 이상 땐 삐~… 경보 울리는 운동복 나왔다








기획 및 글 | 사업기획팀 박예영





 [Semtong 140회] 벌써 10월? 아..시월

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아이참 | 10월 IT 행사 미리보기

기술이야기/아이참 2019.09.06 13:20






다가오는 10월에는 어떤 IT행사가 열릴까요?

엑셈에서 10월의 이벤트를 모아~모아~ 정리해봤습니다.

 

 

 

 

 

 ISEC 2019 (International Security Conference)는 기업의 정보보호 최고 책임자(CISO)를 비롯하여 현업에 종사하고 있는 실질적인 보안실무자 5,000여 명이 참석하는 국내 최대 규모의 ‘정보보호 콘퍼런스’인데요. 2007년부터 시작하여 매년 하반기에 개최하며, 올해로 제13회째를 맞이하였습니다. 

 유관 부처와 기관, 단체가 모두 주최 및 주관으로 참여하여 각각의 프로그램을 동시에 개최, 운영함으로써 한자리에서 다양하고 풍성한 콘텐츠를 접할 수 있는 시너지 효과를 극대화했다고 하네요.

 

행사명 : 제13회 국제 시큐리티 콘퍼런스

부제 : “REAL” – 초연결 시대의 사이버 보안에서 물리적 보안에 이르기까지 다양한 보안위협은 우리 모두의 현실이다!

일시 : 2019년 10월 1일(화) ~ 2일(수) 09:00~18:00

장소 : COEX 그랜드볼룸, 아셈볼룸, 오디토리움

참가비 : 사전등록 무료

주최 : 과학기술정보통신부, 행정안전부, 방송통신위원회

주관 : ISEC 2019 조직위원회, 한국인터넷진흥원, ㈜미디어닷

 

행사 바로가기

 

 

 

 


 많은 서비스 산업 분야에서 '디지털'은 시장의 경쟁 규칙을 바꾸고 있습니다. 디지털에 강한 기업이 시장의 리더가 되는 시대에서, 우리 회사는 어떻게 살아남을 것인지 논하는 자리라고 합니다. 데이터를 바라보는 심리적 측면을 살펴보고, 데이터 속에 담긴 의미와 기회를 찾는 구체적인 실행 방법을 안내해주는 자리라고 하네요.

 

행사명 : 데이터의 명가 오라클이 알려주는 '데이터 중심' 디지털 전환 성공 전략

일시 : 2019년 10월 2일(수) 14:00~17:30

장소 : N646 카페 (서울시 강남구 논현동 72-8)

참가비 : 무료

주최 : 한국 오라클

 

 행사 바로가기




 

 

 .NET(닷넷) 컨퍼런스에서는 .NET Core 3.0의 정식 출시에 맞추어 Windows, 웹, 서비스 및 서버 개발을 위한 주요 기능과 이러한 기능을 활용하는 방법을 살펴보고 체험할 수 있다고 합니다. 또한, 행사 종료 후 뒤풀이 까지 마련되어 있다고 하네요.

 

🕵🏼.NET Framework이란?

MS에서 개발한 윈도우 프로그램 개발 및 실행 환경입니다. Java에서는 JRE(Java Runtime Environment)와 유사하다고 볼 수 있습니다.

 

행사명 : .NET Conf 2019 @Seoul

일시 : 2019년 10월 5일(토) 14:00~18:00

장소 : 한국 마이크로소프트

참가비 : 청소년 5,000원/일반 참가자 10,000원/뒤풀이 포함 일반 참가자 25,000원

주최 : 닷넷데브

 

행사 바로가기

 

 
 
 


 국내 빅데이터의 오늘과 미래, 데이터 활용 사례와 기술을 나누고 데이터의 미래를 바라보는 자리로 마련된 행사입니다. 빅데이터에 관심있는 누구나 참석이 가능하다고 합니다.

 

행사명 : The Next Revolution Day 2019

일시 : 2019년 10월 8일(화) 10:00~17:00

장소 : 양재역 엘타워 6층 그레이스홀

참가비 : 무료

주최 : kt NexR

 

 행사 바로가기




 

 

 Tech-Biz Korea 2019는 정부 출연연구소를 비롯한 공공기관이 개발한 기술을 민간기업에 이전해 상용화할 수 있도록 연결해주는 기술 교류의 장입니다. 출연하는 연구기관은 기술사업화 성과를 높이고, 기업은 수준 높은 기술을 마음껏 이용할 수 있도록 핵심 이전 가능 기술에 대한 전시 및 설명회 그리고 매칭 상담을 통해 경쟁력을 활보하는 계기가 될 것이라고 하네요.

 

행사명 : Tech-Biz Korea 2019

일시 : 2019년 10월 10일(목) ~ 11일(금)

장소 : COEX 아셈볼룸

참가비 : 무료

주최 : 전자신문

 
 
 
 
 
 

 

 오픈소스 솔루션 분야의 선도기업 레드햇에서 주최하는 레드햇 포럼은 매년 전 세계에서 진행됩니다. 이번 레드햇 포럼 2019 서울에서는 최신 IT 트렌드를 소개하고 그에 따른 인사이트를 공유할 예정이라고 합니다. 새롭게 업그레이드된 Red Hat Enterprise Linux는 물론 Red Hat OpenShift, Ansible까지 IT 비즈니스 혁신을 가속화하는 솔루션도 확인할 수 있다고 합니다. 세션 발표는 오픈 하이브리드 클라우드와 클라우드 네이티브 2가지로 나누어 진행하며, 레드햇의 다양한 스폰서 부스도 마련되어 다채롭게 꾸려질 예정이라고 하네요.
 
행사명 : RED HAT FORUM
부제 : EXPAND YOUR POSSIBILITIES
일시 : 2019년 10월 16일(수) 09:00~17:30
장소 : COEX 그랜드볼룸
참가비 : 30,000원
주최 : 한국레드햇
 
 
 
 
  

 삼성 오픈소스 컨퍼런스는 삼성전자에서 주최하는 국내 최대 규모의 오픈소스 컨퍼런스로 매년 1,500명 이상의 소프트웨어 개발자, 학생, 스타트업 커뮤니티가 모여 오픈소스 분야의 새롭고 다양한 지식과 경험을 공유하는 자리인데요. LEARN(배우고), SHARE(나누고), NETWORK(연결하다) 3가지 키워드로 행사를 잘 나타내고 있습니다. IoT, Big Data, 보안, 플랫폼, 5G, AI, 로봇 등 다양한 주제를 다룬다고 합니다.

 

행사명 : Samsung Open Source Conference 2019

일시 : 2019년 10월 16일(수) ~ 17일(목) 09:00~18:00

장소 : 삼성전자 서울 R&D 캠퍼스

참가비 : 무료

주최 : 삼성전자

동시개최 : Open Source Robot Competition - 2019.10.17 (목) 삼성전자 서울 R&D 캠퍼스 D타워

 
 

 

 

 


 

 애자일은 이제 한국의 기업 전략/문화/실행에 아주 중요한 주제가 되었는데요. 고객과 시장의 변화에 맞춰 기업도 변화를 모색하고 있고, 시대의 흐름에 맞는 새로운 변화를 고민해야 합니다. 애자일은 개인에게 있어서는 마인드셋의 변화를 지향하고 있으며, 기업에는 문화와 시스템의 혁신을 의미하고 있습니다. 조직과 개인에게 이러한 변화와 혁신의 흐름을 이해할 수 있는 컨퍼런스로 마련되었다고 하네요.

 

행사명 : 애자일 코리아 컨퍼런스 2019

부제 : AGILE, CULTURE, HUMAN BE THE CHANGE

일시 : 2019년 10월 18일(금) 10:00~17:00

장소 : COEX 그랜드볼룸

참가비 : 99,000원

주관 : Agile Korea Conference 준비위원회

 
 
 
 
 
 

 

 메이커 페어는 직접 만든 프로젝트를 서로 공개하고 체험해볼 수 있는 메이커들의 DIY 축제입니다. 2006년 미국에서 시작된 메이커 페어는 이제 전 세계 45개국에서 연 220회 이상 진행되고 있다고 하는데요. 메이커 페어 서울은 국내 최대 메이커 행사로 메이커 400여명이 100개가 넘는 프로젝트를 전시하였고, 14,000명 이상이 방문한다고 합니다. 특히 이번 행사에서는 카트 어드벤처, 메이키 로봇 전시, AI 동키카 레이싱 리그 등 다양한 프로그램이 마련되어 있다고 하네요.
 
행사명 : 제8회 메이커 페어 서울 2019
일시 : 2019년 10월 19일(토) ~ 20일(일) 11:00~18:00
장소 : 문화비축기지
참가비 : 온라인 사전 등록 – 어린이(5시~13세) 2,000원/청소년 및 어른 4,000원
           현장 등록 – 어린이(5세~13세) 4,000원/청소년 및 어른 8,000원
           이 외 무료
주최 : 블로터앤미디어
 
 
 
  

 


 Enjoy Experience Everywhere! FEConf2019는 3년째 마련되고 있는 대한민국 최고의 프론트엔드 개발자 컨퍼런스 입니다. 올 해 행사는 우아한형제들, 뱅크샐러드, 마플, toss 등 14명의 연사들로 풍부하게 구성되었다고 하네요.
 
행사명 : FEConf 2019
일시 : 2019년 10월 26일(토) 10:00~18:20
장소 : 롯데월드타워 SKY 31
참가비 : 30,000원
 





 

 DEVIEW 행사는 최고의 기술과 경험을 공유하며 대한민국 개발자들이 함께 성장하는 자리입니다. 2006년 NHN의 내부 행사로 시작된 DEVIEW는 2008년 네이버의 오픈소스 프로젝트 및 기술 관련 지식을 전달하는 행사로 국내 모든 개발자에게 개방되었다고 합니다. 현재는 네이버뿐만 아니라 국내외 IT 기업, 중소 규모 벤처 및 오픈소스 개발자, 학계가 함께 참여하여 생생한 현장의 기술 지식을 나누고 있다고 하네요. 서로의 가치 있는 지식을 공유하고 함께 성장하는 취지의 무료 컨퍼런스입니다.

 

행사명 : DEVIEW 2019

일시 : 2019년 10월 28일(월) ~ 29일(화)

장소 : COEX 그랜드볼룸

참가비 : 무료

주최 : 네이버

 

 

 

 

 

 PASCON은 Public institution, Affiliated organization Information Security Conference의 약자입니다. 공공, 금융, 기업 개인정보보호&정보보안 컨퍼런스인데요. 올해 행사는 개정되는 개인정보보호법과 정통망법에 대한 상세 설명과 함께 올해 발생한 정보보호 사건 사고 분석 및 대응 방안 그리고 2020년 정보보호 실무에 필요한 실질적 내용을 섭렵할 수 있는 보안교육 컨퍼런스라고 하네요.

 

행사명 : 공공·금융·기업 개인정보보호 & 정보보안 컨퍼런스

일시 : 2019년 10월 29일(화) 09:00~17:30

장소 : 더케이호텔 서울 가야금홀 및 로비

참가비 : 무료(주차권 지급)

주최 : 데일리시큐

동시개최 : 보안솔루션 전시회 (국내외 최신 개인정보보호 및 정보보안 솔루션 전시)

 
 
 
 
 
 

 

 2019 대한민국 ICT 융합 엑스포에서는 Mobile & Communication, Software & Computing, ICT Device, Parts & Materials, Digital Contents/Display의 4가지 분야의 품목을 전시한다고 합니다. 올해로 14회가 된 이 행사는 국내 최대 ICT/모바일 융복합 산업 집적지역인 대구, 경북의 대표 ICT 전시회이며, B2B 전문 전시회로 참가업체 특전도 마련되어 있다고 하네요.

 

행사명 : 2019 대한민국 ICT 융합 엑스포(ICT Convergence Expo Korea 2019)

일시 : 2019년 10월 30일(수) ~ 11월 1일(금) 

장소 : exco

참가비 : 무료(주차권 지급)

주최 : 과학기술정보통신부, 대구광역시, 경상북도

주관 : exco, 대구도시공사, 한국정보화진흥원, 정보통신산업진흥원, 전자신문

 

행사 바로가기

 

 

 

 

이번 호에서는 10월에 열릴 IT 컨퍼런스를 쭉 정리해보았는데요.

이 게시물을 통해 필요한 전시회를 확인하시고, 참여하셔서 의미 있는 인사이트를 얻으시길 바랍니다 :)





기획 및 글 | 사업기획팀 박예영







 [Semtong 140회] 벌써 10월? 아..시월

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 👨🏻‍💻 엑기스 | InterMax mAPM



엑기스 | InterMax 모바일 APM

기술이야기/엑.기.스 2019.09.06 13:09


 

 


 

엑셈의 InterMax(인터맥스)는 End-to-End APM(Application Performance Monitoring) 솔루션입니다.

다양한 분야에서 제 몫을 톡톡히 해내고 있는 인터맥스. 모바일 버전도 있다는 거 아시나요?

모바일 앱도 모니터링한다! 이번에는 엑셈의 모바일 APM에 대해서 살펴보겠습니다.

 

 

 

 

 

 

Mobile APM이란, 모바일 앱 품질을 파악하고 문제를 해결하기 위해 SDK연동을 통한 다양한 모니터링 데이터를 실시간 수집하여 분석을 제공하는 것입니다. 

- 앱의 사용 비즈니스 흐름을 파악하여 최적의 UI/UX 제공

- 신규 방문자, 방문자 성별, 나이 or 기타 사용자 데이터 수집 가공을 통해 분석 기능 제공

- HTTP, HTTPS 호출 페이지의 처리 속도 측정

- Crash, Error, Exception, Trace 데이터 수집을 통한 앱 오류 발생 확인

- 앱의 최신 버전 사용량(비율) 확인

- 주요 이벤트에 대한 호출 빈도 확인

 

 

 

 

인터맥스 mAPM은 기본적인 고객 단말부터 서비스 레벨 성능 및 오류에 대한 전반적인 성능 모니터링을 제공합니다. 앱 성능 모니터링, 앱 품질 검증, 고객 패턴 분석, 서비스 활용 분석 등 운영자, 기획/분석가, 마케터, 개발자 측면으로 다양하게 활용할 수 있습니다.

 

 

 

 

또한, InterMax mAPM은 다양한 모바일 성능 관리 기능을 통해 모바일 유저의 실시간 Real User Monitoring 및 이슈 발생 시 즉각적인 대응 및 원인 분석으로 고객 서비스 만족도 향상을 기대할 수 있습니다. 

 

  

 

 

본격적으로 mAPM의 주요 기능을 살펴보겠습니다. 인터맥스 mAPM은 하나의 앱 뿐만 아니라 여러 개의 앱을 한 화면에서 동시에 모니터링이 가능한 멀티 앱 실시간 모니터링 기능을 제공합니다. 또한, 크래시 및 예외 발생 시 상세 분석 trace 제공 등 앱 품질 향상을 위한 다양한 분석 데이터를 제공합니다.

 

 

 

 

[실시간 모니터링 기능]

하나의 앱 뿐만 아니라 여러 개의 앱을 한 화면에서 동시에 모니터링이 가능한 멀티 앱 실시간 모니터링 기능을 제공하며, 멀티 앱 모니터링 중 상세 모니터링을 위해 Single 앱 모니터링 화면으로 연계가 가능합니다. 또한 앱의 전반적인 상태를 알 수 있는 주요 지표 표현 및 임계치 설정에 따른 알람 발생을 확인 가능하며, 누적 지표에 대한 전일 비교 증감 표현, 에러와 Trace 데이터 연계 분석도 가능합니다.

 

 

 

 

[사용자 트랜잭션 분석 기능]

사용자 트랜잭션이란?

애플리케이션 개발자가 특정 상황에 대한 모니터링을 위해 의도적으로 단계 별 스텝을 부여할 수 있으며 이런 일련의 한 업무 플로우를 사용자 트랜잭션이라고 합니다. 

 

 

 

 

[오류 분석 기능]

크래시 발생 추이 및 발생기기와 OS, 앱 버전을 기준으로 크래시 발생 비율을 분석하고, 예외 스택 내용 확인을 통해 애플리케이션 오류의 원인을 분석합니다.

 

 

 
 

[다양한 분석 기능]

이 외에도 인터맥스 mAPM이 제공하는 다양한 분석 기능을 보실까요?

- 이벤트 분석 : 애플리케이션 개발자가 지정한 이벤트의 추이와 통계 분석을 통해 모니터링 하고자 하는 독립적인 사건의 빈도 파악이 가능합니다.

- 네트워크 트래픽 분석 : 애플리케이션 외부의 데이터를 네트워크를 통해 호출한 횟수의 추이와 통계 분석이 가능합니다.

- 네비게이션 분석 : 사용자가 페이지를 이동한 동선을 Sankey Chart를 통해 직관적으로 확인이 가능하며, 사용 빈도가 높은 화면이 어떤 화면이고 앱 개발 시 화면 이동 flow설계가 잘 되었는지 확인이 가능합니다.

- 사용자 분석 : 앱이 사용하는 이벤트를 잡아 이를 카운팅하여 실제 앱을 사용하는 사용자 현황 파악이 가능하고, 사용자(성별, 연령)/신규/재방문 통계 지표를 제공합니다.

 

 

 

 

- 앱 단말 사용 현황 : 단말의 앱 버전에 대한 사용률 분석이 가능하며, 최신 앱 버전이 잘 배포되어 사용하고 있는지 확인이 가능합니다.

- 페이지 사용 분석 : 화면(activity) 기준의 페이지 사용 시간을 분석하는 기능인데요, 앱의 어떤 화면에 머무는 시간이 많은지 분석해줍니다.

 

 

 

 

인터맥스 mAPM만의 특장점은 다음과 같습니다.


[네트워크 트래픽 InterMax 연계 분석]

Mobile WebView에서 수행된 네트워크 트래픽에 대한 APM 연계 모니터링을 제공하며, 비즈니스 처리 흐름 및 상세 trace 분석을 위한 연계 분석도 제공합니다.

 

 

 

 

[하이브리드 앱 모니터링]

최근 Native App과 WebApp 이외 하이브리드 App을 선호하는 기업들이 많습니다. 인터맥스 mAPM은 Native용 SDK와 script용 SDK가 서로 통신하여 두 개의 레이어에서 실행되는 모듈을 통합하여 모니터링이 가능합니다.

 

 

 

 

[브레드크럼]

브레드크럼(BreadCrumbs)이란?

쉽게 말하면, 사용자가 어떤 경로를 거쳐왔는지 알려주는 서비스입니다. 인터맥스 mAPM에서는 장애가 발생한 시점까지 사용자의 사용 패턴을 확인할 수 있도록 하여 장애 원인 분석을 정확하게 할 수 있도록 지원합니다.

 

 

 

 

[사용자 데이터 수집]

기본적으로 수집하는 항목 외에 추가적으로 필요한 항목(user_data)을 추가 수집하여 Mobile APM 엔진에서 통계하여 Customizing된 통계 데이터 표현이 가능합니다.

 

 

 

 

[다양한 성능 지표에 따른 알람 발생 및 SMS 연계]

SMS 스케쥴 기능을 통해 특정 기간의 시간대에 발생하는 알람에 대해서만 SMS 연계가 가능합니다.

 

 

 

 

 모바일 앱 성능 현황을 살펴 볼 수 있게 하여 이를 통해 최종 사용자 경험 관련 문제를 찾아 해결하는데 도움을 주는 모바일 APM. 엑셈 뿐만 아니라 해외 많은 기업들이 서비스를 제공하고 있는데요. 늦기 전에 도입하여 고객들에게 안정적인 서비스를 제공해야 합니다.

 IT 센트럴 스테이션 사용자 커뮤니티에 따르면 모바일 APM 제품을 선택할 때 고려할 가장 중요한 기준으로는 면밀한 데이터 가시성, 강력한 모니터링 역량, 고급 트렌드 분석이 손꼽혔습니다. 인터맥스 mAPM의 주요 기능이기도 하지요. 모바일 APM도 모니터링의 강자 엑셈에게 맡겨주세요!






기획 및 글 | 사업기획팀 박예영






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월간기술동향 | 자율주행차, 운전면허 없어도 될까?

 

 

 

영화 ‘범블비’처럼 알아서 운전해주는 차가 곧 나올 것 같습니다! 

지난 4월 전기차로 잘 알려진 테슬라가 완전 자율주행 자동차에 대한 청사진을 공개하며 

내년이면 100만대의 자사 완전 자율주행 차량이 출하되어 로봇택시로 운행될 수 있을 것이라고 주장했습니다. 

현대모비스는 지난 7월 현대차 신형 쏘나타를 활용한 자율주행차를 공개하며 

러시아 모스크바 시내에서 로보택시 서비스를 시범적으로 운영 중입니다. 


자율주행차는 더 이상 상상속의 일이 아닌 현실화의 단계를 밟아 나가고 있는데요. 

이번 시간에는 자율주행차에 대해서 알아봅니다.

 

 

 

 자율주행차(Autonomous Vehicle)란? 


자율주행차(Autonomous Vehicle)란 운전자가 직접 조작하지 않아도 자동차가 주행 환경을 인식해 위험을 판단하고

주행 경로를 계획해 스스로 운전하는 자동차로 감지 시스템, 중앙 제어 장치, 액츄에이터 등으로 구성되며, 

로봇 및 컴퓨터 공학, GPS, 정밀 센서, 전자 제어 등 첨단 기술을 필요로 합니다.

 

<SAE(미국 자동차공학회)가 분류한 자율주행 단계, 출처: 현대자동차그룹>

 

자율주행차는 주행 수준에 따라서 0에서부터 5까지 총 6단계로 나누어져 있는데요. 

우리가 흔히 자율주행 자동차라고 말할 수 있는 단계는 3단계부터라고 할 수 있습니다. 

일정 구간은 자율 주행하지만, 운전자는 특수한 상황에만 개입하는 상태인데요. 

차량 시스템이 주행을 컨트롤하지만 운전자는 돌발 상황에 대처하기 위해 항상 대비하고 있어야 합니다.


4단계는 매우 고도화된 시스템으로, 자동차가 스스로 모든 주행을 하지만 운전석에 운전자가 탑승해야 합니다. 

우리가 꿈꾸는 진정한 자율주행차는 바로 5단계인데요. 

도로에서 일어날 수 있는 모든 상황을 인공지능(AI)과 각종 센서들이 대응하기 때문에 운전자는 사라집니다. 

심지어 사람이 탑승하지 않아도 원하는 위치에 차를 보낼 수 있게 되죠. 

이 단계가 상용화되기까지는 2040년까지 약 20년 정도가 더 필요할 것으로 예상됩니다.

 
 
 
 자율주행차의 원리는? 

자율주행차의 기본 원리는 크게 ‘인식 – 판단 – 제어’의 3단계로 나누어집니다. 
1) 인식 : 교통 상황이나 운행 환경 등 주변 정보 파악
인식 단계는 주변 상황과 정보를 빠르고 정확하게 파악하여 적절한 판단과 제어를 할 수 있게 하는 단계입니다. 
이 단계에서는 GPS와 카메라, 레이더 등을 이용해 주변 상황의 정보를 인식하고 수집합니다. 

2) 판단 : 인식한 정보를 바탕으로 자동차 스스로 가장 이상적인 결정을 수행
판단 단계에서는 인식한 정보를 바탕으로 주행 전략을 결정합니다. 
단은 인식과 밀접하게 연관되는 만큼 두 기술이 얼마나 잘 조화를 이루느냐에 따라서 자율 주행의 완성도가 좌우됩니다.

3) 제어 : 자동차 스스로 엔진 구동이나 주행 방향 등을 조절하여 사고 예방, 안전 운전 수행
자율주행차를 사람에 비유해볼까요? 
인식은 눈과 귀, 판단은 두뇌라고 한다면 제어는 직접 움직이는 팔이나 다리라고 할 수 있습니다. 
제어 단계에서는 자동차 스스로 속도나 방향 등을 조절하여 본격적인 주행을 시작합니다.
 
 
 

 

 

 

 자율주행차의 장단점도 알아보자! 


장점

1) 교통사고 감소

 : 자율주행차에게 가장 기대하고 있는 부분 중 하나입니다. 운전자의 실수로 인한 사고를 줄일 수 있다는 것이죠. 

2) 운전에 대한 접근성

 : 신체적인 이유로 운전을 하지 못하는 교통 약자들에게도 운전에 대한 접근이 쉬워집니다. 

  또한 고령으로 인해 순간 대처 능력이 저하되어 운전에 어려움을 느끼는 분들도 도움을 받을 수 있습니다.

3) 차내 여유, 여가 시간 증대

 : 운전을 하면서 전화를 하거나, 업무를 처리하시나요? 이런 행동들은 교통사고의 원인이 될 수 있는 정말 위험한 상황인데요. 

  자율주행으로 차내 여유 시간이 증가한 만큼, 차 안에서 행동이 보다 자유로워질 수 있습니다.


단점

1) 윤리적인 문제, 책임의 범위

 : 만약 차량이 갑자기 나타난 행인을 감지하고, 운전자나 행인 둘 중 하나가 다칠 수 밖에 없는 상황이라면.. 

  누구를 살리기 위한 프로그래밍이 되어야 할까요? 

  이러한 윤리적인 문제와 더불어 사고가 발생할 경우 운전자나 피해자, 제작사 중 책임 소재에 대한 이슈도 있습니다.

2) 시스템 결함이나 프로그램 해킹에 대한 걱정

 : 시스템 결함으로 급가속, 급발진 등의 문제가 발생할 수 있고, 해킹으로 인해 모든 통제권을 잃어 큰 사고가 날 수도 있습니다.

3) 기술 발전에 걸맞은 인프라 부족

 : 자율주행 기술만이 발전되어서는 상용화가 어렵습니다. 

  관련 법이나 제도가 마련되어야 하는 것은 물론이고, 현재 도로 교통망이 자율주행차와 연동되어 있지 않기에 도로 인프라 구축도 시급합니다.

 

 

 

 어떤 모습으로? 컨셉트카 살펴보기 


먼저 자율주행하면 바로 떠오르는 회사가 있죠. ‘테슬라’입니다. 전기차로 잘 알려져 있는데요. 

지난 4월 ‘완전자율주행’칩을 공개하며 내년이면 로보택시 운행이 가능할 것으로 내다보기도 했습니다.

 

<테슬라 완전 자율주행 영상, 출처 : 테슬라 유튜브>

 

전 세계 자동차 제조사들은 자율주행 시스템을 개발하며 일반적인 자동차에도 적용되어 

언젠간 자율주행차의 모습을 볼 수 있을 것으로 생각하고 있습니다.


1) VLOVO 360c

<볼보의 자율주행 컨셉트카 360c, 출처 : 볼보 홈페이지>


360c 컨셉트카는 편안하게 휴식을 취하여 이동하는 수단으로 만들어졌습니다. 

운전대와 엔진이 없는 대신 누울 수 있는 좌석과 테이블이 있죠.

 

2) Volkswagen ID.Vizzion

<폭스바겐의 자율주행 컨셉트카 ID.Vizzion, 출처 : 폭스바겐 홈페이지>


 폭스바겐의 ID.비전(ID.Vizzion) 컨셉트카는 완전 자율주행 기능이 탑재된 전기자동차로 운전대나 조절 장치 없이 만들어진 세단입니다. 

 

3) Mercedes-Benz F 015 Luxury in Motion

<벤츠의 자율주행 컨셉트카 Luxury in Motion, 출처 : 벤츠 홈페이지>


벤츠의 럭셔리 인 모션 컨셉트카는 자율주행 차량 내에서 동작의 자유를 강조했습니다.

앞을 보고 있다가 의자가 회전하기도 하고, 차량 내에서 회의를 진행할 수도 있습니다.

 

4) CITROEN AMI ONE

<시트로엥의 자율주행 컨셉트카 에이미 원, 출처 : 시트로엥 홈페이지>


시트로엥의 에이미 원 컨셉트카는 시트로엥 탄생 100주년을 기념하는 컨셉트카로, 100% 디지털화, 자율주행, 전동화 등의 특징을 구현했습니다. 

운전 면허가 없어도 누구나 애플리케이션을 통해 이용할 수 있다고 합니다.

 

 

 

도로교통공단에서 발표한 자료를 보면 ‘완전자율주행자동차에서 운전이라는 행위 자체에 대한 해방은 가능할지 몰라도 자동차를 이용 혹은 운행하기 위해 분명 사람의 역할이 필요한 상황이 발생할 수밖에 없기 때문에 완전자율주행자동차 사용 혹은 운행 면허 등으로의 면허가 필요하다’는 내용이 나옵니다. 


완전자율주행차라도 유사시 사람이 해야 할 역할이 생길 가능성이 있기 때문에 사람도 운전면허가 필요하다는 의미인데요. 

하지만 그때는 지금의 면허와는 전혀 다르겠죠? 어쩌면 지금보다 더 복잡하고 높은 수준이 필요할 수도 있겠습니다.^^




Reference

한화손해보험 자동차블로그, 자율 주행 자동차의 기본 원리

중앙일보, 자율주행차 시대, 운전면허는 누구에게 줘야할까?







기획 및 글 | 사업기획팀 박예영



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  • thanks 2019.09.02 09:17 ADDR 수정/삭제 답글

    항상 잘 보고 있는데

    접근성이 쉬웠으면 좋겠습니다.....
    블로그 보단.... 다른 편으로요... ㅋㅋ
    카톡도 좋고 음성 넣어서 유트브도 좋습니다.
    thanks to park

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.09.02 10:14 신고 수정/삭제

      안녕하세요, 엑셈입니다.
       
      접근성과 관련한 소중한 의견 남겨주셔서 감사합니다 :)
      주신 의견, 내부적으로 논의하여 보다 나아진 모습 보여드리도록 하겠습니다! 즐거운 하루 보내세요^^
       
      감사합니다.

아이참 | G-Summit Korea 2019

기술이야기/아이참 2019.08.09 11:15

 



초 개인화 시대의 고객 경험을 위한 콘퍼런스

G-Summit Korea 2019

 

 

이번 행사는 초 개인화 시대에 차별화된 고객 경험을 제공하는데 AI, 디지털, 클라우드가 어떻게 게임 체인저가 될 수 있는지 알아보고,

이를 활용한 다양한 성공 사례를 공유하는 자리였습니다.

 

 

 

메타넷 글로벌 박주혜 전무는 Future Contact Center의 모습과 역할, 가치를 고객의 입장과 회사의 입장에서 각각 바라보고, 이미 시작된 변화의 길에서 ‘효율화’와 ‘고객 만족’이라는 서로 다른 결로 보이는 목표를 어떻게 이루어 갈 것인가에 관해 이야기했습니다. Future Contact Center의 3요소는 ‘AI based’, ‘Smart’, ‘Digital’이며, 사람과 기계가 서로 융합하여 고객을 구체적으로 이해하고, 상호 소통하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 또한, 이러한 과정에서 빠른 실패와 도전을 계속 반복하는 것을 언급하였는데요. 엑셈에서도 강조하는 애자일 경영 방법입니다.

 

 

 

키노트에서는 초 개인화 시대에 AI, 디지털, 클라우드 기술 및 고객 경험에 대한 글로벌 트렌드에 대해 알아보고 이에 따른 Genesys의 전략을 공유했습니다. 고객 경험이 곧 브랜드 경험이며, 경험의 주인이 고객으로 계속 이동하고 있다고 고객 경험을 강조했습니다. 또한, AI와 같은 ‘기술’의 트렌드가 고객 경험을 정의하고 있다고 말했습니다. 현재까지 기업의 40% 이상이 클라우드로 전환하고 있고, 컨택센터도 점차 클라우드를 도입하고 있어 제네시스도 옴니채널 서비스 제공이 가능한 클라우드 플랫폼을 출시했다고 합니다.

 

 

 

차별화된 고객 경험을 위해서는 생성되는 많은 양의 인터랙션 데이터를 분석, 예측하여 개인화된 서비스를 제공해야 하는데요. 본 세션에서도 고객 인게이지먼트를 위한 키는 바로 ‘데이터’임을 강조하며, 데이터를 이용해 개인화된, 맥락 기반의, 지능적인 고객 경험을 제공해야 한다고 말했습니다. 특히 ‘고객 경험’이 2020년까지 주요 브랜드 차별화 요소가 될 것을 강조했습니다. 그리고 제네시스에서는 어떻게 Google AI를 활용하여 마케팅-세일즈-서비스 전반에 걸쳐 고객 여정과 상담사 여정을 최적화하는지 설명했습니다. 

 

오후에는 제네시스의 클라우드 기반 올인원 고객 인게이지먼트 및 상담사 관리 소프트웨어에 대한 소개와 데모를 볼 수 있었습니다.

 퓨어 클라우드

: 제네시스의 올인원 컨택센터 솔루션. 클라우드 기반의 컨택센터 솔루션으로 전화, 채팅, 이메일 등 다양한 채널을 모두 지원하며, 하나의 통합 UI를 통해 모든 채널을 한 화면에서 간편하게 관리 가능

 

또한, GS네오텍, 오라클, 폴리, 유베이스, 한솔인티큐브, 칼 자이스 등이 참여하여 제네시스의 솔루션을 이용한 컨택센터 혁신 사례 및 관련 기술을 소개하였습니다. 

 

 

이번 써밋을 통해 고객 경험에 대한 글로벌 트렌드에 대해 알아보고 제네시스의 비전과 전략을 살펴보는 것은 물론, 

제네시스의 솔루션을 활용한 국내 기업의 다양한 성공사례에서 그 노하우를 확인할 수 있었습니다. 

또한, 어느 분야를 막론하고 클라우드 향으로 전사가 움직이는 모습을 보며 클라우드의 부상이 더욱 느껴졌던 행사였습니다. 






기획 및 글 | 사업기획팀 박예영
현장 사진 | 사업기획팀 박예영






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 👨🏻‍💻 엑기스 | 신간 출시! KNIME을 활용한 데이터 분석


 




엑기스 | 신간 출시! KNIME을 활용한 빅데이터 분석

기술이야기/엑.기.스 2019.08.09 11:13

  

  

 

엑셈에서 오랜만에 책이 나왔습니다! 

데이터 분석에 관심이 있는 분들을 위해 엑셈 빅데이터사업본부에서 두 팔을 걷어 붙이고 책을 썼다고 하는데요.

어떤 책인지 지금 바로! 공개합니다 :)




“KNIME을 활용한 빅데이터 분석”

 

<(Click 하나로 끝내는 데이터 분석 KNIME) KNIME을 활용한 BIG DATA 분석>

 

“(Click 하나로 끝내는 데이터 분석 KNIME) KNIME을 활용한 BIG DATA 분석” 도서가 출판되었습니다! 빅데이터 분석팀 주관으로 집필된 도서는 데이터 분석을 위해 분석 도구(Tool, SW)를 처음 접하는 학생이나 현업담당자들이 KNIME을 활용하여 데이터 분석에 쉽게 접근할 수 있는 정보 제공을 목적으로 작성되었습니다. 그렇다면 데이터 분석 도구인 KNIME은 무엇일까요? 먼저 KNIME이 무엇인지부터 차근차근 알아보겠습니다.

 

 

 

나임(KNIME), 데이터 사이언스와 머신러닝 플랫폼의 선두 주자 

 

 

 나임(KNIME, Konstanz Information Miner)은 가트너의 2018 Magic Quadrant에서 “데이터 사이언스와 머신러닝 플랫폼‘ 분야에서 선두 그룹에 포함된 소프트웨어 중 하나입니다. 독일의 Konstanz university의 소프트웨어 엔지니어 팀이 Java로 개발하였으며, 현재 KNIME Analytics Platform은 4.0 버전, KNIME Server은 4.9 버전까지 출시되어 활용되고 있습니다.

 

 나임은 비주얼 워크플로우(Visual Workflow) 기반으로 다양한 데이터 소스(Database, File, Hadoop 등)로부터 읽기, 전처리, 변환, 분석, 평가, 시각화 등의 분석 전 과정을 드래그-앤-드롭(drag-and-drop) 방식으로 쉽게 작업할 수 있는 토탈(Total) 분석 플랫폼입니다. 비주얼 워크플로우의 특징인 빠른 구현 속도, 쉬운 학습 난이도, 높은 모듈 의존도 등의 특징을 가집니다.

 

<KNIME의 구성>

  

 나임은 크게 KNIME Analytics Platform과 KNIME Server로 구성되어 있습니다. 추가적으로 나임과 나임 파트너 그리고 나임 사용자들이 제공 및 공유하는 다양한 확장 및 통합 기능을 활용할 수 있는 환경인 KNIME Extensions, Partner Extensions, Community Extensions과 KNIME Integrations을 제공합니다. 

 

 “KNIME을 활용한 데이터 분석” 도서는 KNIME Analytics Platform을 중심으로 집필되었기에, KNIME Analytics Platform에 대해서 알아보겠습니다. KNIME Analytics Platform은 데이터 과학 응용 프로그램 및 서비스 구현을 위한 오픈 소스 소프트웨어 입니다. 데이터를 이해하고 활용할 수 있도록 직관적이며 재사용이 가능한 구성 요소로 설계되어 있으며, 사용자의 Desktop에서 사용할 수 있는 분석 플랫폼입니다. 데이터 읽기(Load), 통합(Integrate), 변환(Transform), 분석(Analyze), 시각화(Visualize) 등의 기능을 수행할 수 있습니다. KNIME Analytics Platform에서 나임 확장(KNIME Extensions)을 통하여 데이터 접근, 처리, 기계학습 알고리즘, 시각화에 활용되는 다양한 기능을 추가적으로 활용할 수 있습니다. 그리고 나임 통합(KNIME Integration)을 통하여 딥러닝을 위한 Keras, Tensorflow, 고성능 기계학습을 위한 H2O, 대용량 데이터 처리를 위한 Apach Spark와 스크립트 언어인 R과 Python을 활용할 수 있는 환경을 제공합니다. 

 

 

 

"KNIME을 활용한 데이터 분석" 도서 구성

 

<"KNIME을 활용한 데이터 분석" 목차>

 

 “KNIME을 활용한 데이터 분석” 도서는 데이터 분석을 위해 KNIME을 처음 접하는 학생 또는 현업 담당자를 대상으로 집필된 기본서 입니다. 도서는 KNIME에 대한 소개로 시작됩니다. 

• 1장 KNIME 설치 및 환경설정에서는 KNIME Analytics Platform 설치 방법, 화면구성, 환경 설정 및 메모리 설정에 대하여 설명합니다. 

• 2장 데이터 가공에서는 외부 데이터 가져오기, KNIME Analytics Platform 내 데이터 외부로 내보내기 등의 데이터 읽기와 내보내기에 대한 내용과 데이터 처리, 조작, 추출, 변수 생성 등의 데이터 처리 과정에 대하여 설명합니다. 

• 3장 데이터 탐색에서는 데이터를 수치적으로 탐색하는 방법과 다양한 그래프를 활용하여 시각적으로 탐색하는 방법에 대해 설명합니다.

• 4장 데이터 분석에서는 대표적인 머신러닝 알고리즘인 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 랜덤포레스트, 신경망(MLP) 등의 지도학습과 연관성 분석, K-Means 군집분석, 계층적 군집분석 등의 비지도학습을 KNIME Analytics Platform에서 구현할 때 필요한 노드에 대한 설명과 실습 예제를 통한 모델 구현 절차와 결과 해석 방법에 대하여 설명합니다. 

• 마지막으로 부록 About KNIME Server에서는 KNIME Server의 특징에 대한 설명과 KNIME을 활용하면서 참고할 수 있는 웹 사이트에 대한 정보를 제공합니다. 

 

 데이터 분석 과정인 데이터 가공, 탐색 및 분석에 활용되는 노드를 바탕으로 기능, 옵션 정의, 예시 및 예제 데이터를 바탕으로 단계적 실습 방법을 설명하고 있으며, 이를 바탕으로 KNIME Analytics Platform을 처음 접하는 독자들도 쉽게 따라하며 데이터 분석 및 KNIME Analytics Platform 활용 방법을 익힐 수 있게 구성되어 있습니다.

 

 

 

"KNIME을 활용한 데이터 분석" 도서를 활용한 KNIME 학습 및 활용

 

<OWLEYE 사이트(좌), 오프라인 세미나(우측상단), 웨비나(우측하단)>

 

 마지막으로 “KNIME을 활용한 데이터 분석” 도서를 활용하여 보다 효율적으로 KNIME Analytics Platform의 활용 방법을 익히고, 데이터 분석 과정에 대해 학습에 활용할 수 있는 웹 페이지와 웨비나, 오프라인 교육 정보를 소개합니다. 도서의 내용이 쉽게 구성되어 나임을 학습하는데 별 어려움이 없을 것이지만, 온라인 교육 컨텐츠의 활용이나 KNIME을 활용하여 데이터 분석을 수행하는 분석가가 진행하는 오프라인 교육을 활용한다면 학습의 효율성이 더 높아질 것입니다. 

 

  먼저 울아이(OWLEYE) 웹 페이지를 소개합니다. 아울아이는 엑셈 빅데이터 분석팀에서 운영하는 웹 페이지입니다. “KNIME을 활용한 데이터 분석” 도서의 실습 데이터를 제공하며, 도서를 활용하여 KNIME을 학습하다가 생긴 의문점이나, KNIME 활용 과정에서 혼자 해결하기 어려운 이슈에 대한 질문을 게재하면 KNIME을 활용하는 분석가들이 해당 질문에 대한 답변을 제공합니다. 그리고 KNIME 버전 업과 같은 새로운 소식과 업종별 활용 사례에 대한 정보를 제공합니다.

 

 그리고 엑셈 아카데미에서 진행하고 있는 웨비나와 오프라인 교육이 있습니다. 이 교육 과정은 KNIME을 활용한 데이터 분석 경험이 있는 분석 전문가들이 진행하는 교육으로, 데이터 처리 및 시각화, 모델링 등의 내용을 다루는 교육과정입니다. 도서 집필에 직접 참여하고 데이터 분석 업무에서 KNIME 활용 경험이 있는 전문 분석가가 진행하는 교육이므로 도서 내용에 대한 질문 내용이나 KNIME Analytics Platform을 활용한 데이터 분석 노하우에 대하여 많은 정보를 얻을 수 있을 것입니다.

 

 지금까지 Total 분석 플랫폼인 나임에 대한 설명과 KNIME을 처음 접하는 분들에게 안내 표지판이 될 “(Click 하나로 끝내는 데이터 분석 KNIME) KNIME을 활용한 BIG DATA 분석” 도서에 대하여 소개하였습니다. 학습 시간과 활용에 오랜 시간이 소요되는 스크립트 기반의 분석 도구보다는 그래픽 기반의 사용자 환경과 워크플로우를 활용하는 KNIME을 활용하여 데이터 분석을 시작해 보시는 것은 어떨까요?

 






기고 | 빅데이터사업본부 정영진

편집 | 사업기획팀 박예영





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월간기술동향 | 똑똑한 쇼핑, 리테일테크

 

 

 

4차 산업혁명과 유통이 만난 ‘리테일테크’가 유통계를 흔들고 있습니다. 

Grand View Research는 2025년 전 세계 유통산업에서의 사물인터넷(IoT) 시장 규모가 944억 달러에 달할 것으로 전망했고, 

Markets And Markets는 2022년 전 세계 유통산업에서의 인공지능(AI) 시장 규모가 50억 달러를 넘을 것으로 전망했습니다. 


유통산업이 앞으로 어떻게, 얼마나 빨리 변화할 것인지 살펴보시죠.

 

 

 

 리테일테크란? 


리테일테크(Retailtech)는 소매(Retail)와 기술(Tech)의 합성어인데요. 

우리가 이용하는 소매점에 ICT 기술을 접목하는 것을 의미합니다. 

여기서 말하는 소매점은 마트, 편의점, 백화점 등 전통적인 오프라인 소매점 뿐만 아니라, 

자동 판매, 방문 판매, e-commerce(PC, 모바일 등)가 모두 포함됩니다. 


아래 표는 4차 산업혁명을 대표하는 기술들인데요, 이렇게 많은 기술들이 다양한 방법으로 리테일테크에 활용되고 있습니다

 

<리테일테크 적용 분야 목록, 출처 : 이베스트투자증권 리서치센터>

 

<리테일테크의 카테고리와 스타트업들, 출처: 벤처스캐너>

 

 

 

 국내외 대표적 사례 살펴보기 


앞서 언급한 것처럼, 리테일테크는 개인화, 쿠폰, 결제, 데이터 분석, 검색 및 가격 비교, 

제품 추천, POS(Point of Sale), 소매점 관리, 멤버십 프로그램, SNS 연계, 물류 및 택배, SCM(Supply Chain Management), 

마케팅 및 CRM(Customer Relationship Management), 광고 등 정말 다양한 곳에 적용되는데요. 

그만큼 사례가 너무나 많기 때문에, 가장 유명한 사례들만 모았습니다.

 

 해외 사례

1. 아마존 고(Amazon Go)

- 아마존에서 런칭한 세계 최초 무인점포

- 스마트폰 앱과 연동시켜 소비자가 구매하고 싶은 상품을 들고 나오면 자동으로 결제가 진행되는 시스템

 

<아마존 고, 출처: 오토데일리>

 

 

2. ‘허마셴셩’

- 신선 식품을 전문적으로 취급

- QR코드로 제품 관련 정보 확인, 알리페이로 결제

- 매장 자동화 기술을 기반으로 매장에서 3km 이내 거주 고객들에게 30분 이내에 배송

 

<알리바바의 허마셴셩, 출처: 조선비즈>

 

 

3. X무인슈퍼

- 제품에 전자 태그(RFID)를 적용해 제품의 특징과 가격·원산지 등 여러 정보 제공

- 미리 신체 정보를 등록한 고객이 감지 카메라를 바라보면 자동 출입과 결제가 이뤄질 수 있도록 안면 인식 시스템 구축

 

<징둥의 X무인슈퍼, 출처: 로봇신문>

 

 

4. 리테일넥스트(RetailNext)

- 매장에 방문하는 고객 정보를 모으고 분석하고 시각화해서, 매출 증가에 도움을 주는 빅데이터 서비스를 제공

- AI, IoT, 빅데이터, 클라우드 기술 종합적으로 활용

- 오로라(Aurora)라는 IoT 센서를 매장 천장에 설치해 고객의 동선과 행동을 측정하고, 

  이 장치와 통합된 인공지능 서비스는 취합된 데이터를 분석해 

  고객 정보와 동선이 의미하는 인사이트를 찾아내고 비즈니스를 개선할 수 있는 방법을 추천

 

<리테일넥스트 분석 화면, 출처: 리테일넥스트>

 

 

5. 챗봇

 


챗봇을 활용하는 기업들은 정말 많아서 아래와 같이 나열합니다.

- 이베이 : 샵봇(Shopbot)

- 스냅트래블(SnapTravel)

- 세포라(Sephora)

- H&M

- 트림(Trim)

 

 

6. 로우스(Lowe’s) 

- 로우봇(LoweBot) : 고객이 상품을 찾는 걸 도와주는 고객 응대 로봇

- 탈리(Tally) : 머신러닝을 이용한 재고 관리 로봇

 

<로우봇(좌), 탈리(우) 출처 : 로우스>

 

 

 

 국내 사례

1. 롯데그룹

 : 옴니채널(Omni-Chnnel : 소비자가 온라인·오프라인·모바일 등 다양한 유통 경로를 넘나들며 상품을 검색하고 구매할 수 있도록 갖춘 서비스)

 

<롯데 계열사의 리테일테크 현황, 출처 : 언론 자료 정리>

 

 

2. 신세계그룹
 : 고객 맞춤 디지털화 추진

 

<신세계 계열사의 리테일테크 현황, 출처 : 언론 자료 정리>

 

 

3. 현대백화점

- AWS와 ‘미래형 유통매장 구현을 위한 전략적 협력 협약’을 맺고 스마트 스토어 구축

- 20’ 오픈하는 여의도점에 아마존의 ‘저스트 워크 아웃’ 기술을 활용한 무인매장을 선보일 예정

- 온라인몰 ‘더현대닷컴’에 업계 최초로 VR 기술을 적용한 ‘VR스토어’ 오픈, ‘가상 메이크업 서비스’ 도입, ‘음성 쇼핑 정보 안내’ 서비스 제공

 

<현대백화점 VR 매장, 출처 : 현대백화점>

 

 

4. GS리테일 – GS25

- 18’ 9월 서울 마곡 사이언스파크 LG CNS 본사 내 연구동 3층에 ‘스마트 GS25’ 테스트 점포 오픈

- 안면 인식 출입문 개폐, 이미지 인식 스마트 스캐너, 자동 발주 시스템 등과 관련한 LG CNS의 스마트 스토어 솔루션 기술 테스트 진행

- KT와 함께 전국 1만2000여개 GS25매장에 인공지능 헬프데스크 ‘챗봇지니’ 도입

 

<스마트 GS25 매장에서 안면인식으로 출입문 열기, 출처: GS25>

 

 

5. BGF리테일 - CU

- 비대면 결제 어플 ‘CU 바이셀프’ 론칭

- 점주 대상 VR 진열안내서 제공으로 효율적인 매장 관리

- 100개 매장에 매장 관련 질문 200여 가지에 답을 할 수 있는 AI 스피커 ‘누구’ 도입

 

<CU에서 SKT AI서비스 ‘누구’ 이용, 출처: BGF리테일>


 

6. SK플래닛 - 11번가

- 인공지능 맞춤형 채팅으로 최적의 상품을 추천하는 ‘챗봇 바로’ 도입

 

<챗봇 '바로', 출처 : 11번가>

 

 

 

 ‘편한’ 쇼핑에 주목하는 이유 


위 사례들을 통해 리테일테크는 채널에 관계없이 고객 경험을 개선하는데 주로 활용되고 있다는 것을 알 수 있습니다. 

그렇다면 우리들은 왜 ‘편한’ 쇼핑에 주목할까요?


1. 시장에 제품이 많아도 너~무 많다.

 신제품의 출시 주기가 짧아지고, 수많은 브랜드들이 생겨나면서 제품의 선택폭도 굉장히 넓어졌습니다. 수많은 제품 속에서 나에게 맞는 제품을 찾기 위해 IT 기술의 도움을 받습니다. 예를 들면, 추천 서비스, SNS 후기, APP 등이 있죠. 

2. 엄지족의 폭풍 성장

 엄지족이란, 민첩하게 정보를 검색하고 게임을 즐기는 신세대를 말합니다. 요즘은 대부분 핸드폰으로 쇼핑을 많이 하시죠? 모바일 쇼핑 거래액을 보면 2018년 4월, 5조 3837억원을 기록해 1년전보다 33.6%가 늘었다고 합니다. 이렇게 모바일 쇼핑의 비중이 매년 증가하고 있어서 모바일 쇼핑 앱도 발전하고 있습니다.

 3. 인건비 절약

대표적인 예로 점원 없는 ‘아마존 고’가 있죠.

 

 

 

이렇게 기술의 발전으로 우리의 생활은 날이 갈수록 편리해지고 있는데요. 

편리함을 누리면서, 진짜로 나의 쇼핑(크게는 일상)을 도와주는 기술이 무엇일지 한번쯤 생각해봐도 좋겠죠?

 



Reference

아이뉴스24, 유통街, ‘리테일 테크’로 생존 모색

매일경제, 롯데백화점, 보다 정교해진 AI 쇼핑가이드 ‘로사’ 선보여

조선비즈, 롯데홈쇼핑, 인공지능 챗봇 '샬롯' 계열사 최초 도입

식품음료신문, 세븐일레븐 ‘인공지능 스마트 편의점’ 첫 선

SSG BLOG, ‘디지털 백화점’ AI 상담사 24시간 만난다

SSG BLOG, 이마트 에브리데이, 미래형 점포 첫 선

이투데이, AI·VR 품은 편의점, 편리·매출 ‘엄지 척’… 유통 4.0시대 ‘스마트 점포’

NEWSIS, ICT 기술과 만나 똑똑해진 유통가, ‘리테일테크’ 주목








기획 및 글 | 사업기획팀 박예영





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아이참 | AI TECH 2019

기술이야기/아이참 2019.07.10 13:47

 

 

 

지난 7월 18일, 코엑스에서는 'AI Tech 2019' 컨퍼런스가 진행되었습니다.

‘실제 사용할 수 있으면서 실용적인 AI’라는 주제로 진행된 이번 행사는

AI가 비즈니스 모델 개발에 어떻게 활용되는지를 알아보고,

그 과정에서 발생한 문제점과 해결책, 그리고 어떤 솔루션이 효과적인지에 대해 살펴보았습니다.




 

 첫 번째 키노트에서는 구글의 AI와 함께 AutoML을 소개했습니다. 구글 AI 사례를 보면서 기업이 모든 기술을 다 잘할 수는 없기에, 이미 만들어진 기술을 잘 활용한다면 보다 효율적으로 AI를 사용할 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 또한 구글의 “Democratize AI by marketing it accessible, fast and useful for enterprises and developers”라는 미션 문구도 인상 깊었습니다. 

 

 

 

 이번 발표에서는 DSA(Domain Specific Architecture)의 중요성과 신제품 Versal ACAP에 대해 확인할 수 있었습니다. AI 모델은 도메인 별로 특화된 적응형 아키텍처가 필요하다고 말했으며, 실제 클라우드와 엣지에서 요구되는 성능과 대기시간 등의 요건을 달성하기 위해서는 딥러닝 네트워크에 대응할 수 있는 특수 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처가 절실히 필요하다고 강조했습니다.

 

 


 레노버에서는 AI 정의와 활용 분야를 소개하며 신제품 LiCO를 소개했습니다. AI는 현재 헬스케어, 투자, 자동화, 마케팅, 리테일, 정유산업, 제조, 보안, 미디어 등 다양한 산업군에서 적극적으로 활용되고 있는데요. AI 도입에 대한 장벽들도 물론 있습니다. 바로 데이터(정형/비정형)의 양, AI 전문가의 부족, AI 하드웨어/소프트웨어 리소스들입니다. 레노버에서는 AI 도입을 LiCO와 함께한다면 비교적 쉽게 도입할 수 있을 것이라 말했습니다.

 


 

 두 번째 키노트에서는 삼성 SDS에서 바라보는 AI와 제조 지능화에 대해 소개했습니다. 삼성SDS에서는 Anomaly Detection으로 제조업의 공정 예지보전/수명예측을 하고 있었는데, 기계의 수명을 미리 알려 달라는 고객의 요청에 물리모델(Physics Model)로 접근하여 잔여 수명 외 불량 유형 진단도 가능해졌다고 합니다. 또한 많은 데이터 중 무엇을 학습할지 실험계획법(능동강화학습)으로 진행하여 기술적 한계를 극복했다고 소개했습니다. 

 

 

 

 지멘스의 발표에서는 스마트팩토리에 대한 전반적인 이야기를 들을 수 있었습니다. 제조 관점에서의 AI는 디지털 트윈이라고 말했는데요. 하나의 플랫폼에서 다양한 기술과 가능을 조절하도록 하고 있으며, PC-based가 아니라 엣지 컴퓨팅이 부상하고 있다고 말했습니다. 또한 IoT 및 5G 기술을 통해 AI 기반 디지털 제조는 더욱 진화하고 있다고 합니다. 

 

 

 

 엑셈에서는 복잡다단해지는 IT 환경에 맞추어 부하 예측, 이상 탐지, 원인 분석 등 AI를 활용한 IT 운영 지능화 방법을 소개했습니다. 상세한 발표 내용이 궁금하신 분들은 여기를 눌러주세요!

 

 

 

위 기재한 내용 외에도 한컴MDS에서는 안면 인식 기술 기반 AI 솔루션 ‘센스타임’을 소개했고,

한국전자통신연구원(ETRI)에서는 자율주행차 연구 현황과 기술적 난제를 공유했습니다.

그리고 한국기계연구원에서는 산업기계의 안전 운용을 위해 적용되는 환경인식기술과 가상현실기술의 현황을 발표했습니다.

 

이번 컨퍼런스를 통해 AI 관련 최근 동향과 다양한 AI 솔루션들을 살펴볼 수 있었으며,

각 기업 환경에 적합한 AI 활용 모델은 무엇인지에 대해서도 알아 볼 수 있었던 기회였습니다.







기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

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