요약 딥러닝은 규모가 큰 신경망을 사용하여 특징을 계층적으로 구조화하는 머신러닝 기법이며, 머신러닝은 데이터의 통계적 특성을 이용하여 처리 능력을 향상시키고자 하는 인공지능을 달성하는 하나의 방법론이다. 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등으로 나뉘며, 딥러닝은 기존의 머신러닝과 다르게 인공신경망과 병렬처리, 방대한 양의 데이터를 활용하여 계층적으로 특징을 잘 표현하는 방법을 학습하는 방법론이다. 머신러닝 배경 수십억개의 웹페이지 및 비디오, 기계의 상태 데이터, 의료 정보 등 셀 수 없이 많은 데이터가 디지털화 되며 폭발적으로 증가하고 있다. 이런 수많은 데이터는 사람이 일일히 확인 및 분석할 수 없으며 일정 부분 자동으로 수행하는 인공지능과 머신러닝에 대한 수요를 증가시키고 있다. 머신러닝의..

배경 클라우드 컴퓨팅은 사용량에 따른 결제 모델을 기반으로 사용자가 필요로 할 때 온디맨드 온라인 컴퓨팅 서비스를 제공한다. 새로운 클라우드 옵션과 "as a Service"라는 구문을 보면 주요 클라우드의 배포 유형과 서비스 유형의 차이점을 살펴보는 것에 도움을 준다. 클라우드 컴퓨팅에서 다양한 배포 모델과 서비스는 각각 독특한 특성과 유형을 갖고 있다. 클라우드 배포는 클라우드 플랫폼이 어떻게 배치되는지, 어떻게 호스팅되는지, 누가 접근할 수 있는지를 설명한다. 모든 클라우드 컴퓨팅의 배포는 서버의 컴퓨팅 파워를 세분화하고 컴퓨팅과 저장 능력을 제공하는 소프트웨어 중심의 응용 프로그램을 가상화함으로써 작동한다. 클라우드 서비스 모델(Service Model) 클라우드 서비스 모델은 기능에 따라 계층적..

간단요약 디지털 트랜스포메이션이란 "개인, 조직 및 사회 전체에 디지털화가 초래한 총제적인 영향" 이다. 배경 4차 산업혁명의 등장 4차 산업혁명은 2016년 2월 스위스 다보스에서 개최된 세계경제포럼(WEF)에서 클라우드 슈밥에 의해 제시된 개념으로, 슈밥은 "디지털 기술 혁명에 기반하여 물리학, 디지털, 생물학 분야가 상호 교류하는 기술 융합"이라 정의하였다. 3차 산업혁명과는 구분되는 특징을 "속도, 범위과 깊이 및 시스템 충격"을 제시하였는데, ▲ 기술 변화와는 비교가 불가능할 정도로 빠르게 변화하고 있고, ▲ 모든 국가의 전 산업에서 와해적인 혁신을 불러오고, ▲ 생산, 경영 및 거버넌스 등을 포함하는 모든 시스템의 변혁을 초래할 것으로 전망했다. 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 빅데이터, 인공지..