[카테고리:] 디지털서비스

지능형 로봇 기술 및 산업 동향

I. 4차산업혁명의 총아, 지능형 로봇의 개념/부각 배경 개념 인간을 모방하여 외부 환경을 인식(Sensing)하고 상황을 판단(Think)하여 자율적으로 동작(Act)하는 지능형 기계 장치 부각 배경 우리나라는 로봇밀도 세계 1위, 제조로봇 세계 5위권이나, 로봇 분야가 편중되고 핵심 부품 및 S/W는 선진국에 의존하는 등 로봇산업의 전반적 경쟁력은 취약 4차산업혁명의 신기술(AI, 5G 등)이 로봇에 접목되면서 로봇의 스마트화가 비약적으로 진전되고 활용 분야도

워드 임베딩(Word Embedding)

I. 기계의 자연어 처리를 위한 워드 임베딩의 필요성 유사한 의미의 단어를 군집화하고 벡터 연산을 통해 단어 간의 관계를 파악하여 추론이 가능해짐에 따라 자연어 처리 모델링에 필수 기술로 사용   II. 단어의 벡터화, 워드 임베딩의 개념과 유형 가. 워드 임베딩의 개념 개념도 개념 단어 간 유사도 및 중요도 파악을 위해 단어를 저차원의 실수 벡터로 맵핑하여 의미적으로

블록체인 플랫폼 서비스와 구현 기술

I. 블록체인의 부각 배경 및 플랫폼 서비스 필요성 블록체인은 분산 원장 무결성 기반 암호화폐 역할과 중앙 통제가 불필요 플랫폼 서비스로 활용 부각   II. 블록체인 기술을 활용한 플랫폼 서비스 가. 암호화폐 역할 관점의 플랫폼 서비스 구분 플랫폼 서비스 플랫폼 특징 암호화폐 보안성 향상 측면 51% 공격 대응 Cardano 플랫폼 – PoS 기반 합의 기술 –

분산 ID (DID, Decentralized Identity)

I. 모바일 신분증, 분산 ID의 개요 가. 분산 ID (Decentralized Identity)의 개념 분산원장 기반 사용자 스스로 신원 등에 대한 증명 관리, 신원정보 제출 범위 및 제출대상 통제 등을 수행할 수 있도록 하는 탈 중앙화 신원관리 체계 나. 분산 ID의 발전 단계 단계 신원 관리 주체 사례 신원 관리 방식 중앙집중형 서비스 제공자 SSO 중앙관리 시스템에서

포그 컴퓨팅 (Fog Computing)

I. 포그 컴퓨팅 (Fog Computing)의 개요 가. 포그 컴퓨팅의 개념 현장에서 발생한 데이터를 원거리의 데이터 센터로 보내는 대신 데이터 발생 지점 주변에서 선별적으로 분석, 활용 가능한 컴퓨팅 아키텍처 2015년 Cisco Systems사를 주축으로 OpenFog 컨소시엄을 설립하여 연구/개발 나. 포그 컴퓨팅의 특징 보안성 향상 데이터 유출을 방지하여 데이터 처리 안전성 확보 실시간 서비스 빠른 연산과 응답으로 실시간

모바일 엣지 컴퓨팅 (MEC, Mobile Edge Computing)

I. 모바일 엣지 컴퓨팅 (Mobile Edge Computing)의 개념 이동통신 서비스를 이용하려는 사용자와 가까운 곳에 서버를 위치시켜 데이터가 수집되는 현장에서 바로 데이터를 처리하고 연산 결과를 적용하는 에지 컴퓨팅 기술   II. 엣지 컴퓨팅의 산업 별 적용 사례 및 효과 분석 가. 엣지 컴퓨팅의 응용 서비스 시나리오 구분 적용 사례 세부 사례 실시간 서비스 지연 최소화 서비스

멀티 클라우드 (Multi Cloud)

I. 멀티 클라우드의 개념 및 필요성 개념 둘 이상의 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드 사업자의 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 사용하여 클라우드 간 연계와 상호 운용성, 탄력성을 보장하는 클라우드 기술 필요성 멀티 클라우드는 하이브리드 클라우드와 달리 모든 서비스에 대해 둘 이상의 퍼블릭 클라우드 또는 둘 이상의 프라이빗 클라우드를 사용   II. 멀티 클라우드의 특징 설명 구분 특징

하이브리드 클라우드 (Hybrid Cloud)

I. 하이브리드 클라우드의 개념 개념도 개념 데이터와 어플리케이션이 상호호환될수있도록 On-premise/Private Cloud와 Public Cloud를 결합한 컴퓨팅환경 내부 서비스 및 미션크리티컬 업무는 On-premise나 Private Cloud에 적용, 외부 서비스 및 일반 업무는 Public Cloud 에 적용   II. 하이브리드 클라우드의 구성요소 및 활용 가. 하이브리드 클라우드의 구성요소 구분 구성요소 세부 설명 컴퓨팅 측면 SDC, SDS, SDDC, VDI –

머클트리 (Merkle Tree)

I. 블록체인의 데이터 구조, 머클트리 가. 머클트리 (Merkle Tree)의 개념 Leaf 노드는 데이터로 구성되고, 상위 노드는 자식 노드의 해시값으로 구성된 데이터 구조 나. 머클트리의 특징 무결성 보장 Root 노드의 해시 값으로 모든 Leaf 노드의 데이터 변경 확인 가능 동일 해시값 크기 해시 함수 기반 데이터 노드 수와 관계없이 동일한 크기 빠른 검증 속도 이진 트리

데이터 레이크 (Data Lake)

I. 단일 통합 데이터 저장소, 데이터 레이크(Data Lake)의 개요 가. 데이터 레이크(Data Lake)의 개념 정형, 반정형, 비정형의 다양한 원형(Raw) 데이터들을 실시간으로 수집, 전처리, 변환, 저장, 제공하는 통합 데이터 저장소, 데이터 호수 나. 데이터 레이크(Data Lake)의 부각 배경 부각 배경 주요 이슈 Hadoop의 등장 데이터 레이크로의 전환 용이 비즈니스 민첩성 요구 비즈니스 유연성 및 신속성 제공