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2025/04/27 9

제너레이티브 AI(Generative AI)

개요제너레이티브 AI(Generative AI)는 주어진 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 음성, 코드 등)를 생성할 수 있는 인공지능 기술을 의미한다. 이 기술은 기존의 분류·예측 중심 AI와 달리, ‘무엇인가를 창조하는’ 능력에 중점을 두며, 인간의 창의적 활동을 보조하거나 대체할 수 있는 잠재력을 지닌다. 최근 GPT, DALL·E, Stable Diffusion, Codex 등 다양한 모델의 등장과 함께 전 산업에 걸쳐 활용 사례가 확산되고 있다.1. 개념 및 정의Generative AI는 대량의 학습 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 모델로, 대표적으로 생성형 언어모델(LLM), 생성형 이미지 모델, 생성형 오디오/음성 모델 등이 있다.목적: 사람의 창작 능력을 보완하거..

Topic 08:10:41

자율 시스템(Autonomous Systems)

개요자율 시스템(Autonomous Systems)은 외부의 지속적인 인간 개입 없이도 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 판단하고 행동하는 시스템을 의미한다. 센서, AI, 로보틱스, 제어 알고리즘을 기반으로 하여, 실제 환경에서 상황을 인지하고, 계획하고, 실행하는 능력을 갖춘 것이 특징이다. 특히 제조, 물류, 교통, 국방 등 다양한 산업에서 활용도가 증가하고 있으며, 미래의 핵심 인프라로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의자율 시스템은 데이터를 기반으로 한 상황 인식, 의사결정, 실행을 자동화하며, 인간의 감독 없이도 지속적으로 작동하는 시스템이다.목적: 반복적이거나 위험한 작업의 자동화 및 효율성 극대화필요성: 인력 부족, 안전 문제, 실시간 대응의 필요성 증가핵심 특징: 자기 인식(Self-aw..

Topic 07:10:01

총 경험(Total Experience, TX)

개요총 경험(Total Experience, TX)은 고객 경험(Customer Experience, CX), 직원 경험(Employee Experience, EX), 사용자 경험(User Experience, UX), 다중 경험(Multi-Experience, MX)을 통합하여 기업 전반의 경험 가치를 극대화하려는 전략이다. 디지털 전환이 가속화되고 있는 환경에서, 고객과 직원을 분리해서 보기보다 하나의 연결된 가치 체계로 보는 패러다임 전환이 요구되고 있으며, TX는 이를 실현하는 핵심 키워드로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의Total Experience는 다양한 이해관계자(고객, 직원, 사용자)의 경험을 연계된 방식으로 설계하고 운영하여 기업 전체의 경쟁력을 강화하는 경험 중심의 전략이다.목적: ..

Topic 06:09:25

분산된 기업(Distributed Enterprise)

개요분산된 기업(Distributed Enterprise)은 물리적으로 다양한 위치에 흩어진 인력, 기술, 인프라를 하나의 유기체처럼 운영하는 현대적 조직 모델이다. 원격 근무, 글로벌 협업, 클라우드 기술의 발전과 함께 등장한 개념으로, 물리적 공간에 구애받지 않는 업무 수행 체계를 의미한다. 이는 하이브리드 업무 환경, 디지털 경험 중심 전략, 보안 강화 등의 흐름과 맞물려 기업 운영 방식의 근본적인 혁신을 요구하고 있다.1. 개념 및 정의Distributed Enterprise는 조직의 기능과 인프라가 단일 본사나 오프라인 공간에 집중되지 않고, 지리적으로 분산되어 있는 동시에 중앙의 통제 없이도 독립적·협력적으로 운영되는 조직 형태를 말한다.목적: 효율적이고 유연한 글로벌 운영, 인재 확보, 디지..

Topic 05:08:44

AI 엔지니어링(AI Engineering)

개요AI 엔지니어링(AI Engineering)은 인공지능 모델을 실제 서비스 및 제품에 안정적이고 지속 가능하게 적용하기 위한 종합적인 엔지니어링 접근법이다. 이는 단순한 모델 개발을 넘어, 운영 환경에서의 지속적 개선, 자동화된 배포, 거버넌스 및 모니터링 등을 포괄한다. 특히 MLOps, 신뢰 가능한 AI, 반복 가능한 학습 파이프라인 등이 중심 요소로 부각되고 있다.1. 개념 및 정의AI 엔지니어링은 AI 모델을 산업 현장에 실제로 통합하고 운영하기 위한 기술, 프로세스, 도구의 총합이다.목적: AI 모델의 일관된 개발, 검증, 배포 및 운영 체계화필요성: PoC 단계를 넘어 실제 프로덕션 환경에서의 안정적 운영 필요성 증가핵심 개념: 지속 가능한 모델 관리, 운영 자동화, 모델 신뢰성 확보2. ..

Topic 04:08:01

의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)

개요의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)는 데이터, 분석, AI를 통합하여 조직의 의사결정 과정을 체계적으로 개선하는 프레임워크이다. 기존의 직관 중심 결정 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 더 정확하고 빠르게 판단할 수 있는 역량을 제공한다. 오늘날 디지털 전환과 AI 도입이 가속화됨에 따라, 의사결정 인텔리전스는 전략적 비즈니스 경쟁력의 핵심으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Decision Intelligence는 머신러닝, 시뮬레이션, 최적화 등의 기술을 기반으로 다양한 의사결정 시나리오를 정량적으로 분석하고, 그 결과를 토대로 인간이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 지능형 프레임워크이다.목적: 복잡한 의사결정 과정을 구조화하고 성과 중심으로 전환필요성: 데이터..

Topic 03:07:26

컴포저블 애플리케이션(Composable Application)

개요컴포저블 애플리케이션(Composable Application)은 독립적인 모듈을 조합하여 비즈니스 요구에 맞게 애플리케이션을 유연하게 구성하는 소프트웨어 개발 방식이다. 이는 '조립 가능한(Composable)' 개념을 기반으로 하며, 기존 모놀리식 구조에서 탈피해 재사용성과 민첩성을 극대화하는 것이 특징이다. MACH(Microservices, API-first, Cloud-native, Headless) 아키텍처와 밀접한 연관이 있으며, 빠르게 변화하는 시장에 적응하려는 조직에 적합한 전략이다.1. 개념 및 정의컴포저블 애플리케이션이란, 기능 단위의 모듈을 필요에 따라 조합하여 하나의 애플리케이션을 구성하는 방식으로, 모듈화와 인터페이스 기반 통합에 중점을 둔다.목적: 빠른 서비스 출시와 변화 ..

Topic 02:06:41

클라우드 네이티브 플랫폼(Cloud-Native Platform)

개요클라우드 네이티브 플랫폼(Cloud-Native Platform)은 클라우드 환경에 최적화된 애플리케이션을 개발, 실행, 운영하기 위한 아키텍처 및 기술 스택을 의미한다. 클라우드의 확장성과 민첩성을 극대화하며, DevOps, 마이크로서비스, 컨테이너 기술 등과 긴밀히 연계된다. 이러한 플랫폼은 디지털 전환을 가속화하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다.1. 개념 및 정의Cloud-Native Platform은 클라우드 인프라에 맞게 설계되고 동작하는 시스템으로, 클라우드의 자원을 탄력적으로 활용하고, 빠른 개발과 배포를 가능하게 한다.목적: 지속적인 개발과 배포를 위한 유연한 플랫폼 환경 구축필요성: 변화하는 비즈니스 요구에 빠르게 대응하고 확장성 있는 서비스 제공주요 원칙: 마이크로서비스, 자동화, ..

Topic 01:05:59

Privacy-Enhancing Computation(개인정보 보호강화 컴퓨팅)

개요Privacy-Enhancing Computation(개인정보 보호강화 컴퓨팅)은 데이터의 보안성과 프라이버시를 유지하면서도 데이터 활용을 가능하게 만드는 기술 집합을 의미한다. 이 기술은 민감한 데이터를 외부에 노출하지 않고도 분석과 협업을 수행할 수 있도록 해주며, 특히 데이터 규제와 AI 활용이 동시에 중요한 오늘날에 더욱 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Privacy-Enhancing Computation(PEC)은 개인정보나 민감 데이터를 보호하면서 연산 및 분석이 가능하도록 하는 기술과 아키텍처의 총칭이다.목적: 데이터 보호와 동시에 활용도 증진필요성: GDPR, 국내 개인정보보호법 등 규제 대응 및 민감 데이터의 안전한 처리기반 개념: 암호화 기술, 분산 컴퓨팅, 익명화, 안전한 하드웨어..

Topic 00:05:20
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