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안녕하세요,
오늘은 2024 트렌드 코리아에 나온 분초사회 에 대해서 알아보겠습니다.

분초사회 란?

현대인 바쁘게 살아가고 있습니다. 한가지 행동만에 몰입하지 않고 여러가지 일을 멀티태스킹하고 있습니다.
밥먹으면서 스마트폰으로 정보를 얻거나, 일을 하면서 음악을 듣는 등의 여러가지 일을 하고 있습니다.
최근 우리 사회가 소유경제에서 경험경제로 전환되었기 때문에 이러한 현상이 두드러지고 있다고 합니다.
기존에는 돈과 경험의 가치가 비슷한 1:1 정도의 사회였다면, 지금은 돈보다는 가치를 더 소중하게 생각하는 인구가 많아졌다는 것입니다. 조금 더 자세한 내용은 공식 유튜브를 통해서 간략히 확인해보실 수 있습니다.

- 공식유튜브 : https://www.youtube.com/watch?v=5eDSsdQTSZs

사례 1 : 가성비 보단 시성비

코로나 시대를 지나면서 시중에 많은 돈이 풀렸습니다. 많은 직장인들이 소비하던 해외여행에 대한 지출도 강제적으로 중단되었습니다. 그로 인해서 초반에는 가성비 중심의 소비가 이루어졌습니다. 명품이나 오마카세 등 작은사치를 통해서 본인의 만족을 위해 움직였습니다. 하지만 코로나가 끝나고 그동안 하지 못했던 해외여행을 하는 방향으로 소비의 움직이 변하고 있습니다. 코로나 동안 저렴한 취미활동(혼술이나 OTT시청)을 통해서 모은 돈은 있지만, 회사의 휴가는 무한대로 낼 수 없습니다. 그러므로 해외여행을 가더라도 단순히 아껴서 여행하기보다는 시간활용을 잘 할 수 있는 방향으로 기획을 하는 경우가 많아졌습니다. 마찬가지로 국내 놀이공원에도 등장한 유료 Fast-track 서비스를 통해서 돈을 내고라도 단위시간 당 더 많은 경험을 하기를 원하고 있습니다. 누군가 얘기한 것처럼 돈은 벌면되지만, 인간의 수명은 돈으로도 살 수 없으니까요.

사례 2 : 플랫폼들간 시간 쟁탈전

플랫들간에 시간 쟁탈전이 이어지고 있습니다. MAU라고 하는 월간 활성 유저(월간 1회라도 접속한 적이 있는 유저의 수)를 기준으로 플랫폼의 영향력을 내세우기도 했지만, 가짜 가입자나 활성화 빈도가 낮은 유저를 제외한 실질적인 지표로 사용하기 위해서 추가적으로 유저간 평균 사용시간 등의 지표를 사용하고 있습니다.

이처럼 플랫폼들은 자신들의 서비스를 더 자주 이용하고, 더 오래 이용하게 하기 위해서 지표를 만들고 노력하고 있습니다. 사용자의 시간을 아껴주고 편리성을 더 해주어야지만 지속적으로 사랑을 받을 수 있겠죠.

개인적으로 그런 의미에서 쿠팡을 자주 이용하고 있습니다. 물론 아마존이 이미 한 것을 많이 차용했지만, 쇼핑에 관한 편리한 구성은 사용자의 시간을 충분히 아껴주고 있습니다. 최근에 의류를 구입하기 위해서 네이버 쇼핑이나 다나와를 통해서 최저가 검색을 하고, 최저가에 판매를 하는 쇼핑몰에 접속을 하면 재고가 없다고 나옵니다. 그리고 또 재고가 없으니 같은 플랫폼내 다른 매장 제품을 보여주겠다고 해서 보면, 가격이 최저가의 50%이상 비싸게 나옵니다. 결과적으로 네이버 부동산의 허위매물처럼 미끼상품이나 재고가 없는 것을 등록하고, 이후에 해당 플랫폼의 다른 경로로 유도해서 판매를 하겠다는 것입니다. 당장은 매출이 늘어날 수 있지만, 그것을 이용하는 서비스 이용자는 편리했을까요?
최저가라고 해서 갔더니 최저가도 아니고, 시간 버리고 기만당하고 다시는 이용하고 싶지 않습니다. 최저가가 아니면 굳이 다시는 그 사이트에 들어가고 싶지 않습니다.

하지만 쿠팡의 경우에는 최저가부터 보여주고, 구매 수량별로 다른가격 옵션도 제공해 줍니다. 그리고 물건이 없으면 없다고 명확하게 표시해주고 있습니다. 소비자도 바보가 아닌데 물건을 비싸게 팔기위해서 허위매물을 등록하고 이리저리 사이트를 옮겨다니면서 시간을 낭비하는게 반가울까요, 아니면 정확하게 정보를 제공하고 판매를 유도하는 사이트가 반가울까요?

소비자의 쇼핑시간을 줄여줌으로써, 다른 물품을 구경할 수 있고 추가적인 매출을 올릴 수도 있습니다.

사례 3 : 1.5배속 시청

대부분의 OTT 및 유튜브에서 배속 시청을 제공하고 있습니다. 적게는 1.25배속부터 2.0배속 이상까지도 제공하고 있습니다. 음악이 아니라면 내용을 충분히 인지할 수 있는 빠른속도로 배속시청을 하여 더 여러가지 컨텐츠를 이용하려고 합니다. 이러한 형태가 바로 분초사회와 관련이 매우 큽니다.

30대이하의 세대에서는 인터넷강의를 통해서 이런 시청의 형태가 낯설지 않았고, 코로나 시대를 거치면서 여러 OTT들을 통해컨텐츠를 몰아보며 이런 시청형태를 더 공고히 하였습니다. 따라서 웬지 1.0배속으로보면 더 많은 것을 보지못해 시간을 낭비하는 것 같은 느낌이 들기도 합니다. 앞으로도 이런 기류는 계속될 것으로 보입니다.

개인적으로도 현장에서 느낄 수 있는 현장만의 특별한 것이 없다면, 아무래도 녹화된 컨텐츠를 1.5배속으로 시청하는 것을 선호할 것 같습니다. 스포츠 경기나 콘서트의 경우에는 결과를 몰라야하고, 현장에서의 열기도 중요하기 때문에 앞으로 계속 되겠지요. 하지만 이런류의 이벤트가 아니라면 굳이 현장이 녹화된 컨텐츠보다 좋을까 하는 의문이 들것 같습니다. 요즘은 녹화시 카메라를 10~100대 가량 투입하는 경우도 많으니, 현장에서 직접보는 것보다 더 자세히 볼 수도 있으니까요.

사례 4 : 줄서기앱, 키오스크 활용

코로나를 거치면서 비대면 주문이 늘기는 했습니다만, 코로나가 공식적으로 종료되고나서도 줄서기앱과 키오스크 활용은 계속되고 있습니다. 결과적으로 개인들은 줄서기앱이나 키오스크 활용하는 게 더 낫다고 생각하고 있다는 반증입니다.

스타벅스의 경우에는 키오스크에 해당하는 모바일앱을 통한 주문이 굉장히 활성화 되어있습니다. 계산대앞에서 줄서서 주문할 수 있음에도 불구하고 모바일앱을 통한 주문을 하는 소비자가 굉장히 많습니다. 아무래도 주문을 계산대에서 하기 위해서는 줄서서 기다려야하고, 기다리는 행위에 대한 통제권을 소비자가 갖을 수 없습니다. 내 차례가 갑자기 되면 갑자기 주문을 해야하니까요. 하지만 모바일앱이나 키오스크를 통해서 주문을 하면, 주문이후에 메뉴가 준비될때까지 빈 자리에 앉아서 다른 행위를 하면서 기다릴 수 있습니다. 소비자의 시간에 대한 주도권이 계속 소비자에게 있는 셈입니다. 마찬가지로 줄서기앱도 줄서서 입장을 기다리는 행위를 현장에서 하지 않음으로해서, 시간에 대한 주도권을 소비자가 가지고 조금 더 능동적으로 시간소비를 할 수 있게 되는 셈입니다. 공간에 대한 제약을 받지 않게 되니까요.

결론

결과적으로 이런 분초사회의 근원적인 목표는 개인들의 시간소비가 철저히 개인의 복리후생에 맞춰져있다고 봐야 합니다. 그러므로 플랫폼, 서비스, 비즈니스 들은 앞으로도 개인의 편익위주로 전략을 짜야만 소비자에게 외면받지 않고 선택받을 수 있는 것입니다. 플랫폼이나 서비스만의 차별화가 가능하고, 락인(Lock-in)이 가능한 경우가 아니라면 위에서 얘기한대로 소비자의 입장에서 분초사회를 구현하기 위해 노력해야만 합니다. 이런 노력들이 소비자에게 인정받는 순간 소비자 스스로 플랫폼과 서비스에 Lock-in이 될 것입니다.

안녕하세요,
오늘은 고려대 특수대학원 AI전공 진학문의가 있어 내용을 정리해보려고 합니다.

고려대 특수대학원 AI전공

먼저, 특수대학원에는 AI전공은 없습니다. 모집단위로 수리데이터과학 과 인공지능융합의공학 이 있습니다.
AI를 전공하기 위해서는 수리데이터과학이 적합해보이나, AI전공이라고 문의자가 언급한 것으로 봐서는 인공지능이 들어간 인공지능융합의공학을 염두에 둔 것이 아닌가 생각됩니다. 다만, 인공지능융합의공학의 경우 학과명에 AI를 붙이기위해서 사용한 것일뿐 메인은 의공학이 분명해 보입니다.

문의내용

현재 재직중이며, AI를 전공하지 않았습니다. 이공계이지만 다른 전공을 하였고, AI를 전공으로 하여 석사에 진학하고 싶습니다.
입학전에 코딩이나 데이터 등에 대해서 공부를 하는 것이 필수인지 알고 싶습니다.

답변

먼저, AI를 잘모르면서 AI전공자가 고소득이 되는것 같으니 뛰어드려고 하는 모양이 바로 보입니다. 별로 끝이 좋지는 않을 것 같습니다. AI전공하기 위해서는 현재 Software를 잘 다루는 능력이 중요합니다. 데이터가 그냥 얻어지는 것이 아니므로, 데이터를 전처리하고, 모델링하고, 학습, 평가 등의 이터레이션(반복)해야하는데, 진학 전이니 꼭 배워야하냐고 묻는것 자체가 최대한 수동적으로 임하겠다는 태도가 보입니다.

현재 IT업계는 능력베이스로 평가를 받고 있습니다. 과거처럼 학력,학위,학벌 위주로 채용을 하지 않습니다. 그런 좋은 스펙이 있더라도 자체 테스트(사전 코딩테스트, 라이브 코딩테스트, 면접 등)를 통과하지 못하면 절대 채용하지 않습니다. 결과적으로 학위와는 별개로 본인의 실력을 키워야 합니다.

특히, 특수대학원 진학을 염두에 둔다면 직장인일 테고 일반대학원 석사과정과 다르게 학업도 열심히 수행하기 힘듭니다. 또, 프로젝트 경험도 없을 확률이 매우 높습니다. 결과적으로 채용시장에 다른 졸업생들과 비교하면 나을 것 하나 없는 스펙이 되는데 이때, 본인이 주도적으로 수행한 프로젝트나 결과가 있다면 상대적으로 채용이 쉽게 될 수 있습니다. 하지만 그런 프로젝트나 결과를 만들려면 누가 시키지 않아도 스스로 만들어가는 능력이 있어야 겠죠?

그러므로 AI를 전공하여 더 높은 급여를 받고싶다라고 생각이 되면, 고려대 특수대학원 중 수리데이터과학 전공으로 진학하셔서 AI를 전공하셔야 합니다. 그리고, 현재 데이터분석/통계에 필수적인 프로그래밍언어인 파이썬을 공부하고, 라이브러리를 활용하는 법을 사전에 충분히 익숙할만큼 습득하신 후에 입학면접이나 석사과정에 임하셨으면 좋겠습니다.

IT분야는 끊임없이 새로운 기술이 나오고, 전문적으로 분화되고 있습니다. 그러므로 열심히 공부해도 더 많은 지식이 나오고 결국에는 따라가기 어렵게 됩니다. 본인의 도메인을 잘 정하고 그 분야에서 만큼은 1등이 될 수 있도록 지속적으로 노력을 해야 합니다. 이런 각오를 가지고 석사에 지원하시고 임하신다면 분명히 좋은 성과가 있을 것입니다.

안녕하세요
방통대(방송대) 대학원이 어떤지 문의가 많아서 글을 작성하였습니다.

어떤 목적으로 방통대 대학원을 진학하려는지 생각해보시고, 지원을 하시면 되겠습니다.
또 석사학위가 반드시 필요한지도 생각해보셔야 합니다. 취업이나 사업 목적이라면 본인의 실력에 학위가 더해지는 것으로 사용은 가능합니다. 석사학위를 통해서 취업을 유리하게 하려는 것이라면, 요새 트렌드가 바뀌었다고 말씀드리고 싶습니다.
자세한 내용은 아래 글을 참고해주세요.

단순 학위취득 목적

Q. 대학원 진학목적이 인맥이나 취업이 아닌 단순 학위취득인 경우 방통대를 선택하는게 어떤가요?
A. 상당히 좋은 선택으로 보입니다. 학비가 학기당 130만원 가량으로 타 대학원에 비해서 저렴합니다. 또한 일반대학원의 경우 전일제로 일과 병행을 하기 어려운데, 방통대 대학원은 특수대학원으로 일과 병행을 해서 진행할 수 있습니다. 일반대학원 진학시, 직장인은 2년간(혹은 2년반)의 수입을 포기하고, 소비만 하는 생활을 해야하기 때문에 진학이 꺼려질 수 있습니다. 반면에 특수대학원이면서 학비도 저렴한 방통대의 경우에는 석사학위 취득을 위해서는 좋은 조건이라고 보입니다.

네임벨류 목적

Q. 학부를 방통대, 대학원은 타대학원(명문대)으로 진학하는 경우가 보이는데 이런식으로 하는게 더 낫지않은가요?
A. 목적에 따라 다른것 같습니다. 학벌을 올리려는 목적이라면 학부는 타대학원으로의 진학이 맞을 수 있습니다. 다만, 본업이 탄탄하고 인정받고 있는 가운데 석사학위만 필요한 경우에는 굳이 타대학원으로 진학할 필요는 없습니다. 더 좋은 네트워크를 만들거나 네임벨류를 얻고 싶은 목적이라면 타대학원이 적절한 선택일 수 있습니다. 본업이 탄탄한 경우에 명문대가 아니더라도 이미 본인의 능력으로 평판을 얻은 상태이므로 명문대이냐 아니냐는 더이상 중요한 요소는 아닌 것 같습니다.

오늘은 '새집증후군'에 대해 이야기해 볼 건데, 아마 처음 들어보는 분들도 있을 거예요. 

새집증후군 이란

새집증후군은 새 집에 입주하면서 집 내부에서 발생하는 화학물질로 인해 건강에 영향을 끼치는 것을 말해요.
이건 주로 새 집의 건축자재나 가구에서 발생하는 화학물질에 의해 유발돼요. 이들 물질들은 '휘발성 유기 화합물'이라고 불리며, 실내 공기 중에 증발하여 우리 건강에 영향을 줄 수 있어요. 그로 인해 눈물, 두통, 기침 등의 증상을 일으킬 수 있어요.
기본적으로 새집증후군을 예방하려면 새로 이사를 할 때, 가능하다면 환기를 잘 시키는 것이 중요해요. 그리고 가구를 선택할 때 '로우 VOC'라고 불리는 낮은 유기화합물을 사용한 제품을 선택하거나, 실내 식물을 둠으로써 실내 공기를 개선할 수 있어요. 

베이크아웃 이란

베이크아웃은 새 집에 입주할 때, 건축 자재와 가구 등으로부터 발생하는 화학물질을 최소화하기 위한 방법 중 하나에요. 그리고 이는 새집증후군을 완화하는 데 도움을 줄 수 있어요.
베이크아웃이라는 말처럼 건물을 뜨겁게 하여 오염물질을 배출시키는 방식으로, 밀폐된 상태에서 실내기온을 30도후반 정도로 8시간을 유지하고, 이후 2시간 가량 환기하여 건물 및 가구에서 존재하는 오염물질을 활성화하고 휘발화 하여 배출시키는 방법이예요. 베이크아웃은 1회로 완료되는 것이 아니라 수차례 실시하는 것이 좋다고 하네요.

셀프 베이크아웃 방법 및 도구

숯이나 양파 등을 통해서 공기중 새집증후군 유발물질을 숯이나 양파에 붙도록하여 제거하는 게 목적이예요.
하지만 숯이나 양파는 스스로 움직이는게 아니므로, 공기중 오염물질이 바닥에 가라앉으면서 숯이나 양파에 붙을때만 효과적이예요.
따라서 공기청정기를 활용하는게 더 효율적 일 수 있어요.
공기청정기는 숯과 헤파필터 등을 가지고 있어 동일한 혹은 그 이상의 효과를 내면서, 팬(선풍기)을 이용해서 공기를 순환시키기에 지속적으로 오염물질을 흡착시킬수 있어요.
엔지니어링 관점에서 공기청정기를 사용하고 그 근처에 숯이나 양파를 배치하면 더 좋은 효과를 볼 수 있을 것으로 보예요.

위에서 얘기한대로 베이크아웃은 평상시보다 높은 온도로 새집증후군 유발물질을 배출하도록 강제하는 것이 그 원리예요.
따라서 실내 기온을 높여야하는데, 주로 새아파트에 설치되는 것이 지역난방이예요. 개별난방이 아닌 지역난방으로는 그만큼 온도를 올릴 수 없어 실행이 불가능해요.
이때 온열기와 같은 전열기구를 활용하면 쉽게 온도를 올릴 수 있어요. 다만 화재위험이 있으니 무한정 틀어놓지 말고 타이머와 회전기능을 활용하여 실내기온을 올리는데 도움을 주면되요. 라디에이터(라지에이터)의 경우 공기를 데우는데 적합하나 열효율이 좋지않아 온열기를 사용하는게 더 적합해요.
바닥의 경우에는 깨끗이 닦은 후, 지역난방 온도를 높게 설정하고 온수매트를 보조기구로 사용한다면 상대적으로 쉽게 온도를 올릴 수 있어요

업체 선정시 고려사항

전문 업체를 사용하는 것도 충분히 고려해볼 만해요.
전문업체는 업력이 길고, 성과를 가시적으로 보여줄 수 있는 업체를 선정하는 것을 추천해요. (서비스 전,후의 공기질 측정 등)
피톤치드의 경우 오염물질을 파괴한다는 증거가 없대요. 다시말해서 오염물질은 오염물질대로 존재하고, 다량의 피톤치드로 인해서 상대적으로 오염물질이 적게 느껴진다는 것이지 없어지는 게 아니예요. 

결과적으로 가족이 그 오염물질을 다 마셔야하고, 피톤치드를 좋아하지 않는 가족 구성원도 있을 수 있어요.


- 함께볼만한 글 : [팩트체크K] 새집증후군 제거 서비스…효과 있다? 없다?

목차

1) 음식점의 식기세척 어려움
2) 식기세척 프로세스 정립
3) 식기세척 자동화 방법
4) 식기세척 자동화 주요요소
5) 자동화로 인한 재무효과

1) 음식점의 식기세척 어려움

음식점 운영에서 식기세척은 주요 도전과제입니다. 많은 양의 식기물을 매일 세척해야 하며, 이는 노동집약적이고 시간이 많이 소요됩니다. 이에 따라 인력 부족 문제와 위생적인 문제도 발생할 수 있습니다. 이로 인해 음식점은 고객 서비스와 위생 측면에서 어려움을 겪을 수 있습니다.

2) 식기세척 프로세스 정립

효율적이고 철저한 식기세척을 위해 명확한 프로세스를 정립해야 합니다. 식기세척의 단계를 체계화하고, 적합한 세척제 및 소독 방법을 확립하여 일관된 품질을 유지해야 합니다. 이를 통해 음식점은 고객에게 안전하고 청결한 환경을 제공할 수 있습니다.

먼저 애벌세척 - 본세척 - 후세척 단계로 프로세스를 정립할 수 있습니다.

애벌세척 단계에서는 그릇을 물에 넣어 그릇에 강하게 붙어있는 이물질을 불려서 접착력을 약하게하고, 기름기를 일부 제거할 수 있습니다. 그다음 본세척에서는 회전하는 솔을 설치하여 그릇을 빠르게 1차 세척해야 합니다. 마지막으로 식당용 식기세척기에 넣어 뜨거운 온수로 후세척과 건조를 하여 식기세척 자동화를 완료 할 수 있습니다.

3) 식기세척 자동화 방법

식기세척의 자동화는 음식점이 노동력 부족 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 로봇화된 식기세척기나 자동화된 세척 프로세스를 도입하여 작업의 효율성을 높이고, 일관된 식기세척 품질을 유지할 수 있습니다. 이는 음식점의 운영과 위생적인 측면에서 큰 도움이 됩니다.

4) 식기세척 자동화 주요요소

식기세척 자동화의 핵심은 로봇화된 장비와 첨단 기술을 활용한 세척 프로세스 감독입니다. 적합한 장비의 선택과 적절한 시스템 도입은 매우 중요합니다. 또한, 장비의 효율적인 유지 및 보수도 필수적입니다.

꼭 첨단 장비가 아니더라도 모터로 작동하는 세척도구와 기존의 식당용 식기세척기를 활용하면 자동화의 큰 부분을 커버할 수 있습니다.

5) 자동화로 인한 재무효과

식기세척 자동화는 초기 투자와 비용 부담을 초래할 수 있지만, 장기적으로는 노동력 비용 절감과 효율성 향상으로 경제적 이익을 가져올 수 있습니다. 이는 음식점의 운영 비용을 줄이고 더 나은 서비스 품질을 제공하는 데 도움이 됩니다. 재무적 이점은 자동화가 제공하는 중요한 측면 중 하나입니다.

이로써 음식점에서 식기세척 자동화의 중요성과 그에 따른 이점을 살펴보았습니다. 더 깊은 내용이 필요하시거나 다른 질문이 있으시면 언제든 문의해주세요.

2023.11.02 - [분류 전체보기] - 블랙프라이데이 대규모 물류급증 처리방법

목차

1) 블랙프라이데이란?
2) 대규모 물류 이벤트
3) 대규모 물류 이벤트 처리역사
4) 대규모 물류 발전방향
5) 물류처리 최신기술 동향

블랙프라이데이의 대규모 주문에 대응하기 위해 첨단 기술과 미리 예측하는 것이 필요합니다. 자동화된 시스템, 신속한 배송 및 재고 최적화가 해결책입니다. 팀 협업과 효율적인 물류 네트워크 구축이 중요합니다. 최신 기술과 철저한 계획으로 블랙프라이데이 물류 급증을 처리할 수 있습니다.

1) 블랙프라이데이란?

블랙프라이데이는 미국에서 전통적으로 연례로 열리는 쇼핑 축제로, 추수감사절 다음날인 11월의 마지막 금요일에 진행되는 대규모 할인 행사를 의미합니다. 이는 소비자들에게 큰 매력을 불러일으키며, 온라인과 오프라인 매장에서 엄청난 양의 주문과 판매로 이어집니다.

2) 대규모 물류 이벤트

블랙프라이데이는 소비자들로 하여금 상품을 구입하고 소비하는 기간으로, 이는 기업들과 판매자들에게는 상당한 물류 처리 부담을 가져옵니다. 대량의 주문 및 제품 처리는 물류체인 전체에 영향을 미치며, 이를 위한 효과적인 대책이 요구됩니다.

3) 대규모 물류 이벤트 처리역사

과거 블랙프라이데이 이벤트에서 물류는 주문 폭증과 재고 처리 부족으로 큰 어려움을 겪었습니다. 이는 물류 시스템의 미비한 부분을 드러내었고, 그로 인해 현명한 대처 방안을 모색하게 만들었습니다.  국내의 경우에도 설이나 추석같은 명절 전후로 물류대란이 일어나고 있으며 이를 잘 처리하는 것은 물류업에서 굉장히 중요한 문제입니다.

4) 대규모 물류 발전방향

블랙프라이데이 대규모 물류 이벤트는 혁신과 기술을 통해 발전하고 있습니다. 예측 분석, 자동화된 물류 시스템, 빠른 배송 서비스 등이 기업들의 대규모 물류 처리를 위한 핵심 요소로 부상하고 있습니다.

5) 물류처리 최신기술 동향

물류업계는 인공지능(AI), 빅데이터, 로봇공학 등 첨단 기술을 통해 대규모 이벤트에 대응하고 있습니다. 물류 센터 자동화, 예측 알고리즘을 활용한 재고 조정, 효율적인 라스트마일 배송 등이 물류 처리를 혁신하고 있습니다.

목차

1. 머신러닝 법률리스크 분석 원리
2. 분석 방법
3. 분석시 제한사항
4. 활용가능한 비즈니스 분야

안녕하세요, 오늘은 머신러닝을 활용한 법률 리스크분석에 대해서 알아보겠습니다.

알아볼 순서는 원리를 중심으로 설명하고, 리스크분석 방법, 그리고 분석시 제한사항 순으로 진행하겠습니다.

1. 머신러닝 법률리스크 분석 원리

머신러닝을 이용한 법률 리스크 분석의 핵심 원리는 다양성과 일관성입니다. 이것은 데이터의 풍부한 다양성과 모델의 일관성을 강조합니다. 데이터 수집 과정에서 다양한 소스에서 정보를 획득하고, 법률 리스크의 예측에 일관성 있는 모델을 적용합니다.

데이터 수집은 과거 판례, 규정, 계약서 및 다양한 법률 문서를 포함하는 것이 중요합니다. 이 데이터를 토대로, 머신러닝 모델을 학습시키고 법률적으로 중요한 특징을 추출합니다. 모델은 이러한 특징을 활용하여 법률 리스크를 평가하고 예측합니다.

2. 분석 방법

법률 리스크 분석을 위한 머신러닝은 다양한 방법을 제공합니다. 주요 방법은 다음과 같습니다.

지도학습은 과거 사례를 기반으로 모델을 학습시키는 방법으로, 판례 분석과 유사한 예측을 제공합니다.

비지도학습은 데이터의 패턴을 자동으로 발견하고 법률 리스크를 예측합니다. 예를 들어, 비지도 학습을 사용하여 새로운 법률적 패턴을 발견할 수 있습니다.

강화학습은 법률적 의사결정을 모방하고 최적의 리스크 관리 전략을 찾는 데 사용됩니다. 모델은 행동에 따른 보상을 최대화하려고 시도합니다.

자연어 처리 기술을 사용하여 법률 문서 및 판례를 분석하고 해석하는 것은 중요한 방법 중 하나입니다.

3. 분석시 제한사항

법률 리스크 분석을 수행할 때 고려해야 할 여러 제한사항이 있습니다.

데이터 품질은 핵심적입니다. 부정확한 데이터는 모델의 성능을 저하시킬 수 있으므로 데이터의 품질과 정확성을 주의깊게 검토해야 합니다.

해석가능성은 모델의 예측 결과를 이해하고 설명할 수 있어야 함을 의미합니다. 법률적 결정에 대한 해석은 중요한 측면입니다.

개인정보 보호는 개인정보를 다루는 경우에 중요한 고려 사항입니다. 법률적 규정과 개인정보 보호법을 엄격히 준수해야 합니다.

모델 안정성은 모델이 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지를 모니터링하고 유지보수해야 합니다.

4. 활용가능한 비즈니스 분야

머신러닝 법률 리스크 분석은 다양한 비즈니스 분야에서 활용 가능합니다. 주요 활용 분야는 다음과 같습니다.

금융 서비스 분야에서는 대출 승인, 부정행위 탐지 등을 통해 리스크 관리를 개선합니다.

건강 관리 분야에서 의료 소송 및 규정 준수를 강화하기 위해 활용됩니다.

지식재산권 분야에서는 특허 침해와 지식재산권 관리를 위해 사용됩니다.

소매업 분야에서는 소비자 소송 및 소비자 트렌드 예측을 향상시키는 데 머신러닝을 활용합니다.

2023.10.29 - [분류 전체보기] - 케라스와 파이토치를 활용한 식생활 분석 - 원리, 방법, 제한사항

목차

1. 케라스와 파이토치 설치
2. 분석 원리
3. 분석 방법
4. 분석시 제한사항

안녕하세요, 오늘은 케라스와 파이토치를 설치하여 식생활 분석에 활용하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

어떻게 분석해야할지 분석원리를 공유하고, 분석방법, 그리고 분석시 제한적인 요소가 무엇이 있는지 보겠습니다.

케라스와 파이토치 설치

식생활 분석을 위한 환경 설정은 시작 단계입니다. 먼저, 파이토치를 설치합니다. 파이토치는 딥러닝 모델을 구축하고 학습시키기 위한 필수 라이브러리입니다. 이후, 케라스를 설치하고 파이토치와 통합하여 사용합니다. 이렇게 환경을 설정하면 식생활 분석에 필요한 라이브러리와 도구를 사용할 수 있게 됩니다.

분석 원리

식생활 분석은 딥러닝을 기반으로 합니다. 딥러닝 모델은 입력 데이터를 통해 특징을 추출하고 예측을 수행하는데, 이를 통해 음식 이미지나 영양 정보를 분석합니다. 모델은 학습 데이터를 활용하여 가중치를 조정하며, 데이터의 패턴을 학습합니다. 분석의 핵심은 모델의 아키텍처 설계와 학습 알고리즘입니다.

분석 방법

식생활 분석을 위한 케라스와 파이토치 사용 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 데이터를 수집하고 전처리합니다. 이 데이터에는 음식 이미지, 영양 정보, 식생활 기록 등이 포함됩니다. 그 다음, 딥러닝 모델을 설계하고 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 학습된 모델을 활용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 이를 통해 식생활 데이터를 분석하고 영양 정보를 예측할 수 있습니다.

분석 시 제한사항

케라스와 파이토치를 사용한 식생활 분석에는 제한사항이 몇 가지 존재합니다. 먼저, 데이터의 양과 품질이 매우 중요합니다. 모델의 학습과 성능은 충분한 양의 다양한 데이터에 의존합니다. 데이터의 부족이나 품질 저하는 모델의 성능을 감소시킬 수 있습니다. 또한, 모델 학습 및 예측에는 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 대용량 데이터를 처리하기 위한 환경을 마련해야 합니다. 마지막으로, 모델의 결과를 해석하고 정확성을 검증하기 위한 실험 및 검증 과정이 필요합니다.

- 같이보면 좋은글 : Gen AI 기술 원리, 개발현황, 전망 그리고 파급효과

목차

- 하둡이란?
- 하둡 작동원리
- 하둡 작동방법
- 하둡의 원리를 적용가능한 오프라인 분야
- 하둡 적용위한 필요기술

안녕하세요, 오늘은 귀여운 코끼리 마스코트가 떠오르는 하둡에 대해서 알아보겠습니다. 작동원리와 방법 그리고 오프라인에서 비슷한 원리를 적용하는 분야에 대해서 알아보겠습니다. 그리고 오프라인에 적용하기 위해서 어떤 기술요소가 필요한지도 알아볼예정이니 끝까지 봐주세요.

하둡이란?

하둡은 대규모 데이터를 저장하고 처리하는 분산 데이터 처리 프레임워크입니다. 이는 분산 파일 시스템인 HDFS와 병렬 처리를 지원하는 MapReduce 프로그래밍 모델로 구성되어 있으며, 저비용의 하드웨어 클러스터에서 동작합니다. 하둡은 대용량 데이터를 안정적으로 저장하고 분석하는 데 적합한 솔루션으로 널리 사용됩니다.

하둡 작동원리

하둡의 핵심 작동원리는 데이터를 여러 노드로 분산하여 처리하는 것입니다. HDFS는 데이터를 여러 블록으로 나누어 저장하고, MapReduce는 데이터를 처리하는 작업을 분산시킵니다. 데이터 노드에서 처리 노드로 데이터가 전송되며, 결과는 리듀스 노드에서 합쳐집니다. 이런 분산 처리 방식은 고장 내구성과 확장성을 제공합니다.

하둡 작동방법

하둡은 데이터를 일괄 처리하는 방식으로 동작합니다. 사용자는 MapReduce 작업을 작성하고, 이를 클러스터에 제출합니다. 데이터가 HDFS에 저장된 후, 맵 작업이 데이터를 읽어 처리하고, 리듀스 작업은 맵 작업의 결과를 합칩니다. 이를 통해 대용량 데이터 처리가 가능하며, 결과는 HDFS에 저장됩니다.

하둡의 원리를 적용가능한 오프라인 분야

하둡의 원리는 다양한 오프라인 분야에 적용 가능합니다. MapReduce 방식으로 분산처리를 통해서도 일관성을 보장했지만, 가장 큰 패러다임 전환은 연산프로그램을 전달한다는 것이었습니다. 그 이유가 네트웍으로 데이터를 전달하는 속도가 연산처리를 하는 것보다 오래걸렸기 때문입니다. 그러므로 빅데이터를 네트워크로 옮기기보다는 가벼운 연산프로그램을 네트워크상에서 전달하고, 빅데이터의 근처에서 연산작업이 이루어지도록 한 것입니다. 이와 비슷한 것이 바로 시멘트와 같은 원재료가 무거운 제조업 분야입니다. 상품성이 가장 떨어지는 원재료를 장거리 운송하지 않고, 현지에서 제조를 한 후에 상품만을 취하는 전략입니다. 현지에 바로 공장을 지어서 처리를 하는 것이지요. 이 것이 하둡과 비슷한 원리라고 볼 수 있습니다. 다만 이때는 MapReduce는 사용된것이 아니겠지만요.

하둡 적용위한 필요기술

하둡을 적용하기 위해서는 분산 시스템과 데이터 처리에 대한 이해가 필요합니다. 또한, HDFS와 MapReduce의 기본 개념 및 프로그래밍 스킬이 필요하며, 데이터베이스 관리, 데이터 시각화, 분산 시스템 관리 등의 기술도 유용합니다. 또한, 하둡 생태계의 다양한 도구와 라이브러리에 대한 이해가 필수적입니다.

2023.10.27 - [분류 전체보기] - 케라스로 해커 검거하기 - 원리, 방법, 필요한 프로그램

목차

- Gen AI 기술의 원리
- Gen AI 개발 현황
- Gen AI 기술의 발전 전망
- Gen AI의 출현으로 인한 파급 효과

안녕하세요, 오늘은 Gen AI의 기술이 어떻게 작동하는 것인지 원리와 현재의 개발현황, 앞으로의 전망 그리고 파급효과에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

Gen AI 기술의 원리

Gen AI 기술의 핵심 원리는 인공지능 네트워크가 언어와 문맥을 이해하고 창의적으로 정보를 생성하는 능력입니다. 이 기술은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 어휘, 문법, 상식, 그리고 문화적 배경을 이해합니다. 또한, 기존 텍스트 데이터를 기반으로 새로운 텍스트를 생성하는 데 확률적 모델과 딥러닝 알고리즘을 사용합니다. Gen AI는 입력 문장에 대한 의미론적 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 적절한 답변이나 글을 생성합니다. 이때, 반복적인 언어 사용을 피하기 위해 대명사 및 다양한 어구를 활용하며, 자연스러운 문장을 생성합니다.

Gen AI 개발 현황

Gen AI 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 다양한 기업과 연구기관에서 연구 및 개발이 진행 중입니다. 대규모 데이터셋과 컴퓨팅 파워의 증가로 Gen AI의 성능이 향상되고 있으며, 자연어 이해, 생성, 번역, 요약, 질의응답, 감정분석 등 다양한 응용 분야에서 사용되고 있습니다. 또한, Gen AI는 인간과 유사한 글을 생성하는 데 더욱 진보된 언어 모델을 통해 실용적인 결과를 제공하고 있습니다.

Gen AI 기술의 발전 전망

Gen AI 기술은 계속해서 발전할 전망이며, 미래에는 더욱 높은 수준의 자연어 이해와 생성 능력을 갖추게 될 것으로 예상됩니다. 이로써, Gen AI는 다양한 분야에서 인간과 협력하거나 인간 대체 역할을 수행하는데 활용될 것입니다. 또한, 개인화된 서비스와 콘텐츠 생성 분야에서의 적용 가능성도 상당히 높아지며, 교육, 의료, 비즈니스 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌어낼 것으로 기대됩니다.

Gen AI의 출현으로 인한 파급 효과

Gen AI의 출현은 사회 및 경제에 다양한 파급 효과를 가져올 것으로 예상됩니다. 먼저, 인간의 업무와 일상생활에서의 역할이 변화할 것이며, 일부 업무는 자동화되고, 인간은 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있을 것입니다. 또한, 교육 분야에서 개별 맞춤형 교육이 더욱 강화될 것이며, 의료 분야에서 진단 및 치료에 대한 지원을 제공할 것입니다. 그러나, 인공지능의 윤리적 및 개인정보 보호 등의 문제에 대한 고민과 규제가 필요할 것입니다. Gen AI의 파급 효과는 긍정적인 측면과 함께 조심스럽게 평가되어야 합니다.

생성형 AI(Generative AI)의 출현으로, 단순 반복적인 일의 범위가 더 늘어났습니다. 그리고 그 반복적인 일은 SW(Software)로 처리할 수 있게 되었습니다. 그렇다면 인간은 이제 어떻게하면 더 이 Gen AI를 잘 활용하여 생산성을 높일지 고민해봐야겠습니다.