IT Insight

2020년 주목받은 IT 키워드 5가지

2020. 12. 30. 09:30

2020년도 이제 마무리하는 시간이 다가오고 있습니다. 올해 LG CNS 블로그에서는 어떤 IT 키워드가 많은 관심을 받았을까요?



2020년을 돌아보며, 한 해 동안 LG CNS에서 가장 사랑받은 키워드를 소개 드리도록 하겠습니다.


 RPA


사무실에서 일을 하다 보면 하루 종일 영수증 처리, 서류 입력 등 단순하고 반복적인 업무를 수행해야 하는 날이 있습니다. 쌓아 둔 서류를 처리하다 보면 정작 중요한 업무에 집중하지 못하는 경우도 종종 발생하는데요. 이러한 문제를 해결하고자 반복적이고 지루한 업무를 대신 처리해 주는 RPA 로봇 사원이 등장했습니다.


RPA(Robotic Process Automation)는 이름 그대로 ‘로봇이 프로세스를 자동화해준다.’는 뜻입니다. 정형화되고 반복적인 업무를 대신해 주는 소프트웨어 로봇입니다. 사람의 판단이 필요 없는 엑셀 업무, 전산 시스템 조회, 다운로드 및 입력과 같은 단순한 업무를 자동으로 처리해 줍니다.



RPA는 사람의 행동을 모방하도록 설정되어 있기 때문에 빠르게 실무에 적용할 수 있습니다. 업무량 변화에 따라 유연한 배치와 대응이 가능하고, 기존 업무 프로세스와 시스템을 그대로 사용하기 때문에 도입과 적용 모두 기존의 시스템 구축 방식보다 수월합니다. 또한 소프트웨어 로봇은 사람보다 빠르고 정확하며, 24시간 365일 쉬지 않고 일할 수 있어 적은 비용으로도 업무가 가능합니다.


● RPA를 더 알아보고 싶다면?

오늘 출근할 사원이 '로봇'이라면(feat.RPA)

반복 업무를 자동으로 수행하는 소프트웨어, RPA 1편

반복 업무를 자동으로 수행하는 소프트웨어, RPA 2편


 디지털 트랜스포메이션


디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, DX)이란, 디지털 기술(AI, Big Data, Cloud 등)을 활용해,


① 기존 사업•서비스 모델이 줄 수 있는 고객 가치를 개선하고, 동시에 이를 제공하기 위해 필요한 운영 체계를 최적화하며

② 경쟁사들이 제공하지 못하는 새로운 형태의 신규 사업•서비스 모델을 개발해 차별화된 고객 만족과 내부 운영 효율화를 추구하는 일련의 ‘기업 혁신 활동’을 말합니다.


오늘날 기업들에게 DX라는 새로운 시도가 필요해진 가장 큰 이유는 비즈니스의 변화 속도가 빨라졌기 때문입니다.


l 디지털 트랜스포메이션(DX) 추진 목적


소비자들의 요구 및 기대 수준의 증가와 디지털 기술의 발전으로 과거에는 불가능했던 ‘혁신적 방식을 통한 고객 경험 개선’이 가능해졌습니다. 따라서 기업들은 과거의 제품과 서비스의 최적화를 넘어 완전히 새로운 방식의 고객 경험을 제공해야 하는 현실에 직면하게 되었습니다.


● 디지털 트랜스포메이션(DX)을 더 알아보고 싶다면?

디지털 트랜스포메이션의 필수 전략! 기업의 클라우드 전환

클릭 몇 번으로 'HR 디지털 트랜스포메이션'이 가능할까?


 자이로 센서


버스나 지하철을 이용하면서 스마트폰으로 동영상을 시청하는 사람들을 흔히 볼 수 있습니다. 이 때 시청 용도에 맞게 화면의 방향이 바뀌는 회전 기능이 필수적이라고 할 수 있는데요.


이 기능의 원리는 움직임을 감지하는 각종 센서들의 상호작용으로 인해 구현되는 것인데요. 현재 출시되고 있는 작은 크기의 스마트폰 속에도 가속도 센서, 지자기 센서, RGB 센서 등 많은 종류의 센서가 들어있습니다.


이렇게 많은 종류의 센서 중에서 자이로 센서(Gyro sensor)는 방위 변화를 담당하고 있습니다. 가속도 센서와 함께 동작인식을 위해 핵심적인 역할을 담당하고 있습니다. 


자이로(Gyro)는 라틴어로 ‘회전하는 것’ 이라는 뜻으로, 회전하는 물체의 회전각을 센서를 통해 감지한다는 의미에서 ‘자이로 센서’라고 불리게 되었습니다.


 

● 자이로 센서를 더 알아보고 싶다면?

물체의 방위 변화를 인지하는 ‘자이로 센서(Gyro sensor)’


 전이 학습


사람도 오랜 시간 쌓아 놓은 지식을 배우는 것처럼, 머신러닝도 충분한 데이터가 필요합니다. 문제는 많은 데이터를 확보한 분야라면 머신러닝 모델을 적용하기 쉽지만, 데이터가 부족한 분야는 그렇지 않다는 것입니다. 인간과 기계의 인지 차이로 강화 학습을 적용하기 어려운 분야라면 더욱 그렇습니다. 그래서 주목받는 방법이 바로 '전이 학습(Transfer learning)'입니다. 


l 전이학습


전이 학습은 특정 환경에서 만들어진 AI 알고리즘을 다른 비슷한 분야에 적용하는 것으로, 현재 많은 연구가 이뤄지는 머신러닝의 한 분야입니다. 아주 쉽게 설명하면, 사과 깎는 방법을 익힌 AI에게 배를 깎게 시키는 겁니다. 체스를 익힌 AI에게 장기를 두게 하거나 비를 예측하는 AI에게 눈을 예측하게 하는 거죠.


전이 학습의 장점은 데이터가 부족한 분야에도 적용할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 사과 깎는 방법에 대한 데이터는 많지만, 배를 깎는 데이터가 부족하다면 데이터가 풍부한 사과 깎는 방법을 우선 익히게 하는 것으로 데이터를 덜 제공하더라도 배를 깎을 수 있게 학습시킬 수 있습니다.


● 전이 학습을 더 알아보고 싶다면?

부족한 데이터로 하는 머신러닝! ‘전이 학습’


 DID


DID는 개인정보를 특정 기관이나 기업에 보관하지 않고, 개인이 소유하는 형태의 신분증명 체계입니다.


각 개인은 스마트폰 등에 DID 신분증을 발급받고, 해당 신분증의 발급내역이 블록체인 플랫폼에 분산 저장됩니다. 이후 각 개인은 신원 증명이 필요한 상황에 따라 최소한의 정보만 제공하고, 블록체인에 저장된 발급내역을 통해 정보의 신뢰성을 증명하게 됩니다.


l DID 기본 개념도


예를 들어 스마트폰에 DID 운전면허증을 발급받아 이를 온•오프라인 상관없이 자신을 인증하는 수단으로 사용할 수 있습니다. LG CNS ‘모나체인’같은 블록체인 플랫폼에는 발급내역이 분산 저장됩니다. 서비스 사용자는 생년월일이나 주소 등 개인정보를 추가로 제공하지 않아도 스마트폰 운전면허증으로 본인인증이 가능합니다.


전국적으로 통일된 분산 ID 체계가 구축되면 주민등록증, 운전면허증, 사원증 등 발급기관별로 상이한 증명서 및 각종 서비스 이용을 위해 필요한 ID와 비밀번호 발급이 필요 없게 됩니다. 최초 한 번만 인증받아 스마트폰 등에 보관하면 각 기관 별로 별도의 인증 없이 서비스 이용이 가능하기 때문이죠.


● DID를 더 알아보고 싶다면?

'K-신분증'의 위엄, 전 세계에 통하는 신분증(DID) 개발 나선다!

스마트폰에 들어간 면허증? ‘모바일 신분증’이 뜬다!

분산 ID 상용화로 바뀔 금융 생태계


지금까지 LG CNS 블로그에서 가장 주목받은 IT 키워드를 소개해 드렸습니다. 독자 여러분의 관심에 보답하고자, 저희 LG CNS 블로그는 내년에도 빠르고 알찬 소식을 전달해 드리도록 노력하겠습니다.


2020년에도 LG CNS 블로그에 보내주신 관심과 성원에 감사드리며, 새해에도 늘 즐거운 일이 가득하시길 기원하겠습니다.


글 l LG CNS 홍보팀


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Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS

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  1. 김영숙 2021.01.20 14:31  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    이미 들어본 것도 있고,
    아닌것도 있는데 너무나 잘 배워갑니다.
    감사합니다~

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