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신시웨이 | Petra Sign (DB접근권한제어시스템)

기술이야기 2019. 1. 4. 10:42


 Petra Sign(DB권한 결재 솔루션) 

 

DB권한 결재 솔루션의 특징 

첫 번째 PETRA SIGN은 DB접근제어 솔루션 PETRA에 웹기반 전자결재시스템을 더한 DB권한 결재 솔루션입니다. 

두 번째 웹기반 전자결재시스템과 사용자 권한 요청 인터페이스는 커뮤니케이션 비용을 감소시키고, 사용자 중심의 권한 관리 환경을 제공합니다.

세 번째 사용자 요청 권한을 관리 UI 없이 자동으로 설정됩니다. (관리자에게 집중되는 업무 부담 및 책임 감소)

네 번째 PETRA SIGN은 보안대상의 개인정보 및 중요정보를 안전하게 보호함과 동시에 사용자의 업무 정당성을 효과적으로 제공합니다. 


 

 

기대효과로는 첫 번째 정부 및 감독기관의 규제에 효과적으로 대응 두 번째 관리 체계를 효율 세 번째 DB보안의 수준 향상입니다. 


 

 

권한 결재 프로세스는 4단계로 이루어집니다. 

1단계 : 사용자는 자신을 등록하고 업무에 필요한 DB사용 권한을 요청 

2단계 : 결재자는 요청 권한을 검토하고 승인 

3단계 : 보안관리자는 승인된 권한을 사용자에게 부여(단순한 버튼 클릭)

4단계 : Petra Sign은 보안관리자가 부여한 권한을 관리자의 수작업 없이 DB접근제어 정책에 적용

 

 

제품 구성

계정관리 및 인증 - 사용자 계정을 관리하고 제품 접속에 필요한 인증 수행

권한 요청서 - 사용자가 입력하는 권한 요청 인터페이스를 제공 

전자 결재 시스템 - 권한 요청서의 정당성을 판별하는 결재 프로세스를 수행 

권한관리 및 운영 - 승인 된 권한 요청서를 Petra 정책으로 사용하고, 적용된 권한을 관리/운영

 

<단계별 기능 구성>

 

주요기능 
다양한 DB 사용 권한 요청, 원장정정 및 데이터 변경, 전자결재시스템, 권한 관리 및 상세 로그 조회, 연동 및 커스터마이징이 있습니다. 

1. 권한 요청서
DB 사용 권한 요청 - DB 접속, 특정 SQL 수행 등 보안대상의 사용 권한을 제공 
- DB 사용 권한 요청 용도로 4가지 요청서를 제공
- 사용자는 “사용자 등록 요청서, DB 접속 허가 요청서”를 작성하여 자신의 User ID를 생성. DB접속 권한을 부여 받아 업무 수행 
- 기본적으로 허용하지 않은 SQL구문이나 특정 테이블 및 컬럼을 사용해야 할 때에는 “SQL 실행 사전 요청서”를 작성
- 마스킹 된 개인정보를 사용해야 한다면 “마스킹 해제 요청서”로 일시적인 조회 권한을 요청

 

주요 정보 변경 - 개인정보, 원장 등 중요 데이터를 안정적으로 변경하고 증적을 기록
1. 주요 정보(개인정보, 전산원장 정보 등) 변경을 위한 “DB 데이터 변경 요청서”를 제공
2. 사용자는 요청서 작성 시 변경 전후 데이터를 사전 확인
3. 작성 방식에는 “변경 테이블 지정 방식”과 “변경 SQL 작성 방식”이 있음
4. 책임자 및 관리자가 요청을 승인하면 변경 SQL을 DB에 실행하고 변경 전후 데이터를 기록

 

 

2. 전자 결재 시스템
- PETRA SIGN 의 전자 결재 시스템은 실시간 결재 현황과 자유로운 결재선, 결재 편의를 위한 부가 기능을 제공
- “결재 현황”은 사용자 및 결재자에게 관련 요청서의 현황을 제공
- 사용자는 권한 요청서의 결재 여부 및 결과(승인 및 반려)를 확인
- 결재자 자신이 속한 결재선으로 올라온 요청서의 상태를 “예정”, “대기”, “진행”으로 구분하여 제공 (“예정”은 자기 앞의 결재자가 처리 중인 요청서, “대기” 상태는 결재자 자신이 결재 해야 할 요청서, “진행”은 자신이 승인한 요청서)  

 

3. 권한 관리

- 관리자는 권한 요청서의 “권한 부여” 기능으로 DB 접근제어 정책을 자동 생성

- 현재 사용자에게 부여된 권한의 현황을 확인하고 관리자 권한으로 이를 통제할 수 있음

 

4. 상세 로그 조회 

- PETRA SIGN은 사용자의 권한 요청, 결재자의 승인 내역 및 사용자의 DB 접속 및 SQL 실행 로그를 기록

- 다양한 검색 조건을 사용한 세부적인 로그 조회와 권한 요청서, DB 접속, SQL 실행 로그의 월간 통계 데이터를 제공

 

5. 연동 및 커스터마이징

- 현재 고객사에서 사용 중인 계정 관리 솔루션, 인증, 알림, 전자결재시스템 등 ITSM과의 연동을 지원

- 고객사의 업무 환경에 맞춘 프론트엔드 커스터마이징을 제공

 




이번 시간에는 신시웨이 PETRA SIGN 제품에 대해 만나보았습니다. :)

신시웨이는 새롭게 시작된 2019년에도 DB보안시장을 리드하며, 여러분의 소중한 주요정보를 지킬 수 있는 완벽한 DB보안 플랫폼을 제공하도록 하겠습니다. 


<제품 문의 : sales@sinsiway.com>




아이참 | Microsoft IoT in Action Seoul 2019

기술이야기/아이참 2019. 1. 4. 10:41


2019년을 맞아 셈통에 새로운 코너가 등장하였습니다! 바로바로 아이인데요,

아이참은 아이티(IT) 컨퍼런스/세미나 참관기의 줄임말로, 수많은 IT 전시회를 엑셈이 직접! 여러분 대신 다녀와서 내용을 공유해드리고자 합니다조금은 억지스럽지만, 셈통 구독자 여러분에게 더욱 양질의 컨텐츠를 전달하기위해 노력하는 엑셈이랍니다.^^


오늘은 아이참 첫번째 시간으로, 지난 1월 17일에 진행되었던 Microsoft IoT in Action Seoul 2019에 다녀온 후기를 전해드립니다.

 

Microsoft에서 주관하는 IoT in Action 이벤트는 2017년 10월 독일을 시작으로 전 세계 도시에서 연달아 개최되었는데요, 작년에 이어 올해도 여러 국가에서 연속해서 컨퍼런스를 개최하고 있습니다. 지난 1월 14일 뉴욕을 시작으로, 저희가 참관한 서울(1/17), 도쿄(1/22), 올랜도(2/11), 뉘른베르크(2/25), 시드니(3/9) 등지에서 개최될 예정이라고 합니다. 서울에서는 벌써 2번째 진행되었네요.


 

 여기서 잠깐! IoT와 엑셈, 도대체 무슨 관계냐구요?

엑셈은 다양한 분야의 기술 축적과 관련 사업들을 하고 있습니다. 공장을 지능화하는 스마트팩토리 기술 개발과 관련 사업을 하고 있는데요, 공장에서 빅데이터를 모을 수 있는 IoT는 이 모든 과정의 출발입니다. 그래서 엑셈은 이번 행사에서 IoT에 대한 인사이트를 얻고자 하였습니다.

 

IoT in Action 이벤트는 IoT 솔루션을 구축하고 도입하는 과정에서 Microsoft의 고객 및 파트너의 에코시스템을 직접 만나보고, 원한다면 협업을 추진할 수 있는 기회였습니다. 또한 Microsoft의 제품이나 기술 소개 내용과 더불어 왜 IoT가 필요한지, 도입을 위해 고려해야 하는 것들이 무엇인지, IoT를 도입함으로써 비즈니스 변화를 어떻게 바꿀 수 있는지 등을 다양한 사례를 통해 확인하는 행사였습니다. 

 

 

행사장에 일찍 도착하여 등록도 하고, 선착순으로 제공되는 도시락 교환권도 겟! 하고나서 Microsoft의 파트너사 부스를 방문하였습니다. 이번 행사에는 국내외 14개 업체가 참여하였는데요, 그 중 눈에 띄었던, 그리고 세션발표에 참여하였던 업체들을 간단히 살펴보겠습니다.

 

1. BRFrame

비알프레임은 IoT+Edge+AI가 결합된 디바이스와 AI서비스를 제공하는 업체로, 의사결정을 돕는 진단 서비스를 지원하고 있습니다. 인공지능을 통해 장치 관리 및 모니터링을 하고 기계 고장을 예측하여 유지보수를 하는 등의 서비스를 제공한다고 합니다.

 

2. Innodep

이노뎁은 본래 CCTV를 제작하고 유지보수를 제공하는 업체였는데, MS Azure와 손잡으며 빅데이터, 클라우드 등 최신 기술을 도입하여 사업을 확장하였다고 합니다. 클라우드&IoT 기반 영상 관제 플랫폼을 소개하였는데, 현장 반응이 좋았습니다.

 

3. Thingscare

띵스케어는 IoT 장치를 통해 원격 모니터링, 예방 유지보수 서비스를 제공하여 최종적으로는 Connected Factory를 지향한다고 합니다. 빅데이터 분석을 통하여 IoT/디지털 신호의 고가용성을 추구한다고 하네요.

 

4. UlalaLab

재미있는 기업명으로 행사장에 웃음꽃을 피웠던 회사입니다. 클라우드/머신러닝/빅데이터 기반 스마트팩토리 IoT 플랫폼을 제공하고 있는데요, “WICON”이라는 IoT 디바이스와 “WimX”이라는 스마트팩토리 통합관리 솔루션을 제공하고 있습니다.

 

부스를 한바퀴 둘러보니, 어느새 세션발표 시작이 다가왔더군요. 키워드로 세션 발표 내용을 전해드리겠습니다 :)

 IoT 시대에서 Microsoft가 나아가고자 하는 길 - Learn, Grow, Connect 

환영사에서 IoT의 Security 및 Ecosystem이 문제시 되고 있고, 이런 문제들은 파트너사들이 Microsoft를 통해 쉽게 해결할 수 있다고 합니다. IoT를 적용하고 활용하기 위한 키워드로 Learn, Grow, Connect를 제시했는데요, 이 키워드는 인공지능 시대에 적합한 키워드라고 생각되었습니다. 단순히 IoT에만 적용되는 것이 아니라, 딥러닝 같은 새로운 학습(Learn), 학습을 위한 지속적인 기술적 성장(Grow), 기술의 연결(Connect)을 통한 사업의 성장으로도 볼 수 있을 듯 합니다.

 

 IoT is everywhere! & Business와 Value Chain 

IoT와 수반되는 기술들이 우리 일상생활에 얼마나 큰 변화를 줄 수 있는지 사례를 통해 이야기했고, "고객이 구매하는 순간부터 비즈니스는 시작된다"로 인식이 변하고 있다고 합니다. 제품과 서비스가 고객의 손에 들어가면서부터 데이터가 생성되기 시작하며, 이 데이터를 활용하는 것이 바로 기술이라고요. 그래서 IoT Value Chain을 알아보고 이에 대하여 투자하는 것이 중요하다고 강조하며, Microsoft는 향후 4년동안 IoT에 50억 달러를 투자할 것이라고 말했습니다.

 

 IoT의 진화, 그 마지막은 Digital Twins 

IoT도 오랜 시간 진화를 거쳐왔습니다. 초반의 IoT는 빠른 연결과 확장, 적용이 중요시 되었다면, 지금은 AI를 통한 비즈니스 접근이 더 중요해지고, 보안의 중요성도 부각되었습니다. 진화의 마지막 단계로 Microsoft는 Digital Twins를 제시했습니다. 디지털 트윈이란 물리적 환경과 디지털 환경을 융합시켜 면밀하게 활용하는 것인데요, 여기서 가장 중요한 것은 전체 그림을 보고 사물과 인간, 디바이스의 관계를 설정하는 것이라고 말했습니다.

 

 Digital Transformation, 우리는 어디쯤 왔을까? 

이번 컨퍼런스의 한 발표자께서 이런 말을 하셨습니다. 

"오늘 4차 산업혁명이라는 단어를 한번도 듣지 못했습니다. 아마도 오늘 가장 강조되고 있는 단어는 디지털 트랜스포메이션인 것 같습니다."

모바일, 클라우드, IoT, AI 등 지난 10여 년간 기술의 발전으로 Digital Transformation이 등장해 우리의 생활을 빠르게 변화시키고 있죠. 이 거대한 물결 속에서 우리는 과연 어디쯤 왔을까요? Microsoft의 입장에서 디지털 트랜스포메이션의 4단계를 제시하였습니다(상기 사진 참고). 이 4단계 중 우리가 현재 어느 단계에 있을 지 고민하고, 각 단계별 다른 접근을 해야 한다고 합니다.

 

 Business Model 정의하기 

만약 우리가 만든 솔루션과 PoC 파일럿을 만들었는데, 아무도 관심이 없고 사용하지 않는다면? 이런 일들이 사실 비일비재 합니다. 그렇다면 도대체 왜 이런 일들이 발생하는 것일까요? Microsoft에서는 이를 비즈니스 모델링에 대한 정의가 부족했기 때문이라고 지적했습니다. 그리고 비즈니스 모델링 정의를 위한 워크샵 단계를 제시하였죠.

Microsoft는 이 모든 과정(상단 좌측 사진 참고)에서 의사결정 권한이 있는 이해 당사자, 즉 임원들의 적극적인 참여를 권장했습니다. 그리고 비즈니스 모델 워크샵에서 비즈니스 모델 캔버스(상단 우측 사진 참고)를 사용하여 비즈니스 가치를 어디에 둘 것인지 명확히 정리하라고 말했습니다.

 

 PoV(Proof of Value), 이제는 가치에 집중할 때 

IoT 및 기타 기술들에 대한 컨셉은 이미 증명 되었으니, PoC보다 PoV에 집중하라고 말했습니다. 우리가 가지고 있는 가치를 증명해야 하는 것입니다. 가치 증명을 위해 체크해야 할 지침도 제시하였는데요, 바로 BANT(Budget, Authority, Need, Timing)입니다. 비즈니스 리소스가 있는지, 적절한 사람에게 보고하고 있는지, 정말 니즈가 있는지, 타이밍은 어떠한지를 고려하면서 가치를 증명해야 한다고 합니다.

 

IoT는 빅데이터, AI와 연계되어 향후 4차산업의 핵심으로 부상하고 있습니다. 이번 행사를 통해 IoT와 수반되는 기술들이 산업 전반에 미칠 변화에 대해 알아볼 수 있었고, Microsoft의 IoT 솔루션과 파트너 프로그램에 대하여서도 알아볼 수 있었습니다. 컨퍼런스에 참가하신 분들도 매우 많았고, 알찬 세션들로 구성되어 저희 엑셈에서도 많이 배울 수 있었네요 :)

다음 2월 아이참에서는 엑셈하면 빼놓을 수 없는 오라클! 바로 1월 29일(화)에 진행된 ORACLE CLOUDWORLD Seoul 참관기를 보내드릴 예정이니, 많은 기대 부탁드립니다!

혹시 엑셈이 대신 다녀와주었으면 좋겠다 싶은 행사가 있다면 댓글로 남겨주세요.^^ 참고하도록 하겠습니다.





엑셈 블로그 콘텐츠에 대하여 더 알고싶으신가요? 여기를 눌러 문의해보세요!




기획 및 글 | 사업기획팀 박예영, 박정은

현장 사진 | 사업기획팀 박예영

월간기술동향 | IT Trends 2019

 

 

지금은 바로 4차 산업혁명 시대!

이에 걸맞게 IT가 곳곳에서 많은 역할을 하고 있습니다. 

특히 빅데이터와 인공지능은 말할 것도 없지요. 


그래서 이번 시간에는 여러 기업에서 AI와 최신 기술들을 어떻게 활용하고 있는지, 

2019년은 어떤 기술이 영향력을 행사할 것인지 알아보겠습니다.

 

 

 

 5G 상용화 

 

 

 

국내 이동통신 3사가 지난 12월 1일 5G 전파 송출을 시작했고, 2019년에 상용화 예정입니다. 

기존 LTE와 비교했을 때 초저지연·초고속·초연결이 확보됨에 따라 제공될 예상 서비스들이 기대되는데요.

 

<출처: KT>


초저지연을 통해 자율주행차, 원격 의료 등 저지연이 매우 중요한 분야에 신뢰성 있는 서비스를 제공하게 될 것이며, 

초고속을 통해 AR·VR 등 초고용량 콘텐츠를 이동 중일때나 밀집 지역(ex.야구장) 등에서도 안정적으로 송수신이 가능할 것입니다. 

그리고 초연결을 통해 에너지 효율이 높은 IoT 서비스로 스마트시티, 스마트홈, 대규모 센서 모니터링 등 새로운 시장이 창출될 것입니다. 

이렇게 5G는 4차 산업혁명시대 차세대 네트워크의 핵심 인프라로 자리매김할 것으로 보입니다.

 

 

 

 AR/VR 확산  

 

<출처: tubefilter Insights>


다양한 산업군에서 AR·VR을 활용하고 있는데요, 

5G 상용화까지 합세한다면 향후 새로운 콘텐츠 형태로 성장할 수 있을 것 같습니다. 


몇가지 예를 볼까요?

 

(1) 교육: 한국교육학술 정보원 ‘AR·VR로 학교 수업에 날개를 달다!’

 초등 교과 교육과정과 연계하여 프로그램을 운영 중이며, 향후 프로그램 확대 방안을 검토할 계획이라고 합니다.


(2) 부동산: 직방 ‘VR 홈투어’

 부동산 정보 플랫폼 기업 ‘직방’에서 제공하는 VR 서비스는 실제 집을 걸어 다니며 방안 곳곳을 살펴보는 듯한 효과를 냅니다. 치수 측정도 가능하며, 가구를 미리 놓아볼 수 도 있지요. 

 또한 직방은 ‘빅데이터랩’을 신설하여 기존에 보유하고 있는 부동산 정보를 다각적이고 체계적으로 분석해 더욱 의미 있는 정보를 제공할 것이라고 합니다.


(3) 뷰티: SEPHORA Innovaion Lab 세포라 혁신 연구소

 Virtual Artist 라고 부르는 이 기술은 사용자의 얼굴을 스캔한 뒤 각종 제품을 가상으로 사용해볼 수 있으며, 카트 담기 기능을 통해 제품을 바로 구매할 수도 있습니다.


(4) 기타: 이케아 Ikea Place

 이케아 플레이스 앱은 아이폰을 사용해서 가구 배치가 다양한 장소에서 어떻게 보여질 수 있는지 시각화해주는 앱인데요, 이케아 판매 상품을 브라우징하고 선택을 쉽게 하였습니다. 재배치도 쉽게 해볼 수 있으며 실제 제품 스케일과 98%의 정확성을 자랑한다고 하네요.

 

 

 

 AI 활용 증가 

 

(1) AI를 활용한 모바일 UI 개편: 네이버, 구글

네이버: AI기반 개인화 콘텐츠와 커머스 서비스 강화

<출처: ChosunBiz, 네이버 모바일 구글스타일로...>


위의 왼쪽 그림처럼 앞으로 네이버 모바일 화면에는 딱 2가지, ‘그린윈도우’와 ‘그린닷’만 뜹니다. 

그린윈도우는 검색창이고요, 그린닷은 새로 도입한 인터랙티브 검색 버튼입니다(화면 하단 초록색 원). 

이 그린닷은 AI 기반의 다양한 검색도구를 제공하게 될 예정인데요. 

사용자의 시간, 위치, 현재 확인 중인 정보의 종류, 언어 등을 파악해 사용자 맞춤 관심사를 연결해줄 것이라고 합니다.

 

Google: 개인화 콘텐츠 서비스 강화
구글에서는 검색어를 입력하는 대신
AI가 사용자가 필요한 정보를 미리 예측해 먼저 제시하는 Query less search로 서비스 방향을 변경한다고 합니다.
간단하게 설명 드리면, Discover는 모바일 첫 화면의 검색창 아래에 개인화된 뉴스피드를 제공하는 기능 이고요, 
Activity Card는 과거의 검색한 내용을 사용자가 확인할 수 있도록 해줍니다. 
Dynamic Organization은 예를 들어 ‘퍼그’라는 견종을 검색했을 때 ‘이름’, ‘건강’ 등 
가장 일반적이고 관련성이 높다고 생각되는 하위 항목들을 표시하는 기능입니다.
 
(2) AI플랫폼 확대: 카카오

 헤이 카카오~ 다들 들어본 적 있으시죠? 

아마 많은 분들께서 사용하실 것 같습니다. 

카카오는 생활플랫폼으로 AI 서비스를 확대하고 있는데요, 특히 ‘자동차’와 ‘집’ 중심의 AI 플랫폼 확산 전략을 가지고 있습니다.


① 자동차

<출처: venture square, 카카오I, 기존 현대기아차 차량에 확대 적용>


현대자동차와 파트너십을 맺고 ‘kakao i’가 탑재된 차량을 내년부터 출시 예정이라고 합니다. 
운전 중에 음성 검색, 길 안내, 음악 감상, 카카오/보이스톡을 제공한다고 하네요.
 

 지난 11월 스마트홈 플랫폼 ‘카카오홈’을 출시하고 IoT 사업에 본격적으로 진출했죠. GS건설, 포스코 건설 등과 함께 아파트에서 작동하는 ‘kakao i’를 구축 중이라고 하는데요, 카카오홈 전용 앱과 카카오톡/카카오미니 등을 통해 언제 어디서든 제어 가능하도록 할 예정이라고 합니다.

 

 

 

 블록체인의 디지털 마케팅 접목 

 

블록체인은 중앙시스템에 정보가 들어갔다가 중앙시스템에서 다시 배포되는 것이 아닌, 

거래 내용이 네트워크 구성원 모두에게 공유되는 분산 데이터베이스입니다. 

중간 개입자가 필요 없고, 많은 정보를 다양한 네트워크와 공유할 수 있죠. 


이러한 점들로 보아 블록체인을 도입할 수 있는 분야는 무궁무진합니다. 

이 블록체인을 요즘 디지털 마케팅에 접목해 성공한 사례들이 있는데요, 어떤 변화를 가져왔는지 보시죠.


(1) TOYOTA: 광고 캠페인 성과 21% 증대


<출처: TOYOTA>


일본의 자동차 기업 도요타는 블록체인 광고 솔루션 플랫폼과 파트너십을 맺고 프로젝트를 진행했다고 합니다. 

프로젝트를 통해 광고 집행 비용을 투명하게 하고, 낭비되는 지출을 줄여 광고 캠페인의 성과를 21% 증대했는데요, 

위장 도메인, 봇 클릭, 트래픽 매매 등 비정상적인 행위를 줄여 비용을 효율적으로 절감했다고 합니다.

 

(2) SONY: 블록체인 기반 디지털 저작권 관리 시스템 구축


<출처: SONY>


SONY는 지난 10월 블록체인 기술을 사용해 권리 정보를 저장하고 처리하는 시스템을 개발했습니다.

이는 전자책이나 음악, 동영상, VR 등의 디지털 콘텐츠 저작권 관련 정보를 블록체인으로 관리하는 시스템인데요, 

특허 출원 및 서비스 상용화도 검토 중이라고 합니다. 콘텐츠 저작권 관리 절차가 간소화 될 수 있을 것으로 기대되네요.






본문 기재 외 reference

IBK 경제연구소, 5세대 이동통신이 가져올 미래

https://www.blog.google/products/search/introducing-google-discover/ 

https://www.engadget.com/2018/09/24/google-search-activity-card-collections/

https://www.seroundtable.com/google-topic-layer-knowledge-graph-dynamic-26421.html 

https://www.bloter.net/archives/318809 

http://www.venturesquare.net/759343 

https://www.i-boss.co.kr/ab-74668-694 

https://www.sedaily.com/NewsView/1S5Y4XRG8S 

https://news.joins.com/article/23047814 





기획 및 글 | 사업기획팀 박예영


신시웨이 | 신시웨이 연말 뉴스

기술이야기 2018. 12. 5. 10:25



연말을 맞아 신시웨이에서도 연말 소식을 전해왔습니다! 함께 보실까요?^^

 

 

 

 사진으로 보는 신시웨이 

12월을 맞이하여 신시웨이 사옥에도 크리스마스 시즌으로 꾸며졌습니다. Merry 2018!

직원들이 모여 트리도 만들고, 이런저런 소품들로 꾸미고 나니 크리스마스 느낌 물씬 나는 카페테리아로 변신하였습니다. 

 

 

 

 신시웨이 소식 

1. 서울형강소기업 탐방프로그램

서울시는 청년이 선호하는 워라밸에 앞장선 서울형 강소기업 105곳을 선정했다고 합니다. 105곳에 저희 신시웨이도 있다는 점! 

서울형 강소기업 홍보대사에서 신시웨이를 방문해 주었는데요. 

간단한 회사 소개를 하고, 기업소개, 기업문화, 취업정보에 대한 인터뷰 진행이 있었습니다. 

서울형강소기업 탐방프로그램을 통해 신시웨이를 대외적으로 알릴 수 있는 좋은 시간 이였습니다.

 

2. 2018 신시웨이 송년회

신시웨이는 2018년 12월 14일 송년회를 개최하였습니다. 

임직원들이 한자리에 모여 2018년을 정리하는 시간을 가졌습니다. 각 부서별 결산 발표를 시작으로 신입사원 PPT 발표 및 하반기부터 새롭게 진행되었던 White Paper(임직원에게 공유할 유용한 정보를 문서화 시킨 보고서), Sinsiway Ted(자신의 경험 또는 공부, 수행했던 업무 등 임직원들과 자유롭게 공유) 직원들과 공유하는 시간이 있었습니다. 한 해동안 모두 수고 많으셨습니다!

 

3. 한국고용정보원 비정형데이터 암호화 사업 수주

한국고용정보원의 ‘국가일자리정보 플랫폼 기반 및 일자리포털 구축사업의 비정형데이터암호화 SW구매사업’을 수주하였습니다. 한국고용정보원의 녹취, 이미지, 로그 파일 등에 포함되어 있는 개인 정보를 암호화하여 보안을 강화하기 위한 사업이며, 해당 사업의 주관기관인 한국고용정보원은 본 사업의 공정성을 위해 한국정보통신기술협회(TTA)를 통해 제안 평가를 진행하였습니다. 평가의 항목 중 품질 성능 평가 부문에서 타사 대비 높은 점수차로 1순위를 차지하였고, 다른 부문에서도 높은 점수를 차지하여 사업을 수주하였습니다. 한국고용정보원의 비정형데이터 암호화 프로젝트를 수주함으로써, 제1 금융권 및 공공기관 등 신시웨이의 주요 레퍼런스가 지속적으로 확장되고 있음을 입증하였습니다! 

P.S 신시웨이의 이러한 기술력은 저희 엑셈이 사업을 꾸려 나가고 있는 4차 산업혁명 분야에서 더욱 빛을 발할 것으로 예상됩니다. 4차 산업혁명 시대에서는 다뤄야 하는 데이터의 양이 엄청나기 때문에, 개인 정보와 데이터에 대한 위협이 이전과는 비교할 수 없을 만큼 커지고 있죠. 신시웨이의 암호화와 보안 기술이 매우 중요한 이유입니다.^^

 

 

 

 연말 인터뷰 

2018년 연말을 맞이하여 신시웨이 임직원 중 한 분을 선정하여 인터뷰를 진행하였습니다.

1. 2018년도 한 해 고생 많으셨습니다! 혹시 업무적으로 기억에 남는 일이 있나요?

[장준영선임] 새로운 개발 방식을 프로젝트에 적용한 일이에요. 사실, 이 방식은 '시나리오' 같다고 하더라고요. 그런데 제가 '기승'보다 '전결'을 좋아해서 이런 방식을 지켜본 적이 없거든요. 이번 기회에 시장 조사부터 기획서 작성, 시나리오 작성, 프로토타이핑, WEB 구현까지 많은 걸 보고, 듣고, 경험할 수 있었어요. 첫 경험이었지만 '기'부터 시작해보니 확실히 기초가 탄탄해서 '결'까지 도달하는 데 낭비되는 시간이 줄더라고요. 물론 처음이라 미숙해서 완벽한 결과는 보지 못했지만, 내년에는 조금 더 능숙하게 프로젝트에 적용할 수 있을 것 같아요. 


2. 2018년도 회사 내부적으로 즐거웠던 이벤트가 있나요? 

[장준영선임] 즐거웠던 이벤트라고 하면 당연히 SINSIDAY 아닐까요? 매월 14일 날마다 오는 일상적인 'DAY'에 맞춰 이벤트를 진행하는 방식이예요. 예를 들어 5월은 로즈데이라고해요. 장미를 못받는 사람들과 받고 싶은 사람들에게 회사에서 장미를 주니 얼마나 외롭지않고 좋아요..하하 그리고 11월은 무비데이라고 하더라고요. 영화 리뷰를 하고 영화 관람권을 주는 이벤트였는데 제가 당첨됬지 뭐예요. 이러한 소소한 행복을 주는 SINSIDAY가 가장 즐거웠고, 계속 되었으면 좋겠다고 생각해요. 인터뷰하다보니 SINSIDAY를 홍보하는 것 같네요. 


3. 2019년도 계획은 어떻게 되시나요!

[장준영선임] 요즘 '미드 쉐도잉'을 하고 있어요. 이번 가을에 호주를 다녀왔는데 주고받는 의사소통에 부족한 점을 많이 느꼈거든요. 평소에도 외국인 친구들과 sns를 주고 받지만 프리토킹을 하기에는 표현력이 많이 부족하더라고요. '미드 쉐도잉'은 말 그대로 미드를 보면서 대사를 따라하는 거예요. 간단하죠? 아직 큰 실력 향상을 느끼진 못했지만, 확실히 과거의 저보단 영어가 많이 들린다는 점이 그 증거 아닐까요? 그래서 2019년도 제 계획이자 목표는 모던 패밀리 시즌 2개를 능숙하게 쉐도잉하기입니다. 많이 응원해주세요. 

 

 
 

 신시웨이 용어사전 - GDPR,암호화,접근통제 

보안 키워드 용어 3가지를 뽑아 자세히 소개해드립니다! 주목해야 할 용어 3가지는 ‘GDPR, 암호화, 접근 통제’입니다. 


1. GDPR

EU(유럽연합)의 개인정보보호를 위한 법령으로 이전 EU의 법령은 단순한 권고 차원의 규정 이였지만, GDPR은 모든 회원국이 의무적으로 준수해야되는 강행 규정이며 EU내 사업장을 운영하는 기업뿐 아니라 EU 주민의 개인정보를 처리하는 기업에도 적용됨 (EU에 지점, 판매소, 영업소등 사업장을 가진 기업 + 온라인을 통해 EU에 거주하는 주민에게 서비스를 제공하거나 EU에 거주하는 주민의 개인정보를 취급하는 모든 기업이 적용대상)


2. 암호화

재화적 가치가 있는 데이터를 알아볼 수 없는 데이터로 바꾸는 기술. 이러한 암호화 알고리즘은 방식에 따라 단방향, 대칭키, 비대칭키로 구분하며 단방향은 한번 암호화하면 다시 원본 데이터로 복호화할 수 없는 방식. 대칭키는 암호화와 복호화에 쓰이는 키가 똑 같은 방식으로 치환과 전치를 기반으로함, 비대칭키는 암호화 복호화키가 서로 다른 알고리즘으로 수학적 난제에 기반을 두고 있다. 이러한 모든 암호화 알고리즘은 Kerckhoffs원칙을 준수

Kerckhoffs원칙 : 암호안전성은 암호화 알고리즘이 아니라 암호키에 의하여 결정

치환 : 문자를 다른 문자로 바꾸는 과정

전치 : 문자의 위치를 바꾸는 과정


3. 접근 통제

보안상 위험으로부터 제반 시설 및 환경을 보호하는 대책으로 허가된 대상만이 정보자원이나 시스템에 접근이 허락되며 비인가자의 접근을 원칙적으로 차단함. 이러한 접근 제어는 이 정보시스템에 접근할 권한이 있는 사람인지 식별(Identification)하고 접근한 사람이 진짜 정보 시스템에 접근이 허가된 사람인지 인증(Autentication)하여 최종적으로 정보시스템에 접근을 인가하고 권한을 부여하는(Authorization)의 과정을 거침






편집 | 사업기획팀 박예영

월간기술동향 | AI가 개발을?

 

매 해 10월, 미국의 IT 연구 및 자문 회사인 가트너에서는 다음 해 10대 전략 기술 트렌드를 발표합니다.

해마다 달라지는 기술 트렌드를 반영하기 때문에 가트너가 제시하는 기술 트렌드는 매년 조금씩 변화하고 있는데요, 

지난 10월 15일 “Top 10 Strategic Technology Trends for 2019”를 발표하였습니다. 


그래서 이번 시간에는 2019년 10대 전략 기술 트렌드 중 흥미로운 하나를 살펴보겠습니다.

 

 

 

 Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2019 


가트너가 선정한 기술 트렌드는 시대를 선도할 잠재성이 매우 크며, 혁신을 불러 일으킬 것으로 예상됩니다. 

이번 2019년 10대 전략 기술 트렌드는 아직 세상에 많이 알려져 있지 않으며, 

앞으로 4년동안 산업에 강한 영향력을 미칠 수 있는 트렌드들에 주목했다고 합니다.

 

<그림1 가트너의 2019 10대 전략 기술 트렌드>

출처: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019/ 

 

위 그림에서 알 수 있듯이, 가트너가 제시하는 2019년 10대 전략 기술 트렌드는 ▲자율 사물(Autonomous Things) ▲증강 분석(Augmented Analytics) ▲인공지능 주도 개발(AI-Driven Development) ▲디지털 트윈(Digital Twins) ▲자율권을 가진 에지(Empowered Edge) ▲몰입 경험(Immersive Experience) ▲블록체인(Blockchain) ▲스마트 공간(Smart Spaces) ▲디지털 윤리와 개인정보보호(Digital Ethics and Privacy) ▲양자 컴퓨팅(Quantum Computing)입니다. 


각 항목별 자세한 내용은 가트너 홈페이지를 참고해주시고, 

이번시간에는 ‘인공지능 주도 개발(AI-Driven Development)’에 대해서 한번 생각해보겠습니다.

 
 
 

 AI-Driven Development 

 

현재 대부분의 인공지능 개발은 데이터 과학자와 애플리케이션 개발자가 협력해서 만드는 것이라는 것, 알고 계시죠? 

이에 반해 인공지능 주도 개발은, AI 개발자를 투입해 이를 개선하는 것을 말합니다. 


가트너는 2022년까지 애플리케이션 개발 팀 중 최소 40% 정도가 AI 기반 가상 개발자를 보유할 것으로 보았습니다. 

또한, 이 시대에는 비전문가들이 AI 도구를 통해 코딩 없이 앱을 만드는 것이 흔해질 것이라고 전망하기도 했습니다.


이미 간단한 코딩은 AI가 할 수 있는 정도까지 왔는데요, 몇가지 예를 살펴보겠습니다.

 

 Auto Machine Learning

 

아마존, 구글 할 것 없이 모두 이 시장에 뛰어들었죠. 지난 10월 뉴스레터의 엑기스-새로운 시도, AutoML’ 코너에서도 다루었습니다.

<그림2 구글과 아마존의 Auto Machine Learning>
출처: 각 사 홈페이지

Auto Machine Learning은 기업간 자원 격차를 줄이고 모든 비즈니스에서 쉽게 AI를 사용할 수 있도록 돕는 서비스 입니다. 
한마디로 머신러닝이 가능한 AI를 구축하는 AI인 것이지요. 
이를 통해 머신러닝이나 코딩에 대한 전문적인 지식이 없어도 
누구나 해당 분야의 특정한 필요에 맞게 강력한 머신러닝 모델을 확장해 활용할 수 있게 됩니다. 
 

 DeepCoder: Learning to Write Programs

 

DeepCoder는 MS와 캠브리지 대학이 공동 개발한 머신러닝 기반의 자동 코딩 기술입니다. 

 

<그림3>

출처: https://fossbytes.com/microsoft-ai-system-deepcoder/

 

MS는 DeepCoder를 통해 사람에게 아이디어만 있으면 AI가 자동으로 소스코드를 작성할 수 있도록 하는 것이 목표라고 합니다. 

DeepCoder는 현재 논문 수준이라 바로 적용하는 것은 어렵지만, 

어느 정도 후에는 소프트웨어 개발 시장에 큰 영향력을 행사할 것으로 보입니다. 


DeepCoder 논문보기

 

 Bayou: AI To Help You Code

 
바이유는 스스로 프로그램을 작성할 수 있는 AI 응용 프로그램으로, 미국 라이스대학이 개발하였습니다.

<그림4 bayou>

출처: https://www.i-programmer.info/news/90-tools/11767-bayou-ai-to-help-you-code.html

 

바이유는 개발자가 몇 가지 키워드를 입력해 자바 코드에 엑세스 할 수 있도록 하여 소스코드 생산에 시간이 덜 소모되도록 합니다. 

심지어 오픈소스로 공개되었는데요, 단지 몇 개의 키워드 만으로 프로그램을 만들 수 있다면 저도 프로그래밍에 도전해보고 싶네요.

 

AI시대에 걸맞게 개발분야에도 AI의 바람이 불고 있습니다. 
AI시대에 개발자가 걸어야 할 길을 생각해보아야 할 것 같은데요, 
우려와 걱정보다는 AI시대에 적합한 접근법으로 인식 전환이 필요한 시기인 것 같습니다.



Reference
https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019/
https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/deepcoder-learning-write-programs/ 
http://etinow.me/187
https://www.i-programmer.info/news/90-tools/11767-bayou-ai-to-help-you-code.html 
http://aitimes.co.kr/news/view/46815 




기획 및 글 | 사업기획팀 박예영






엑기스| 개발자가 바라본 대시보드

기술이야기/엑.기.스 2018. 11. 5. 17:46

 

고객사 전산실을 방문해 보면, 정말 많은 관제용 모니터들이 각각 다른 영역을 최대한 직관적으로 표현하고 있는 대시보드들을 볼 수 있다.


<그림1 맥스게이지 3D 대시보드 화면, 내용과 무관>


 대시보드를 어떤 용도로 사용할까


대시보드 업무를 약 7여년 정도 개발 및 지원을 하면서 개발자 입장에서 느낀 점은 크게 두 가지이다.


1. 장애의 사전징조를 미리 파악하여 장애 방지 목적

2. 장애 발생 후, 원인규명을 위한 사후분석 목적


 위 두 가지 중요한 포인트에 대하여 각 기업의 입장에서 수많은 질문과 구현 가능 여부 등이 대시보드를 만드는 입장에서 상당히 고민스러운 일이 아닐 수가 없다. 

 그렇다면 해당 기업이 대시보드를 장애 관점에서만 활용하는가?에 대한 의문이 생긴다. 최근 2~3년 정도의 대시보드 개발 요건은 발생한 장애를 쉽게 인지할 수 있도록 데이터를 시각화 하는데 초점을 맞추었다면, 최근의 대시보드 기능상의 개발 요건은 아래와 같다.


1. 무수히 많은 모니터링 대상들의 통합관제 및 통합인증

2. 문제 발생시 one-click으로 대시보드에서 각 모니터링 제품으로 바로 접속

3.해당 기업만의 전용 대시보드 화면 필요


 이제는 대시보드가 단순히 수많은 모니터링 타겟을 화면에 보여주는 단순 기능에서 벗어나서, 연결된 제품과 통합 로그인을 구현해야 하고, 쉬운 진입이 가능해야만 한다. 그리고 각 기업의 업무 환경이 서로 다르기 때문에 보는 관점도 다른 만큼 해당 기업만의 전용 대시보드 화면 개발이라는 새로운 숙제가 나타나기 시작했고, 그 빈도는 과거 2~3년 전보다 강하다.



 어떤 대시보드를 만들어야 할까? 


 Touch Switch가 발명된 이유가 우주탐사를 위해서 로켓을 발사하는 경우 수많은 접점형 스위치를 하나하나 켜 가면서 발사 하는 것이 사실상 불가능해서 만들어졌다고 하는데, 동시 다발적으로 기업 시스템에 문제가 발생한다면, 이것 또한 하나하나 해결하는 것이 사실상 불가능할 수 있을 것이다.

 대시보드가 진화하여 현재 상황만을 보여주는 것만이 아니라, 쉽게 터치만으로 장애 상황에 대해 적절한 조치까지 가능해지는 것이 대시보드의 다음 모습이 될 것이라고 생각된다. 이것이 가능해지려면 상황별로 해결할 수 있는 시나리오가 필요할 것이고, 이것이 모이면 대시보드는 위에서 열거한 대시보드의 활용 영역에 상당한 영향력이 될 수 있을 것이다.



 대시보드를 만드는 개발자의 고민 


 대시보드는 각각의 기업환경에 최적화되기 시작하고 있다. 공장에서 찍어내는 제품에 기능을 부여하여 나만의 특화된 제품을 만들어 사용하듯, 점점 대시보드는 기업의 요구에 부합하기 위하여 쉽게 확장 가능하고, 기업 시스템과 연계 시 제약이 없으며, 빠른 시일 내에 소스코드 수정이 가능하도록 개발이 이루어져야 하고, 그렇게 되도록 고민하여 제품이 진화화고 있다.






기고 | 대시보드팀 박정영

편집 | 사업기획팀 박예영

데이터브릭 | 데이터 전처리 솔루션 TRIFACTA

기술이야기 2018. 11. 5. 17:45

 

지난 10월, 엑셈은 데이터브릭과 인공지능/빅데이터 부문 사업 제휴를 맺었습니다. 관련 기사 보기

사업 제휴를 통해 엑셈의 빅데이터 역량과 인공지능 기술력에 데이터브릭의 데이터 전처리 전문성을 더함으로써 데이터 산업 분야에서 폭넓은 사업 기회를 창출할 수 있는 계기가 될 것으로 기대하였는데요, 그래서 이번 시간에는 데이터브릭이 가지고 있는 데이터 전처리 솔루션 “TRIFACTA”에 대해서 알아보겠습니다 :)


지난 11월 08일 개최된 2018 Claudera day in Seoul에서 데이터브릭의 세션 발표가 있었습니다. 트리팩타에 대하여 발표 하였는데, 많은 분들이 참석해주셨고 관심을 보여주셨습니다. 트리팩타는 분석, 머신러닝 및 AI 업무에서 반드시 필요하면서도 이들 프로젝트 기간의 80% 이상이 소요되는 데이터 전처리 업무를, 트리팩타의 데이터 도메인 노하우와 강력한 통계분석 기법 및 머신러닝 기술, 그리고 데이터 전처리에 특화된 사용자 경험을 적용하여 IT 도움없이 트리팩타와 분석가가 상호 작용을 통해 분석가가 자신의 업무 목적에 맞는 데이터를 스스로 준비할 수 있게 함으로써, 기존 전처리 방식 대비 10배 이상의 생산성을 제공하는 글로벌 #1 데이터 전처리 솔루션입니다. 


 <그림 1 데이터브릭의 세션 발표 현장, 출처: 데이터브릭>

<그림 2 데이터 전처리 정의 및 필요성, 출처: 데이터브릭 발표자료>


트리팩타를 본격적으로 소개하기 전, 먼저 데이터 전처리가 무엇인지 알아야겠죠?


데이터 전처리 (data pre-processing)란?

수집된 다양하고 많은 데이터들을 분석에 적합한 데이터 형태로 가공하는 작업입니다.


데이터 전처리 작업이 중요한 이유?

전처리 작업은 전체 업무 작업시간의 80% 이상을 차지합니다. 또한, 잘못된 전처리 데이터에서는 잘못된 분석 결과가 나오게 되죠.


기존 개발 형태의 전처리 방식의 문제점은?

IT <> 현업(분석가) 간의 커뮤니케이션 그리고 IT 개발자의 데이터 이해도 부족 등이 있습니다.

 트리팩타는 조직 또는 현업 데이터 분석가가 분석을 위해 요구되는 다양한 데이터 셋을 보다 쉽고 빠르게 효율적으로 탐색, 변환하고 조인할 수 있는 랭글링 기능을 제공하는 데이터 선행처리 전용 도구입니다. 한마디로, 데이터 전처리 도구입니다.

 머신러닝, 패턴 분석 및 통계 처리에 기반한 트리팩타의 강력한 데이터 랭글링 기능은 데스크탑에서 파일로 작업하거나 클라우드 및 대규모 데이터 레이크에서 다양한 구조의 멀티 데이터 소스 환경에서도 쉽고 간단하게 데이터 선행 작업을 가능하게 합니다. Any Data, Any User, Any Cloud를 제품 모토로 삼고 있으며, 기존 개발 형태의 데이터 전처리를 트리팩타를 이용하여 분석가가 직접 데이터 전처리를 하여 기존 개발 형태의 전처리 방식의 문제점들을 해결, 전처리 작업 시간을 최대 90% 절감시킬 수 있습니다. 최종적으로, 전처리 작업에 절감한 시간을 분석에 투자함으로써 더 나은 결과를 얻을 수 있게 되는 것입니다.


트리팩타를 이용한 전처리

아래 그림과 같이 플로우 정의, 데이터 이해, 데이터 구조화, 데이터 크린징&변형, 데이터 보강, 데이터 검증, 데이터 배포의 총 7단계로 이루어집니다.

<그림 3 트리팩타를 이용한 전처리 방법 출처: 데이터브릭 발표자료>


트리팩타의 특징

1. 업무 분석가가 분석을 위한 데이터 선행 작업을 직접 실행

트리팩타는 데이터를 가장 잘 이해하는  업무 담당자, 비즈니스 분석가 또는 데이터 사이언티스트가 분석을 위한 선행 단계에서 IT 직원의 도움을 최소화하고 업무 분석 주제 영역에 대한 데이터를 직접 준비할 수 있게 하는 인텔리전트 데이터 선행처리 도구입니다. 


<그림 4 트리팩타의 특징 1, 출처: 데이터브릭 홈페이지>


2. 사용자 경험 기반 데이터 준비

트리팩타의 데이터 랭글링 프로세스는 철저히 사용자 분석 경험에 기반하여 설계되었습니다. 따라서 데이터 분석가는 정형 및 비정형데이터의 데이터 탐색부터, 구조화, 크린징, 인리치먼트부터 검증까지 마우스 클릭으로 이들 데이터 선행작업에 필요한 모든 태스크를 매우 쉽게 구현할 수 있습니다.


<표 1 트리팩타 접근법 비교, 출처: 데이터브릭 홈페이지>



트리팩타의 차별화 요소

머신러닝, 패턴 분석 및 통계처리 기술 적용을 통해 비즈니스 사용자가 인터렉티브하게 데이터 랭글링을 할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다.

<그림 5 트리팩타의 차별화 요소, 출처: 데이터브릭 홈페이지>



Awards

마지막으로 트리팩타는, Bloor Technologies, Forrest Research 등에서 Data Wrangling (Preparation) 분야에서 최고의 제품으로 평가받은 제품이라고 합니다.


<그림 6 트리팩타 Awards 자료, 출처: 데이터브릭 발표 자료>


더욱 자세한 내용은 발표 자료 보기를 참고 부탁드리며, 트리팩타에 대해 더 궁금하신 분들은 여기를 누르시면 데이터브릭 홈페이지로 이동하실 수 있습니다.




Reference

https://www.databrick.co.kr/why-trifacta 




글 | 사업기획팀 박예영

자료 제공 | 데이터브릭

월간기술동향 | AI와 대화를? 소오-름

 

 

 



아이언맨의 인공지능 비서 ‘자비스’를 아시나요?

아이언맨이 자비스에게 지시를 하면, 자비스는 그의 말을 정확히 인지하고 지시를 수행합니다.


자비스가 실제로 나의 비서가 된다면 얼마나 좋을까요?

현실에서도 자비스와 같은 인공지능 비서를 사용하게 될 날이 멀지 않은 것 같습니다. 


지난 5월, 구글 I/O 컨퍼런스에서는 놀라운 시연이 펼쳐졌습니다. 

인공지능 비서 구글 어시스턴트가 직접 미용실에 전화해 직원과 대화하여 예약을 해주고 쉬는 날을 확인하는 시연을 보였는데요.

아마 아래 영상을 보시면 깜짝 놀라실 겁니다.

 
 
 

<영상 출처: YouTube, Jeffrey Grubb>


첫 번째 시연 중 미용실 직원의 기다려 달라는 말에 사람처럼 ‘으-흠’하고 반응하는 인공지능의 모습. 정말 놀랍지 않나요? 

이 놀라운 광경은 구글 어시스턴트가 실제로 대화의 뉘앙스를 이해한다는 것이며, 

이 기술을 “구글 듀플렉스”라 부른다고 구글 순다 피차이 CEO가 말했습니다. 


그래서 이번 시간에는 구글 듀플렉스와 그 중심 기술에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 
 
 
 Google Duplex 


구글 듀플렉스는 기존 대화형 AI보다 더 진화된 모습을 보여줍니다. 

사람을 대하는 것처럼 자연스러운 대화 경험을 제공하며, 대화가 예상대로 흘러가지 않을 때도 지능적으로 반응할 수 있습니다. 

음성도 아주 자연스럽고요.


듀플렉스의 중심에는 TFX(TensorFlow Extended)를 사용하여 설계된 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)이 있습니다. 

높은 정밀도를 얻기 위해 구글에서는 익명 처리된 수십만 건의 온라인 예약 음성 녹음 데이터를 반복 학습시켰다고 합니다. 

<출처: Google AI Blog, Google Duplex: An AI System for Accomplishing Real-World Tasks Over the Phone>

 

 

 

 RNN이란? 


그렇다면, 위에서 언급한 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)에 대해 간단하게 알아봅시다. 

음악, 동영상, 에세이, 시... 이것들의 공통점은 무엇일까요? 바로 시퀀스라는 점입니다. 

음악은 음계들의 시퀀스, 동영상은 이미지의 시퀀스, 에세이는 단어들의 시퀀스로 볼 수 있습니다. 

시퀀스의 길이는 가변적입니다. 소설에는 단편소설도 있고 장편소설도 있는 것과 같죠. 


RNN은 시퀀스 데이터를 모델링 하기 위해 등장했습니다. 

RNN이 기존의 뉴럴 네트워크와 다른 점은 ‘기억’을 갖고 있다는 점입니다. 

네트워크의 기억은 지금까지의 입력 데이터를 요약한 정보라고 볼 수 있습니다. 

새로운 입력이 들어올 때마다 네트워크는 자신의 기억을 조금씩 수정합니다. 

결국 입력을 모두 처리하고 난 후 네트워크에게 남겨진 기억은 시퀀스 전체를 요약하는 정보가 됩니다. 


이는 사람이 시퀀스를 처리하는 방식과 비슷합니다. 

이 글을 읽을 때도 우리는 이전까지의 단어에 대한 기억을 바탕으로 새로운 단어를 이해합니다. 

이 과정은 새로운 단어마다 계속해서 반복되기 때문에 RNN에는 Recurrent, 즉 순환적이라는 이름이 붙습니다. 

RNN은 이런 반복을 통해 아무리 긴 시퀀스라도 처리할 수 있는 것입니다.

<출처: Dreamgonfly’s github, RNN 다이어그램 >


위 다이어그램에서 빨간색 사각형은 입력, 노란색 사각형은 기억, 파란색 사각형은 출력을 나타냅니다. 

첫번째 입력이 들어오면 첫번째 기억이 만들어집니다. 

두번째 입력이 들어오면 기존의 기억과 새로운 입력을 참고하여 새 기억을 만듭니다. 

입력의 길이만큼 이 과정을 얼마든지 반복할 수 있습니다. 


각각의 기억은 그때까지의 입력을 요약해서 갖고 있는 정보입니다. 

RNN은 이 요약된 정보를 바탕으로 출력을 만들어 냅니다.

 

 

 

 RNN의 활용 

이젠 RNN을 활용한 쉬운 예들을 보여 드릴게요. 
한번에 이해하실 수 있을 것 같습니다.

1.연관 검색어

우리가 단어를 입력하면 다음 단어를 예상해서 연관 검색어를 알려주죠.

<구글에서 엑셈을 검색하면..?>


2.자동 번역

구글 번역기와 네이버 파파고는 RNN을 응용한 모델로 만들어 졌다는 사실! 



이번 시간에 구글 듀플렉스를 통해 구글의 자연어 처리 기술이 얼마나 향상되었는지 알 수 있었고, 
RNN에 대해서도 간단하게 알아보았습니다. 

구글은 스타벅스ㆍ도미노피자ㆍ파네라브레드 등과 파트너십 계약을 맺고 듀플렉스를 통한 주문 기능을 활용할 예정이라고 하며, 
올해 안에 인공지능 비서 서비스 ‘구글 어시스턴트’에 듀플렉스가 추가될 것이라고 밝혔습니다.

인공지능 기술의 가능성과 잠재력에 대해 더욱 기대가 되는데요, 다음 시간에도 흥미로운 내용으로 찾아 뵙도록 하겠습니다.



Reference
https://youtu.be/D5VN56jQMWM 
https://ai.googleblog.com/2018/05/duplex-ai-system-for-natural-conversation.html 
https://dreamgonfly.github.io/rnn/2017/09/04/understanding-rnn.html
http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/ 





기획 및 글 | 사업기획팀 박예영


엑기스 | 새로운 시도, Auto ML

기술이야기/엑.기.스 2018. 10. 1. 14:32


인공지능(Artificial intelligence, AI)의 역할 

 오늘날 인공지능(Artificial intelligence, AI)이라는 용어가 학술적, 기술적 측면을 넘어서 이제 다양한 산업과 비즈니스, 실생활에 영역까지 그 범위가 확대되었고, 많은 사람들이 AI 기술에 빠져 열광하고 있다. 즉 4차 산업혁명 시대의 핵심기술이 AI라는 사실은 누구도 부정하지 않을 것이다. L사의 인공지능 플랫폼은 어떻게 우리 일상생활에서 인공지능을 통한 편리함을 제공받을 수 있는지 보여주고 있다. 예를 들면 “하이 공기청정기 켜줘”라고 말하면 IoT 홈네트워크로 연결된 공기청정기가 작동하기 시작한다.

<그림1 L사 인공지능 플랫폼의 예>

출처 LG전자 공식 블로그


 AI(Artificial intelligence)의 개념부터 다시 정의해 보자. 누군가는 “인공지능이란 이거야!“라고 쉽게 정의할 수도 있다. 실제로 어떤 사람들은 공장에 MRP(자재소요계획), ERP(전사적 자원관리) 등과 같은 IT 프로그램이나 솔루션을 전사적 차원으로 일괄적으로 적용했던 것처럼 인공지능 기술도 가능하지 않겠냐고 반문하시는 분도 있다. 또한 데이터 분석이라는 개념과 경험이 없는 상태에서 인공지능이 단순한 컴퓨터 프로그램 개발 영역인 것처럼 인식하는 경우도 많다.

  ERP(전사적 자원관리)와 같이 업무나 공정 프로세스를 처리하는 소프트웨어는 과거의 데이터가 없어도 현재부터 처리되는 결과를 저장해도 업무를 처리하는 데 문제가 없다. 하지만 인공지능 기술과 같은 데이터 분석은 과거의 데이터가 없으면 시작 자체가 불가능하다.

  인공지능 기술이 로봇을 만드는 것이라고 생각하는 사람도 있다. 로봇의 핵심이 인간과 같이 생각하는 지능이라는 점에서 일부 맞지만, 인공지능 기술이 로봇 기술은 아니다. 최근에는 가상 비서 개념으로 일정을 알려주거나, 내게 필요한 날씨, 뉴스, 쇼핑, 영화, 뮤직 등의 정보를 제공해주는 기능까지 인공지능 기술은 일상생활 속으로 더 정밀한 서비스로 진화하고 있다. 그래서 인공지능 기술이 활용 목적에 따라 전문가가 아닌 사람들이 보기에는 그 정의가 혼란스러울 것이다.

 실제 인공지능 기술이 현장에 적용되는 과정을 살펴보면, 사람들이 하던 일들이 인공지능 기술로 대체되고 있다. 센스나 장비, 기기 등의 현 상태를 모니터링하는 단순한 영역부터, 복잡하고 불확실한 미래상황을 추론하는 영역까지 인공지능 기술이 적용되고 있다. 데이터 과학자의 관점에서 기계학습(machine learning)이나 딥러닝(deep learning) 모두 인간의 지능을 대체한다는 점에서 인공지능(Artificial intelligence, AI)이라고 정의할 수 있으며, 궁극적으로 인공지능이란 데이터를 기반으로 학습된 분석모델을 통하여 위험을 줄이고 효율성을 증대하고 비용을 감소하는 목표를 사람 대신 기계의 판단에 맡기는 것이다.

 “인공지능이 왜 필요한 것인가?”라는 질문의 답은 어찌보면 명백하다. 사람 대신 기계가 일을 대신하는 것이다. 예를 들면 은행에서 자금세탁과 같은 범죄를 찾기 위해 얼마나 많은 사람들이 일일이 거래내역을 살펴보아야 하겠는가? 사람들이 수작업으로 많은 시간과 비용을 들여 불법 자금 내역을 찾는 것이 정말 효율적인 작업인가? 은행에서 어떻게 인공지능이 활용되는 지를 살펴보면, 왜 인공지능이 필요한 지 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 매년 은행에서는 잠재적인 자금세탁방지(Anti-money laundering, AML)를 위해 탐지, 조사 및 모니터링 등에 수백만 달러의 예산을 투입하고 있다. 금융 규제 당국에서는 부적절하거나 의심스러운 수많은 자금세탁 경우의 수를 수시로 수작업으로 조사할 수는 없다. 결과적으로, 은행에서 잘 설계된 시스템을 통해 이를 걸러서 조사해야 하며, 조사를 통해 자금세탁이 의심되는 사람과 증거를 찾아 금융 규제당국에 보고하면, 금융 규제당국은 의심스러운 사람을 조사하고 자금세탁에 따른 징벌적 세금을 부과할 것이다. 실제 글로벌은행 C사의 경우, 이와 같은 시스템을 구축하여 잠재적인 자금세탁 혐의자를 찾고, 이상 거래를 모니터링하고 있다.

<그림2 C사 자금세탁방지 고객 세분화 모델링 예>


 자금세탁 뿐만 아니라 금융사기로 인한 손실이 매년 증가하여 2017년 기준, 전 세계적으로 금융사기로 인한 손실이 200억 달러에 이른다고 한다. 그럼에도 불구하고 많은 은행들이 다양하고 새로운 형태의 불법을 저지르는 지능화된 조직이나 기업을 고비용의 구식 규칙 기반 금융사기 시스템과 금융사기 방지 솔루션 공급 업체에서 제공하는 블랙박스 모델로 아직까지도 감사(Audit)하고 있다.

 매번 새로운 규칙을 적용하고 변화에 빠르게 대응하기 위해서는 몸값이 높고 능력이 많은 데이터 분석가와 과학자가 필요하다. 모델 갱신의 시간과 물리적인 한계가 있어 학습을 통한 새로운 규칙을 찾고 적용할 수 있는 새로운 접근이 반드시 필요하다. 분석 전문가의 수작업이 아니더라도 효과적이고, 비용측면에서도 효율적인 방법을 찾아야 하는 시점이다.



Auto machine learning(ML)이라는 새로운 시도와 필요성

 새로운 금융사기 패턴과 복잡한 거래 내역 속에서 사람보다 정확하게 불확실한 정보만으로 빠른 추론을 가능한 시스템이 있을까? 새로운 패턴의 정보에 대해 실시간으로 학습하고 모델을 자동으로 갱신할 수 있는 방법은 없을까? 

 최근 Auto Machine Learning(ML)이라는 새로운 개념이 이슈가 되고 있다. 개념을 살펴보면, 데이터 과학자, 머신러닝 전문가가 아닌 분석 전문 지식이 없는 일반 사용자일 지라도 쉽게 머신러닝 분석을 자동으로 생성하고 활용 가능하게 하는 방법이다. 수집·정제된 데이터만 있다면 자동으로 분석 모델을 학습하고 갱신하여 최적의 분석 알고리즘을 추천받아 업무에 적용할 수 있다. Auto ML 서비스는 버튼 클릭만으로 기계 학습 서비스를 제공받으며, 일반사람들이 전문적으로 알고리즘 구현, 데이터 파이프 라인, 코딩 등을 모르더라도 최적의 분석 모델을 생성할 수 있다. 그래서 처음 이런 서비스나 솔루션을 접한 일부 사람들은 ‘만세!’라며 환호하고 이제 분석을 몰라도 되겠다고 말할 수도 있다. 

 그러나 결론만 먼저 말하면 일부는 맞고 일부는 틀리다. 다만 ‘오호’라는 표현이 가장 적절하다고 생각한다. 왜냐하면 Auto ML 서비스가 없는 이전 보다 확실히 시간적, 비용적 측면에서 효과적이고 효율적이기 때문이다. 사람들이 다 검토해야만 했던 모델 최적화를 기계가 대신해준다는 측면에서만 봐도 정말 ‘오호’라는 말로 표현하는 것이 맞다.


대표적인 Auto ML인 데이터로봇의 기능을 살펴보면 다음과 같다.

 ❑ 데이터 사전 처리 → 30여개 기법 중 최적 모델 선택 → 모델 하이퍼 매개 변수 최적화 후 처리 분석 모델 배포

 ❑ 로지스틱, 랜덤포레스트, 서포트벡터머신, Lasso, 베이지안, 신경망 모델 등 30여개의 분석 모델 중 최적 모델 선정

 ❑ 사람이 아닌 기계를 통한 최적화로 모델 구현 공수 70% 감소 효과

<그림3 대표적인 Auto ML 소프트웨어 'DataRobot'>


 기계학습(machine learning) 이나 딥러닝(deep learning) 프로그램 등의 인공지능을 개발하기 위해서는 절대적으로 인공지능 전문가, 데이터 사이언티스트 확보가 필요하다. 그리고 그 중 가장 어려운 부분인 모델을 배포하고, 자동으로 학습하고 갱신하는 자동화 프로세스를 Auto ML 서비스나 솔루션이 있다면 쉽게 분석모델을 시스템에 적용시킬 수 있다. 굉장히 고무적인 일이기에 분명하다. 왜냐하면 분석가나 데이터 과학자의 경우, 분석 모델을 시스템 적용하는 개발 영역을 분석가가 본인이 직접해본 경험이 거의 전무하고, 분석가의 IT지식으로는 개발자의 역할을 대신할 수 없기 때문이다.

 앞으로는 전체 분석 프로세스의 범위에서 보다 중요하고 집중적인 부분에서 전문 분석가와 데이터 사이언티스트의 역할이 강조될 것이다. 버튼 클릭을 하더라도 원리와 개념을 이해하지 못하는 사람이 한다면, 잘못된 부분을 나중에 판단할 수 있겠는가? 누구도 보장할 수 없다. 그래서 Auto ML 서비스가 있다고 해서 인공지능 전문가, 데이터 사이언티스트가 필요 없다고 단정 지어서는 안 된다. 여기서 접근을 잘해야 하는데, Auto ML 솔루션이나 서비스가 부족한 인공지능 전문가의 수요를 어느 정도 충족시키면서, 잠재적인 머신러닝 개발자의 수를 늘리는 효과를 낼 수 있다는 가능성에 무게를 더 실어주는 것이 맞다고 생각한다. 왜냐하면 전문가는 비록 아니지만, 서비스나 솔루션을 활용하면서 분석의 이해와 원리를 학습함으로써 데이터만 마련한다면 실제 업무에 분석모델을 적용할 수 있기 때문이다. 


 현재 구글과 아마존, 마이크로소프트에서 클라우드에 Auto machine learning(ML) 서비스를 확대하고 위해 지속적인 아키텍처 연구과 테스트가 진행 중이며, 앞으로 많은 기업과 사람들이 인공지능 활용에 적합하지 않다고 여겼던 분야에서 Auto machine learning(ML)을 통해 새로운 비즈니스와 가치 창출을 위해 시도하게 될 것이라고 예상된다. 앞으로 더 인공지능은 빠른 속도로 일상 속 깊숙이 자리 잡게 될 것이다. 머신러닝 모델과 알고리즘을 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출하고, 우리 삶이 더욱 편해지는 날이 멀지 않은 것 같다. 




기고 | 빅데이터사업본부 조치선

편집 | 사업기획팀 박예영

SINSIWAY PRODUCTS | 페트라(PETRA) 시리즈를 소개합니다

기술이야기 2018. 10. 1. 14:31





신시웨이는 서로 존중하는 사람들이 만든 최고의 경쟁력을 갖춘 DB 보안 전문 기업으로, 글로벌 수준의 기술력과 신뢰성을 갖춘 페트라(PETRA) 시리즈를 통해 완벽한 DB 보안 플랫폼을 제공합니다. 


[신시웨이 사업영역]





이번 시간에는 신시웨이의 페트라(PETRA) 시리즈에 대해 알아보도록 하겠습니다. 




  페트라 | DB 접근제어 솔루션


우리는 데이터가 폭발적으로 급증하는 시대에 살고 있습니다. 기업들은 개인정보 및 기업 기밀문서, 핵심 정보 유출 등 다양한 형태의 DB 유출사고 위협에 노출되고 있습니다. 이러한 DB 유출을 차단하기 위해서는 불법 사용자의 DB접근을 통제해야 합니다.

 PETRA는 개인정보보호법, 정보통신망법 등 여러 가지 법률에서 요구하는 개인정보에 불법 사용자의 접근을 통제하는 DB접근제어 솔루션입니다. PETRA는 다수의 기술 특허를 획득한 제품으로서, 여러 단계에 걸쳐 불법 사용자의 접근을 통제하는 완벽한 보안을 제공합니다.



[PETRA 주요기능]


PETRA의 주요 특징은 아래와 같습니다.

 ① 다양한 구성방식 지원을 통한 기업 환경에 적합한 보안 솔루션 제공

 ② 고성능 아키텍처 메모리 데이터 베이스(SOHA) 이용 - 초고속 규칙처리 가능

 ③ 접근제어 정책 중앙관리 

 ④ 우회불가 SQL 마스킹 제공


PETRA의 상세 기능 및 특징은 향후 신시웨이 제품의 모든 것, 『PETRA』 편을 통해 확인하실 수 있습니다.




  페트라 사인 | DB 권한결재 솔루션


내부 사용자에 의한 중요정보 유출 빈도가 높아짐에 따라 중요정보에 대한 철저한 통제와 내부사용자의 DB취급 사유를 관리하는 것이 중요합니다.

 PETRA SIGN은 DB접근제어 솔루션 PETRA에 Web 기반의 전자결재시스템을 결합한 DB권한 결재 솔루션입니다. 보안대상의 개인정보 및 중요정보를 안전하게 보호함과 동시에 사용자의 업무 정당성을 제공합니다. 

[PETRA SIGN 구성도]


PETRA SIGN의 주요 특징은 아래와 같습니다. 

 ① 다양한 권한 요청 양식 제공

 ② 원장 정정 및 데이터 변경 기능

 ③ 권한 관리 및 선택적 로그 조회

 ④ 전자결재시스템

 ⑤ 연동 및 커스터마이징


PETRA SIGN의 상세 기능 및 특징은 향후 신시웨이 제품의 모든 것, 『PETRA SIGN』 편을 통해 확인하실 수 있습니다.




  페트라 사이퍼 | DB 암호화 솔루션


 개인정보 유출에 따른 피해의 증가, 개인정보보호법에 의한 처벌 강화 등 개인정보를 취급하는 모든 기업은 정보유출에 대한 기술적인 안전조치가 필요합니다. DB암호화는 그에 따른 개인정보 유출을 막을 수 있는 최고의 솔루션입니다. 

PETRA CIPHER는 여러 가지 법률에서 요구하는 개인정보를 다양한 방식으로 완벽하게 암호화하여 보호하는 솔루션입니다. PETRA CIPHER는 국내 최초 CC인증(EAL3)을 획득한 제품으로서, 뛰어난 성능 및 안정성과 관리용이성, 신시웨이 DB 접근제어 솔루션 PETRA와 완벽한 연동을 지원합니다.



[PETRA CIPHER 주요기능]

 

 PETRA CIPHER의 주요 특징은 아래와 같습니다.

  ① 다양한 구성방식 지원을 통한 기업 환경에 적합한 보안 솔루션 제공

  ② 안정한 키 생성 및 관리

  ③ 다양한 키관리 - 외부키, 로컬키, 대량키

  ④ 고성능·고기능 제공

  ⑤ 안정된 구축 지원 및 편리한 UI 제공

  

PETRA CIPHER의 상세 기능 및 특징은 향후 신시웨이 제품의 모든 것, 『PETRA CIPHER』 편을 통해 확인하실 수 있습니다.




  페트라 사이퍼 파일 암호화 옵션 | 파일 암호화 솔루션


 일정한 규격이나 형태를 지닌 숫자데이터와 달리 로그파일 또는 음성, 이미지 등 비정형 파일이 유출될 경우 개인정보 노출 및 범죄에 악용될 가능성이 높습니다. 개인정보보호법은 공공, 금융, 의료 등 각 분야별로 적용되던 규범을 일원화하였고, 이에 따라 개인정보를 취급하는 모든 기업 및 단체는 정보유출에 대한 기술적인 안전조치가 필요합니다. 기존의 정형데이터 뿐만 아니라, 개인 이미지, 로그파일, 녹취, 영상 등 비정형데이터도 모두 암호화하여야 합니다. 

 PETRA CIPHER 파일 암호화 옵션은 여러 가지 법률에서 요구하는 개인정보를 포함한 파일(로그, 이미지, 영상, 음성 등)을 다양한 방식으로 완벽하게 암호화하여 보호하는 솔루션입니다. PETRA CIPHER 파일 암호화 옵션은 다수의 은행 및 카드사 등에서 기능 및 성능을 입증 받은 국내 제1의 파일 암호화 솔루션입니다.


 PETRA CIPHER의 주요 특징은 아래와 같습니다.

 ① 다양한 구성방식 지원을 통한 기업 환경에 적합한 보안 솔루션 제공

 ② Static(이미지, 녹취등) 파일 암호화

 ③ SAM(정형) 파일 암호화

 ④ 커널 암호화

 ⑤ 로그 파일 특정 패턴 암호화


PETRA CIPHER 파일 암호화 옵션의 상세 기능 및 특징은 향후 신시웨이 제품의 모든 것, 『PETRA CIPHER 파일 암호화 옵션』 편을 통해 확인하실 수 있습니다.




편집 | 사업기획팀 박예영