LG CNS가 구글 클라우드와 손잡고 ‘클라우드 종합 진단(Cloud Maturity Assessment, 이하 CMA)’ 서비스를 선보였습니다. LG CNS CMA는 기업들이 클라우드를 활용하는 모든 영역을 종합 진단하는 컨설팅 서비스인데요. 구글 클라우드의 진단 모델을 사용해 클라우드 관리, 조직, 보안 등 40여 개 영역에 대한 조사를 실시, 각 항목마다 최저 1점부터 최고 5점까지 활용 점수를 측정합니다. CMA 점수에 따라 고객사는 현재 클라우드 활용 수준이 어느 정도 단계에 와 있는지 확인할 수 있습니다. 클라우드 활용 단계는 ▲비용 절감 등 클라우드 도입 효과를 판단하는 ‘전술(Tactical)’ 단계 ▲클라우드 네이티브 서비스 활용 등 클라우드 효율 강화 방안을 고민하는 ‘전략(Strate..

LG CNS가 구글 클라우드(Google Cloud)의 ‘머신러닝 전문기업(Machine Learning Specialization)’ 인증을 획득했습니다. 구글 클라우드의 ‘머신러닝 전문기업’ 인증을 획득한 한국 기업은 LG CNS가 유일합니다. 이로써 LG CNS는 국내 최초로 AI/머신러닝 인증과 동시에 구글 클라우드의 사업 파트너로서 신뢰를 강화했습니다. 구글 클라우드는 17개 종류의 전문기업(Specialization) 인증 제도를 운영하고 있는데요. 전문기업 인증서는 각 기술 분야에서 실제 적용사례를 통한 전문성을 검증한 기업에 발행됩니다. 머신러닝은 사람의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하는 기술 및 기법을 말하는데요. 머신러닝 전문기업 인증 획득은 구글 클라우드로부터 AI/머신러닝..

지난 42편은 장기 목표 달성을 위한 비전 수립부터 중장기 전략 방향, 중점 추진 과제, 세부 실행 과제 수립까지 간략하게 소개를 드렸습니다. 언론을 통해 보신 분들도 계시겠지만, 국내 L 그룹 계열사들의 경우에는 2분기에 중장기 전략 방향과 해당 연도 중점 과제를 점검하고, 4분기에 해당 연도 성과•반성 및 내년도 사업 계획(중점 추진 과제)을 점검하게 됩니다. 그러나, 대기업뿐 아니라 작은 커피숍이나 개인이라 하더라도 모두 목표는 가지고 있을 것이고, 장기 목표를 세우는 것과 세우지 않는 것의 결과에 큰 차이가 난다는 점은 이해하고 있으리라 생각합니다. 혹시 아직도 중장기 목표와 전략 방향을 수립하지 않으셨다면, 제 지난 글 42편과 지금 읽고 계시는 43편을 이어서 읽으시고 지금이라도 빠르게 세부 ..

‘은행의 경쟁 상대는 은행이 아니라 아마존이다.’ 금융권에선 생존에 대한 위기감이 고조되고 있습니다. 금융권이 성장 정체를 겪고 있는 가운데, 글로벌 IT(정보 기술) 공룡들이 강력한 플랫폼을 무기로 ‘금융’에 대한 도전을 본격화하고 있기 때문입니다. 아마존, 구글 등 대형 IT 기업들이 혁신을 바탕으로 은행업에 진출할 경우 주요 경쟁자로 부상할 것으로 예상됩니다. 특히 GAFA, BAT으로 불리는 거대 IT 기업들이 최근 금융 관련 서비스를 전개하면서 기존의 은행업 시장구조에 변화가 포착되고 있습니다. 여기서 잠깐! GAFA는 구글(Google), 애플(Apple), 페이스북(Facebook), 아마존(Amazon)으로 대표되는 미국 IT 기업을 일컫습니다. BAT은 바이두(Baidu), 알리바바(Al..

오픈이노베이션(Open Innovation)은 일상생활에서 흔히 쓰이는 용어는 아닙니다. 하지만, 우리는 뉴스를 포함한 온•오프라인의 많은 비즈니스 영역에서 기업의 인수합병, 합작법인의 설립, 투자 또는 펀드 조성 등 다양한 협력을 기반으로 한 사업 전개를 목격하게 됩니다. 이번 포스팅에서는 오픈 이노베이션으로 대변되는 비즈니스 환경에 대응하기 위한 기업들의 다양한 활동들이 어떠한 배경에서 발생하고 있는지 알아보고, 관련 사례 및 동향을 바탕으로 향후 모습들에 대해 이야기 해 보고자 합니다. 오픈이노베이션이란? 오픈이노베이션은 미국 버클리대학의 Henry Chesbrough 교수가 2003년 그의 저서 ‘Open Innovation: The New Imperative for Creating and Pro..

2012년을 시작으로 본격화된 딥러닝의 발전은, 2016년을 기점으로 전환점을 맞이했습니다. 딥러닝의 가장 큰 한계였던 깊이(Depth)의 문제가 해결되며 시각•청각 지능에 대해서는 Human-level 혹은 그 이상의 인공지능이 구현되고 있는데요. 과거 인공 신경망 구현에 있어 알고리즘, 컴퓨팅, 데이터의 한계로 인해 얕은 신경망(Shallow Net)에 그쳤던 딥러닝이 이제는 깊이(Depth)의 한계를 극복했다고 말할 수 있습니다. 알파고의 출현을 시작으로, 2016년 초까지 진행되었던 딥러닝의 깊이(Deep) 경쟁은 이제 학습(Learning)의 경쟁으로 전환되고 있습니다. l 딥러닝의 경쟁 핵심 변화 강화학습 기반의 인공지능 학습 과정은 과거의 방식과 전혀 다릅니다. 기존 기계학습 기반의 인공지능..

전 세계 글로벌 IT 기업들은 많은 부분에서 두각을 나타냅니다. 시가총액, 매출, 직원 수, 기업 문화 등에서 다른 기업을 훨씬 앞서가죠. 이러한 대형 IT 기업들이 잘하고 있는 또 다른 일이 있습니다. 바로 오픈소스 기술입니다. 구글, 마이크로소프트(MS), 페이스북, 넷플릭스, 애플 등은 오픈소스 기술을 열심히 확장하고 있습니다. 오늘은 그 중 오픈소스 기여에 큰 축을 담당하는 구글에 대해서 깊게 들여다봅시다. 구글은 왜 오픈소스를 만들까 구글이 오픈소스 시장에 기여하는 방법은 다양합니다. 일단 기술부터 보죠. 요즘은 오픈소스 기술이 워낙 인기가 있어서 너 나 할 것 없이 많은 기업이 오픈소스 기술을 공개하고 있습니다. 구글은 이보다 조금 빠르게 오픈소스 기술에 관심을 보였습니다. 특히 2008년, ..

IBM Watson의 임원인 David Kenny는 인공지능을 서비스 형태로 제공하는 ‘AI as a Service’ 시대를 예견했습니다. 소프트웨어나 서버 인프라 등을 기업이 직접 구현하거나 구축하지 않고 서비스 형태로 제공된 ‘SaaS(Software as a Service)’ 와 ‘IaaS(Infrastructure as a Service)’를 활용하는 것과 같은 개념인데요. 인공지능이 전문 기업에 의해 구현되고, 플랫폼 형태의 서비스로 활용하는 환경이 될 것이라고 예견한 것입니다. 최근 인공지능은 그동안의 기술적 한계를 극복하며 급속히 발전하고 있습니다. 특히 인공지능의 발전은 전자•IT 산업 내에 그치지 않고 제조, 금융, 의료, 자동차 등 거의 모든 산업에 그 영향력을 미칠 수 있다는 점에서 ..

1890년 미국의 워렌과 브렌다이스가 하버드 법률 저널에 투고한 '사생활에 대한 권리'라는 제목의 논문은 미국 법률 역사상 가장 영향력 있는 에세이로 평가 받고 있습니다. 이는 미국에서 사생활이라는 개념을 논의한 최초의 출판물이며, 혼자 있을 권리로서 해석되었는데요. 인터넷이 확산되면서 사생활에 대한 권리는 사이버 공간으로 확장되었고, 인터넷과 컴퓨터에서 개인의 정보를 보호할 권리를 '인터넷 프라이버시'라고 칭하고 있는데요. 오늘은 빅데이터 시대에서 개인의 사생활이 온전히 보호받을 수 있는가에 대해 알아보겠습니다. 인터넷 광고와 프로파일 인터넷의 생태계를 구성하는 다양한 수익모델 중에 가장 보편적인 것이 광고입니다. 인터넷에서 광고는 이용자가 구매하기를 원하는 것이 무엇인지 파악하여 가장 비슷한 상품을 ..

인류 대부분의 신기술에 대한 1차 관심사는 인간, 즉 건강이 아닐까 싶습니다. IoT 기술 또한 사람의 건강과 행복한 삶을 위한 수많은 기술들이 쏟아져 나오고 있습니다. 작게는 간단한 생체신호 측정부터 시작해서, 크게는 인체의 Vital 신호를 기반으로 능동적인 동작을 하는 기술까지 폭넓게 개발되고 있는데요. 아래 그래프를 보아도, 건강에 대한 투자가 가장 많은 비율을 차지하는 것을 볼 수 있습니다. (출처: https://www.cbinsights.com/blog/internet-of-thing-innovation-disruption) 우리의 건강을 책임져 주는 IoT 제품이 많이 나오면, 평상시에도 간단한 측정을 통하여 신체의 상태를 감지하고, 질병으로 인한 문제를 사전에 예방할 수 있습니다. 실제로..