작성일 : 17-10-22 20:15
[뉴스] [CIO 뉴스레터] 클라우드 기반 모바일 VPN '확산일로'··· 기업이 써도 될까? 선택법은?
 글쓴이 : happy
조회 : 61  
2017년 10월 20일
테크라이브러리                                              
Forrester Wave : 데이터베이스 서비스, 2017년 2분기
데이터베이스 서비스(DBaaS)는 모든 조직이 새롭고 증가하는 데이터 관리 요구 사항을 지원하는 데 중요한 것이 되었습니다 . 이러한 플랫폼은 EA 전문가가 혁신과 성장을 주도할 수 있도록 보다 신속한 프로비저닝, 무한한 탄력적인 확..
2017 윈도우 10 마이그레이션 가이드 - IDG Tech Focus
윈도우 10이 출시된 지 1년 반 만에 모든 업무용 PC 중 9%에 도입되었다는 최신 조사 결과가 나왔다. 이는 윈도우 8과 비교했을 때 2배에 가까운 속도로 기업들의 윈도우 10 마이그레이션이 진행되고 있음을 보여준다. 특히, 윈도..
IDG 컨퍼런스 - UX World 2017 Fall
인스타그램, 페이스북, 우버, 구글 등! 국내 최대의 비즈니스 UX 컨퍼런스
글로벌 선진 기업들의 UX 리더들이 말하는 자율주행차, 챗봇, VR/AR 등의 기술과 결합한 UX 전략 및 사용자 경험 혁신 사례를 소개합니다! 제 10회 UX World 컨퍼런스에 참여하시어 디지털시대의 비즈니스를 위한 UX 트렌드를 준비하세요.
  오늘의 주요뉴스                                              
"일자리 도둑 아닌 최고의 친구"··· AI·머신러닝이 CIO에 시사하는 것
머신러닝과 인공 지능(AI)이 과거 어느 때보다 빠른 속도로 우리 주변을 변화시키고 있다. 스스로 주행하는 자동차, 자연어 처리, 그랜드 마스터와 체스를 두는 컴퓨터 등에 더 가까워지고 있다. 그러나 겉으로 드러난 것과 달리 기업 I
바쁜 IT전문가를 위한 온라인 교육 사이트 7선
많은 시간을 들이지 않고도 IT전문가를 재교육할 방법이 있다. 다양한 형태로 교육 프로그램을 제공하는 전문 기업들이 많으며, 이들은 학습 참여도를 높이고자 여러 툴을 사용하고 있다. 기업이 IT교육에 투자하는 것은 현명한
클라우드 기반 모바일 VPN '확산일로'··· 기업이 써도 될까? 선택법은?
VPN, 즉 가상 사설 네트워크(virtual private network)은 위험한 인터넷 환경에서 없어서는 안 될 네트워크의 보호막이다. 기업 등급 VPN은 인터넷의 역사만큼이나 오래 되었으며 관련 상품을 제공하는 벤더도 매우 많
장난감 수준이 아니네··· '스마트 로봇' 라운드업
스마트폰으로 제어할 수 있는 로봇 장난감이 제공하는 것은 즐거움 뿐만이 아니다. 훌륭한 교육 도구로도 기능한다. 자녀 뿐만 아니라 스스로 학습하는 데에도 유용할 수 있다. 물론 코딩을 배울 필요 없이 그저 재미 있는 놀거리로도 이용할
'사무실 네트워크 보안은 이렇게' 5가지 방법
PwC의 조사에 따르면, 지난해 영국 기업은 사이버보안 예산을 평균 390만 파운드 썼으며 이는 전년 620만 파운드와 비교할 때 1/3가량 줄어든 규모다. 이는 최근 이퀴팩스(Equifax)와 딜로이트 같은 조직에서 주요 데이
IoT 기기 사용하는 아시아태평양 기업 78%, 사이버공격 경험
IoT 기기가 공격자들에게 디도스(분산 서비스 거부) 공격 대상으로 부상했다. 뉴스타(Neustar)의 글로벌 디도스 공격 및 사이버 보안 통찰력 보고서에 따르면, 사물인터넷(IoT) 기기 사용에 적극적인 아시아태평양 기
시스코, 머신러닝 데이터 스트림 분석 기업 퍼스피카 인수 계획 발표
시스코가 퍼스피카(Perspica)를 인수할 계획이라고 19일 밝혔다. 미 캘리포니아 산호세에 소재한 퍼스피카는 머신러닝을 이용해 데이터 스트림을 분석하는데 특화된 기업이다. 시스코 측은 퍼스피카의 기술을 회사의 앱다이나믹스 제
페이스북, '50년 묵은 골칫거리' 푼다··· 레이스 컨디션 대응 툴 ‘레이서D’ 공개
페이스북이 '레이서D(RacerD)'를 일반에 공개하기 시작했다. 소프트웨어 개발의 오래된 골칫거리인 '레이스 컨디션(race conditions)’ 문제를 해결하는 툴이다. 레이스 컨디션은 여러
"3D 프린팅, 점점 가까워지고 있다"··· 타이터스 3D, 세계지식포럼에서 발표
‘변곡점을 넘어:새로운 번영을 향해(Inflection Point: Towards New Prosperity)’라는 주제로 17일부터 19일까지 서울 장충체육관과 신라호텔에서 제18회 세계지식포럼이 열렸다. 이

디지털 트랜스포메이션 / AI / 머신러닝/딥러닝
CIO

머신러닝과 인공 지능(AI)이 과거 어느 때보다 빠른 속도로 우리 주변을 변화시키고 있다. 스스로 주행하는 자동차, 자연어 처리, 그랜드 마스터와 체스를 두는 컴퓨터 등에 더 가까워지고 있다. 그러나 겉으로 드러난 것과 달리 기업 IT에 대한 직접적인 영향은 아직 본격화되지 않았다.

최근 IT 서비스 업체 서비스나우(ServiceNow)가 11개 국가 25개 업종의 CIO 500명을 대상으로 기업의 AI 활용 현황을 조사했다. 그 결과는 ‘
글로벌 CIO의 관점(The Global CIO Point of View)’ 보고서로 발행됐다. 서비스나우의 최고 혁신 책임자 데이브 라이트에게 이에 대한 더 자세한 이야기를 들어봤다.

CIO 역할이 어떻게 변하고 있나?
- 데이브 라이트: CIO의 의제가 몇 년 전과 크게 달라졌다. 기존의 CIO는 기업의 기술 인프라 유지 관리를 책임졌다. 지금은 기업의 리더와 파트너십 관계를 구축하고, 기술을 이용해 기업 전체가 업계를 선도할 방법을 찾아야 한다. 또한 직원의 기술 수준을 올리고 비즈니스 프로세스를 쇄신하고, 디지털 트랜스포메이션을 견인해야 한다.

머신러닝과 AI 기반의 자동화를 부정적인 위협으로 받아들이는 IT 종사자가 많다. 무엇보다 자신의 일자리를 위협한다고 믿는다. 이런 주장에 동의하나? 이를 극복하기 위해 CIO가 해야 할 일은 무엇인가?
- 아마 가장 잘못된 생각일 것이다. 머신러닝과 AI는 일자리를 없애지 않는다. 오히려 IT 종사자의 기술 수준을 높여준다. 현대의 IT 환경은 과거 어느 때보다 훨씬 더 복잡하다. 이제 IT가 이 모든 요소를 관리하는 것은 불가능하다. 머신러닝은 IT 종사자의 ‘가장 친한 친구’가 될 수 있다. 머신러닝이 어떻게 업무를 쉽게 만드는지 배우기만 하면 된다.

IT 종사자가 이를 받아들이도록 하는 가장 좋은 방법은 디자인 프로세스에 참여시키는 것이다. 이를 통해 머신러닝의 구현 방법과 용도, 목적 등을 이해시킬 수 있다. 이 과정에서 가장 중요한 것은 매일 먹고 활동하고, 숨을 쉬는 사람이 기계보다 프로세스 흐름을 더 잘 이해한다는 점을 확인하도록 하는 것이다. 프로세스를 디지털화 능력은 사람이 훨씬 앞선다. 그 이후를 기계에 맡기는 것이다.

조사 결과를 보면 머신러닝을 사용하고 있다는 응답이 89%에 달한다. 예상보다 훨씬 높다.
- 나 역시 놀랐다. 이렇게 높을 것으로 생각하지 않았다. 그러나 통계를 자세히 보면 전사적으로 머신러닝을 사용하는 비율은 3%에 불과하다. 20%는 일부 영역에 사용하고, 26%는 파일럿 테스트 단계이며, 40%는 연구와 계획 수립 단계다.

이는 머신러닝이 도입되는 형태로 이해할 수 있다. 기업 대부분은 ‘기어가고, 걷고, 뛰는’ 식으로 단계적으로 머신러닝을 도입한다. 첫 단계는 무엇인가 설명하기 위해 머신러닝을 사용하는 단계다. 데이터를 분석하고 그 해석을 지원한다. 다음 단계는 더 ‘인지적’이다. AI가 문제를 해결하기 시작한다. 세 번째 단계에서는 기술이 예측하기 시작한다. 예를 들어, 다른 데이터를 가지고 보안 침해 사고 발생 가능성을 예측한다.

마지막 단계는 ‘처방(예방)’ 단계다. AI가 예측한 후 그 예방 조처를 하는 것이다. 예를 들어 보안 침해라면 예측하는 것에 머물지 않고 예방에 나선다. AI가 스스로 반복적인(Iterative) 방식으로 작동해야 가능한 단계로, 아직 몇 년을 더 기다려야 한다.

데이터를 보면, 사이버보안이 완전히 자동화된 비율이 24%로 가장 높다. 또한 2020년까지 이 비율이 다른 분야 대비 가장 많이 증가할 것으로 예상된다. 구체적으로 의사결정의 70%가 자동화될 것으로 봤다. 근거는 무엇인가?
- 조사된 통계와 경향은 타당하다고 본다. 과거의 자동화 과정을 살펴보면, ‘A의 경우 B’식의 규칙을 하드 코딩하는 방식이었다. 그러나 이제는 IT 인프라의 복잡성 때문에 그때그때 규칙을 다시 써야 하므로 하드 코딩이 사실상 불가능하다. 기업의 생사가 걸린 보안에서는 이 부분이 특히 중요하다. 이때 기계는 사람보다 빨리 데이터 세트를 처리하고 규칙을 다시 작성할 수 있다. 해커도 이미 머신러닝을 이용해 악성코드를 만들고 있으므로, 여기에 대응하기 위해서라도 머신러닝을 활용해야 한다.


47%가 머신러닝 도입을 가로막는 장애물로 ‘스킬 부족(인재 부족)’을 꼽았다. 이는 새로운 기회를 찾는 엔지니어에게 좋은 소식으로 들린다. 구체적으로 가장 부족한 스킬은 무엇인가?
- 엔지니어에 희소식인 것이 분명하다. IT 종사자가 누릴 기회가 더 많아지고 있다. 데이터 사이언티스트와 머신러닝 전문가가 가장 많이 부족하다. 몇 년 동안 인재를 찾지 못해 충원을 못 하는 일자리가 많다. 업계가 직면한 중대한 도전 과제 중 하나는 이에 대한 교육을 제공하는 곳을 찾기 힘들다는 것이다. 그러나 관련 교육 과정을 제공하는 교육 기관과 학교가 점점 늘어나고 있으므로 조만간 문제가 해결될 것으로 본다.

마지막으로 기업에 조언한다면?
- 몇 가지를 강조하고 싶다. 첫째, 데이터 소스를 정리해야 한다. 나쁜 데이터는 나쁜 추론으로 이어진다. 기업 대부분이 많은 데이터를 보유하고 있지만 여기에는 오류와 나쁜 정보도 가득하다. 머신러닝 시스템에 공급하는 데이터 품질이 높아야 더 좋은 결정을 내릴 수 있다는 것을 명심해야 한다.

둘째, 추적하는 핵심 성과 지표(KPI)를 재평가해야 한다. 예측 시스템으로 문제(장애)를 해결하는 경우 가장 중요한 것은 해결에 걸린 평균 시간이 아니다. 문제가 다시 발생하는 평균 시간이다. 보안의 경우 침해 사고를 발견하기까지 걸린 시간이 아니라 예방한 사고의 수를 지표로 사용해야 한다. 머신러닝이 IT에 변화를 가져오고 있으므로 여기에 맞춰 성과 측정 방법도 바꾸어야 한다. ciokr@idg.co.kr 


장난감 수준이 아니네··· '스마트 로봇' 라운드업

스마트폰으로 제어할 수 있는 로봇 장난감이 제공하는 것은 즐거움 뿐만이 아니다. 훌륭한 교육 도구로도 기능한다. 자녀 뿐만 아니라 스스로 학습하는 데에도 유용할 수 있다. 물론 코딩을 배울 필요 없이 그저 재미 있는 놀거리로도 이용할 수 있다. 여기 주목할 만한 로봇 장난감들을 정리했다.



안키 코즈모(Anki Cozmo) - 179.99달러
코즈모는 스마트 로봇 중에서도 유독 똑똑한 녀석이다. 손바닥에 올려놓을 정도로 작지만 꽤나 인상적인 두뇌를 품고 있다. 사람의 얼굴을 인식하고 게임을 즐기며 지속적으로 학습할 수 있을 정도다.

코즈모 로봇에는 LED 사각 상자 세트가 포함돼 있다. 반응 시간과 색상 결합과 같은 일련의 게임에 이용되는 것들이다. 사용자는 코즈모를 상대로 게임을 진행할 수 있는데, 이 때 코즈모는 사용자의 게임 방법을 학습해 자신의 기술을 적절히 조정한다.

코즈모는 또 반응 능력을 갖췄다. 가령 때릴 경우 화를 내려 집어던지거나 LED 스크린 상의 눈동자를 움직이기도 한다.

내장 카메라는 학습 능력을 갖춰 사용자 얼굴과 이름을 연합시킬 수 있다. 당신을 발견할 때 크게 이름을 부르기도 한다. 다른 문장을 말하도록 프로그래밍할 수 있다. 스마트폰이나 태블릿을 통해 코즈모 카메라 화면을 보고 이에 기반해 원격으로 제어하는 것도 가능하다. 이 밖에 수많은 기능을 프로그래밍을 통해 구현할 수 있다.

성격을 지난 것도 빼놓을 수 없다. 발랄하고 즐겁게 자신의 감정을 표현하며 그가 원하는 게임을 말하기도 한다. 웃기게 들리겠지만 지내다보면 코즈모를 돌보는 행위를 즐기게 될 것이다.

스피로 R2-D2(Sphero R2-D2) - 179.99달러
구형(spherical) 로봇 제조사로 유명한 스피로지만 이 회사의 비 구형 로봇 R2-D2는 꽤나 멋진 제품이다. 스마트폰 앱을 통해 제어되는 이 소형 드로이드는 영화에서 비롯된 수많은 동작과 사운드 효과, LED 플래시를 자랑한다. 자그마한 AR 미니 게임도 내장돼 있다.

엄격한 의미에서는 로봇이라기보다 원격 제어 장난감에 가깝지만 스타워즈 팬이라면 남다른 감회를 느끼기에 충분하다.

유비테크 지무 미봇 키트(UBTECH Jimu Meebot kit) - 129.95달러
미봇은 아이들을 겨냥한 로봇에서 애플 스토어에서 구매할 수 있다. 키트 형태로 제공되기에 레고처럼 조립하는 방식이다. 그러나 종이로 된 설명서가 아니라 앱을 다운로드대 구축하게 된다.

조립까지는 약 2시간이 소요된다. 자녀 없이 한다면 이보다 빠르다. 완성 후에는 블루투스 연결을 통해 제어를 시작하게 된다.

프리셋된 움직임들은 꽤나 인상적이다. '미친 춤'을 출 수 있으며 팔 하나로 균형을 잡는 '맨 플랙'(Man flag) 동작도 가능하다.

기본 아이디어는 재미에 가깝지만 가지고 놀다보면 자연스럽게 프로그래밍 하는 법을 배우게 된다. 프로그래밍 과정은 그래픽 블록 인터페이스를 통해 이뤄지지만 코드 자체를 직접 보는 것도 가능하다. 나중에는 키트를 분해해 독자적인 로봇을 구축하는 수준까지 나아가게 된다. 6개의 서보 모터를 원하는 대로 연결해서다.

리틀비트 드로이드 인벤터 키트(littleBits Droid Inventor Kit) - 99.99달러
리틀비트는 작은 여러 전자 부품 키트를 통해 복잡한 회로와 기기를 만드는 업체였다. 이들은 이를 조합해 R2-D2 드로이드를 만드는 아이디어를 선보였다.

드로이드 인벤터 기트를 사용하면 R2의 케이스(맞춤형 스티커 데칼 포함)와 내부 구성 요소를 조합할 수 있다. 이 과정에서 앱이 단계별 안내를 제시해준다. 이를 통해 스마트폰으로 제어하고 드로이드가 음성 메시지를 녹음하고 재생하는 기능을 구현하며 머리를 회전시키는 등의 동작을 구축할 수 있게 된다. 다른 리틀비트 키트를 이용하면 더 많은 구성 요소를 추가할 수 있게 된다.

한편 각 비트들은 자기력을 통해 연결되므로 쉽게 조립 및 분해가 가능하다. 보다 상상력이 풍부한 사용자를 위해서는 가정 내의 다른 부품을 조합해 완전히 새로운 드로이드로 변모시킬 수도 있도록 안내하는 설명서도 제공된다.

스피로 SPRK+ (Sphero SPRK+) - 129.99달러
스피로가 애플 스토어를 통해 판매하는 또 다른 로봇이 스피로 SPRK+다. 오리지널 스피로의 진화형에 해당하는 이 로봇은 재미 뿐 아니라 아동을 위한 코드 교육 기능성을 갖췄다.

간단하게는 스피로 앱을 이용해 이 구형 로봇이 원격으로 움직이게 할 수 있다. 프로그래밍 작업을 통하면 특정 경로를 이동하게 하거나 다른 앱 및 게임의 콘트롤러로 동작하게 할 수 있다.

스피로 미니(Sphero Mini ) - 49.99달러
고가 스피로 로봇보다 부담 없는 제품을 원한다면 스피로 미니가 있다.

다른 스피로 드로이드처럼 스마트폰으로 제어할 수 있으며 몇몇 기본 동작이 있다. 뒤로 당겼다 놓으면 앞으로 날아가는 '새총' 모드, 스마트폰을 기울이면 그에 맞춰 움직이는 자이로스코픽 모드, 웃으면 앞으로 이동하고 찌푸리면 뒤로 가는 안면 인식 모드 등이다.

내부 LED의 색상을 사용자가 정의할 수 있으며 장애물 놀이를 위한 미니 볼링핀과 교통 콘 세트가 포함돼 있다. 스피로 미니의 동작과 앱 내 객체가 연동하는 게임도 제공된다. 단 고가 스피로 드로이드 만큼의 복잡한 프로그래밍 기능은 지원되지 않는다.

레고 마인드스톰 EV3(Lego Mindstorms EV3) - 349달러
로봇 장난감을 정리하며 레고 마인드스톰을 빼놓을 수는 없다. 최신 버전에서는 운전, 발사, 미끄러짐, 걷기, 손뼉치기, 회전 등의 17가지 다른 로봇을 만들 수 있다.

내장된 '코딩'이라는 게임은 태블릿이나 윈도우 PC, 맥 PC에 설치할 수 있다. 앱을 통해 원격으로 제어하는 것도 물론 가능하다. 레고 블록으로 제작됐으므로 원하는 대로 다시 조립하거나 블록을 추가해 새로운 제품을 만들 수 있다.

스피로 올리(Sphero Ollie) - 99달러
스피로 올리는 빠른 속도가 특징이다. 구체형이 아닌, 바퀴를 탑재했기 때문이다. 교육보다는 재미만을 위해 디자인됐다.

이들은 훌륭한 회전 및 트릭 동작을 구현하며 최고 속도가 시속 24km에 이른다. 충분히 견고해 점프 동작에도 무리가 없으며 실외에서는 고무 타이어를 장착할 수 있다. 미끄러운 플라스틱 바뀌는 나무 바닥 등에서 재미 있는 동작을 보여준다. ciokr@idg.co.kr 



시스코, 머신러닝 데이터 스트림 분석 기업 퍼스피카 인수 계획 발표

시스코가 퍼스피카(Perspica)를 인수할 계획이라고 19일 밝혔다. 미 캘리포니아 산호세에 소재한 퍼스피카는 머신러닝을 이용해 데이터 스트림을 분석하는데 특화된 기업이다.

시스코 측은 퍼스피카의 기술을 회사의 앱다이나믹스 제품군에 통합할 예정이라고 밝혔다. 앱다이나믹스는 네트워크와 애플리케이션 모니터링 및 애널리틱스 기능을 제공하는 제품이다.

회사에 따르면 퍼스피카 인수 이유 중 하나는 실시간으로 데이터를 모니터링할 수 있는 기술이다. 데이터가 생성되는 시점에 곧바로 데이터를 처리할 수 있게 되면 데이터에서 인사이트를 더 빠르게 얻을 수 있게 된다.

앱다이나믹스 엔엔지니어링 담당 부사장 바스카르 순카라는 "데이터가 저장 될 때까지 기다리지 않고도 데이터를 머신러닝에 적용할 수있는 독특한 기능을 갖춘 스트림 기반의 프로세싱으로 정평나 있다"라고 말했다.

이번 퍼스피카 인수는 시스코가 앱다이나믹스를 인수한 후 1년이 지나지 않아 이뤄지는 것이다. 시스코는 앱다이나믹스의 네트워크 및 응용 프로그램 활동에 대한 자세한 보고 기능이 IBN (Intent-Based Networking)과 같은 새로운 네트워킹에 있어 매우 중요하다고 전했다. IBN은 네트워크에서 정책을 구현하고 네트워크의 원하는 상태를 유지하기 위해 고급 자동화 및 오케스트레이션 도구를 사용함으로써 네트워크 상황을 심층적으로 이해하게 해준다.

이번 인수와 관련한 거래 조건은 공개되지 않았다. ciokr@idg.co.kr