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월간기술동향 | '데이터'로 通하는 대한민국



이번 월간기술동향에서는 앞으로 달라질 대한민국의 모습과 이에 따라 주목받는 IT 분야를 함께 살펴보겠습니다.




'데이터 비식별화'가 핵심! - 데이터 3법 개정안 시행


‘개인정보보호법’, ‘정보통신망법’, ‘신용정보법’을 우리는 ‘데이터 3법’이라 부릅니다. 데이터를 기반으로 새로운 가치를 창출해내는 ‘데이터 경제’ 시대를 맞아 안전한 데이터 이용을 위한 데이터 3법 개정안이 올해 초 국회 본회의를 통과, 다가올 8월 5일에 시행됩니다.

데이터 3법 개정안이 궁금하다면? 주요 내용 보러가기


데이터 3법 개정은 흩어져 있던 개인정보 관련 규정을 정비하고, 모호했던 판단 기준을 명확히 하며, ‘가명정보’의 개념을 도입해 빅데이터 시대 정보 활용도를 제고하는 것을 주 내용으로 하고 있습니다. 개정안에 따르면, ‘가명정보’는 상업적 목적을 포함한 통계 작성과 연구, 그리고 공익적 기록보존 목적으로 동의 없이 활용될 수 있습니다.

 

 

‘가명정보’에 대해서 조금 더 알아볼까요? 추가정보의 사용 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없게 조치한 정보를 가명정보라고 하는데요. 가명정보가 법의 테두리 안으로 들어오면서, 개인정보를 가명정보로 처리하는 ’비식별화’ 기술이 주목받고 있습니다. 비식별화는 데이터셋에서 개인을 식별할 수 있는 요소 전부 또는 일부를 삭제하거나 대체하는 방법을 활용해 개인을 알아볼 수 없게 하는 방법입니다. 

데이터 3법 개정안 시행을 앞두고 시행하고 있는 ‘마이데이터’ 사업까지 더불어, 활용 가치가 큰 데이터를 축적해온 금융·공공 분야의 데이터 비식별화 수요가 급속도로 증가하고 있는데요. 엑셈의 관계사 ‘아임클라우드’도 민감정보 비식별화 솔루션 “SDGUARD”를 발표하며 데이터 비식별시장 공략에 본격적으로 나섰습니다. 엑셈의 빅데이터 분석 및 컨설팅 역량과 아임클라우드의 데이터 비식별화간의 시너지 효과가 기대되네요.

4차산업혁명의 원유로 불리는 데이터의 활용! 데이터 3법의 개정으로 비식별화 기술 발전과 다양한 데이터의 결합, 데이터 기반의 신기술 개발 등 우리나라의 데이터 기반 경제 발전, 기대해봐도 좋겠죠?

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4차 산업혁명 기술의 총집합 - 한국판 뉴딜


지난 월간기술동향에서 '한국판 뉴딜'의 3대 영역 프로젝트와 10대 중점 세부 추진 과제를 살펴보았는데요. 정부는 오는 2025년까지 총 76조원의 역대급 규모를 투입하기로 했습니다.

 

 

한국판 뉴딜은 고용안전망 기반위에 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜의 2가지 큰 축으로 추진됩니다. 디지털 뉴딜은 ▲D.N.A 생태계 강화 ▲디지털 포용 및 안전망 구축 ▲비대면 산업 육성 ▲사회간접자본(SOC) 디지털화 등이 주요 추진 사업입니다. 그린 뉴딜은 ▲도시·공간·생활 인프라 녹색전환 ▲녹색산업 혁신 생태계 구축 ▲저탄소·분산형 에너지 확산 등을 추진합니다. 

 

 

정부에서는 디지털 뉴딜 정책의 일환으로 국민 생활과 밀접한 15개 분야의 빅데이터 플랫폼과 센터의 추가 구축을 진행하고, 14만개 규모의 공공데이터를 개방하기로 했습니다. 또한 과학기술 기계 학습 데이터 구축 및 운영 시스템 개발 등 대규모 공공 데이터 인프라 구축에도 나섰습니다. 그 뿐만 아니라 5G를 기반으로 정부 업무망을 고도화하고, 행정정보시스템의 15%를 클라우드 서버 기반으로 전환할 계획도 가지고 있습니다.  


한국판 뉴딜 정책이 구체화되면서, 5G와 인공지능(AI)뿐만 아니라 다양한 빅데이터 플랫폼 구축 기회와 클라우드 전환 계획을 확인할 수 있었는데요. 엑셈의 빅데이터 사업 기회와 클라우드 통합관제 솔루션 CloudMOA(클라우드모아)의 무대가 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 다가올 7월 확정될 종합계획 수립 방향에 대해서도 지속적으로 살펴봐야겠습니다.


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데이터로 실현하는 초연결사회 - K-UAM


5년 뒤인 2025년이면 교통체증없이 도심 하늘을 나는 '드론 택시'가 현실이 됩니다. 정부는 지난 6월 4일, '한국형 도심항공교통(K-UAM) 로드맵'을 확정했습니다. 친환경·저소음 3차원 교통수단인 도심항공교통(UAM, Urban Air Mobility)이 안전하고 편리한 교통서비스로 단계적으로 실현, 교통체증 없는 도심 하늘 길을 개척함으로써 새로운 시간과 공간의 패러다임을 창출할 계획입니다.


국토부 주도하에 현대자동차의 개발로 진행되는 '드론 택시'는 인천공항에서 여의도까지 약40km 거리를 20분 만에 주파할 수 있어, 기존 자차로 소요되는 시간의 1/3 수준입니다. 교통이 혼잡한 출퇴근 시간의 경우 김포공항에서 잠실까지는 약73분(34km)이 소요되는데, UAM을 이용할 경우 12분(직선거리 27km)만에 도착이 가능해 약 84%의 시간을 줄일 수 있습니다. 

 

 

정부는 교통 정체로 인한 이동 효율성 저하와 물류 운송 등 사회적 비용을 70%까지 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있는데요. 오는 11월 국내에서는 처음으로 드론 택시 시범 비행에 들어갑니다. UAM 성장 기반 마련에 박차를 가하기 위해 정부에서는 관련 규제를 연구하고 인프라를 구축하고 있습니다. 


국토부가 발표한 UAM 관련 핵심 7대 기술은 ▲수직이착륙, ▲장거리비행, ▲분선전기추진, ▲모터구동·하이브리드, ▲자율비행, ▲센서, ▲소음·진동입니다. 7대 핵심 기술도 중요하지만, 그 기반이 되는 수많은 데이터를 잘 구축하고 운영해야만 활용할 수 있겠죠? 정부가 엑셈과 같이 데이터 노하우가 집성된 기업과 함께 빅데이터 인프라를 잘 구축하고 운영한다면 대한민국의 UAM 기술 발전은 더욱 탄력을 받을 것입니다.

UAM은 대도시권에 인구가 집중되면서, 지상교통의 혼잡을 해결하는 대안으로 주목받고 있습니다. 모건스탠리는 2040년까지 UAM 시장 규모가 1조 5,000억달러(약 1,800조원)에 달할 것으로 전망하고 있고요. 드론 택시 상용화를 통해 진정한 초연결사회로 진입할 대한민국의 모습이 기대됩니다.


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조선비즈, 인천공항→여의도 20분만에 주파…2025년에 ‘드론 택시’나온다

메가경제, 한국형 도심항공교통(K-UAM)의 실증사업 일정과 7대 핵심기술




데이터로 通(통)하는 대한민국의 변화, 여러분들은 어떻게 생각하시나요?









기획 및 글 | 사업기획팀 박예영








월간기술동향 | '한국판 뉴딜'이라는 추진력






뉴딜(New Deal) 이란?


<NEW DEAL, 출처 : 주한미국대사관>


게임에서 카드를 바꿔 새로 친다는 뜻으로, 미국 제32대 대통령 루스벨트가 대공황으로 침체된 경제를 살리기 위해 추진했던 경제 부흥 정책을 말합니다. 정부가 적극적으로 각 부문에 개입하여 경제 문제를 해결하려 한다는게 뉴딜 정책의 가장 큰 특징입니다. 7년이라는 장기간에 걸쳐 진행된 뉴딜정책은 단순한 경제정책에 그치지 않고 정치·사회 전체에도 큰 영향을 끼쳐 미국의 전통적인 자유방임주의를 수정하게 되었으며, 미국 경제정책의 틀을 만들고 도약의 기반을 마련했다는 역사적 의의가 있습니다.






한국판 뉴딜은?


한국판 뉴딜 정책은 경제 디지털화 가속과 비대면화 촉진 등에 중점을 두어 디지털 경제 혁신과 동시에 지속가능한 일자리를 창출하는 것을 목표로 하고 있습니다. 아래 3대 영역 프로젝트를 중심으로 10대 세부 중점 추진 과제를 마련하여 2~3년간 집중 추진할 예정입니다.


<한국판 뉴딜 프로젝트, 필자 재구성>


<3대 영역 프로젝트 및 10대 중점 세부 추진 과제>



1. 데이터·5G·AI 등 디지털 인프라 구축

(1) 데이터 전주기 인프라 강화 
  - 공공·금융·의료 등 주요 분야 데이터 개방·확대
  - 민간 데이터 맵 구축 등 데이터 거래·유통 지원 강화
  - 데이터·AI 펀드 조성 등 데이터의 산업적 활용 기반 마련

(2) 국민체감 핵심 6대 분야 데이터 수집·활용 확대
  - 금융 : 비금융정보 기반 신용평가업 도입, 금융 마이데이터 산업 제도 마련
  - 의료 : 마이데이터 서비스 플랫폼 구축, 의료데이터 활용전략 마련
  - 교통 : 교통 빅데이터 플랫폼 구축
  - 공공 : 데이터 SOS팀 운영, 데이터 진위 조회 신규서비스 도입
  - 산업 : 제조데이터 수집·저장센터 구축
  - 소상공인 : 상권정보시스템에 POS 데이터 활용, AI 기반 상권분석정보 제공

(3) 5G 인프라 조기 구축
  - 네트워크 고도화를 위해 민간 5G 전국망 조기 구축 촉진
  - 공공와이파이 등 공공 정보통신망 확충

(4) 5G+ 융복합 사업 촉진
  - 제조업 등 산업 현장에 5G+ 실감 콘텐츠를 접목해 디지털 전환 가속화
  - 안전·교통 등 분야에 5G+ 스마트시티 기술 도입

(5) AI 데이터·인프라 확충
  - 음성·행동 인식, 언어·시각 정보 이해 등 AI 학습용 빅데이터 조기 구축
  - AI·소프트웨어(SW) 전문인력 집중 양성

(6) 전산업으로 AI 융합 확산
  - 제조업 전반 및 중소·벤처기업 등에 지능형 생산 공정 도입
  - ‘AI 융합 프로젝트’를 통해 전 분야로 혁신 AI 서비스 확산

2. 비대면 산업 집중 육성

(7) 비대면 서비스 확산 기반 조성
  - 맞춤형 교육 콘텐츠를 제공하는 AI 기반 원격교육지원 플랫폼 구축 등 미래형 디지털 교육 환경 조성
  - 보건소 모바일 헬스케어, 화상연계 방문건강관리 등 디지털 기반 비대면 의료 시범사업과 코로나19 방역 계기 시범사업 확대

(8) 클라우드 및 사이버안전망 강화
  - 블록체인 등 첨단기술을 활용한 비대면 서비스 보안 시범 사업 추진
  - 공공부문 클라우드 정보 시스템 확대
  - 점차 증가하는 사이버 보안 위협에 대비해 정보보호 전문인력 양성 확대

3. 사회간접자본(SOC)의 디지털화

(9) 노후 국가기반시설 디지털화
  - 도로 철도 등 노후 시설물 스마트 관리체계 도입
  - 국가기반시설 관련 데이터 수집·가공·공유 확대

(10) 디지털 물류서비스 체계 구축
  - 도심 인근이나 유휴부지에 스마트 물류센터 등 첨단 물류 시설 확충
  - 로봇, 사물인터넷(IoT) 등 첨단 물류기술 실증을 위한 테스트 베드 구축

6월 초 하반기 경제정책 방향 발표 때 세부 추진 방안을 발표할 계획이라고 하니, 세부적인 사업과 함께 일자리 창출 규모 등 경제적 효과까지 확인할 수 있겠습니다. 



*한국판 뉴딜 정책 요약*

1.  포스트 코로나 시대의 경제, 사회 구조 변화에 대응하기 위한 정책

2.  디지털 인프라 구축에 집중 (원조 뉴딜 정책과 다른 점!)

3.  비대면 서비스 기반 다지기, 클라우드 및 사이버 안전망 강화

4.  도로, 철도 등 노후된 사회간접자본에 스마트 관리체계 도입

5.  6월초 세부 추진방안을 발표할 예정 & 올해 안에 집행 가능한 사업은 3차 추경에 반영






4차 산업혁명 기술의 폭발

빅데이터, 인공지능, 클라우드



지난 10일, 문재인 대통령은 취임 3주년 대국민 특별연설에서 "한국판 뉴딜은 디지털 인프라를 구축하는 미래 선점 투자"라며 "5G 인프라 조기 구축과 데이터를 수집, 축적, 활용하는 데이터 인프라 구축을 국가적 사업으로 추진하겠다"고 말했습니다.


이렇게 코로나19 사태로 인해 디지털 트랜스포메이션이 더 앞당겨지고, 정부 역시 여기에 초점을 맞춘 '한국판 뉴딜 정책'을 발표했습니다. 대한민국의 강점 중 하나인 IT 기술을 중심으로 산업 전 분야의 디지털 대전환이 기대되는데요. 특히 의료·교육 등 비대면 산업 인프라 육성, 디지털 기반 대형 IT 프로젝트 추진 등이 시행될 것으로 예상되어 IT 업계가 다시 한번 주목을 받고 있습니다. 방대한 데이터를 클라우드에 축적하고, 모인 데이터를 분석하고, 또 인공지능을 이용해 경제 전 영역에서 생산성과 경쟁력을 높일 수 있어 빅데이터, 인공지능, 그리고 클라우드와 같은 기반 기술이 필수적이기 때문이죠.


'한국판 뉴딜' 정책과 빠르게 진행되고 있는 클라우드 전환 패러다임은 엑셈이 영위하는 사업이 더욱 성장할 수 있는 추진력을 제공하고 있습니다. 엑셈이 갖춘 DBPM, APM&E2E 모니터링, 빅데이터, 인공지능, 클라우드라는 사업 포트폴리오는 향후 어떠한 위기에도 흔들리지 않는 기회로 작용할 것입니다.









내용 참고 및 출처

파이낸셜뉴스, 홍남기 "한국판 뉴딜, 디지털화 가속·비대면화 촉진에 중점" (종합)

뉴시스, '한국판 뉴딜' 밑그림 나왔다...핵심은 '비대면·SOC 디지털화'

조선비즈, [속보] 文대통령 "한국판 뉴딜, 국가 프로젝트로 추진...국민에 새로운 기회 제공"





기획 및 글 | 사업기획팀 박예영







엑셈 인사이트 | '디지털 뉴딜' 시대 본격 날개 펴는 엑셈의 '빅데이터'






최근 신종 코로나바이러스감염증(코로나19) 확산으로 이해 기업들의 '비대면화(언택트, Untact)', '디지털 전환(트랜스포메이션)'이 가속화되고 있다. 이와 동일한 선상에서 정부는 디지털 인프라 구축, 비대면 산업 육성, 사회기반시설(SOC)의 디지털화를 추진하며 ‘한국판 뉴딜’ 정책에 본격 시동을 걸었다. 여기에는 데이터 전(全) 주기 인프라를 강화하고 데이터 수집과 활용을 확대하는 등 데이터 수집∙활용 기반을 마련하여 혁신성장을 위한 디지털 인프라를 구축한다는 계획이 핵심 골자로 포함되어 있다. 


엑셈은 기업의 시스템 데이터를 전문으로 20년 업력의 역량을 쌓아온 데이터 전문 기업이며, 빅데이터는 엑셈의 근간이 되는 사업이다. 정부의 ‘한국판 뉴딜’ 정책 시동으로 열리는 ‘디지털 뉴딜’ 시대에 데이터 기업 엑셈의 빅데이터 전문성과 역할은 무엇이 될까? 




빅데이터의 엔드-투-엔드를 경험하다 


엑셈은 국내 최초 데이터 전문 기업으로, 450여 고객사의 기업의 시스템 데이터를 책임져오며 데이터 산업의 대표 주자로 자리매김했다. 엑셈은 이러한 데이터 처리 능력을 바탕으로 2016년 빅데이터 통합 관리 솔루션 ‘플라밍고(Flamingo)’ 3.0을 출시하고 빅데이터 영역으로 시장을 확대하며 4차 산업혁명 시대 코어 엔진을 마련했다. 이후 다수 기관과 기업에서 빅데이터 플랫폼을 구축하고 빅데이터 솔루션을 공급하며 분석 컨설팅을 진행해왔다. 대표적으로는 당시 국내 최대 규모였던 한국전력공사의 빅데이터 플랫폼 구축 사업과 130년 역사 초대용량 데이터를 보유한 우정사업본부의 데이터 현황 진단 및 빅데이터 과제 수행 사업, 그리고 500억 건의 데이터 유통 체계를 구축하는 경기도 지역경제 빅데이터 플랫폼 사업에 참여했다. 이를 통해 데이터 품질 진단, 거버넌스, 수집, 분석, 가치 창출까지 명실공히 빅데이터 라이프사이클 전 영역을 수행 경험한 국내 유일한 빅데이터 전문 기업으로 성장했다. 




전문화된 분석 컨설팅 방법론에 글로벌 리딩 AutoML 솔루션으로

정교한 분석력을 완성하다 


엑셈은 다년간 산업 전반의 빅데이터 구축 및 제품 공급과 컨설팅 경험 그리고 이를 통해 전문화된 빅데이터 방법론을 마련하는데 그치지 않고, 급속히 성장하는 빅데이터 분석 시장에서 반복적이고 복잡한 분석 과정의 ROI와 예측 정확도를 높이는 것이 기업들의 중요한 과제임을 인식했다. 그리고 글로벌 머신러닝 자동화 시장을 주도하고 있는 ‘데이터로봇(DataRobot)’, ‘나임(KNIME)’ 등과 파트너 계약을 맺고 엑셈의 분석 컨설팅 전문성과 글로벌 솔루션의 Auto ML 기반 분석 자동화 기술력과 정교한 분석력을 결합하여 데이터 분석 시장 선도에 나섰다. 


‘데이터로봇’과 ‘나임’은 가트너의 2020년 매직 쿼드런트 보고서 데이터 사이언스 및 머신러닝 플랫폼 부문(Gartner 2020 Magic Quadrant for Data Science and Machine-Learning Platforms)에서 ‘비저너리(Visionary)’ 기업으로 선정되었으며, 다수의 글로벌 굴지 기업 고객을 보유하며 글로벌 데이터 분석 시장을 선도하고 있다. ‘데이터로봇’의 경우, 데이터 통합 검색 및 협업 플랫폼 전문 기업 ‘커서(Cursor)’, ML옵스(MLOps) 플랫폼 기업 ‘ParallelM’, 데이터 프렙(Data Preparation) 솔루션 전문 기업 기업 ‘팍사타(Paxata)’ 등 3개 기업을 인수했다. 이를 통해 빅데이터 분석 과정에서 80% 이상의 시간과 비용이 소요되는 데이터 준비 과정을 자동화하는 ‘데이터 프렙(Data Preparation)’ 기능을 강화하는 등 엔드투엔드(End-to-End) AI 플랫폼 기능을 완성시키며, 기업들이 데이터를 중심으로 비즈니스 혁신을 가속화할 수 있는 기반 기술 경쟁력을 공격적으로 강화하고 있다. 모 금융사에서는 ‘데이터로봇’을 활용하여 대출 상환 여부 및 여신/수신 금액 모델을 구현하였으며, 기존의 방식보다 높은 예측 정확도를 보이며 활용되고 있다. ‘나임’은 시장 조사 기업인 마케츠 앤 마케츠(MarketsandMarkets)의 보고서에서 미국 내 우수한 제품과 비즈니스 전략을 보유한 25개의 머신러닝 기업 중 하나로 선정되며 빅데이터 분석 자동화 기술을 인정받고 있다. 


국내에서는 R과 Python을 대신하여 디지털 전환의 오픈 소스 분석 솔루션으로 ‘나임’이 관심을 받고 있는 상황이며, 엑셈은 ‘나임’의 관심에 부응하고자 웨비나를 통해 ‘나임’에 관한 다양한 기능과 활용법을 유튜브 컨텐츠로 제공하고 있다. 국내 C통운과 H공사는 코딩에 익숙하지 않은 현업이 ‘나임’을 활용하여 데이터 분석을 시도하고 있다.


Gartner 2020 Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms (as of Nov 2019)



그뿐만 아니라 엑셈은 2018년부터 국내 유수 패션기업에서 다양한 주제로 다각적인 분석을 수행하고 있다. 이를 통해 고객의 숨겨진 니즈를 발굴하고 판매 효율을 증진시키는 등 해당 패션 기업의 업무 혁신에 기여 중이다. 현재 패션 유통을 포함한 리테일 시장 환경은 급속한 변화를 겪고 있으며, 변화된 시장과 소비자의 마음을 빠르게 읽고 대처하고자 하는 노력이 가속화되고 있다. 이에 따라 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 기반으로 데이터 분석을 비즈니스에 활용하고자 하는 수요가 급격한 속도로 증가하고 있기에, 유통∙마케팅 빅데이터 분석 시장에서 엑셈의 전문화된 분석 컨설팅 역량 발휘가 더욱 기대되고 있다. 



에너지 데이터 전문성으로 ‘디지털 뉴딜’ 시대 성장의 날개를 달다  

엑셈은 한전 빅데이터 통합 플랫폼 구축 사업 이후 연이은 한전 빅데이터 관련 사업 수행과 더불어 최근 본격화되고 있는 공공 에너지 분야 빅데이터 사업 역량을 인정받아, 현재 한국전력공사의 빅데이터 플랫폼 성능 보강 사업을 수행 중이다. 엑셈은 에너지 기업의 시스템과 데이터를 다년간 다루어 오면서 풍부한 도메인 지식을 가지고 보유하고 있다. 인프라 환경 이해도가 높고, 구축 및 분석 노하우도 상당하다. 에너지 운용 효율성을 높이기 위한 빅데이터 사업 수행 경험은, 올해에만 굵직한 사업들이 여럿 예정되어 있는 공공 에너지 사업 분야에 응용되어 사업 기회를 선점하는 데에 가능성을 높이고 있다. 이와 더불어 정부는 데이터 수집 활용 기반을 통한 디지털 인프라 구축을 강조하며 ‘디지털 뉴딜’ 정책을 강력하게 드라이브하고 있기에 기대감이 더해지고 있다. 또한 해당 사업 수행을 통해 엑셈이 자체 개발한 빅데이터 통합 관리 솔루션 ‘플라밍고(Flamingo)’의 웹 기반 데이터 탐색, 분석, 시각화, 공유 기능으로 분석 작업 기능을 효율적으로 개선하고, 워크플로우 기능을 고도화하여 데이터셋(Dataset) 현행화 기능을 강화하고 있다. 엑셈은 한층 더 업그레이드된 ‘플라밍고’를 통해 외산 솔루션 대비 저렴한 가격과 빅데이터 분석 전문가들의 우수한 컨설팅 지원 서비스 체계를 기반으로 한 하둡 에코시스템 모니터링과 빅데이터 통합 관리를 지원할 계획이다. 

엑셈은 그뿐만 아니라 최근 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘2020년 혁신성장 청년인재 집중양성 사업’에 빅데이터, 인공지능 분야의 참여기관으로 선정되었다. 엑셈은 해당 사업을 통해 광주광역시 스마트미디어인재개발원과 함께 엑셈의 인공지능, 빅데이터 노하우를 전수하는 교육 과정을 진행할 예정이며, 이를 기반으로 호남지역의 에너지 빅데이터 사업 분야 우수 인력 양성과 경제 발전에 기여한다는 계획이다. 이는 디지털 선도 인력을 양성하여 지속 가능한 일자리 창출을 목표로 하는 ‘한국판 뉴딜’ 정책과 맥을 같이 하고 있으며, 엑셈은 나주 사무소를 거점으로 국내 유일의 에너지 신산업 규제 자유 특구인 호남 지역에서 ‘디지털 뉴딜’ 관련 다양한 사업 수요가 연결될 것으로 기대하고 있다.  



마치며

엑셈은 20년 업력의 데이터 전문 기업의 노하우를 가지고, 근간 사업인 빅데이터 사업에서 다양한 산업 분야와 융합 시너지를 창출하며 빅데이터의 엔드-투-엔드를 커버 가능한 유일한 기업으로 성장해왔다. 다년간 다수 사업으로 내재화된 빅데이터 플랫폼∙분석 컨설팅 전문성과 글로벌 분석 솔루션으로 정교화된 분석력, 그리고 에너지 데이터 전문 역량은 이미 연이은 사업 수주로 가시화되고 있는 엑셈 빅데이터 사업이 ‘디지털 뉴딜’ 시대 괄목할 만한 성장이 기대되는 이유이다. 데이터 전문 기업 엑셈의 빅데이터는 ‘디지털 뉴딜’ 시대 필수적인 역할을 수행하며 새롭게 시장을 석권해 나갈 것이다. 









기획 및 글 | 사업기획팀






엑기스 | 지능형 전력 빅데이터 예측, AutoML이 답!

기술이야기/엑.기.스 2020. 3. 13. 16:38






인공지능(AI)과 전력 빅데이터 분석


인공지능은 센스나 장비, 기기 등의 현 상태를 모니터링 하는 단순 영역부터 복잡하고 불확실한 미래상황을 추론하는 영역까지 다양한 영역에서 적용되고 있다. 가트너에서는 AI가 2021년까지 3천 3백조원의 비즈니스 가치와 7조 시간을 절약하는 업무 생산성 향상을 가져다 줄 것으로 예상하고 있다. 기계학습(머신러닝, Machine Learning)이나 심층학습(딥러닝, Deep Learning)은 모두 인간의 지능을 대체한다는 점에서 인공지능이라고 정의된다.


최근 데이터 과학과 데이터 사이언티스트의 부족으로 인해 자동 기계학습(Auto ML) 영역이 급속도로 커지고 있다. Auto Machine Learning이란, 데이터만 있다면 자동으로 분석 모델을 학습하고 갱신하여 최적의 분석 알고리즘을 추천, 업무에 적용하는 것이다. 분석 전문 지식이 없는 일반 사용자도 쉽게 머신 러닝 분석을 자동으로 생성하고 활용 가능하다. Auto ML 소프트웨어 툴의 수는 단 2년 만에 300%가 증가하였는데, 자동화된 데이터 과학 도구에 대한 다양한 정의, 기대 및 회의론과 모델 개발 및 배포에 대한 개선된 접근 방식 등의 변화로 이루어졌다.

전력 분야에서는 자원 및 시설의 효율적인 관리와 함께 문제 및 변칙의 적시 감지, 전력 수요 및 서비스에 대한 효과적인 예측을 위해 빅데이터와 AI 기술을 활용하고 있다. 다수 빅데이터 프로젝트가 진행되고 있으며, 플랫폼 및 인프라, 에너지 대용량 데이터 모니터링 및 분석, 스마트 시티, 스마트 홈 및 전기 자동차의 수요 예측, 새롭고 혁신적인 에너지 서비스 등의 분야를 포함한다.


데이터 분석 기법과 프로세스

데이터 분석의 80%가 머신러닝 기법을 이용하고 있다. 머신러닝은 비지도, 지도, 심층, 강화 학습 등으로 나뉘고, 최근 Gradient Boosting Tree와 Random Forest와 같은 머신러닝 앙상블 모델을 분석에 주로 활용한다. 현재 머신러닝 자동화 제품으로 가능한 분석 기법은 지도학습(Supervised Learning)이다. 예측하고자 하는 변수(목표변수, 결과)를 분석하기 위해서는 결과(정답)가 있는 과거 이력 데이터가 필요하기 때문이다. 일부 상용 머신러닝 플랫폼 중 머신러닝 자동화가 가능한 제품은 비지도학습 기법인 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 K-Means 분석을 활용해 결과 예측력을 높이는 기능도 제공한다.


일반적인 데이터 분석 프로세스는 데이터 준비 – 데이터 저장 – 구조화 – 전처리 – 모델 평가 – 모델 학습 – 예측 데이터 수집 – 모델 배포 – 예측과 실제 결과 비교 – 모델 관리 모니터링 – 시각화 – 인사이트 발굴의 12단계이며, 대표적인 전통적 데이터 분석 프로세스는 아래 3가지가 있다.


그렇다면 전통적인 IT 프로젝트와 빅데이터 분석 프로젝트의 차이는 무엇일까? 전통적인 프로젝트는 기존 프로세스를 파악해 개선된 프로세스를 기반으로 시스템과 제품, 생산 등의 효율성과 비용절감을 강조하지만, 빅데이터 분석은 예측을 통해 가치를 창출하는데 초점을 맞춘다.




머신러닝 플랫폼의 종류와 평가 프레임워크



가트너에서 매년 발표하는 Magic Quadrant의 2020년 데이터 과학과 머신러닝 플랫폼 부문을 보자. 2020년으로 넘어가면서 전통적인 머신러닝 플랫폼인 SAS가 다시 리더 포지션으로 올라왔고, KNIME이 작년 리더 그룹에서 비저너리 그룹으로 내려온 점이 주목할 만 하다. 또한 Databricks, Dataiku, DataRobot 등이 새로운 포지션으로 이동했다. 

데이터 사이언티스트들은 오픈소스로 모델을 구현하는 경우가 많지만, 모델 구현 후 모델 배포 관점에서 상용 플랫폼을 선택하는 경우가 많다. 상용 플랫폼의 경우 모델 배포 및 모델 활용을 위해 Rest API 지원이 편리하고 용이하기 때문이다. 또한 다수의 상업 플랫폼이 이용 가능한 머신러닝 플랫폼이 R과 Python을 같이 쓸 수 있도록 지원하고 있다. 외산 Auto ML 제품군에서는 DataRobot과 H2O가 국내 지원을 하고 있다. 


Auto ML 평가를 위한 일관성 기준도 있다.

① 데이터 연결성 

② Summarization, Exploration & Cleansing을 포함한 데이터 처리의 기능 및 자동화

③ 데이터 변환 및 피쳐 선택을 포함한 피쳐 엔지니어링에서의 기능 및 자동화

④ 하이퍼 파라미터 튜닝, 문제 유형 및 앙상블을 포함한 학습 알고리즘의 기능 및 자동화

⑤ 데이터 및 모델 성능 시각화

⑥ 모델 성능 평가 역량

⑦ 제품 GUI, 코드 배포 및 포함을 비롯한 배포 옵션

⑧ 가격 책정


대표적 Auto ML인 데이터로봇의 기능과 특장점을 살펴보자. 

① 데이터 탐색 → 100+여개 기법 중 최적 모델 선택 → 최적의 하이퍼 파라미터 기준으로 모델 구현 → 분석 모델 배포 → 배포된 모델 관리

② 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터머신, Lasso 회귀, 베이지안, 신경망 모델 등 100+여개의 분석 모델 중 최적 모델 선정

③ 사람이 아닌 기계를 통한 최적화로 모델 구현 공수 70% 감소 효과






Auto ML을 통한 전력사용량 예측


1분석 목표와 범위 : 전력 데이터를 활용한 고객 사용량 예측

공개된 임의의 과거 3년의 전력 사용량을 활용하여 전력사용량을 예측하는 분석 수행을 통해 예측 분석 모델링을 하고자 한다. 계약정보 및 사용량 패턴을 통해 고객별 일별 전력사용량을 예측하는 모델을 구축했다.


2. 분석 결과 및 활용 : 전력사용량 예측 모델 활용

분석한 모델을 웹서버에 배포하여 실시간으로 전략 사용량 예측 가능성을 타진하였고, 가상의 임의의 데이터를 평균값으로 입력 후 전략 사용량을 예측했다.



가상환경 환경 시뮬레이션을 통해 전력사용량을 재계산한 결과 전력 사용량이 174601.56kWh로 변경되었다.



3. AI기반 지능형 전력 빅데이터의 활용
향후 전력 사업 분야에서도 새로운 비즈니스와 가치 창출을 위해 Auto ML을 활용할 것으로 예상하며, AI 기반의 전력 분야에서 자원 및 시설의 효율적인 관리, 문제 및 변칙의 적시 감지, 전력 수요 및 서비스에 대한 효과적인 예측을 위해 빅데이터 및 AI 기술을 활용할 수 있는 지능형 빅데이터 분석 플랫폼이 필요할 것이다.









기고 | 빅데이터사업본부 조치선
편집 | 사업기획팀 박예영








월간기술동향 | 이제는 MaaS 시대!






소유에서 공유로, 이제는 MaaS 시대!

PaaS, SaaS, IaaS 말고... MaaS를 아시나요?


2010년 서비스를 시작한 우버가 10년 만에 기업 가치 137조 원으로 성장하면서 디디추싱, 그랩 등 차량 공유 서비스가 전 세계적으로 확산되고 있습니다.


이제는 차량 공유에서 한발 더 나아간 MaaS가 주목을 받고 있는데요. MaaS(Mobility as a Service, 마스)는 '서비스로서의 이동'이라는 의미로 택시, 기차, 버스, 지하철, 카셰어링, 자전거, 킥보드 등등! 모든 교통 수단을 하나의 서비스로 제공합니다. 개인이 '소유'한 단일 교통 수단을 이용하는 것보다 훨씬 더 빠르고 저렴하게 목적지까지 효율적으로 '이동'할 수 있도록요.



지금도 공유 서비스, 대중교통 환승 및 경로 안내 등이 부분적으로 구현되어 있고, 네이버 지도나 구글 지도처럼 도보를 포함해 대중교통으로 갈 수 있는 최적 경로 탐색 등이 가능하지만 MaaS는 어플 하나면 모든 교통 수단을 통합적으로 고려한 최적 경로, 비용 정보, 호출 및 결제 등 이동 관련 전 과정을 이용할 수 있어요.


MaaS는 자동차를 소유의 개념으로 보지 않고 서비스로 봅니다. 자동차를 대중교통처럼 이용할 수 있다면 자동차 구매와 유지 보수를 위한 큰 비용을 지출할 필요가 없죠. 더불어 MaaS가 확산되어 도시 내 자동차 수가 줄어들면 부족한 주차 공간, 환경 오염, 교통 체증 등의 문제를 해결할 수 있을 거에요.


<MaaS 프레임워크, 출처 : LVM Ministry of Transport and Communications>






MaaS 사례 살펴보기


<UBiGO 화면, 출처 : App Store>


MaaS는 2013년 UbiGo라는 스타트업이 스웨덴에서 시행한 시범 사업을 계기로 개념화 되었는데요. UbiGo는 앱을 통해 대중교통, 셰어링카, 렌터카, 공유 자전거, 택시 등 5대 교통 수단에 대한이용 정보와 예약 및 결제 서비스를 제공합니다. 환경 친화적 교통 수단을 선택할 경우 보너스도 제공하고 있어요.



<Whim 화면, 출처 : Whim 공식 홈페이지>


핀란드의 ‘Whim’앱은 헬싱키 내의 버스, 트램, 택시, 렌터카, 오토바이, 공공 자전거까지 모든 교통 수단을 조합해 최적의 경로를 안내합니다. 이용자 선호도를 학습해 이용자 맞춤형 이동 수단을 추천해주기도 하고요. 핀란드에는 자동차 제조사가 없는데, 발달된 통신 기술을 기반으로 서비스를 시작했다는 점이 눈길을 끄네요!




<Qixxit 화면, 출처 : Qixxit 공식 홈페이지>


Qixxit은 독일의 철도 회사 도이치반이 기차와 항공사, 버스, 택시, 차량 및 자전거 공유, 렌터카 등과 연계하여 통합 서비스를 개발한 사례입니다. 이동 수단 뿐만 아니라 도서관, 쇼핑, 식당 등에 대해서도 예약 결제 서비스를 제공합니다.






국내 상황은?

그렇다면 현재 한국, 특히 서울의 상황은 어떨까요? 서울은 지하철, 버스 등 대중 교통 인프라가 잘 형성되어 있고, 타다, 쏘카 등 공유 자동차도 활성화되어 있습니다. 그리고 따릉이(서울시 공유 자전거 서비스)와 킥고잉(킥보드 공유 서비스) 등도 계속 서비스 지역을 확대하고 있죠. 

이렇게 서울은 MaaS 도입과 발전 가능성 측면에서 굉장히 유리한 여건을 가지고 있습니다. 현재의 노하우와 인프라를 활용해 MaaS를 도입한다면 사용자들은 더욱 최적화된 경로로 목적지까지 이동이 가능해질 거에요.

<MaaS 한눈에 보기, 출처 : 쌍용자동차 블로그>






PwC에 의하면 전세계 MaaS 시장은 2030년까지 1.4조 달러 규모로 연평균25%씩 성장이 예상된다고 합니다. 또한 올해 1월에 열린 CES 2019에서는 자동차 관련 최대 이슈로 MaaS를 주목할 만큼 뜨거운 주제인데요. 


이처럼 모빌리티의 미래인 MaaS 시장의 주도권을 잡기 위해 자동차 업계부터 IT 업계 등 많은 투자가 이루어지고 있습니다. 토요타는 MaaS 혁신을 위해 소프트뱅크와 ‘모넷테크놀로지’를 공동 설립할 뿐만 아니라, 우버(5억달러)와 그랩(10억달러)에 많은 돈을 투자했습니다. 현대기아차는 작년에 MaaS 관련 투자만 약 5000억을 집행했다고 합니다. 전통적인 제조업에 가까웠던 기존 자동차 기업들도 서비스 분야로 그 영역을 확장해 나가고 있는 상황입니다. 


반대로 Whim과 Uber처럼 자동차 제조기술은 없어도 서비스는 너무나 빠르게 제공하기도 합니다. 플랫폼의 힘일까요?

이렇게 4차 산업혁명시대에서는 산업 간 경계가 빠르게 허물어지고 있습니다.











기획 및 글 | 사업기획팀 박예영







[Semtong 143회] 2020년에도 대박나쥐!

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엑기스 | 대한민국 4차 산업혁명 페스티벌 2020

기술이야기/엑.기.스 2019. 12. 9. 15:28






4차 산업혁명 시대를 맞아 지난 12월 17일~19일 코엑스 A홀에서 '대한민국 4차 산업혁명 페스티벌 2020' 전시회가 열렸습니다.

지디넷코리아가 주관하고 과학기술정보통신부와 대통령직속 4차산업혁명위원회가 주최하는 이 행사는

정부의 내년 정책을 엿볼 수 있을 뿐만 아니라, 4차 산업혁명 핵심 기술과 비즈니스가 소개되었던 자리였습니다.

이 자리에 엑셈도 빠질 수 없겠죠?



엑셈 부스는 입구 근처에 마련되어 있어 행사장으로 오시면 쉽게 만나볼 수 있었는데요.

이번 행사에서 클라우드 네이티브 성능 관리(InterMax Cloud)를 비롯해 AI 기반 IT 운영 지능화(EXEM AIOps),

빅데이터 분석 솔루션(DataRobot, KNIME)에 이르는 다양한 4차 산업 기술을 소개했습니다.

많은 분들께서 저희 솔루션에 관심을 주셨는데요, 이 자리를 빌어 방문해주신 모든 분들께 감사 말씀 드립니다!









첫날인 17일, 독일 공학한림원 헤닝 카거만 박사의 기조연설로 컨퍼런스가 시작되었습니다.

인더스트리 4.0에 대한 독일 기업들의 인식변화를 소개하며, 인더스트리 4.0은 사람과 로봇이 협동하는 '하이브리드 팀'이 이상적이라고 밝혔습니다. 기계가 인간을 대체하는 것이 아니라 특정한 상황에서는 로봇보다 사람이 훨씬 더 창의적이라고요. 현재 독일에서는 '하이브리드 팀'에 대한 연구가 진행중이라고 합니다. 

마지막으로 자율화, 상호운용성, 지속성을 목표로 디지털 생태계를 전 세계로 확장하겠다는 인더스트리 4.0에 대한 새로운 비전을 소개했습니다.





그리고 오후에는 4차 산업혁명과 관련된 정부 정책에 대해 들을 수 있는 다양한 세션이 펼쳐졌어요. 

먼저 한국데이터산업진흥원에서는 '데이터 경제 활성화를 위한 데이터 거래 기반 구축 방안'을 발표했습니다. 4차산업 시대의 데이터 거래에 대한 중요성을 밝히고, 국내외 데이터 거래시장 현황과 향후 정부의 지원 정책에 대한 내용을 공개했습니다.





행정안전부에서는 '디지털 정부혁신 추진방안'을 발표했는데요. 향후 3년 내 반드시 성과를 내기로 한 우선 추진과제 6가지(▲선제적·통합적 대국민 서비스 혁신▲공공부문 마이데이터 활성화▲시민 참여 플랫폼 고도화▲현장 중심 스마트 업무환경 구현▲클라우드와 디지털 서비스 이용 활성화▲개방형 데이터·서비스 생태계 구축)와 중장기적 비전을 공개했습니다. 

전자정부에 대한 정부의 강력한 의지를 느낄 수 있었던 세션이었어요.





과학기술정보통신부에서는 ‘AI 정책 방향’을 발표했습니다. AI는 피할 수 없는 흐름이기에, AI를 통해 산업과 사회가 도약해야 한다고 언급하며 ‘AI 정부’로 거듭나기 위한 전략을 공개했어요. (▲AI 산업 기반 조성▲산업·사회 전 분야의 AI 활용▲일자리 등 변화에 대한 선제적 대응) 

또한 구체적으로 인프라 조성을 위해 데이터 개방과 AI 반도체 강화를 강조했습니다. 





한편, 이번 전시회 둘째 날인 18일 오후에는 엑셈이 세션 발표를 진행했습니다.

신사업본부 Cloud그룹장 강인규 이사님께서 클라우드 네이티브 아키텍처 통합관제 솔루션 InterMax Cloud(인터맥스 클라우드)를 소개해주셨어요.

세션을 듣기 위해 많은 분들께서 참석해주셔서 높은 관심을 알 수 있었고,

세미나 종료 후 발표 자료 요청과 함께 솔루션 관련 문의를 주시기도 했습니다.




2019년 하반기는 전시회들로 유난히 분주했던 것 같은데요.

많은 분들께 엑셈을 소개하며 큰 관심을 받아 행복했던 시간이었습니다.

엑셈 부스를 방문해주신 모든 분들께 다시 한번 진심으로 감사의 인사를 드립니다.








기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

사진 촬영 | 사업기획팀 홍성덕







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월간기술동향 | 다가오는 구글 유니버스






모든 것을 알고 있다고 할 정도로 모든 것을 알고 있는 구글. 일명 ‘구글신’이라 불리는 만큼 축적된 빅데이터가 어마어마하겠죠? 

구글은 빅데이터를 활용해서 무엇을 하려고 하는지, 그렇다면 우리나라는 데이터 활용을 어떻게 할 것인지 대해서 이야기하려고 합니다.





프로젝트 '나이팅게일'


구글이 환자나 의사에게 알리지 않고 수백만명에 달하는 미국인의 세부적인 건강정보를 수집했다고 합니다. 미국 21개 주에 걸쳐 미국인들의 건강 정보를 모으는 ‘나이팅게일 프로젝트’를 비밀리에 진행해왔다고 하는데요. 구글은 미국 내에서 두 번째로 큰 헬스케어 시스템인 ‘어센션(Ascension)’과 이 정보들을 공유했다고 하며, 최소 150명 정도의 구글 직원이 해당 정보에 접근할 수 있다고 합니다. 


<’나이팅게일 프로젝트’의 데이터 활용 방법, 출처 : WSJ>


위 그림에 따르면, 구글이 수집한 데이터는 환자 이름과 생년월일, 주소, 가족력, 알레르기, 예방접종, 의료진 진단 결과, 입원 기록 등이라고 하는데요. 이런 정보들을 ‘어센션’이 구글 클라우드 서버에 업로드하고, 이를 기반으로 구글 시스템에서는 아래 4가지의 결정에 대한 결과를 도출한다고 합니다.

1) 치료계획, 검사 제안, 비정상적인 변이 표시

2) 의사를 교체하거나 추가

3) 약물 추가 투입

4) ‘어센션’이 치료비를 더 많이 청구하거나 다른 절차 제시


구글은 작년부터 위 나이팅게일 프로젝트를 시작, 환자에게 최적화된 인공지능(AI) 기반 건강관리 소프트웨어를 구축하기 위해 수집한 정보를 활용하려는 것으로 알려졌습니다. 최종 목표는 옴니버스 검색 도구를 만들어 서로 다른 환자 데이터를 집계하고, 한 곳에서 모두 호스팅하는 것이라고 하네요.


개인정보에 대한 이슈는 없을까요? 구글의 건강 정보 수집 방식이 사생활 침해 문제로 여겨질 수 있지만, 불법은 아니라고 합니다. 1996년 제정된 미국의 ‘Health Insurance Portability and Accountability Act(HIPPA법)’에 따르면 피보험대상(환자)의 건강 관리에 도움을 주기만 하면 병원은 환자에게 고지하지 않고 제3의 헬스케어 업체에 건강기록을 넘길 수 있습니다. 


하지만 의료진과 환자에게도 별도로 고지되지 않아, 불법적 행위는 아니더라도 프라이버시 논란이 다시 불거지고 있습니다.





프로젝트 '캐시(cache)'


구글이 헬스케어 뿐만 아니라 금융업에도 진출할 예정입니다. 씨티그룹 및 스탠퍼드연방신용조합과 손잡고 내년에 구글뱅킹을 선보인다고 밝혔습니다. 페이스북, 애플, 아마존에 이어서 구글까지 인터넷 공룡들은 다 페이 시스템을 가지게 되는 건가요?


이전 IT 기업들이 금융업에 진출하는 모습들과 조금 다른 점은, 새로 만들어지는 계좌는 구글 브랜드가 아닌 은행 브랜드로 출시된다는 점입니다. 그래서 씨티그룹 입장에서는 구글과 함께하며 IT 친화적이면서도 젊은 고객들을 확보할 수 있게 될 듯 합니다.


‘캐시’ 프로젝트는 구글페이의 확장으로 계획되었다고 하는데요. 이미 개인의 연락처, 주소 뿐만 아니라 이동 정보까지 파악하고 있는 구글이 앞으로 월급, 소비 패턴 등 재무 정보까지 얻게 될 텐데, 엄청난 파급력이 예상됩니다. 개인정보에 대해 우려하는 목소리에 대해 구글은 “예금 서비스를 통해 확보한 고객 데이터를 외부에 유출하는 일은 없을 것”이라고 밝혔습니다.




구글이 가지고 있는 어마어마한 빅데이터를 기반으로 출시되는 헬스케어 서비스와 금융 서비스라면, 왠지 써보고 싶지 않나요? 

구글이 정말 ‘구글 유니버스’를 만들지, 귀추가 주목됩니다.





한국의 데이터 활용은?


구글처럼 데이터를 활용하기 위해 우리나라도 데이터 3법 개정안 통과를 눈앞에 두고 있습니다. 

데이터 3법(신용정보법, 개인정보보호법, 정보통신망법)은 개인정보 등의 데이터를 다양한 사업에서 활용할 수 있게 그 활용 방법과 범위를 정하고 규제를 완화하는 내용을 담고 있는데요.


지난 19일 예정되었던 심사, 또 연기되었네요. 다음 본회의를 기다려봐야겠죠?

관련 기사 : '빅데이터 3법' 19일 처리한다더니... 지각 심사로 무산














기획 및 글 | 사업기획팀 박예영






[Semtong 142회] Remember our December

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이벤트 | KNIME 책 출판 이벤트

이벤트/이벤트 2019. 9. 6. 13:21



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기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

이미지 디자인 | 디자인기획팀 김보명






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  • 이규승 2019.09.26 17:43 ADDR 수정/삭제 답글

    현재 DBA 직무를 16년간 수행하고 있습니다. 새로운 도전으로 DA로의 업무 전환을 위해 준비하고 있습니다.기회가 주어진다면 이 책은 저에게 DA로의 전환에 많은 도움이 될것 같습니다.
    감사합니다

    • 2019.09.26 17:43 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 엑셈애독자 2019.09.26 17:45 ADDR 수정/삭제 답글

    안녕하세요 엑셈 소식지를 항상 잘 보고 있는 애독자 입니다.

    이번에 데이터 분석 플랫폼 KNIME 에 대해 신규 책 출간 소식 축하드립니다.

    회사에서 ERP 업무 뿐만 아니라 데이터 분석, ML 등도 고객의 니즈가 증가하고 있는데

    관련한 책이 출간되어 좋은것 같습니다.

    줄서봅니다. 감사합니다 ^^

    • 2019.09.26 17:46 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 열혈스크 2019.09.26 17:59 ADDR 수정/삭제 답글

    회사에서 데이터분석에 대한 니즈가 필요한 터라,

    해당 책으로 도움을 좀 받고 싶습니다!

    • 2019.09.26 18:00 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 김광수 2019.09.26 19:37 ADDR 수정/삭제 답글

    빅 데이터 분석 및 활용을 위해서 여러 솔루션을 찾고 있습니다.
    이번 기회를 활용하여 검토할 수 있게해주세요~

  • 임성준 2019.09.27 07:29 ADDR 수정/삭제 답글

    올 상반기에 KNIME Server 버전끼지 구매를 하였고 현재 실제로 사용 중인데(client 4.0.1, server 4.9.1) 적절한 책이 없어 영문 매뉴얼에 의존하고 있습니다. 사실 책이 없는 부분 때문에 정말 어려움이 많기도 합니다. 이번에 엑셈에서 출판한 책을 활용하여 워크플로어와 모델 개발에 적절히 잘 활용할 수 있게 된다면 정말 많은 도움이 될 것 같고 적극 추천하도록 하겠습니다!
    감사함니다.

    • 2019.09.27 07:30 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 박영환 2019.09.27 08:11 ADDR 수정/삭제 답글

    현재 R, SQL을 통해 헬스케어빅데이터 분석을 담당하고 있습니다.
    회사 내부적으로 Tableau를 사용하고 있습니다만,
    유료 Platform으로 사용 확장에 한계를 느껴 KNIME를 부서 차원에서 검토 중에 있습니다.
    이에 조금 더 전문적인 검토가 될 수 있도록 사용 경험을 쌓고자 신청합니다.

    • 2019.09.27 08:12 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 박지현 2019.09.27 08:24 ADDR 수정/삭제 답글

    현재 빅데이터 플랫폼을 구축하고 분석솔루션을 찾아보고 있는중에 knime에 관심이 생겨서 보고 있는 중입니다.

    • 2019.09.27 08:24 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 바다흑고니 2019.09.27 14:35 ADDR 수정/삭제 답글

    현재 KNIME을 활용한 데이터 모델링 업무를 수행하고 있습니다. 유튜브 영상 등으로 기본적인 내용은 학습했지만, 전문 서적으로 다시 한번 사용법 등을 정리하면 많은 도움이 될 것 같습니다. 향후 KNIME 활용도를 더욱 높일 계획이며, 엑셈 교육에도 관심이 많습니다. 이 책이 KNIME에 대한 이해도를 높이는데 많은 도움이 되지 않을까 생각합니다.

    • 2019.09.27 14:36 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 포스트백 2019.09.28 12:02 ADDR 수정/삭제 답글

    DW 업무를 맡고 있습니다. 매출관련 다양한 데이터의 속성을 빠르고 쉽게 이해하기 위해 디깅중입니다. KNIME을 통한 인사이트 발굴에 손쉽게 접근해보고자 합니다 감사합니다.

    • 2019.10.04 09:46 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 김원선 2019.09.30 11:14 ADDR 수정/삭제 답글

    항상 엑셈에서 출간한 책을 구매하는 한 사람로, 우선 신규 출간 책에 대해서 축하드립다
    1. 해당 기술 분야에 최고의 기술서
    2. 목마른 부분까지 상세한 기술서
    3. 기본을 다질수 있는 기술서
    입니다
    감사합니다

    • 2019.09.30 11:15 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 최한준 2019.09.30 14:22 ADDR 수정/삭제 답글

    국가R&D투자효율이 선진국에 비해 떨어진다는 문제점이 계속되고 있어, 국가R&D 성과데이터 분석을 통해 효과적인 R&D예산배분 및 정책을 발굴하려고 데이터 분석에 발을 들여놓은 공공기관 연구원입니다. 오픈소스와 워크플로우를 지원하는 KNIME 솔루션이 Public Sector에 도입하고 적용하기 매우 매력적인 같습니다. 엑셈의 KNIME 전문도서를 통해 신속하게 솔루션 활용법을 배우고 관련부서에 전파하고 싶습니다.

    • 2019.09.30 14:23 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 김민창 2019.10.01 11:57 ADDR 수정/삭제 답글

    신규 출간을 진심으로 축하드리며 좋은 책을 출간해주셔서 감사드립니다. 최근에 신약 개발 과정에서 kinetic적 해석을 위해 생리학적 기반의 모델링이 개발되고 있으며 현재 이 모델링에 관한 연구를 진행하고 있는 대학원생입니다. 데이터 분석에서 사용자 친화적이고 쉽고 높은 자유도를 가진 KINME workflow를 활용하여 모델링을 진행한다면 더 좋은 결과물이 나오지 않을까 생각합니다. 엑셈의 전문 도서를 통해 좋은 기회를 가졌으면 합니다. 감사합니다.

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





  [Semtong 138회] 

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엑셈 뉴스룸 | 엑셈이 매력적인 5가지 이유

엑셈 뉴스룸 2019. 7. 10. 13:45

 

 

 

IT 분야 구직자들의 눈길을 끌고 있는 기업이 있습니다. ‘취업하고 싶은 기업’, ‘대한민국 일하기 좋은 100대 기업’등에 선정되기도 했죠. 탄탄한 IT 성능 관리 프로그램을 기반으로 최근 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드 등을 활용해 신제품을 출시하며 사업 분야를 무섭게 확장하고 있는 기업, 바로 엑셈입니다. 이번 호에서는 우리 엑셈이 어떤 기업인지 자랑 좀 해보려고 합니다!

 

 

 

데이터베이스(DB) 성능 관리 소프트웨어 부동의 '1위'

<DB 성능 관리 솔루션 맥스게이지(MaxGauge)>

 

 엑셈은 국내에서 전무했던 데이터베이스(DB) 성능 관리를 위한 표준 방법론과 인터페이스를 정의하여 DB 성능관리 솔루션 `맥스게이지(MaxGauge)`를 시장에 선보이며 국내 시장 1위 솔루션으로 성장시켰습니다. ‘맥스게이지(MaxGauge)’는 국내 450개 대형 고객사를 보유하고 있으며, 금융권 시장은 90% 이상 점유하고 있습니다. 

관련 기사) DB 모니터링 시장 점유율 1위 ‘엑셈’

 

 

 

동종 업계 최초 코스닥 상장 기업

 

<2015년, 엑셈 코스닥 상장 기념식>

 

 엑셈은 2001년 설립 이래 기업의 데이터를 효율적으로 관리하고 분석함으로써 국내 데이터 산업을 선도해 온 기업입니다. 국내 시장 1위 솔루션 ‘맥스게이지(MaxGauge)’ 뿐만 아니라, 기업의 효과적인 IT 성능 관리 구현을 위해 E2E(End-to-End) 시스템 성능 관리 연구를 끊임없이 진행해왔으며, 2015년 동종 업계 최초로 코스닥에 상장하는 성과를 거두었습니다.

관련 기사) 엑셈-에스엔텍-코아스템 코스닥 상장 기념식

               EXEM 코스닥 상장 

               EXEM 상장기념식(영상)

 

 

 

기술자의 길, 엔지니어가 전문적으로 성장할 수 있는 기업

 

 <엑셈 본사 입구에 걸려있는 기술자의 길>

 

 엑셈 본사에 오시면 가장 먼저 확인할 수 있는 글귀입니다. ‘기술자의 길’은 기술자를 개혁자, 개척자, 선구자, 철학자, 과학자, 예술가로 확대하고 앞으로 나아갈 길을 제시하고 있습니다. 이렇게 엑셈의 기술자들은 ‘세상의 중심에서 세상을 선도하고 세상을 변화시키는 세상의 주역’입니다.

관련 기사) 엑셈 “인재가 가장 중요.. 직원에게 확신 주는 CEO 될 것”

              “직원의 지적 욕망을 자극하라” DPM 한국 1위 업체의 지식기업화전략

              [SW@CEO] 조종암 엑셈, “책 쓰는 개발자들이 모인 회사”

              [IT기업 탐방] 현직 대학생을 연구원으로 채용하는 기업 ‘엑셈’

 

 

 

복지 하나는 인정! 임직원을 위한 최고의 복지

 

 

 엑셈 복지는 두말하면 잔소리! 하나하나 나열하기엔 너무 많아서, 위 그림으로 정리해보았는데요. 여기에 한 가지 더! 최근 건물 8층에 엑세머를 위한 휴계 공간이 오픈되었습니다 :) 팀원들과 다양한 활동을 함께하며 더욱 친목을 쌓을 수 있겠네요~ 이 정도면 일할 맛 나겠죠?

 

 

관련 기사) ‘샐러던트의 시대’… 엑셈·엠즈씨드·휴럼, “자기계발비 아껴주는 슈퍼기업”

 
 
자타공인 일하기 좋은 회사, 엑셈
 

 

 중소기업기술혁신협회(INNOBIZ)가 주관하고 중소기업청에서 후원하는 ‘2012 취업하고 싶은 기업’은 기술력을 바탕으로 우수한 일자리 경쟁력을 갖춘 중소기업을 발굴해 적극 지원하는 프로젝트입니다. 특히 매출 규모, 고용 규모 등 기존 우수기업 선정 기준인 정량적 평가 외에도 기업 비전, 성장 잠재력, 대외 이미지, 근로 조건, 직원 만족도 등 구직자에게 신뢰를 주는 실질적 항목을 기준으로 평가합니다.

 

 

‘대한민국 일하기 좋은 100대 기업’ 선정

 

 

GWP(Great Work Place)는 신뢰경영을 실천함으로써 일하기 좋은 기업문화를 쌓아가고 있는 회사를 선정하는 제도로, FORTUNE US 100대 기업을 비롯, 유럽연합, 중남미, 인도, 일본 등 전 세계 40개국 국가에서 동일한 방법으로 진행됩니다. 직원 만족도 설문 및 기업 문화와 복지제도를 조사하여 일하기 좋은 기업을 선정하고 있습니다.

관련 내용) 엑셈이 GWP 기업인 이유

 

 

 

엑세머 인터뷰

 

Q. 엑셈의 경영이념은 무엇인가요?

 엑셈은 ‘지식경영전략’을 통해 직원들의 성장을 우선시하고 있습니다. 이를 위해 웨비나, 오프라인 세미나를 비롯해 전문성을 키울 수 있는 프로그램으로 직원들의 발전을 도모합니다. 또한 책 출판을 권장하는 등 IT 지식에 대한 배경을 넓히는데 힘쓰고 있습니다. 이렇게 직원의 성장이 곧 회사의 성장이라는 ‘전개일여’ 원칙에 기반한 경영은 직원으로 하여금 열심히 일할 수 있게 하는 원동력이 됩니다.

Q. 엑셈만의 강점은 무엇인가요?

 입사 후, 전문가가 될 수 있다는 점이 가장 큰 강점입니다. 대부분의 인력이 기술자로 구성된 만큼 전문적인 기술을 다루고 있고, 모두 높은 수준을 가지고 있기 때문에 입사 후에는 자신의 역량을 최대한 끌어 올릴 수 있는 계기가 됩니다. 전문가가 될 수 밖에 없는 회사의 지원과 환경 속에서 최고의 전문가가 되는 일은 식은 죽 먹기지요.

Q. 예비 엑세머를 위한 조언

 엑셈 전개일여 경영시스템의 3P원칙을 잘 지키며, 직무에 대한 이해도가 높은 사람을 선호합니다. 3P원칙이란 투명한 업무 처리, 서로를 성장 시킬 수 있는 관계 형성, 진정성 있는 커뮤니케이션을 하는 원칙입니다. 아래 현재 진행 중인 채용공고가 있으니 한번씩 확인해보세요.

 * [컨설팅본부] DB 성능 모니터링 솔루션 유지보수/DB 장애분석/DB 튜닝 신입/경력 사원 채용

 * [개발본부] Java 신입/경력 개발자 채용

 

[참고] 엑셈 채용과 관련한 가장 최신 내용을 가져왔습니다용

2019 중소기업탐방 프로그램

2019 공채 신입사원 & 인사담당자 인터뷰

 

 

 

맥스게이지(MaxGauge)로 DB 성능관리의 문을 연 엑셈은 E2E 솔루션 인터맥스(InterMax), Hadoop EcoSystem 성능관리 플랫폼 플라밍고(Flamingo)와 더불어 최근에는 국내 최초 딥러닝 기반 IT 운영 지능화 솔루션 엑셈 에이아이옵스(EXEM AIOps)와 클라우드 네이티브 아키텍처 통합 관제 솔루션 인터맥스 클라우드(InterMax Cloud)를 출시하며 고도화된 인공지능(AI), 클라우드 기술을 적용하고 있습니다. 이렇게 기존 전문 기술과 새로운 핵심 기술을 융합시키는 ‘엑셈 4.0’전략을 통해 고객에게 더욱 차별화된 경험을 제공하고 있는데요. 엑셈은 상시 채용으로 문을 활짝 열어두고 있습니다. 엑셈과 뜻을 함께한다면, 언제든 엑셈의 문을 두드려주세요!

 

#신뢰 #기술 #전문성 #주인의식 #전개일여 #소통 #엑셈








기획 및 글 | 사업기획팀 박예영






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