[BOOK] 최신IT트렌드 / Saito Masanori 저/이영란 역 / 정보문화사

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그림 한 장으로 보는 최신 IT 트렌드 (개정증보판)

#딥러닝

딥러닝이 주목받는이유는 기계가 데이터를 분류하고 정리하여 기준이나 룰을 찾아내는 것이다. 지금까지의 기계학습은 특징량을 사람이 정해야 했지만 딥러닝은 데이터를 분석함으로써 스스로 특징량을 찾아낼 수 있다.
딥 러닝은 이러한 임묵적인 지식을 데이터 안에서 패턴으로 찾아내어 재현시킬 수 있다. 즉, 인간이 잘 설명할 수 없는 암묵적 지식을 찾아낼 수 있다는 점에서 주목받고 있다.

딥러닝의 좋은 사례
1. 품질 검사 베테랑은 초보자가 판별할 수 없는 불량을 확실히 찾아냄
2. 유지보수 기술자는 기계의 운전 데이터를 보고 이상을 알아차리고 고장을 미연에 방지함
3. 경찰관은 범죄가 일어날 장소와 타이밍을 오랜 경험과 감을 통해 예상함

딥 러닝의 개념의 상위 개념으로 머신러닝이 있다. 머신러닝이란 인간이 컴퓨터에 일일이 어떻게 할지 지시하는 것이 아니라, 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하여 수행방법을 찾아내는 것을 말한다. 최근 인공지능의 성장은 이로써 가능해 진 것이다. 머신러닝이 컴퓨터 감각, 자연어 처리, 자동 추론 등 인공지능 안의 여러 분야의 문제를 해결해가고 있는데, 그러다보니 인공지능 내의 분류기준조차 모호해 지고 있다.
머신러닝에도 여러가지 알고리즘이 있는데, 그 중에서 인간의 신경망과 가장 유사한 구조를 가는 젓이 딥러닝이다. 무엇인가를 만들어 내는 것을 생성모델이라고 하는데, 그 중에서도 GAN(Generative Adversarial Network)이 대표적이다. GAN은 무엇인가를 만드는 부분과 평가하는 부분이 대립하면서 성능이 계속 좋아지게 만드는 방법이다. GAN을 통해서 해상도가 떨어지는 그림을 학습하여 픽셀을 생산하고 고해상도의 선명한 그림을 만들 수 있고, 대략 레이아웃 스케치나 아이디어를 가지고 유사한 스타일의 제품을 완성시킬 수 있다.
딥 러닝은 앞으로도 분류, 예측, 생성하는 일을 통해서 인간의 작업 효율성에 많은 도움을 줄 것으로 보인다.

 

#애자일개발(Agile)

기존의 시스템이 요건을 모두 정한 후에 개발을 시작하는 워터폴 형태의 개발이었다면, 애자일 개발이란 비즈니스 상의 중요도에 따라서 시간이 흐르면서 그에 따라 필요한 기능을 순차적으로 개발하는 것을 의미한다. 즉, 전부만들지 않으면서 정말로 사용할 업무 프로세스만 만들자는 개념이다.

애자일 개발의 목적은 세가지로 압축할 수 있다.
첫째, 예측할 수 없는 미래를 추측으로 정하지 않고, 정말로 사용할 시스템만들 만듦으로써 쓸데없는 개발 투자를 막는다.
둘째, 실제로 움직이는 현물을 확인하면서 현장이 납득하여 사용할 수 있는 시스템을 실현한다.
셋째, 납득할 수 있는 예산과 기간 안에서 최선의 기능과 최고의 품질을 실현한다.

 

#블록체인의 국내 및 해외사례

블록체인이란 거래 이력을 여러 시스템에서 분산 관리하는 기술로 암호화 기술고 P2P 네트워크 기술이 사용되어 제3자 기관에 의한 증명이 없어도 거래의 정당성을 증명할 수 있고 데이터의 변조를 어렵게 만든다.
블록체인은 증권거래, 청산결재 및 송금, 투자 및 대출, 상품 거래소, 무역 금융, 관리규정 등의 목적에 맞게 금융분야에 활용되고 있으며, 그 외에도 클라우드 저장소, 메신저, 광고 플랫폼, 음악서비스, 전자문서 및 디지털 콘텐츠 등에 사용되고 있다.
이 중에서 음악서비스로 과거 P2P 기반의 냅스터나 소리바다 같은 서비스가 불법 콘텐츠 유통으로 인해 제작자, 음원 소유자와 대립하게 되었는데 최근의 블록체인 기술로 인해 음악 산업에 도움을 주는 경우가 발생한다.
대표적인 뮤지코인이란 서비스는 이더리움 알고리즘을 통해 중간 유통 과정을 없애서 음악 제작자의 수익을 올려주는 것을 목적으로 한다. 즉, 음원이 재생될 때 마다 음반 제작자, 가수 등에게 일정 금액의 뮤지코인이 실시간으로 배분되는 것이다. 이를 통해서 음원 차트는 자동으로 생성되고, 플랫폼을 사용하는 개인들은 그 취향에 맞게 새로운 음악을 추천해주기도 한다.