나만의 파라다이스를 찾아라! 여름 휴가 계획 모두 세우셨나요? 어디로 갈지 아직 고민 중이시라면! 클릭 몇 번만으로 전 세계에서 나와 가장 잘 맞는 도시를 알려주는 ‘SAS 파라다이스 파운드(SAS Paradise Found)’ 프로젝트를 소개합니다. 사람마다 매력적인 여행지와 거주지를 선택하는 기준은 다르기 마련인데요. SAS 파라다이스 컨피규레이터(Paradise Configurator)는 가족, 문화, 자연, 안전 및 인프라, 생활비, 레스토랑
국제 이주민은 전 세계 인구의 3.5% 이상을 차지하고 있습니다. 즉 2억5천만 명 이상이 출생 국가 또는 국적과 다른 나라에서 살고 있다는 뜻인데요. 모든 이주민이 한 국가에 산다면 그 인구는 세계에서 다섯 번째로 클 것입니다. 전 세계 사회경제적 환경에 큰 영향을 미치는 이주와 난민은 여러 국가와 기업이 함께 해결해야 할 국제적
지난 7월 17일, 세계 이모티콘의 날을 맞아 애플, 유튜브, 페이스북 등 글로벌 기업들은 새로운 이모티콘을 공개하고 관련 설문조사 결과를 발표하는 등 다양한 이벤트를 진행했는데요. 많은 사람들이 습관처럼 사용하는 이모티콘은 온라인 비주얼 커뮤니케이션이라는 새로운 트렌드의 핵심 요소로 자리잡았습니다. 온라인, 특히 모바일에서 빠르고 명확하게 표현을 전달해야 할 때 이모티콘은 전 세계 누구와도
머신러닝 모델 해석력 시리즈 3탄! 오늘은 머신러닝 모델의 작동 원리에 대한 인사이트를 도출할 수 있는 변수를 표시하는 두 가지 방법에 대해 자세히 살펴보고자 합니다. 머신러닝 모델 해석력 시리즈 1탄과 2탄을 놓치셨다면, 클릭해주세요! 1탄: 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수 조건, 해석력! 2탄: 머신러닝 해석력 시리즈 2탄: 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법 데이터 과학자가 모델이
텍스트 분석과 자연어처리(NLP; Natural Language Processing)는 소비자의 감성을 분석하는 방법으로 널리 알려져 있습니다. 실제 많은 기업이 비정형 데이터 분석 기술을 이용해 소셜 미디어(SNS) 상의 고객 불만이나 댓글을 분석하고 적절히 대응하고 있는데요. 오늘날 전체 데이터의 90% 이상은 텍스트, 음성, 이미지, 영상 등 구조화되어 있지 않은 비정형 데이터입니다. 수동 분석만으로 이 모든
7월 11일은 2018년 ‘정보보호의 날’입니다. 2012년 정부 부처는 사이버 공격을 예방하고 정보보호를 생활화하기 위해 공동으로 법정 기념일을 제정했는데요. 최근 페이스북 정보 유출 사건이나 유럽 일반개인정보보호법(GDPR)의 시행 등 데이터 관련 이슈들이 이어지며 정보보호에 대한 대중의 관심도 점점 더 높아지고 있죠! 모바일, 사물인터넷(IoT), 클라우드 등 IT 기술의 발전과 함께 데이터는 빠르게 증가하고
전 세계의 이목이 러시아에 향해 있습니다. 바로 2018년 국제 축구 대회 때문인데요. 오늘은 바로 이 국제 축구 대회에 대한 다양한 데이터를 시각화하고, 지난 대회 결과로부터 어떤 인사이트를 얻을 수 있는지 살펴보고자 합니다! 전 세계 축구팀들은 대회를 위해 얼마나 멀리 이동할까요? 데이터 시각화 리포트가 보이지 않으시면 클릭하세요. 위 보고서는 참가국들이 조별 리그 동안 얼마나 멀리
스포츠 클럽은 다양한 소스로부터 수많은 데이터를 수집합니다. 선수들의 건강 상태에 대한 물리적 데이터, 의료 정보, 득점이나 경기 시간 등의 성과 데이터가 대표적인데요. 이외에도 티켓 가격, 판매, 시즌권 패턴 등 팀 운영 측면에서 다양한 데이터가 모입니다. 스포츠 클럽은 이전에도 데이터를 활용해왔습니다. 경기 장면을 촬영하고 실시간으로 또는 경기가 끝난 후 주요 영상(footage)을
미래에 대한 좋은 소식이 있습니다. 어디선가 들어봤을지도 모르지만 인공지능(AI)과 함께하는 미래 일자리가 모두 절망적이고 암울한 것만은 아닙니다. 말콤 프랭크(Malcolm Frank)의 연구 기반 저서 ‘기계가 모든 것을 할 때 무엇을 해야 하는가(What to Do When Machines Do Everything’는 데이터를 통해 이를 증명합니다. 또 학생과 근로자는 새로운 교육 접근법을 통해 인공지능과 함께하는 미래에 더욱
2018년 5월 25일 유럽 일반개인정보보호법(GDPR)이 발효됐습니다. 전 세계 수많은 기업과 기관이 GDPR에 어떻게 대응할 것인가에 대해 오랜 시간 논의해 왔고, 소프트웨어 제조 업체와 컨설팅 업체는 기업이 새로운 규제 요건을 보다 잘 충족할 수 있도록 솔루션과 접근 방식을 개발, 출시해왔습니다. GDPR이 시행된 후 불확실성이 점차 해소되면서 많은 기업이 GDPR을 개인 정보와
작은 정보 하나라도 범죄 조직 전체를 드러내는 실마리가 될 수 있습니다. 그렇지만 법 집행 환경은 점점 더 복잡해지고 있으며, 조사관은 유례 없이 많은 양의 데이터를 직면하고 있는데요. 조사나 인텔리전스 개발 활동의 핵심은 이러한 데이터에서 의미를 찾고 잘 드러나지 않는 연결고리를 이해하는 것입니다. 데이터와 분석은 행동으로 옮길 수 있는 인텔리전스를 식별하고 수사를
3월 라스베이거스에서 전 세계 4만명 이상의 헬스케어 IT 전문가, 임상의, 기업 경영진 등이 참여한 가운데 세계적인 헬스케어 IT 컨퍼런스 ‘HIMSS (Healthcare Information and Management Systems Society)’가 개최됐습니다. 기조연설을 맡은 에릭 슈미트(Eric Schmidt) 전 구글 CEO는 인간 중심 의료(person-centered care)의 중요성에 대해 역설하며 주목 받았는데요. 이어 무대에 오른 시마 버마(Seema Verma) 미국 의료서비스센터(CMS)
치타가 멸종 위기 동물이라는 사실, 알고 계셨나요? 치타의 개체 수는 지난 세기 동안 93% 감소했습니다. 또 치타는 기존 아프리카 서식지의 76%에서 더 이상 발견되지 않습니다. 분석과 인공지능(AI)으로 치타와 같이 멸종 위기에 처한 동물을 보호할 수 있다면? 그리고 그 과정에 여러분 모두가 참여할 수 있다면 어떨까요? 동물 보호 비영리 단체 와일드트랙(WildTrack)은 발자국과 클라우드소싱에서
SAS 솔루션으로 다양한 종류의 심층 신경망(DNN;Deep Neural Network) 모델을 구축할 수 있습니다. 구체적으로 컨볼루션 신경망(convolutional neural networks), 순환 신경망(recurrent neural networks), 순방향 신경망(feedforward neural networks), 오토인코더 신경망(autoencoder neural networks) 등을 생성할 수 있는데요. 오늘은 ‘SAS VDMML(Visual Data Mining and Machine Learning)'을 이용해 딥러닝 모델을 구축하는 방법을 자세히 설명해 드리고자 합니다. ‘SAS 클라우드 분석 서비스’를 활용한 딥러닝
소비자들은 다양한 산업에 빠르게 도입되고 있는 인공지능(AI)을 어떻게 받아들이고 있을까요? SAS가 최근 미국인 500명을 대상으로 조사한 결과, 소비자들은 금융이나 소매 분야보다 의료 산업의 인공지능 기술을 더욱 편안하게 여기는 것으로 나타났습니다. 특히 응답자의 47%는 수술 중에도 기꺼이 인공지능 기술의 도움을 받겠다고 답했는데요. 또 10명 중 6명(60%)은 의사가 애플워치나 핏비트와 같은 웨어러블 기기의 데이터를
유럽 일반개인정보보호법(GDPR) 시행까지 1개월도 채 남지 않았습니다. 그렇지만 SAS 조사 결과, 글로벌 기업의 7%만이 GDPR을 완전히 준수할 수 있는 것으로 나타났는데요. 지금은 마치 한층 더 강력해진 규제 폭풍이 불어오기 전 고요 상태와 같습니다. GDPR이라는 호루라기가 울리면, 이제 경기를 치르는 일만 남았습니다! 5월 25일, 무슨 일이 일어날까요? 상상해볼까요? 5월 25일 아침, 검은색 차량에서
지난 4월 8일부터 11일까지 미국 콜로라도주 덴버에서 세계 최대 규모의 분석 컨퍼런스 ‘SAS 글로벌 포럼 2018(SAS Global Forum 2018)’이 성황리에 개최됐습니다. 전 세계 SAS 고객, 파트너, 오피니언 리더, 산업별 전문가, 학생 등 3만명 이상이 참석한 가운데 빅데이터, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 사기 방지 등 최신 분석 트렌드에 대한 다양한 논의가 진행됐는데요. 그 최고의 순간들을
올 초 미국항공우주국 나사(NASA)는 전 세계 시민 과학자(citizen scientist) 1만여명이 새로운 지구형 행성계 ‘K2-138’을 발견했다고 발표하며 천문학계를 떠들썩하게 했습니다. 대표적인 시민 과학자 플랫폼 ‘주니버스(Zooniverse)’에서 집단 지성을 모아 이뤄낸 첫 번째 쾌거입니다! 미국 캘리포니아 대학교 산타 크루즈(UCSC) 연구팀은 시민 과학자도 쉽게 데이터를 분석할 수 있는 특수 프로그램을 제작했습니다. 이를 기반으로 시민 과학자들은
“모델링에 뛰어들기 전에 먼저 데이터를 이해하고 탐색하라!” 데이터 과학자를 위한 일반적인 조언입니다. 데이터 세트가 정리되어 있지 않으면 모델을 구축해도 문제를 해결하는 데 도움이 되지 않습니다. 마치 쓰레기를 꺼냈다, 넣었다 하는 것과 같죠. 강력한 머신러닝 시스템을 구축하기 위해서는 예측 작업을 정의하고, 문제를 해결하기 전에 데이터 세트를 탐색하고 이해해야 합니다. 데이터 과학자는 대부분의 시간을 모델링을
‘스포츠 분석’이라고 하면 아마 많은 분들이 브래드 피트 주연의 영화 ‘머니볼(Moneyball)’을 떠올리실 텐데요. 이 영화는 2002년 분석을 활용해 오클랜드 애슬레틱스(Oakland Athletics) 야구팀을 승리로 이끈 빌리 빈(Billy Beane) 단장의 이야기를 다룹니다. 빈 단장은 스포츠 분석의 기반을 세웠지만, 오늘날 그 활용 범위는 훨씬 더 넓어졌죠! 몇 가지 예만 봐도 스포츠 분야에서 분석이 얼마나
4월 9일은 지난 2010년 시작된 국제 ‘사물인터넷의 날(IoT Day)’입니다. ‘사물인터넷 위원회(IoT Council)’는 사물인터넷이 일상화돼 이웃의 세탁기까지 서로 연결될 수 있는 미래에 대해 생각해보자는 취지로 사물인터넷의 날을 지정했는데요. 실제 모바일 쇼핑부터 석유 굴착 노동자의 안전과 심장병 환자의 건강에 이르기까지 사물인터넷은 가정, 회사, 산업 현장 등 일상 속 모든 분야에서 점점 더 중요해지고
2016년 4월 유럽 일반개인정보보호법(GDPR; General Data Protection Regulation)이 채택됐을 때만해도 2018년 5월 25일 법률 시행일은 멀게만 느껴졌는데요. 23년만에 찾아온 대대적인 개편! 새로운 유럽 개인정보보호법(European data privacy laws)의 시행까지 이제 단 몇 주밖에 남지 않았습니다. 오늘은 GDPR이 무엇인지, 기업에 어떤 영향을 미치는지, 개인 정보 활용 동의를 어떻게 관리할 것인지 등에 대한 전반적인 논의부터
올 초 애플이 미국 빅데이터 컨설팅 스타트업인 ‘실리콘 밸리 데이터 사이언스(Silicon Valley Data Science)’에서 창업자를 포함한 수십 명의 직원을 영입하며 화제를 모았습니다. 이전에는 인공지능(AI) 기반 데이터 분석 플랫폼 업체 ‘래티스(Lattice)’를 인수하고 하둡의 공동 창시자인 마이크 카파렐라를 스카웃하기도 했습니다. 구글 역시 60만 명의 데이터 과학자가 활동하는 호주 멜버른 기반의 스타트업인 ‘캐글(Kaggle)’을
지난 3월 8~11일 로마 바티칸에서 교황청 최초의 해커톤(hackathon) ‘브이핵(VHacks; A Hackathon at the Vatican)’이 개최되어 세계의 이목을 끌었습니다. 전 세계의 기업, IT 개발자, 학생들이 첨단 과학 기술을 이용해 이주민, 난민과 같은 사회적 이슈와 종교간 포용, 대화 등 종교적 이슈에 대한 해결책을 찾기 위해 한자리에 모였는데요. 특히 미국 매사추세츠공과대학(MIT), 하버드대학, 조지타운대학 등
데이터 시각화 툴을 이용해 건물 지도, 층 설계, 기타 Esri 데이터를 디스플레이해야 한다면? 여기를 주목해주세요! 최근 ‘SAS 비주얼 애널리틱스 8.2(SAS Visual Analytics 8.2)’에 추가된 사용자 정의 폴리곤(polygon) 기능으로 여러 유형의 지역 오버레이를 렌더링할 수 있습니다. 일반적으로 보고서에 층 또는 건물 지도를 포함시킬 때 많이 사용되는데요. 오늘은 SAS 비주얼 애널리틱스로 실제 폴리곤을 등록하고,
2월의 마지막 주, 전 세계의 정보통신기술(ICT) 업체, 스타트 업, 벤처캐피털(VC)이 스페인 바르셀로나에 모입니다. 바로 2월 26일부터 3월 2일까지 개최되는 세계 최대 모바일 전시회 '2018년 모바일 월드 콩그레스(MWC; Mobile World Congress)' 때문인데요. MWC는 4차 산업혁명의 핵심 기술인 사물인터넷(IoT)이 통신, 도시, 자동차, 제조, 여행, 헬스케어, 에너지, 유통 등 전 산업에 걸쳐 어떻게 세상을 변화시키고 있는지에 대해 확인할 수
2월, 봄기운을 느끼기에는 아직 추운 날씨지만 꽃 수요가 집중된다고 하는데요. 바로 2월 14일 발렌타인 데이와 졸업식 시즌 때문입니다. 올해도 어김없이 거리는 로맨틱한 분홍빛으로 물들고 있는데요. 이맘때면 초콜릿, 셔츠, 넥타이, 향수 등 선물 고르기에 골머리를 앓는 분들도 많아지죠. 물질만으로 사랑하는 마음을 다 표현할 수는 없기에 더욱 어려운 일인 것 같습니다. 그런데
우리 모두가 개인 비서의 도움을 받는 세상, 상상이 가시나요? 어쩌면 빠르게 다가올지도 모르겠습니다. 바로 가상 비서, 챗봇 기술의 발전 덕분인데요! 챗봇(chatbot)은 채팅(chatting)과 로봇(robot)의 합성어로 자연어 처리(NLP; Natural Language Processing)와 인공지능(AI)을 이용해 사람과의 대화를 시뮬레이션하고 응답을 도출하는 컴퓨터 프로그램입니다. 쉽게 말해 사람의 이야기에 알맞은 답이나 정보를 제공할 수 있는 기계죠. 단순하고 자동화된 작업을 처리할
자율주행차, 커넥티드 기기, 디지털 트랜스포메이션, 사물인터넷(IoT), 머신러닝, 인공지능(AI), 자동화 등 2017년 한 해를 주도해온 기술 트렌드는 2018년은 물론 그 미래에까지도 계속될 것입니다. 실질적인 차이는 이 기술들의 결합에서 찾을 수 있는데요. 한 예로, 인공지능과 사물인터넷은 그 자체로 트랜스포메이션의 성격(transformative)을 지닙니다. 사물인공지능(artificial intelligence of things)으로 구현될 연결되고 자동화된 세상의 디지털 트랜스포메이션을 상상해보세요. 2018년에는 지능(intelligence)과
음악 추천부터 대출 심사, 직원 평가, 암 진단까지 현대 사회는 인공지능(AI)과 머신러닝 기반의 애플리케이션에 둘러싸여 있습니다. 기계가 사람을 대신해 내린 의사결정에 점점 더 많은 영향을 받고 있는데요. 일상적인 것부터 사람의 목숨이 걸린 중대한 의사결정에 이르기까지 우리는 머신러닝 모델에 수많은 질문을 던집니다. 이때 질문에 대한 답변은 ‘예측 모델’이 결정합니다. 생소하고 어려운 개념인데요. 데이터
