AI 기반 운영의 데이터 계보(리니지) 및 거버넌스 인공지능(AI)이 더욱 널리 보급되고 정교해짐에 따라 조직은 강력한 거버넌스 프레임워크를 구현하는 것이 필수적입니다. AI 거버넌스에는 데이터 관행에 AI를 구현하고 배포할 때 고려해야 할 모든 정책, 규정 및 윤리적 고려 사항이 포함됩니다. Gartner는 AI 거버넌스 프레임워크가 얼마나 중요한지 몇 가지 AI의 특성을 강조하며 설명합니다: AI는 안전과 비즈니스 가치에 대한 요구로 인해 거버넌스가 어렵습니다. 거버넌스 [...]
데이터 과학 용어, 헷갈리시나요? 핵심 용어들을 한 눈에 알아보세요. 인공지능(AI)과 머신러닝 같은 용어들이 자주 사용되지만, 사실 이들은 같은 의미로 쓰이기보다는 서로 다른 개념입니다. AI와 머신러닝은 현대 데이터 과학의 핵심이 되며, 기업들이 이러한 기술을 채택함에 따라 기본 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 본 포스팅에서는 AI와 머신러닝의 차이를 풀어 설명하고, 이 두 개념이 어떻게 연결되는지, 그리고 데이터 과학 트렌드를 따라잡는 데 어떻게 활용할 [...]
AI 패브릭: 생성형AI와 데이터 기반 엔터프라이즈로 가는 가장 빠른 길 오늘날의 급변하는 데이터 분석 환경에서 조직은 종종 새로운 기술의 가능성과 실제 구축 과제 사이의 괴리감으 느끼게 됩니다. 자동화를 활용하고, 인공 지능(AI)을 통합하고, 데이터 기반 의사 결정을 내리고자 하는 열망은 강하지만, 그 과정에서 많은 기업이 장애물에 부딪히게 됩니다. 오래된 형식에 갇힌 데이터부터 수십 년간 성장하면서 구축된 복잡한 레거시 시스템까지, 일관된 통합 [...]
데이터 아키텍쳐 용어 사전 | 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 패브릭 데이터가 의사 결정과 전략 계획의 근간이 되는 시대에 조직은 선택할 수 있는 데이터 아키텍처 접근 방식이 무수히 많습니다. 그 중에서도 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 패브릭은 각각 장단점이 뚜렷한 대표적인 접근 방식입니다. 이러한 데이터 아키텍처 용어들에 대해 더 자세히 알아보고 궁극적으로 데이터 패브릭 접근 방식이 최신 데이터 관리를 위한 [...]
AutoML(Automated Machine Learning)은 '자동화된 머신러닝'이라고 번역할 수 있지만 보통은 AutoML이라고 많이 부릅니다. AutoML은 머신러닝을 위한 고급 모델 구축을 자동화할 수 있기 때문에 데이터 과학 전문 지식과 프로그래밍 스킬이 필요한 공정을 기계가 알아서 처리해서 누구나 쉽게 머신러닝을 활용할 수 있도록 도와주는 기술입니다. 앗! 아직 '머신러닝'에 대해 모르신다면? 머신러닝에 대해 애니메이션으로 설명한 영상을 먼저 시청해주세요! :) 데이터 분석 워크플로우 비즈니스에서 데이터 분석을 [...]
빅데이터 분석 결과를 효과적으로 전달하려면 어떻게 해야할까요? 분석하는 것 이상으로 정말 중요한 단계, 데이터 시각화 입니다. 데이터 시각화의 정의 데이터 시각화는 데이터 분석 결과를 시각적으로 명확하게 표현하고 의사소통 하는 것이다. 방대한 양의 데이터들을 살펴보는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 데이터를 한 눈에 이해할 수 있도록 표나 차트로 정리한다. 최근부터 데이터 시각화는 ‘도구’가 아닌 ‘전략’으로 인식하고 있다. 데이터 시각화의 효과 분석할 때, [...]
요즘 여기저기서 많이 다루고 있는 '빅데이터'란 무엇일까요? 정말 이름 그대로 '큰 데이터', '대용량 데이터'라고만 알아도 될까요? 빅데이터의 정의 디지털 환경에서 발생하는 대량의 모든 데이터 기존 데이터베이스 관리 도구의 능력을 넘어서 데이터에서 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술 빅데이터 플랫폼을 구성하는 하드웨어, 소프트웨어, 애플리케이션 간의 유기적 순환에 의해 가치를 창출 대규모의 데이터를 저장·관리·분석할 수 있는 하드웨어 및 소프트웨어 기술, 데이터를 유통·활용하는 모든 [...]
힘을 가해 연필이 두 동강 나는 경우에는 어떤 해석을 해야할까요? 정답은 본문에서 확인하세요!Linear? Nonlinear? 1. 선형(Linear) 선형(Linear)은 직선을 의미하며, 일반적인 재료의 stress-stain(응력-변형률 곡선) 그래프에서 Linear 구간은 재료의 탄성 영역을 의미합니다. 즉, 선형해석(Linear analysis)은 재료의 탄성 영역 내에서 하는 해석이라고 할 수 있습니다. 사진: 응력-변형률 곡선 (출처 : 한국물리학회) 원래 항복점(yeild point)까지는 변형력과 변형이 비례하고 힘이 없어지면 원래 상태로 [...]
Q. 구조해석이란? 구조해석(Structural analysis)은 구조물의 특성(강도, 변형, 진동, 소음, 온도 분포 등)을 해석하는 방법으로, 설계 단계에서 구조물에 외력이 가해졌을 때 구조물에 발생하는 변형이나 손상을 예측하는 작업입니다. 초기 설계 형상에서 구조물의 구조 성능을 파악하고 최적형상을 도출하는 과정이 진행되는데, 구조해석을 통해 제품이 안전한지를 미리 확인해야 개발 과정에서의 시행착오를 줄이고 제품 개발 비용도 절감할 수 있습니다. 해석 대상물이 복잡해지면 해석하기가 어려워 컴퓨터를 사용한 [...]
1. 유한 요소 해석(Finite element analysis, FEA)이란? 유한 요소법(FEM)이라고 불리는 수치적 기법을 적용하여 해석하는 것입니다. FEA로 가상 부품에 작용하는 다양한 힘을 미리 시뮬레이션 할 수 있으며, 이를 통해 많은 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 최근에는 CAD로 제품 형상을 정의하고 FEA로 해석을 선행하여 제작 공정시 발생하는 오류를 예측하기 위해 많이 활용하고 있습니다. 2. 유한 요소법(Finite element method, FEM)은? 구조물을 가상적으로 유한한 [...]
