[과학TALK] 이재용 ‘퀀텀점프’ 노리는 비메모리반도체… 5G·AI 타고 성장률 메모리의 5배

 

[출처] https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/05/23/2020052300266.html

트래비스 스콧의 포트나이트 아바타. ‘아스트로노미컬’로 이름 붙은 스콧의 콘서트가 포트나이트 게임 속에서 열렸다. [사진 에픽게임즈]

·이번 콘서트는 스콧의 아바타(게임 속 캐릭터)가 노래하고 유저들이 관람하는 방식이었다. 포트나이트는 지난해 2월에도 게임 안에서 콘서트를 열었다. 당시 DJ마시멜로 콘서트의 동시 접속자는 1100만명이었다. 
· 포트나이트는 에픽게임즈가 2018년 내놓은 3인칭 슈팅(총쏘기) 게임이다. 100명의 플레이어와 함께 즐기는 배틀로얄(실시간 전투) 장르다. PC·콘솔·모바일 등 다양한 기기에서 할 수 있다.
· 에픽게임즈의 최대주주는 중국 게임사 텐센트다. 본사는 미국 노스캐롤라이나에 있다. 포트나이트는 지난해 매출은 18억 달러(약 2조원)로, 전 세계 게임 매출 1위를 차지했다(시장조사업체 슈퍼데이터). 전 세계 가입자는 2억5000만명.

포트나이트 게임 스트리머인 닌자가 뉴욕에서 열린 2019 포토나이트 월드컵을 중계하고 있다. AFP=연합뉴스

포트나이트는 게임인 동시에 가상현실 세계다. 특히 젠지(Gen.Z·1995~2010년생)는 소셜네트워크(SNS)처럼, 포트나이트에서 소통하고 친구 사귄다. 단순한 게임이 아닌 소셜 플랫폼으로 진화하고 있다. 
· 에픽게임즈 최고경영자(CEO) 팀 스위니는 지난해 트위터에서 “포트나이트는 게임인가, 플랫폼인가?” 질문을 받자(트위터) “포트나이트는 게임”이라고 답하고는 곧이어 “하지만 12개월 후에 다시 질문해달라”고 했다. 곧 플랫폼이 될 거라는 의미다. 
· 미국 10~17세 청소년의 40%가 매주 한 번 이상 포트나이트에 접속하며, 전체 여가 시간의 25%를 쓴다. 게임 속 아바타를 실제 자신처럼 꾸미기도 한다(한국콘텐츠진흥원 2019 보고서).
· 마블, 스타워즈 같은 유명 지적재산권(IP)은 포트나이트에서 프로모션을 한다. 나이키 에어 조던 농구화, 미국프로풋볼(NFL)의 유니폼 등이 게임 속에서 판매된다. 게임 속 콘서트도 이와 비슷한 사례다.  
· 리드 헤이스팅스 넷플릭스 CEO는 지난해 1월 “우리의 최대 라이벌은 디즈니가 아니라 포트나이트”라고 말했다.  

에어조단 신발을 신은 포트나이트 아바타. [사진 에픽게임즈]

에픽게임즈가 하려는 것은 ‘메타버스(metaverse)’ 구현이다. 초월을 의미하는 ‘메타(meta)’와 현실세계인 ‘유니버스(universe)’를 합성한 용어다. 가상현실 공간에 사람과 콘텐트가 모여, 현실처럼 생활한다는 개념이다.
· 미국 워싱턴포스트(WP)는 “최근 몇 년간 페이스북, 구글, 삼성이 ‘메타버스’를 기대하며 클라우드와 가상현실에 막대한 투자를 해왔다”면서 “메타버스에 가장 가까이 간 것은 포트나이트”라고 했다. 대중성을 갖춘 데다 이용자 간 소통이 활발하다는 이유다.
· 페이스북은 2014년 VR(가상현실) 기기 제작사 오큘러스를 20억달러(약 2조5000억원)에 인수했다. 올해 안으로 가상현실 커뮤니티 ‘페이스북 호라이즌’을 선보일 계획이다(호라이즌). 페이스북은 이를 “사람들이 새 장소를 탐색하고, 게임하고, 공동체를 만드는 연결된 세상”이라고 설명했다. 
· 미국 테크크런치는 “사람들이 모여 시간을 보내는 가상현실 세계에서 광고와 각종 브랜드 제품 판매로 비즈니스를 펼칠 수 있다”고 내다봤다. 
 

올해 출시 예정인 페이스북의 VR 커뮤니티 페이스북 호라이즌. [사진 페이스북]

· 최근 코로나19로 주목받은 닌텐도의 ‘모여봐요, 동물의 숲’, ‘로블록스’, 모장의 ‘마인크래프트’ 등도 유저간 다양한 사회 활동이 이뤄지는 게임이다. 게임 안에서 모여 생일파티하고 가상 결혼식도 연다. 비대면(언택트) 소통이 중요해지면서 ‘메타버스’ 시대가 더 가까워진 것이다.

· 2004~2008년 엔씨소프트의 ‘리니지2’에서 진행된 ‘바츠 해방전쟁’도 가상현실 공간에서의 사회활동을 보여준 사례다. 게임 안에서 자발적으로 형성된 조직들이 세력 다툼을 벌인 건데, 연인원 20만명이 참가했다.

닌텐도 스위치가 3월 발매한 ‘모여봐요, 동물의 숲’ 게임 속 장면. [사진 닌텐도 코리아]

포트나이트 이전에 ‘세컨드라이프‘가 있었다. 2003년 필립 로즈데일이 개발한 가상현실 게임이다. 그 세계에는 현금으로 환전할 수 있는 사이버머니가 있어서 사회생활은 물론 사업까지 할 수 있었다. 하지만 페이스북 같은 현실 속 소통 창구가 등장하면서 인기를 잃었다. 
 
김원 기자 kim.won@joongang.co.kr 

[출처: 중앙일보] [팩플]천하의 넷플릭스도 떤다…천만 관객 모은 ‘포트나이트’

[출처] https://news.joins.com/article/23767091?cloc=joongang-home-newslistleft

2020년이 디지털 인력 채용에 있어서 티핑 포인트가 되는 이유

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안녕하세요. IT 아웃소싱 플랫폼, 위시켓입니다. 아든트 파트너스(Ardent Partners)의 연구에 의하면 5년 전까지만 하더라도 특정한 직장에 고용되지 않은 비고용(non-employee) 인재들의 경우 25%만이 온디맨드(on-demand) 서비스나 디지털 인력 채용 플랫폼과 같은 최신의 인재 채용 솔루션을 통해 일자리를 찾았다고 합니다. 지구촌 전역에 걸쳐서 대다수의 인재들이 인력 공급업체나 전통적인 채용 방식과 같은 기존의 수단을 이용해 채용되었다는 것입니다. 세계 전체의 인재 시장이 보다 유연하고 프로젝트 기반의 업무 환경으로 전환하고 있었음에도 불구하고, 디지털 인력 채용 테크놀로지는 일자리의 세계에서 이제 막 걸음을 떼기 시작했던 것이죠.

아든스 파트너스의 최신 연구에서는 온디맨드와 디지털 인력 채용 테크놀로지에 대한 활용도가 지난 3년 동안 거의 300% 이상 증가했다는 사실을 밝혀냈는데, 이는 기업들이 필요로 하는 인재를 확보하는 방식이 지속적으로 변하고 있다는 것을 보여주는 확실한 증거입니다. 디지털 인력 채용 플랫폼이 주목받는 이유는 기업들이 채용 과정을 통제하면서 고도로 숙련된 인재들을 확보할 수 있게 해주기 때문입니다. 2020년이 관련 산업에 있어서 티핑 포인트가 되는 이유는 다음과 같습니다.

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인재 시장이 붐비고 있습니다.

이는 소위 ‘긱 이코노미(gig economy)’라고 하는 현상의 부산물이라고 할 수 있습니다. 오늘날에는 전문가들이 그 어느 때보다도 더 다양한 방식으로 쉽게 일을 구할 수 있습니다. 보스턴컨설팅그룹(BCG)와 하버드 경영 대학원에서 2018년에 내놓은 보고서에서는 그런 유형을 다음과 같은 네 가지로 분류하고 있습니다. 즉, ‘digital nomads’, (현장에 파견된 임시 컨설턴트 또는 관리자와 같은) ‘fly-in’ 전문가, 크라우드 소싱 플랫폼에서 일자리를 찾는 ‘autonomous click workers’, 그리고 우버 운전자로 대표되는 ‘digital valets’, 이렇게 4가지입니다.

재능 있는 사람들은 점점 더 미래의 고용주들과 연결되기 위해서 온디맨드와 디지털 인력 채용 네트워크를 활용하고 있습니다. 그들이 단지 취업을 하기 위해서 이런 서비스를 이용하는 것은 아닙니다. 프리랜서로 일하거나 온디맨드로 일하는 것을 선호하기 때문입니다. 보스턴 컨설팅 그룹과 하버드 경영 대학원의 같은 보고서에 따르면, 독립적으로 일하는 것을 선호하는 프리랜서들은 급여를 받으며 정규직으로 일하는 것을 원하는 이들보다 2:1의 비율로 더 많다고 합니다. 이 보고서에서는 프리랜서로 일하는 것이 프로젝트 측면에서도 더 흥미로운 것들이 많고, 워라밸(work-life balance)에 있어서도 더 유리한 조건을 제공하기 때문에, 정규직으로 고용되어 일하는 사람들보다 행복과 만족도 면에서 그 수준이 더 높다고 말하죠. 소비 트렌드가 계속해서 퓨처 워크에 영향을 주고 있기 때문에 우리는 앞으로도 많은 인재들이 일자리를 찾기 위해서 계속해서 디지털 플랫폼을 이용할 것이라고 예상할 수 있습니다.

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플랫폼의 가치 제안(VALUE PROPOSITION)이 명확해지고 있습니다.

디지털 인력 채용 플랫폼은 고객이 사용하기 쉽게 디자인되어 있어, 기업들이 VMS(음성메일 시스템)나 ERP(전사적 자원관리) 플랫폼으로 전환할 때보다, 인력 채용 플랫폼에 적응하는 것이 훨씬 더 적은 시간이 소요될 것입니다. 하지만 이러한 도구들이 인력 관리 기술 생태계의 커다란 부분이 되면서, 기업들은 자신들의 전반적인 인재 채용 및 확보와 관련된 요구 사항에 가장 잘 맞는 솔루션이 어떤 것인지를 찾아내기 위해서 상당히 신중하게 주의를 기울여야 할 것입니다.

이러한 플랫폼은 특정한 프로젝트에 가장 적합한 인재를 찾기 위해서 마치 전자상거래 같은 경험을 제공하면서 인재 확보 과정을 간단하면서도 효율적으로 만들어줍니다. 특정한 전문 분야나 환경에 특화된 인재들을 선별해서 제공하는 플랫폼들도 있는데, 예를 들면 위시켓(Wishket)은 IT 전문 인력들과 기업을 연결해 주는 곳이고, 트와고(Twago)는 유럽 지역에서 기업과 인재들을 연결해 주는 일을 전문으로 하고 있습니다. VMS나 HRIS(인적자원정보시스템)과 비슷하게, 디지털 인재 플랫폼 역시도 기업용 솔루션을 제공하고 있는데, 인재 적합성 분석/ 인재들의 격차 확인/ 프로젝트 관리 역량 비교 등의 기능을 이용할 수 있습니다.

아든트 파트너스의 ‘디지털 인력 채용 테크놀로지 자문 보고서 (Digital Staffing Technology Advisor)에서는 아드페토(Adpeto), 크라우드스태핑(Crowdstaffing), 필드 네이션(Field Nation), 제네시스 탤런트(Genesys Talent), 칼로(Kalo), 시프트긱(Shiftgig), 쇼트리스트(Shortlist), 탤런트네트(TalentNet), 탈론 FMS(Talon FMS), 톱탈(Toptal), 업워크(Upwork), 이렇게 모두 11개의 주요 기업용 솔루션을 평가했는데, 이러한 솔루션들이 인력 계획은 물론이고 특정한 역할이나 능력과 관련된 인재 풀을 개발할 수 있는 능력과 같은, 폭넓은 범위에서 “더 큰 규모의” 인력 관리 기능을 가능하게 해준다는 사실을 발견했다고 합니다.

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디지털 인력 채용 테크놀로지는 ‘민첩한 노동력’의 기반이 됩니다.

비고용(non-employee) 노동력의 자연스러운 진화라는 현상은 인재 확보 및 채용 세계에서 일어나고 있는 주요한 변화이며, 그 뒤를 따르는 것은 바로 ‘민첩한 노동력’이라는 개념입니다. 딜로이트(Deloitte)가 발표한 ‘2019 인적자본 트렌드(Human Capital Trends)’ 보고서에 따르면, 응답자의 41%가 대체인력을 중요하게 생각하고 있었지만, 그에 대한 준비가 되었다고 말한 이들은 28%에 불과했습니다. 보스턴컨설팅그룹과 하버드 경영 대학원의 조사에서는 기업들의 40%가 향후 5년 안에 현재 직원 구성에서 대체인력이 차지하는 비율이 증가할 것이라고 예상하고 있었으며, 50%는 ‘긱 이코노미’ 플랫폼을 채택하는 것이 중요한 트렌드가 될 것이라고 말했습니다.

아든트 파트너스의 연구에서는 다음과 같이 말하고 있습니다.

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      약 70%의 기업들이 디지털 인력 채용 플랫폼이나 온라인 인재 시장과 같은 온디맨드 인재 공급원을 업무 수행에 있어서의 중요한 요소라고 말했습니다.
      기업들이 임시 인력 프로그램을 고려하는 데 있어서 가장 우선시하는 사항은 새로운 기술과 혁신적인 플랫폼에 대한 투자입니다. (83%)
      인재 확보를 위한 다양한 채널을 자유롭게 활용하는 것이 기업들에게는 상당히 중요도가 높은 사안입니다. (63%)
      66%의 조직에서는 향후 2년 이내에 인재 확보를 위한 통합적인 전략을 수립해서 민첩성의 기반을 마련하고, 프로젝트와 인재들 사이에 최적의 매칭을 제공할 것이라고 합니다.
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디지털 인력 채용은 민첩한 인력을 갖추고 유지하는 데 도움이 되며, 2020년 이후에는 더욱 중요해질 것입니다. 기업들은 인재 채용에 있어서 점점 더 기술력을 폭넓게 받아들이게 될 것입니다. 그래서 인재 풀 선별을 자동화하고, 채용 관리자가 주어진 프로젝트나 역할에 가장 적합한 인재와 연결될 수 있도록 하며, 인사/조달/ 인재 확보 분야의 핵심적인 이해당사자들이 자신들의 전체 인력 구성에 대해서 보다 정확하게 이해할 수 있도록 도와줄 것입니다.

[출처] https://www.wishket.com/news-center/detail/439/

당신이 원격 근무 환경에서 보여줘야 하는 진짜 리더십.

요즘 들어 점점 더 많은 기업들이 분산 근무방식이나 원격근무 형태에 관심을 보이고 있습니다. 이런 현실 속에서 우리는 어떻게 팀의 커뮤니케이션을 성공적으로 이끌어낼 수 있을까요?

만약 여러분이 한 회사의 리더라면 혁신 프로세스를 주관해야 하기 때문에, 원격으로 일한다는 것에 대해 걱정부터 앞설 수 있습니다. 하지만 원격 업무환경에서 성공하려면, 보다 근본적인 변화가 필요합니다. 이번 시간 위시켓은 원격 제품 관리 부문을 6년 이상 이끌어온 프로덕트 매니저, Kleanthis Georgaris가 말하는 원격근무를 효율적으로 전환 방법을 알려드립니다. 원격근무 환경에서 여러분의 비즈니스를 성공적으로 성장시키고 싶다면 집중해서 읽어주세요.

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원격 근무, 어떻게 시작해볼까?

조직이 원격으로 운영되는 경우, 팀원들은 개인 단위로 각자의 업무를 하기 때문에 조직의 리더들에게 새로운 고민거리가 생겨나게 됩니다. 이런 걱정거리의 대부분은 업무 문화 형성, 피드백 모으기, 커뮤니케이션과 연관되어 있는데요. 특히 다양한 분야에서 모인 팀원들을 직접 마주하여 지휘할 수가 없다 보니, 이제껏 경험해보지 못했던 새로운 어려움에 직면하게 됩니다.

원격으로 팀을 이끄는 리더가 리더십을 발휘하기 위해서는 크게 3가지 방법을 사용할 수 있습니다. 다양한 분야의 업무를 하는 팀에게 영감을 줘야 하고, 생산적이고 투명한 커뮤니케이션을 장려해야 하며, 책임 있고 결과 지향적인 문화를 만들어야 하는데요. 다음의 내용들을 통해 구체적으로 어떻게 리더십 역량을 채워나갈 수 있는지 말씀드리겠습니다.

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▷ 팀원들에게 영감을 줘라.

신뢰와 공감을 형성하는 데에는 친밀한 행동과 격식 없는 어울림이 큰 역할을 하지만, 원격 업무에서는 그런 장점을 활용할 수 없기 때문에 어려움이 뒤따르게 됩니다. 특히나 리더들에게는 그러한 어려움이 더 크게 여겨지는 것이죠. 리더들에게는 팀원들을 이끌어서 과업을 완수해야 하는 책임이 있습니다. 영업 직원이나 엔지니어들을 이끄는 것과는 다르게, 리더는 잡일을 대신 처리할 수도 없고, 엔지니어들 대신에 코딩을 해줄 수도 없으며, 밀린 디자인 작업을 대신해줄 수도 없습니다.

서로 다른 분야와 업무환경에서 모인 팀원들이 함께 일하다 보면 그 안에서 어떤 일들이 일어날지 모르기 때문에, 그런 팀원들을 관리하기 위해서는 신뢰를 쌓고 모범을 보이는 것이 중요한 역할을 하게 됩니다. 다음과 같은 전략을 사용한다면 팀원들과 강력한 유대관계를 형성할 수 있고, 원격으로 일하는 리더들도 그 어려움을 기회로 활용할 수 있습니다.

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1. 신뢰를 구축한다.

물리적인 환경에서는 사교 활동과 개인적 친분 등을 활용할 수 있기 때문에 신뢰를 얻기가 더 쉽습니다. 원격 근무 환경에서는 물리적 접촉이 불가능하기 때문에, 신뢰 형성에 있어서 그런 부분을 활용할 수 없습니다. 지름길 같은 게 없다는 말입니다. 편하고 친근하게 대하는 방식을 취할 수 없으니, 여러분은 진정성을 보여줘야 하고, 보다 세심하게 배려해 줘야 합니다.

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2. 적극적으로 지원한다.

직접 만나는 사교 활동이 거의 없기 때문에 팀원들에게 걱정거리나 문제가 발생했을 경우에도 그것을 알아차리기가 더 어렵습니다. 원격으로 일하는 리더들은 팀원들의 상태를 적극적으로 확인해야 하며, 형식에 구애받지 않는 편안한 분위기의 회의 일정도 잡아야 합니다. 그래서 팀원들이 따로 요청하지 않더라도 그들에게 필요한 사항을 파악해서 적극적으로 지원해야 합니다.

만약에 어떤 문제가 생긴 팀원이 있다면, 그들은 자신의 리더에게 편하게 이야기할 수 있어야 합니다. 예를 들자면, 생산과정에서 어떤 문제가 발생한다면 이는 기술적으로는 엔지니어 부서가 해결해야 하는 문제이기는 하지만, 엔지니어들이 이런 문제에 대해서 자신의 리더에게 편하게 이야기할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요한 것이죠.

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3. 뛰어난 성과를 인정한다.

성공에 대해서는 축하해 주고, 실패에 대해서는 공감해 주는 식으로 팀원들에게 동기부여를 해주는 것도 당연히 리더의 임무입니다. 물리적인 환경에서는 퇴근 후에 함께 회식을 할 수도 있고, 휴게실에서 즐겁게 대화를 나눌 수도 있기 때문에, 대단히 친밀한 방식으로 사람들에게 동기부여를 해줄 수 있습니다. 원격으로 일하는 리더들은 이런 제약사항을 극복해야만 합니다. 그렇게 하기 위해서는 팀원들을 인정해 주고 격려하기 위한 시간을 따로 마련해두고, 직접 인사말을 전하는 것이 좋습니다.

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4. 모범을 보인다.

마감시간이 임박했다면, 직접 현장에 뛰어 들어서 테스트와 제품 평가 등의 업무를 도울 수 있습니다. 원격으로 일할 때는 더욱 열심히 움직여야 하는데, 도움이 필요한 곳이 어디인지를 파악하고, 자신들이 여기저기 ‘참견’하는 것이 아니라 팀을 위해서 노력한다는 메시지를 전달하고, 자신들의 업무, 의사결정 내용, 가치에 대한 업데이트된 내용을 부지런히 공유해야 합니다.

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▷ 생산적이며, 투명한 의사소통을 하라.

가상 환경에서 일하는 성공적인 리더라면 팀원들이 숲도 보고 나무도 볼 수 있도록 도와야 합니다. 리더가 그 존재를 잘 인식시키는 한 가지 방법은, 그룹 통화를 통해서 다른 팀원들에게 계획과 진행 상태, 그리고 결과를 주기적으로 공유하는 것입니다. 그리고 제품에 대한 논의는 물리적인 환경에서와 마찬가지로 친밀하며 격의 없는 소통으로 이루어져야 합니다.

1. 투명성을 기른다.

중소규모의 스타트업이 물리적인 사무실에서 일하는 경우라면, 일부러 계획하지 않더라도 어느 정도의 투명성은 쉽게 확보할 수 있습니다. 그런 환경이라면, 리더들이 점심시간이나 회사의 행사 자리에서 이해관계자들과 편하게 이야기를 할 수도 있고, 개방형 사무실이라면 책상을 사이에 둔 직원들과 그때그때 논의를 나눌 수도 있으며, 심지어는 화이트보드에 필요한 사항을 적어서 알려줄 수도 있습니다. 하지만 회사가 커지거나 원격 업무를 하게 된다면, 존재감을 드러내는 것과 투명성을 확보하는 것이 어려워집니다.

만약 현황 업데이트를 위해 많은 사람들이 그룹 통화를 하게 되면, 모두가 같은 시간을 비워두기가 어렵기 때문에 회의가 가주 열리지 않을 가능성이 큽니다. 또한, 생산성 부분에서도 문제가 있는데요. 회의에 참석한 다른 팀원들의 모습이 실제로 보이지 않기 때문에, 대규모 그룹 통화는 문제 해결을 위한 브레인스토밍의 수단이 되지 못하고, 그저 틀에 박힌 내용들을 나누는 자리가 될 가능성이 있습니다. 이를 막기 위해서는 대규모 그룹 통화는 최소화하고, 대신에 소규모 그룹이나 일대일 통화를 통해 필요한 내용이 있으면 서로 논의하고, 상황 업데이트를 진행해야 합니다.

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2. 직접적인 커뮤니케이션을 활성화한다.

원격에서 일하는 리더가 이해당사자, 디자이너, 엔지니어, 분석가들이 서로 커뮤니케이션하는 유일한 통로가 되지 않도록 해야 합니다. 그렇게 된다면 각 구성원들이 오직 프로덕트 매니저를 통해서만 의사소통을 할 수 있습니다. 리더는 물리적인 사무실 환경에서와 마찬가지로, 다양한 구성원들 사이에서 개방적이며 직접적인 커뮤니케이션을 장려해야 합니다.

예를 들어서, 어느 팀에서 성공적인 신기능을 선보였다면, 리더가 엔지니어와 이해관계자들 사이의 커뮤니케이션 격차를 좁혀서, 엔지니어들이 자신들의 힘든 작업이 미치는 일상적인 영향을 “관찰할 수 있는” 전달자의 역할을 해야 합니다.

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▷ 책임 있고, 결과 지향적인 문화를 만들어라.

9-6라는 업무시간에 얽매이지 말고, 결과에 집중해보세요. 이상적인 세계에서라면, 모든 기업들이 측정 가능한 목표로 팀을 평가하는 결과 지향적인 문화를 갖고 있을 것입니다. 현실에서는 이런 일이 거의 없습니다. 많은 관리자들은 무의식적으로 팀원들이 몇 시간이나 일하는지를 관찰하고, 그걸로 업무의 질을 평가하는 경우가 많습니다.

사소한 것까지 관리하고 싶은 유혹을 버리세요. 업무시간으로 평가한다거나 과도하게 개입한다고 해서 직원들에게서 더 많은 생산성이 나오지는 않습니다. 원격 업무 환경에서라면, 리더들은 자신들의 팀이 내야 하는 결과에 초점을 맞추어야 합니다. 팀원들이 그들 스스로가 하겠다고 말한 것을 수행하고 있나요? 여러분의 팀을 믿는다면, 대면 시간이 부족한 것에 대해 걱정할 필요가 없이, 프로젝트가 계획대로 진행되고 있는지에 대해서 보다 빠르게 확인할 수 있습니다.

1. 혁신과 창의성을 자극한다.

위대한 아이디어는 대부분 팀워크와 협력적인 브레인스토밍의 결과라는 점을 생각한다면, 원격 조직에서는 혁신이라는 것이 어려운 과제가 됩니다. 물리적인 사무실에서는 팀 전체가 장시간 회의실에서 논의를 하거나, 브레인스토밍을 수차례 가질 수도 있고 심지어는 휴게실에서도 의견을 나눌 수 있는데요. 원격 근무를 하는 기업에서는 쉽게 사용할 수 없는 방법입니다.

원격으로 일하는 리더들은 다른 사람들과 아이디어를 논의하고, 브레인스토밍을 하기 위해서 회의를 세팅해야 하고, 그런 회의를 통해서 필요한 것들을 대부분 얻어내야 합니다. 가장 효과적인 방법은 사람들에게 먼저 문제점을 알려줘서 생각할 시간을 갖게 하고, 실제 회의에서의 논의를 활발하게 하고, 효율성도 높이는 것입니다.

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2. 피드백 루프(Feedback Loop)를 장려한다.

시작 단계, 요구 사항 수집, 구현, 사용자 테스트 등, 제품 라이프 사이클의 모든 단계에서 팀원들이 주는 피드백은 훌륭한 제품을 만들기 위해서 필수적인 것입니다. 원격으로 일하는 관리자는 피드백을 잘 요청할 수 있어야 하고, 팀원들을 활발하게 참여시킬 수 있어야 합니다. 팀원들이 바로 옆자리에 앉아 있다면 이런 일이 훨씬 더 수월하겠지만, 원격 환경에서라면 프로덕트 매니저들이 자칫 현실에 안주한 나머지 필요한 계획들을 정리하지 못할 수도 있습니다.

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리더가 되어 이끈다는 것.

리더라는 역할은 전략과 실행이 교차하는 특별한 지점에 자리해있습니다. 올바른 아이디어나 기능을 생각해내고, 이해관계자들과 팀원들을 설득하는 것만이 전부는 아닙니다. 여러분이 리더라면 그 일을 훌륭히 수행해서 결과까지 내놓아야 합니다. 따라서 리더십을 통해 이끌어나가는 힘을 가져야만 하죠.

[출처] https://www.wishket.com/news-center/detail/436/

2020년 반드시 주목해야 할 웹 개발 트렌드 6가지

정보기술의 진화는 결코 멈추지 않습니다. 기술 세계는 전년과는 다르게 1년마다 계속해서 변화를 거듭하고 있습니다. 기업들과 웹 개발자들은 이렇게 끊임없이 변화하는 환경을 따라잡기가 어려울 수도 있습니다. 하지만 경쟁이란 언제 어디서나 존재하는 것이기 때문에, 기업은 소비자들에게 제공하는 것들의 품질을 개선하는 노력을 게을리할 수는 없습니다. 그것이 제품일 수도 있고, 서비스일 수도 있고, 인터넷을 통해서 제공되는 애플리케이션 일 수도 있습니다.

웹의 존재는 필수적인 것이 되었기 때문에, 웹 앱을 상업성이 있는 디지털 제품으로 만들기 위해서는 그것을 개발하거나 최적화할 때, 반드시 염두에 두어야 할 고려 사항들이 있습니다. 이를테면 위시켓과 같이 많은 개발 프로젝트들이 모여있는 플랫폼을 확인하며, 어떤 것들이 인기가 있는지, 소프트웨어 솔루션을 더 쉽게 구현하게 해주는 것이 무엇이 있는지 그리고 이러한 솔루션을 위해서 다른 회사에서는 어떤 기술을 사용하고 있는지 그 흐름을 알아야만 합니다.

이번 시간, IT 아웃소싱 플랫폼 위시켓은 2020년에 가장 주목받을 웹 개발 테크놀로지는 어떠한 모습이고, 또 웹 앱 개발 트렌드는 어떤 것이 될지를 정리해보려고 합니다. 웹 개발과 관련한 6가지의 최신 트렌드를 알아보고, 변화하는 트렌드의 흐름을 읽어보세요.

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1. 프로그레시브 웹 앱 (PROGRESSIVE WEB APPS, PWA)와 사용자 참여의 개선

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프로그레시브 웹 앱(PWA)를 언급하지 않고 웹 애플리케이션 개발에 대해서 이야기하는 것은 불가능합니다. PWA가 나온 지는 벌써 몇 년 되었지만, 2020년도에도 여전히 웹 개발에서 가장 인기 있는 트렌드 중 하나로 남아 있을 것입니다. 일반적으로 웹 페이지의 로딩 속도가 빠를수록 구글 검색 결과의 순위가 높은 것으로 알려져 있습니다. 구글에서 최근 공개한 자료에 따르면, 사용자들 중 53%는 로딩하는데 3초 이상이 걸리는 사이트는 바로 떠나버린다고 합니다.

PWA는 이를 극복할 수 있는 웹 앱입니다. 애플리케이션의 기능을 높은 수준으로 유지하면서도 일반적인 웹사이트처럼 로딩되죠. PWA는 모바일 사용자 경험을 진정으로 혁신하고, 웹 기반의 비즈니스를 근본적으로 바꿀 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 이런 바람직한 변화는 다음과 같은 장점들에 의해 더욱 힘을 얻을 수 있습니다.

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2. 싱글 페이지 웹 앱(SPA)과 성능의 개선

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이제는 웹사이트와 모바일 앱을 모두 운영하는 추세가 시들해지고 있습니다. 기업들에게 있어서 그 둘 모두를 개발하고 유지 보수한다는 것은 합리적이지도 않고, 리소스 소모도 많이 드는 작업입니다. 그리고 비용도 많이 들죠. 반응성이 뛰어난 디자인으로 품질이 뛰어난 하나의 앱을 개발한다면, 비용이 상당히 절약될 수 있습니다.

그러기 위한 방법은 두 가지가 있는데요. 어느 것을 택할지는 그 기업이 처한 상황에 따라 다를 수 있습니다. 첫 번째 방식은 모바일 참여를 유도하는 등 앞에서도 언급한 많은 장점이 있는 PWA를 선택하는 것입니다. 두 번째 방식은 모바일 앱을 개발하고 이를 보완할 수 있는 싱글 페이지 웹앱(SPA)을 만드는 것이죠.

SPA는 서버에서 HTML 페이지들을 일일이 다운로드하는 것이 아니라, 마크업(markup)과 데이터를 로딩해서 싱글 웹 페이지로 렌더링 하는 자바스크립트 웹 앱입니다. 이로 인해서 성능이 향상되며, 사용자가 페이지를 다시 로딩할 필요도 없습니다. 싱글 페이지 앱 개발에 있어서 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.

개발 팀이 자바스크립트나 타입스트립트(Typescript)에 익숙해야 합니다.
싱글 페이지 앱은 서버 측의 형식으로 로직을 생성하는 것이 아니라, 대부분은 사용자 인터페이스의 로직으로 수행되는 웹 API들을 광범위하게 사용합니다.
SPA는 복잡한 사용자 인터페이스와 다양한 기능이 필요한 앱에서 사용하면 좋습니다.

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3. 모션 UI(MOTION UI)와 디자인의 강화

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모션 사용자 인터페이스는 UI 개발에 있어서 최신 트렌드 중의 하나입니다. 서비스나 제품이 무엇에 관한 것인지를 이해할 수 있도록 사용자의 주의를 끄는 것이 점점 더 어려워지고 있는데요. 모션 UI는 인터랙티브 웹 디자인에 대한 수요를 충족시킬 수 있는 것으로 커다란 관심을 모으고 있습니다. 웹 솔루션에 대한 UI 전환과 애니메이션을 만들어내기 위한 이 라이브러리는 개발자들이 자바스크립트, 프레임워크, 라이브러리 같은 기술에 대한 포괄적인 지식이 없어도 콘텐츠에 생명력을 불어넣을 수 있게 해줍니다. 모션 UI의 컨포넌트들은 웹 애플리케이션의 디자인을 강화해서 사용자 참여와 앱의 편의성을 개선해 주기도 합니다.

웹사이트와 앱에 대한 UI/UX 디자인의 또 다른 트렌드는 모바일 사용자가 증가함에 따라서 반응성이 더욱 필요하게 되었다는 것입니다. 그리고 여러분들도 애플, 어도비, 스트라이프(Stripe), 부킹닷컴(Booking.com), 아디다스와 같은 기업들과 반응성이라는 측면에서는 대등하게 겨룰 수 있다는 것도 좋은 점입니다.

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4. 초자동화(HYPERAUTOMATION)와 인공지능(AI)의 위력

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인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 이제 거의 모든 디지털 전환이나 기술 혁신의 핵심에 놓여있기 때문에, 2020년은 웹 개발에 있어서도 주목할 만한 성장을 이루는 한 해가 될 것입니다. 인공지능이 제공하는 정확성, 속도, 신뢰성은 모든 작업을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 프로세스 자동화는 웹 개발에서 현재 유행하고 있으며, 테크놀로지 업계 전반에서도 트렌드가 되고 있습니다. 이는 코드를 반복적으로 사용할 필요를 없애서 웹 프로그래밍을 더 쉽게 만들어주기는 하지만 개발 시간은 더 오래 걸릴 수도 있습니다.

물론 웹사이트가 어떤지에 따라서 공수가 달라집니다. 웹사이트가 거의 텍스트 위주로 구성된 경우에는, 자동화된 에디터는 코드를 작성하는 용도로만 사용될 것입니다. 하지만 웹사이트가 좀 더 역동적이거나 모바일 사이트라면, 자동화된 에디터가 보다 더 필수적인 도구가 되겠죠. 다양한 언어를 지원하고 있거나 모바일 앱을 만들고 있다면, 각각에 맞게 별도의 에디터가 필요할 것입니다.

AI 알고리즘은 올바른 해결책을 더 빨리 찾아줄 수 있지만 전반적으로 복잡성이라는 문제가 있습니다. 웹사이트를 보다 견고하게 만들기 위해서 보다 경험 많은 개발자가 필요하죠. AI가 웹 개발 과정에서 도움을 줄 수 있는 부분들은 다음과 같습니다.

• • AI 기반의 챗봇을 활용한 데이터 수집 자동화
    지능형 챗봇을 통해 사용자 경험 개선
    고객 행동의 정확한 분석
    자기학습 알고리즘으로 웹 코딩 대체
    소프트웨어 테스트와 품질 검증(QA)을 강화
    이메일 마케팅 자동화
    사용자들에 맞춤화된 검색 결과

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5. 음성 검색과 검색엔진 최적화(SEO)의 개선

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음성 어시스턴트(voice assistant)는 스마트폰에서 일반적인 기능이 되었을 뿐만 아니라, 웹 개발에서도 커다란 영향을 미쳤습니다. 음성 어시스턴트 사용자가 검색 수행, 이메일 작성, 전화 연결, 날씨 검색 등의 다양한 서비스를 통해서 컴퓨터나 휴대전화와 상호작용할 수 있게 해줍니다. 이 모든 기능들은 음성을 통한 명령으로 이루어지는데요.

음성 검색은 웹 브라우저가 입력된 키워드를 웹에서 검색할 수 있는 기능입니다. 음성 검색은 페이지나 웹 브라우저, 데스크톱 검색창에서 빠르게 정보를 찾는데 사용됩니다. 웹 개발의 현재 트렌드 중 하나인 음성 검색은 원하는 결과의 페이지를 찾기 위한 효과적인 방법이 되고 있습니다. 그 결과, 기업들에서는 검색엔진을 위한 콘텐츠 마케팅과 음성 검색 최적화에 대한 투자를 늘리기 시작했는데, 이는 클러치(Clutch)의 조사로 확인되고 있습니다. 많은 기업들이 음성 검색을 통해 새로운 사용자들을 유치하려고 노력하면서 유기적으로 더 많은 검색 트래픽과 전환이 생길 것으로 전망되고 있습니다.

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6. 모듈 그리고 웹 개발 비용의 절감

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모듈러 디자인은 2020년에도 여전히 웹 개발 트렌드에서의 강세를 이어갈 전망입니다. 여기에는 그럴만한 이유가 있는데요. 다음에서 모듈 방식의 장점을 알아보세요.

• • 웹 애플리케이션의 아키텍처를 보다 간단하고 효과적으로 만듦
    코드를 적게 쓰기에 애플리케이션의 품질을 더 뛰어나게 유지해 줌
    개발 시간의 효율성을 늘리고, 프로젝트 관리에 더 많은 도움을 줌
    더 작고, 더 빠르고, 더 날렵한 코드 기반의 애플리케이션을 만들 수 있음

모듈형 웹 애플리케이션 아키텍처는 심플하면서도 우아합니다. 불필요한 레이턴시(지연시간)를 줄여주고, 확장성에 대한 걱정이나 복잡성에 대한 우려들을 없애줄 것입니다. 이처럼 심플한 시스템이기에, 개발자들은 더 이상 애플리케이션의 모든 복잡한 사항들을 이해할 필요가 없게 되었습니다. 사실 이 부분은 그동안에 엄청난 골칫거리이자 리소스의 낭비를 불러 일으키는 부분이었습니다. 웹사이트나 웹 앱을 컴포넌트 단위로 축소하면, 웹 개발자들이 더 쉽게 탐색할 수 있습니다. 이렇게 하면 개발 과정이 보다 유연해지고, 시간도 적게 걸리며, 개발비용도 줄어들 것입니다.

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웹 개발 산업은 웹 디자이너, 개발자 그리고 관련된 엔지니어들의 다양한 능력이 필요한 분야입니다. 지금까지 위시켓은 최신 동향을 전하기 위해서, 2020년을 주름잡을 필수적이면서도 최신의 웹 개발 트렌드를 알려드렸습니다. 이제 여러분은 PWA, SPA, 모션 UI, 인공지능, 음성 검색, 모듈화 아키텍쳐에 대해 알게 되었으니 앞으로의 시장에서 누구보다 빠르게 기회를 잡을 수 있을 것입니다.

[출처] https://www.wishket.com/news-center/detail/435/

[과학TALK] 시속 1220km로 전 국토 누비는 미래교통의 꿈

그때그때 달라요··· 머신러닝 기법·기술 따라잡기

2018년 09월 11일  

        ⓒ CIO Korea, Bob Violino | InfoWorld

아마도 인공지능(AI)의 부분집합인 머신러닝(ML)에 대한 이야기를 갈수록 많이 듣고 있을 것이다. 그렇다면 ‘머신러닝’으로 정확히 무슨 일을 할 수 있을까?

머신러닝은 다양한 방식과 기법을 아우르고, 각각은 잠재적 이용 사례를 가지고 있다. 머신러닝 툴과 인프라에 대한 투자에 다짜고짜 뛰어들기 전에 이들을 먼저 조사하는 것이 바람직하다.

-> ‘말장난에 속지말자!’··· 헛소리 인공지능· 머신러닝 구별법

– 머신러닝 기법(Methods)

지도 학습(Supervised learning)
머신이 학습해야 하는 것을 이용자가 파악하고 있다면 지도 학습이 이상적이다. 엄청난 양의 훈련 데이터에 머신을 노출시키고, 결과를 조사하고, 기대한 결과를 얻을 때까지 매개변수를 조정할 수 있다. 그 후, 머신이 이전에 본 적이 없는 일련의 검증 데이터에 대해 결과를 예측하도록 함으로써 머신이 무엇을 배웠는지 알 수 있다.

가장 일반적인 지도 학습 작업은 분류와 예측을 포함하고, 또는 회귀(regression)를 포함한다.

지도 학습 기법은 과거의 재무 실적에 대한 정보에 기초해 개인 및 조직의 재무 위험을 결정하는 등의 용도에 쓰일 수 있다. 아울러 과거의 행동 패턴에 기초해 고객이 어떻게 행동할 것인지, 또는 이들의 선호사항이 무엇인지에 관한 양질의 의견 역시 제공할 수 있다.

예를 들어, 온라인 대출 사이트인 렌딩 트리(Lending Tree)는 데이터로봇(DataRobot)의 자동 머신러닝 플랫폼을 이용하여 고객에 대한 경험을 커스터마이징하고, 고객의 과거 행적을 기초로 고객의 의도를 예측한다고, 액크셰이 탠던(Akshay Tandon) 부사장 겸 전략/애널리틱스 책임자는 말했다.

고객의 의도를 예측함으로써 – 주로 ‘리드 스코어링(lead scoring)’을 통해 – 렌딩 트리는 이자율을 단순히 둘러보는 사람과 실제로 대출을 신청할 용의가 있는 사람을 높은 확률로 구분한다. 지도 학습 기법을 이용하여, 회사는 거래 성사의 확률을 정의하는 분류 모델을 구축했다.

비지도 학습(unsupervised learning)
비지도 학습은 머신이 데이터 세트를 탐색하여 상이한 변수들을 연결하는 감추어진 패턴을 규명하는데 활용된다. 데이터를 통계적 특성들에만 기초해 클러스터링 하는데 이용되곤 한다.

비지도 학습의 좋은 응용 분야는 개연적 기록 연결을 수행하는데 쓰이는 클러스터링 알고리즘이다. 이는 데이터 요소들 간의 접점을 추출하고, 이를 바탕으로 개인 및 조직을 식별하고 물리 및 가상 세계에서 이들의 접점을 규명한다.

이는 이질적 출처로부터 또는 상이한 사업 부문에 걸쳐 데이터를 통합하여 고객에 대한 일관되고 포괄적인 시각을 구축하는데 특히 유용하다고 렉시스넥시스 리스크 솔루션즈(LexisNexis Risk Solutions)의 기술 부사장 플래비오 빌래누스터는 설명했다. 이 회사는 애널리틱스를 이용해 고객이 위험을 예측하고 관리하는데 도움을 준다.

비지도 학습은 정서 분석(sentiment analysis)에 이용될 수 있다. 이는 개인의 소셜 미디어 게시물, 이메일, 여타 서면 반응을 바탕으로 개인의 정서 상태를 규명한다고 컨설팅 회사인 캠브리지 컨설턴트(Cambridge Consultants)의 특수 머신러닝 엔지니어인 샐리 엡스타인은 전했다. 그녀에 따르면 비지도 학습을 통해 통찰력을 추출하여 고객을 만족시키는 금융서비스 회사가 늘어나는 추세다.

준지도 학습(semisupervised learning)
준지도 학습은 지도 및 비지도 학습을 혼합한다. 감독자는 데이터의 작은 부분에 라벨을 붙여 기계에게 데이터 집합의 나머지를 어떻게 분류할 것인지에 대한 단서를 주는 방식이다.

준지도 학습은, 무엇보다, 신분 사기를 검출하는데 사용될 수 있다. 빌랜누스터에 따르면 사기는 비-사기 활동만큼 빈번하지 않고, 따라서 사기 행위는 적법 행위 세계에 있는 ‘예외(anomaly)’로 간주될 수 있다. 그래도 사기는 존재하는데, 준지도 예외 검출 머신러닝 기법이 이런 문제 유형에 대한 솔루션을 모델링 하는데 사용될 수 있다.

준지도 학습은 라벨 처리된 것과 라벨 처리되지 않은 데이터가 혼재할 때에도 사용될 수 있고, 이는 대기업 환경에서 빈번하게 목격된다고 엡스타인을 전했다. 또 아마존은 라벨 및 비라벨 데이터에 관해 AI 알고리즘을 훈련시킴으로써 알렉사(Alexa)의 자연어 이해를 강화할 수 있었다고 그는 설명하며, 이는 알렉사의 반응의 정확도를 높이는데 유용했다고 덧붙였다.

강화 학습(reinforcement learning)
강화 학습에 의해 기계는 환경과 상호작용할 수 있다(예컨대 하자 제품을 컨베이어에서 휴지통으로 밀어내는 것). 아울러 이용자가 원하는 것을 한 경우 보상을 제공한다. 보상 계산을 자동화함으로써 기계가 스스로 학습할 시간을 준다.

강화 학습의 사용 사례 중 하나로는 소매 매장에서 의류 및 여타 물품의 분류를 들 수 있다. 일부 의류 소매업체는 의류, 신발 및 액세서리 같은 물품을 분류하는데 로봇 공학 등의 새로운 기술을 시험하고 있다고 신생 기술 및 비즈니스 동향에 집중하는 컨설팅 회사인 딜로이트의 애널리스트 데이비드 채스키는 말했다.

채스키는 로봇이 강화 학습을 이용하여 (또 딥 러닝을 이용하여) 물품을 잡을 때 어느 정도의 압력을 사용해야 하는 지를, 그리고 물품목록 안에서 이들을 가장 적절하게 잡는 법을 파악한다고 설명했다.

강화 학습의 한 변형은 딥 강화 학습(deep reinforcement learning)이다. 이 기법은 지도 학습 또는 비지도 학습 기법만으로 작업을 완수할 수 없을 때 자율적 의사 결정을 내리도록 하는데 아주 적합하다.

딥러닝(deep learning)
딥러닝은 비지도 또는 강화 학습 등의 학습 유형을 수행한다. 개략적으로, 딥러닝은 주로 신경망을 이용하여 데이터 세트의 특징들을 상세히 식별함으로써 사람의 일부 학습 방법을 모방한다.

-> 알아두면 쓸데있는 ‘딥러닝 이야기’

딥러닝은 딥 신경망(Deep Neural Network, DNN) 형태로 신약 개발에서 고효율 스크리닝을 가속하는데 이용되어 왔다고 채스키는 전했다. 이는 딥 신경망(DNN) 가속 기법을 적용해 현저히 적은 시간에 다수의 이미지를 처리한다. 그러면서 딥 러닝 모델이 궁극적으로 학습한 이미지 특징들로부터 더욱 양질의 통찰력을 추출한다.

아울러 이 머신러닝 기법은 수많은 회사들이 사기에 대처할 수 있도록 해준다. 자동화된 범죄 행위 검출을 이용해 검출률을 제고하는 방식이다.

또한 딥러닝은 자동차 산업에도 쓰일 수 있다. 한 회사는 자동차의 문제를 조기에 검출하는 신경망 기반 시스템을 개발했다고 채스키는 전했다. 이 시스템은 소음과 진동을 인식할 수 있고, 표준으로부터의 편차를 이용해 장애의 성질을 해석한다. 이는 예측 정비의 일부가 될 수 있다. 왜냐하면 자동차 동작 부품의 진동을 판정하여 성능의 미세한 변화까지 인지할 수 있기 때문이다.

Image Credit : Getty Images Bank

– 머신러닝 기술(Techniques)

신경망 (neural networks)
신경망은 인간 두뇌의 신경 체계를 모방해 설계됐다. 각 인공 뉴런은 시스템 내부에서 다른 뉴런과 연결된다. 신경망은 계층들로 배열되어, 한 계층의 뉴런이 다음 계층의 다수 뉴런에게 데이터를 전달한다. 궁극적으로 데이터는 출력 계층에 도달하고, 여기서 신경망은 문제 해결, 객체 식별 등을 위한 최선의 추측을 내놓는다.

신경망 사용 사례는 여러 산업에 걸쳐 나타난다.

– 생명과학 및 의료에서, 진단 프로세스를 가속하기 위해 의학 이미지를 분석하는데, 그리고 신약 개발에 사용될 수 있다.

– 통신 및 미디어에서, 신경망은 언어 번역, 사기 검출, 가상 비서 서비스를 위해 사용될 수 있다.

– 금융 서비스에서, 이들은 사기 검출, 자산 운영, 위험 분석에 사용될 수 있다.

– 소매에서, 이들은 계산대 줄을 없애고, 고객 경험을 개인화하는데 사용될 수 있다.

결정 트리(decision tree algorithm)
결정 트리 알고리즘은 항목을 배치할 클래스를 결정하는데 유용한 항목 속성에 대한 질문들을 규명함으로써 항목을 분류하는 것을 목표로 한다. 트리 내의 각 노드(node)는 질문이고, 가지(branches)는 항목에 대한 더 많은 질문으로 이어지고, 잎(leaves)은 최종 분류에 해당한다.

결정 트리의 사용 사례로는 고객 서비스, 가격 예측, 제품 플래닝을 위한 지식 관리 플랫폼을 구축하는 것 등이 있다.

보험회사는 잠재 위험에 기초해 어떤 종류의 보험 상품 및 보험료 조정이 필요한지에 관한 통찰력이 필요할 때 결정 트리를 이용할 수 있다고 비즈니스 및 테크놀로지 컨설팅 회사인 SPR의 수석 데이터 과학자 레이 존슨은 전했다.

설명에 따르면 날씨 관련 손해 데이터와 위치 데이터를 중복시켜, 제출된 주장과 지출 금액을 기초로 위험 범주를 생성할 수 있다. 그 후 새로운 커버리지 적용을 모델과 대조해 평가하여 위험 범주와 잠재적 금융 영향을 제공할 수 있다.

랜덤 포레스트(random forest algorithm)
결정 트리는 정확한 결과를 제공하기 위해 훈련을 받아야만 한다. 그러나 랜덤 포레스트 알고리즘은 상이한 속성 세트를 기반으로 결정을 내리는 무작위로 생성된 결정 트리들을 취합하고, 이들이 가장 보편적인 클래스에 투표하도록 한다.

랜덤 포레스트는 데이터 세트에서 관계를 발견하기 위한 다용성 툴이고, 신속히 훈련시킬 수 있다고 엡스타인은 설명했다. 예를 들어, 원하지 않는 벌크 이메일은 이용자뿐 아니라, 서버의 로드 증가를 관리해야 하는 인터넷 서비스 공급자에게도 오랫동안 문젯거리였다. 이 문제에 대응해, 정상적인 이메일로부터 스팸을 걸러내는 자동화된 기법이 개발되었고, 이는 랜덤 포레스트를 이용해 원치 않는 이메일을 신속하고 정확하게 식별한다고 그는 말했다.

랜덤 포레스트의 다른 사용처는 환자 의료 기록을 분석해 질병을 식별하고, 금융 사기를 검출하고, 콜 센터 통화량을 예측하고, 특정 주식 매입에 따른 수익과 손실을 예측하는 것 등이다.

클러스터링(clustering algorithm)
클러스터링 알고리즘은 K-평균, 평균-이동, 기대 값-최대화(K-means, mean-shift, or expectation-maximization) 등의 기술을 이용하여 데이터 포인트들을 공유된 또는 유사한 특징에 따라 그룹핑 한다. 이는 분류 문제에 적용될 수 있는 비지도 학습 기법이다.

클러스터링 기법은 분획화 또는 범주화가 필요할 때 특히 유용하다고 채스키는 전했다. 활용되고 있는 사례로는 개별 특징에 따라 고객을 분획하여 마케팅 활동을 보다 효율적으로 배정하는 것, 특정 독자에게 뉴스 기사를 추천하는 것, 효과적인 법 집행 등이다.

클러스터링은 인간의 눈에 분명하지 않을 수 있는 복잡한 데이터 세트에서 그룹핑을 발견하는 데에도 유용하다. 엡스타인에 따르면, 실례는 데이터베이스 내 유사 문서를 분류하거나, 범죄 뉴스로부터 우범 지역을 규정하는 것 등이다.

연상 규칙 학습(association rule learning)
연상 규칙 학습은 변수들 사이의 관계를 찾는 추천 엔진에서 사용되는 비지도 기법이다. 이는 여러 전자상거래 사이트에서 ‘X를 구입하는 사람은 Y도 구입한다’는 제안의 배경이 되는 기법이기도 하다. 이 기법이 사용되는 실례를 찾기는 어렵지 않다.

구체적 사용 사례로는 판매고 증가를 원하는 특산품 소매업체일 수 있다고 존슨은 전했다. 기업는 이 기법을 이용해 고객의 구매 행동을 조사하여 행사, 스포츠 팀 등을 기념하는 특별 캔 및 번들 제품을 공급한다. 연상 규칙 기법은 고객이 언제 어디에서 선호하는 제품 조합을 구매하는지를 발견할 수 있는 통찰력을 제공한다.

과거의 구매 및 시간 프레임에 관한 정보를 이용해 회사는 보상 프로그램을 선제적으로 생성할 수 있고, 미래의 판매를 견인할 수 있는 특별 맞춤 오퍼를 제공할 수 있다고 존슨은 덧붙였다.

* Bob Violino는 컴퓨터월드, CIO, CSO, 인포월드, 네트워크월드에 기고하는 전문 저술가다. 
ciokr@idg.co.kr

[출처] https://www.oss.kr/index.php/info_techtip/show/69c538e1-41a1-417f-8e14-425e5b141f3f

‘블랙홀’을 보게 해준 한 대학원생의 아이디어, 그리고 집단지성

입력 2019.04.11 17:53 | 수정 2019.04.11 18:29

출처 : http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2019/04/11/2019041102723.html