인공지능
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지능형사물인터넷(AIoT)은 유틸리티 산업을 어떻게 발전시킬까요?분석 이야기/사물인터넷 2018.12.28 15:01
지능형사물인터넷(AIoT)에 대해 들어본 적 있으신가요? 지능형사물인터넷은 사물인터넷(IoT)을 통해 연결된 스마트 기기 데이터에 인공지능(AI)을 적용하는 것입니다. AIoT가 활성화되면 연결된 기기(커넥팅 디바이스)에서 수집된 정보를 기반으로 머신러닝 학습과 분석은 물론 서비스 제공까지 동시에 이루어질 수 있을 텐데요. 학습과 자동화를 기반으로 사람의 업무 처리 영역을 돕는 인공지능 기술은 경험 학습, 새 입력값(Input)을 통한 조정, 별도의 수동 조작이 필요 없는 업무 등을 수행합니다. 그렇다면 이러한 AIoT가 유틸리티 산업에 적용된다면 어떨까요? AIoT 기술이 유틸리티 산업에 적용된다면 백 오피스(Back office) 업무 운영부터 드론 기반 라인 시설 검사까지 다양한 분야에 사물인터넷,..
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[당첨자 발표] [SAS 블로그 이벤트] 2018년 '최애' 블로그 콘텐츠는? 2019년 만나보고 싶은 희망 콘텐츠를 댓글로 남겨주세요!SAS 이야기/SAS 이벤트 및 교육 2018.12.27 10:19
안녕하세요. SAS 코리아 블로그입니다. ‘2018년 콘텐츠 결산 & 2019년 희망 콘텐츠’ 이벤트에 참여해주신 모든 분들께 감사드립니다. 인공지능, 빅데이터, 5차산업혁명 등 다양한 분야에 대해 흥미로운 소재를 제안해주셨는데요! 내년에도 공유해주신 재미있는 콘텐츠를 참고해 더욱 유익한 콘텐츠를 소개해드릴 수 있도록 노력하겠습니다! 그럼 지금부터 아래로 행운의 당첨자 70분을 발표하겠습니다. 1. 닉네임(댓글 작성 시 이름) 2. 연락처(모바일) 3. 개인 정보 활용 동의 확인: 개인 정보 활용 동의합니다. 이벤트 경품인 커피빈 카드 상품권은 2019년 1월 4일에 일괄 발송될 예정입니다.다시 한번 이벤트에 참여해주신 모든 분들께 감사드립니다. 더욱 재미있는 이벤트가 준비돼 있으니 앞으로도 SAS 블로..
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디지털 트랜스포메이션의 필수 요소, 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)분석 이야기/사물인터넷 2018.12.24 15:58
햄버거와 감자튀김, 떡볶이와 순대, 와인과 치즈를 보통 찰떡궁합이라고 하죠. 기업과 조직의 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation) 추진에 있어 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)은 뗄래야 뗄 수 없는 찰떡궁합입니다. 인공지능과 사물인터넷, 지능형사물인터넷(AIoT) 기술은 서로 연관되어 있습니다. 사람의 인체에 비유한다면 사물인터넷 없는 인공지능은 데이터 수집 능력이 없는 두뇌와도 같고, 반대로 인공지능 없는 사물인터넷은 데이터에서 인텔리전스를 추출할 수 없는 감각과도 같습니다. 지능형 사물인터넷 시스템 원리 이해하기 사람에게는 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각, 이렇게 5개의 감각이 있지만 사람이 느끼는 감각의 수는 제한되어 있어 사람이 속하거나 느끼고 있는 감각 외에 다른 ..
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사기 탐지부터 방지까지, 인공지능과 머신러닝이 해결할 수 있는 범위는?분석 이야기/사기 방지 및 보안 2018.12.13 10:21
인공지능(AI)과 머신러닝이 최근 화두로 떠오르며 이를 둘러싼 여러 오해가 생기고 있습니다. 특히 사기 분야에 대해서는 더 많은 오해를 하고 있는데요. 인공지능과 머신러닝이 정교한 기술과 방대한 양의 데이터를 사용해 도움을 주고 있다는 사실, 알고 계신가요? 인공지능과 머신러닝은 기술은 우리의 일상적인 업무에서 생각해보지 못했던 질문을 던집니다. 이러한 질문들은 보편적으로 알려져 있지 않은 사실이기 때문에 오히려 예상치 못한 새로운 답변을 찾아내기도 합니다. 인공지능과 머신러닝 기술은 마치 건초더미 속에서 바늘을 찾아내는 것과 같이 방대한 양의 데이터를 필터링해서 원하는 데이터를 검색할 수 있는 능력이 있기 때문인데요. 사람이라면 복잡하고 정교한 작업을 효율적으로 하기 쉽지 않겠죠. 앞서 언급한 것처럼 ..
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사이버 보안 향상을 돕는 인공지능 분석 활용 3단계!분석 이야기/머신러닝 2018.12.11 10:17
인공지능(AI)은 지난 한 해 동안 미국 연방 정부에서 가장 주목 받은 키워드 중 하나였습니다. 지난 9월, 백악관은 미국의 연방정부가 15년 만에 연방 차원의 체계적 ‘국가 사이버보안 전략’ 공개하며 사이버보안 강화와 기술 발전을 위한 청사진을 제시하기도 했는데요. 발표된 전략 보고서에는 미국 내 네트워크·시스템·데이터 안보 강화, 강화된 사이버보안을 환경에서 디지털경제와 기술혁신 증진, 미국의 국제 평화와 국가안보 증진, 국제 인터넷 환경과 기술에서 미국의 리더십 확대 등이 담겨있습니다. 정부의 관점에서 인공지능의 중요한 잠재적 이용 방안 중 하나는 사이버 보안 향상인데요. 미국 국세청(Internal Revenue Service)은 지난 여름 인공지능이 어떻게 사이버 보안 기술을 향상시키는지 알아보..
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머신러닝 해석력 시리즈 4탄: 라임(LIME)으로 모델 해석력 개선하기!분석 이야기/머신러닝 2018.12.10 10:45
그 동안 머신러닝 해석력 시리즈를 통해서 머신러닝의 부분 의존성(PD; Partial Dependence), 데이터 세트 해석 등을 소개해드렸는데요. 오늘은 라임(LIME; Local Interpretable Model-Agnostic Explanation)을 통해 머신러닝 모델의 해석력을 개선할 수 있는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 머신러닝 모델 해석력 시리즈 1탄, 2탄, 3탄을 놓치셨다면 아래 링크를 통해 확인해주세요! 머신러닝 해석력 시리즈 1탄: 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수 조건, 해석력!머신러닝 해석력 시리즈 2탄: 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법 머신러닝 해석력 시리즈 3탄: 부분의존성(PD) & 개별조건부기대치(ICE) 플롯 정복하기! 머신러닝에는 의사결정 트리(..
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[SAS 블로그 이벤트] 2018년 ‘최애’ 블로그 콘텐츠는? 2019년 만나보고 싶은 희망 콘텐츠를 댓글로 남겨주세요!SAS 이야기/SAS 이벤트 및 교육 2018.12.05 10:00
안녕하세요. SAS 코리아 블로그입니다. 어느새 2018년이 한 달도 채 남지 않았습니다! 사랑하는 가족, 친구와 함께 따뜻한 연말 분위기 즐기고 계신가요? 올해도 인공지능, 머신러닝, 사물인터넷 등 다양한 데이터 분석 관련 이야기를 공유해드렸는데요. 여러분과 뜻 깊게 2018년 한 해를 마무리하고 2019년 기해년 새해를 맞이하기 위해 ‘2018년 콘텐츠 결산 & 2019년 희망 콘텐츠’ 이벤트를 진행합니다! 2018년 SAS 블로그 콘텐츠 중 가장 관심 있게 읽은 콘텐츠의 제목과 2019년에 SAS 블로그에서 만나보고 싶은 콘텐츠를 댓글로 함께 남겨주세요! 재미있는 콘텐츠를 댓글로 남겨주신 분 추첨을 통해 푸짐한 선물을 드립니다! :)
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SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 블랙 박스 모델의 해석 기법 알아보기분석 이야기/머신러닝 2018.11.30 11:13
머신러닝의 블랙 박스 모델을 소개하는 첫 번째 블로그와 두 번째 블로그를 통해서 머신러닝 모델의 복잡성과 머신러닝의 뛰어난 예측 결과를 활용할 수 있는 해석력이 필요한 이유, 적용 분야에 대해서 소개해드렸는데요. 이번에는 기업 실무자 입장에서 SAS 비주얼 데이터 마이닝 앤드 머신러닝(SAS Visual Data Mining and Machine Learning)을 활용한 SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360)에서 해석 기법과 프록시 방법(Proxy methods), 그리고 모델링 후의 진단법을 알아보겠습니다. SAS 커스터머 인텔리전스 360에서 해석력 활용하기 먼저 SAS 웹사이트에서 SAS 커스터머 인텔리전스 360으로 도출한 데이터를 해석하는 방법..
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SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 블랙 박스 모델의 해석력 이해하기분석 이야기/머신러닝 2018.11.27 14:57
지난 'SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 머신러닝의 블랙 박스 모델이란’ 블로그에서 머신러닝 모델은 다면적이고 계속 진화하는 주제라고 소개해드린 바 있는데요. 오늘은 머신러닝 모델의 해석력(Interpretability)에 대해 자세히 살펴보고자 합니다. 머신러닝 모델은 놀라운 예측 능력을 제공하지만 매우 복잡하여 이해하기 쉽지 않습니다. 또한 머신러닝 모델은 예측한 결과에 대한 명확한 설명도 제공하지 않기 때문에 머신러닝을 실험하는 비즈니스들은 모델을 신뢰할 수 있는지, 그리고 모델을 통해 올바른 결정을 내릴 수 있는지 확인하고 싶어합니다. 그렇다면 기업 마케팅 담당자와 소비자들은 머신러닝 해석력이 정말 필요할까요? 브랜드의 분석 수용 곡선에서 ..
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현대 제조업의 필수 3가지 기술! 디지털 트윈, 분석 그리고 사물인터넷분석 이야기/사물인터넷 2018.11.22 16:48
만약 나의 주치의가 내 디지털 트윈(Digital Twin)을 만들어 실시간으로 나의 상황을 다양한 센서 데이터 등을 통해 업데이트 받을 수 있다면 어떨까요? 현실세계의 기계나 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 가상세계에 구현한 디지털 트윈을 통해 몸 속의 잠재적인 질병에 대한 신호를 미리 받을 수 있을지도 모릅니다. 디지털 트윈이 암 관련 질병을 미리 예측할 수 있다면 조기 진단을 통해 가장 효과적인 시기에 치료를 받을 수도 있을 텐데요. 이러한 디지털 트윈 데이터 기술은 이미 가장 복잡하고 미션 크리티컬(Mission-Critical)한 기계의 운영 전반이나 기능을 모니터링하는데 활용되고 있습니다. 디지털 트윈은 제트 엔진, 기관차, 가스 터빈과 같은 산업 장비 내 부품 마모를 파악하는 동시에 운영 효율성..
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SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 머신러닝의 블랙 박스 모델이란?분석 이야기/머신러닝 2018.11.19 11:36
머신러닝이 마케팅 생태계 내에서 지속적으로 발전함에 따라 현대화된 알고리즘 접근법의 해석력이 중요해지고 있습니다. 지난 번 게시했던 머신러닝 해석력 관련 블로그에서 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수 조건, 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법, 그리고 머신러닝 모델의 작동 원리에 대한 인사이트를 도출하는 변수를 표시하는 방법에 대해 설명한 바 있는데요. “우리는 머신러닝에 의해 구동되는 애플리케이션에 둘러싸여 있으며, 기계가 내린 결정에 받는 영향은 날을 거듭할수록 증가하고 있다” (머신러닝 해석력에 대해 더욱 자세히 알고 싶으시다면 아래 머신러닝 모델 해석력 시리즈를 클릭해주세요! ) 1탄: 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수 조건, 해석력! 2탄: 데이터 세트를 이해하고 해..
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기업 성공 사례에서 인공지능(AI)의 혁신적인 역할을 살펴보다!분석 이야기/머신러닝 2018.11.16 19:02
인공지능(AI)의 성장은 과연 디스토피아를 초래할까요? 인공지능은 굉장히 빠른 속도로 발전하고 있지만, 동시에 인공지능의 잠재적 위험성을 우려하는 목소리도 커지고 있는데요. 하지만 반대로 생각해보면 인공지능은 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라, 인간의 능력을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 인공지능은 이미 헬스케어, 보험, 금융, 농업 등 대부분의 산업 분야에서 인간을 돕는 중추적인 역할을 하고 있는데요. 마찬가지로 SAS는 인공지능을 통해 다양한 업계의 수많은 비즈니스를 지원하고 있습니다. 에피폴리(Epipoli): 머신러닝을 통한 고객 개인화 경험 향상 오늘날 옴니채널 마케팅은 고객 여정에 걸쳐 오프라인 매장, 전자상거래 웹사이트, 모바일 앱, 소셜미디어를 포함한 다양한 구매 채널을 통해 일관된 고..