빅데이터는 IoT와 어떻게 연결되나요?또한 활용이 가장 기대되는 분야인 AI는 어떤 관계가 있을까요?빅데이터와 AI의 활용 사례와 연결을 더욱 발전시키는 기술을 소개합니다.
빅데이터는 어떻게 사용되나요?
빅 데이터라는 단어를 들어본 적이 있더라도 실제로 어떻게 사용되는지 명확하게 파악하지 못할 수 있습니다.빅데이터란 무엇이며 어떤 분야에서 활용될 것으로 예상되나요?
빅데이터란?
빅데이터는 일반적으로 “대량으로 실시간으로 발생하는 정형 또는 비정형 데이터 또는 데이터 자체를 축적, 분석 및 처리하는 기술의 총칭”으로 인식되고 있습니다.
이를 더 명확하게 정의하는 것은 빅 데이터를 표현하는 쓰리 브이 (Three V's) 라고 합니다.
빅데이터 활용이 기대되는 내야
그렇다면 이 빅데이터는 어떤 분야에서 활용될 것으로 예상될까요?
IoT의 발달과 확산으로 현대 사회에서는 다양한 사물로부터 데이터를 얻을 수 있습니다.공장 설비, 잘 팔리는 쇼핑, 소셜 미디어에서 주목받는 단어 등 모든 것에서 데이터를 수집할 수 있습니다.이 엄청난 양의 데이터는 새로운 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
특히 물류와 생산 분야에서 빅데이터는 주목을 받고 있습니다.제품 및 패키지에 IC 태그를 부착하고 생산 라인 곳곳에 센서를 부착함으로써 사물의 흐름을 파악할 수 있습니다.이는 생산 및 물류와 관련된 다양한 효율성으로 이어질 수 있습니다.
인공지능과 AI는 새로운 가치를 창출할 수 있는 가장 큰 기대를 모으는 분야이기도 합니다.빅데이터는 AI와 결합되어 훨씬 더 많은 가능성을 열어줍니다.이전 글의 생산 및 물류 분야에서는 수집된 데이터를 AI로 분석하면 사람이 분석하는 것보다 몇 배, 수십 배 더 효과적일 수 있습니다.
이처럼 빅데이터는 AI와 연결돼 무한한 가능성을 품고 있다고 할 수 있어 다양한 활용을 고려할 수 있다.
빅 데이터와 AI 간의 관계와 이슈
빅 데이터와 AI의 연결은 다양한 가능성을 제공합니다.그 관계는 무엇일까요?
빅 데이터와 AI 간의 연결
AI 연구는 오랜 역사를 가지고 있으며 연구는 이미 1950년대에 시작되었습니다.그러나 이 연구는 겨울이 되면서 여러 차례 벽으로 다시 불타오르면서 현대까지 이어져 오고 있다.
최근 몇 년간 AI 연구 개발의 급속한 발전은 딥 러닝으로 인한 기술 혁신의 영향을 크게 받았습니다.딥 러닝은 기계가 다층 구조 알고리즘을 사용하여 필요한 데이터를 자동으로 추출하고 학습하는 기계 학습 시스템 중 하나입니다.이러한 딥 러닝은 필요한 데이터를 추출하기 전에 많은 원시 데이터를 필요로 하며 빅 데이터는 필수적입니다.
이런 식으로 AI가 예상 동작에 최대한 가깝게 이동하려면 기계가 학습을 축적해야 합니다.학습을 누적하려면 많은 데이터가 필요합니다.이러한 이유로 빅데이터의 발전이 AI의 진화를 뒷받침했다고 할 수 있습니다.
빅 데이터 및 AI 과제
빅 데이터와 AI의 연결은 큰 가능성을 열었습니다.하지만 거기에는 여전히 과제가 남아 있습니다.
- 빅 데이터의 안전한 처리
빅 데이터는 많은 기업이 요구하는 빅 데이터에서의 고객 구매 행동에 관한 것이기도 합니다.이 고객의 정보에는 다양한 개인 정보가 포함되는 경우가 많으며 이를 안전하게 처리하기 위한 보안이 필요합니다.기업에 의한 개인정보 유출이 주기적으로 발생하고 있다는 점을 감안하더라도 현재로서는 여전히 문제로 남아 있다고 볼 수 있습니다.
- 대용량의 데이터를 지원할 수 있는 환경
IoT는 엄청난 속도로 확산되고 있습니다.이에 따라 처리되는 데이터의 양도 폭발적으로 증가하고 있습니다.빅데이터와 AI의 활용을 위해서는 이 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있는 환경을 만드는 것이 필수적입니다.또한 AI 활용에 있어 실시간의 중요성이 높아지고 있기 때문에 처리 속도도 요구되고 있습니다.속도를 높이려면 데이터 보호 트래픽과 서버 성능이 필요합니다
- 데이터 사이언티스트 전문가 교육
빅 데이터를 다루는 것을 데이터 과학자라고 합니다.빅 데이터와 AI 시대가 도래했음에도 불구하고 일본에는 데이터 과학자가 부족합니다.데이터 분석뿐만 아니라 통계 및 프로그래밍 기술도 요구하는 데이터 사이언티스트 양성이 시급합니다.
빅 데이터 및 AI의 예
빅 데이터와 AI의 활용에는 여전히 어려움이 있지만 가능성은 무궁무진하며 새로운 기술로 이어질 것으로 예상됩니다.빅데이터와 AI를 결합하여 창출할 수 있는 새로운 가능성은 무엇일까요?
자동 롤링
가장 인기 있는 AI 기반 기술 중 하나는 자동차의 자율 주행입니다.자율주행은 교통사고 예방뿐 아니라 CO2 배출량 저감에도 효과가 있을 것으로 기대된다.자율주행에서 가장 기대되는 것은 물류를 지원하는 트럭입니다.노동력 부족은 운송업계의 심각한 문제로 대두되고 있으며, 자율주행이 노동환경 개선으로 이어질 것으로 기대되고 있다.
예측 유지 관리
예방정비는 기계의 유지보수에서 수리가 필요할 것 같은 부분을 미리 점검하고 보수하는 것입니다.예측 유지보수는 빅데이터와 AI를 활용하여 발전해 왔습니다.AI는 과거 유지보수 데이터를 분석하여 고장의 전조 징후와 장애 시기를 도출합니다.이에 따라 유지보수 활동을 수행함으로써 기계의 정지를 방지하고 생산성을 높일 수 있습니다.
AI 아나운서
AI 아나운서는 이미 전 세계에서 활동하고 있습니다.Ai는 사람들의 말하는 방식에 최대한 가깝고 부드러운 문장을 읽을 수 있도록 하고 있습니다.긴급 방송에 즉시 대응할 수 있으며 반복되는 안내 방송에 사용할 수 있습니다.말할 실수가 없으며 청중이 듣기 쉬운 음성 품질과 속도로 사용자 지정할 수 있다는 점도 주목할 가치가 있습니다.
비즈니스 애널리틱스
빅 데이터 및 AI 기반 판매 분석 및 예측은 많은 회사에서 사용됩니다.AI를 활용한 비즈니스 분석은 이러한 각 제품에 대한 분석 결과가 아니라 기업으로서 나아갈 방향을 보여주는 컨설팅이기도 합니다.기업 내부의 데이터뿐만 아니라 사회 전체의 트렌드와 데이터를 결합하여 사회의 흐름을 예측하고 기업으로서의 행동을 제시합니다.또한 빅데이터의 강화로 AI 기반 비즈니스 분석은 사람으로 변화하는 지적 활동을 할 수 있는 단계로 진화하고 있습니다.
빅 데이터와 AI 간의 관계를 더욱 발전시키다
최근 몇 년 동안 빅 데이터와 AI 간의 관계를 더욱 발전되고 가치 있는 제품으로 발전시키는 기술이 주목을 받고 있습니다.이것이 바로 엣지 컴퓨팅입니다.
엣지 컴퓨팅은 모든 것을 클라우드로 보내는 대신 엣지, 즉 현장에서 처리할 수 있는 것을 분리하고, 처리를 클라우드와 엣지로 나누는 기술입니다.
모든 데이터를 클라우드로 직접 전송하는 대신 트래픽을 더 빠르게 전송하기 전에 엣지에서 데이터를 최적화할 수 있습니다.또한 실시간이 중요한 곳에서 제어에 필요한 데이터는 엣지에서 처리되며, 보다 정교하고 필요한 데이터만 빅데이터로 축적됩니다.이는 또한 AI의 학습 정확도를 향상시키고 AI의 진화에도 기여합니다.
이처럼 엣지 컴퓨팅은 빅 데이터와 AI의 미래에 속도와 정확성을 향상시키는 인기 기술입니다.엣지 컴퓨팅의 등장과 진화에 따라 빅데이터와 AI도 진화했습니다.
빅데이터는 다양한 디지털 기술과 연계되어 있습니다.
빅데이터와 AI 간의 연결과 이를 더욱 발전시킬 엣지 컴퓨팅에 대해 소개했습니다.
빅데이터는 이미 모든 분야에서 활용되고 있으며 AI와의 연결에 대한 기대가 높습니다.엣지 컴퓨팅은 이러한 연결의 진화로 주목받고 있습니다.빅데이터, AI, 엣지 컴퓨팅, 이 세 가지를 결합하면 활용 범위를 더욱 확대하고 새로운 가치를 창출할 가능성이 커집니다.
