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메타버스, 그리고 그래프 DB ‘메타버스(Meta+Universe)’, 이 ‘가상 세계' 대한 열기가 우리가 사는 ‘현실 세계’를 연일 뜨겁게 달구고 있다. 내로라하는 빅테크 기업들도 이 흐름에 따라 메타버스 관련 콘텐츠들을 제공하거나, 비즈니스 비전들을 제시하고 있다. 그리고 이렇게 ‘핫’한 메타버스의 핵심 기술로 그래프 데이터베이스(DB)가 그 중심에 자리하고 있다. 그래프 DB와 메타버스, 연결고리는 ‘소셜 네트워크’ 메타버스 구현의 핵심은 바로 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 가상화이다. 소셜 네트워크 전문기업인 페이스북이 회사명을 메타(Meta)로 바꾸면서, 메타버스 내 소셜 네트워크 역시 매우 중요한 위치로 자리잡을 것으로 전망된다. 이미 메타(당시 페이스북)는 2004년 설립시부터 그래프 D..

Background 최근 인터넷, 휴대폰 등 전기통신 수단을 이용하여 피싱, 스미싱, 파밍, 메모리 해킹 등과 같은 금융사기 범죄가 빈번하게 발생하고 있으며, 그 수법 또한 점점 지능화되고 있다. 금융사기는 주로 대포통장을 통해 이루어진다. 대포통장 이용 시 자금 추적을 피해 범죄자를 빠르게 색출해내지 못하며, ATM 또는 이체를 통해 자금을 세탁하기 쉽다는 이점이 있다. 금융당국은 대포통장 근절을 위하여 통장개설 제한, 지연이체 제도 등을 도입하였으며, 대포통장 비율이 은행의 전체 보유 계좌 가운데 0.4% 이상이 되면 해당 은행은 금융당국의 관리 감독을 받는 정책을 펴고 있다. 이에, 각 은행은 빅데이터 및 AI를 모니터링 시스템에 도입하여 대포통장 적발에 힘을 쓰고 있다. 하지만, 이러한 노력에도 ..

분석 관점에서의 예지정비시스템 예지정비시스템은 장비의 설비 상태를 점검하고 고장을 예측하는 관리 시스템이다. 예지정비시스템을 도입함으로써 다양한 종류의 장비들의 잠재적 고장요인을 정확하게 예측하고, 설비와 관련된 데이터 수집, 분석 및 과학적 관리를 통해 예측모델을 구성해주어 문제점을 개선하며, 다운타임을 줄여 비용 손실까지 막아주는 효과를 가져다준다. 기존의 예지정비 시스템은 시계열 기반의 데이터 패턴을 주로 학습 후 이상 징후가 발견되면 실시간 모니터링 시스템에 알려주는 시스템이었다. 시계열 기반 패턴 분석은 고장을 어느 정도 예측하여 관리는 가능하나, 고장 요인을 정확하게 예측하기에는 한계가 있다. 이러한 분석기법에서는 장비와 장비 간 상호작용에 대한 요소를 고려할 수 없기 때문이다. 자주 일어나는..

설명 가능한 머신러닝, 그리고 AI 머신러닝 채택이 증가함에 따라 설명 가능한 모델은 뜨거운 주제가 되고 있습니다. 기존 신경망과 딥러닝 네트워크를 기반으로 한 예측모델은 특정 결과에 어떻게 도달했는지에 설명할 수 없는 반면, 설명 가능한 모델은 주요 변수를 보여주며 어떻게 결과에 도달했는지를 설명해 줄 수 있습니다. 설명 가능한 모델의 전통적인 예로는 의사 결정 트리(decision tree)를 들 수 있습니다. 그리고 그 의사 결정 트리는 특수한 그래프의 형태를 가지고 있습니다. 마찬가지로 그래프 알고리즘이나 그래프 기능을 AI 모델의 일부로 사용하면 "고객 --(구매) --> 제품"과 같이 그래프 관계로 자연스러운 의미를 쉽게 해석할 수 있습니다. 설명 가능한 AI 모델에는 많은 장점이 있습니다. ..

언텍트 시대로 변화를 맞이한 HR 문화 코로나 19로 맞이한 ‘언택트’ 시대는 사람들의 일상과 문화를 바꾸고 있습니다. 감염의 노출을 최소화하기 위해 사람들이 모임을 자제하는 요즈음 재택근무, 택배, 배달 서비스 등을 통한 비대면 서비스들이 흥행하고 있습니다. 코로나 19 사태 이후로 가속화 되는 디지털 트랜스포메이션이 판매와 소비 행위에 첨단 기술이 활용되고 있기 때문인데, 기업의 HR에서도 이와 같은 이슈가 나오고 있습니다. 기업들은 코로나 19로 인한 비대면 환경 전환, 최저임금, 주52시간제 등으로 인한 ‘기업의 생산성 저하 문제’에 직면했습니다. 기업에서는 특히 코로나 19에 따른 비상상황 대응을 하는데 큰 이슈를 맞고 있습니다. 또한, 코로나 19 이전의 문제들도 HR 부서에는 큰 고민거리였습..